Docentes expositores/as: Carolina Cerrudo y Nicolás Palópoli
Inscripción y postulación a becas: Hasta el 2 de marzo de 2026
Fecha de realización: 25 de marzo al 10 de junio de 2026
Carga horaria: 30 horas
Metodología: Teórico- práctico
Modalidad: Virtual Sincrónico
Código del curso: 17/MBBS
Certificado: Se entregarán certificados de asistencia y aprobación de la Universidad Nacional de Quilmes.
Arancel: Residentes en el país: $122400(Extranjeros residentes en Argentina, deberán presentar certificado de residencia en el país. Caso contrario, la facturación se realizará como Residentes en otros países.)
-Residentes en otros países: informes_posgrado@unq.edu.ar
Proceso de Inscripción
Antes de comenzar el proceso de inscripción, asegurate de tener una dirección de correo electrónico válida y que funcione correctamente, hasta obtener el usuario de estudiante de la UNQ, con dominio “@uvq.edu.ar”, el cuál se considerará automáticamente como su domicilio electrónico. Es importante destacar que las comunicaciones que enviemos a estas direcciones se considerarán válidas y suficientes a todos los efectos legales
A continuación les facilitamos la guía de inscripción: “Guía de Inscripción a cursos de posgrado”
Admisión
Los/as aspirantes a las propuestas formativas de posgrado deberán poseer como mínimo alguna de las siguientes condiciones:
a) Ser graduado/a universitario con título de grado final expedido por una Universidad Nacional, Universidad Provincial o Universidad Privada reconocida por el Poder Ejecutivo Nacional, correspondiente a una carrera con al menos cuatro (4) años de duración;
b) Graduados/as de Universidades extranjeras reconocidas por las autoridades competentes en su país.
c) Acreditar estudios terciarios completos de cuatro (4) o más años de duración con título final expedido por una institución reconocida por la autoridad educativa competente.
Fundamentación
El presente curso se ofrece en el marco del Doctorado en Ciencia y Tecnología
La bioinformática ha dejado de ser una mera herramienta, accesoria algunas veces, para pasar transformarse en una ciencia en sí misma y jugar un rol de mayor importancia en muchas áreas del conocimiento. Ningún área del conocimiento puede desconocer la actualidad del manejo genómico, transcriptómico, proteómico, etc. En este contexto, el acceso a los principios básicos del manejo bioinformático y las tecnologías masivas actuales redundará en mejores enfoques a la hora de formar profesionales perfil diferente, que integren conocimientos de las ciencias biológicas y de la informática.
Objetivos Generales:
Conocer qué es la bioinformática y cuáles son sus líneas de trabajo actuales. Considerando como objetivo final el desarrollo de criterios profesionales y/o científicos en los alumnos, que les permitan manejarse en el futuro con programas novedosos.
Objetivos Específicos:
• Que el alumno conozca, analice, interprete e implemente los métodos y herramientas básicas de la bioinformática para el desarrollo y solución de problemas reales.
• Que el alumno adquiera determinados criterios de desempeño, que implican el uso adecuado de herramientas bioinformáticas en la solución de un problema biológico específico.
Vinculación con los objetivos de la carrera:
Esta asignatura pretende desarrollar las capacidades cognitivas y analíticas necesarias para utilizar adecuadamente las herramientas básicas de la bioinformática para el análisis, interpretación y uso de la información molecular de origen biológico, los cual la convierte en una asignatura básica para la currícula. Ya que realizará aportes útiles dentro de la bioinformática y de la biología de sistemas para las distintas asignaturas de la Maestría.
Unidades Temáticas
Unidad I
La Bioinformática y la Biología Computacional, definiciones básicas. Las eras pregenómica y postgenómica. Bases de datos biológicas. Incremento de los registros en las bases de datos biológicas. Diferentes niveles de adquisición y manejo de datos. Estrategias básicas para la búsqueda de similitud entre dos o más secuencias, nucleotídicas o aminoacídicas. Principales algoritmos: métodos basados en matrices de puntos (Dot Plot, Dotlet), métodos basados en un análisis global (DPM, Clustal, MEGA), métodos basados en un análisis local (DPM, BLAST).
Bibliografía obligatoria
– Sequence analysis primer. M. Gribskov and J. Deveraux. 1991. UWBC Biotechnical Resource Series. Stockton Press. New York. USA.
– Computer Methods for Macromolecular Sequence Analysis. R. F. Doolittle. 1996. Methods in Enzymology, volume 266. Academic Press. California. USA.
– Bioinformatics. Methods and Protocols. S. Misener and S.A. Krawetz. 1999. Humana Press. New Jersey. USA.
– Computational Methods in Molecular Biology. Salzberg S.L., Searls D.B. and Kasif S. 1998. Elsevier Science. USA.
Unidad II
Ensamble de secuencias derivadas de secuenciaciones automáticas de nueva generación (NGS). Mapeo. Ensamblado de novo y con referencia. Uso del servidor Galaxy (usegalaxy.org). La filogenia basada en secuencias nucleotídicas o aminoacídicas. El problema del análisis filogenético basado en segmentos de secuencias. Criterios para el análisis e interpretación de resultados. La filogenia y el criterio de TOTAL EVIDENCE. El problema de la transferencia horizontal y la recombinación (SIMPLOT). Genómica comparativa. Genómica funcional. Genómica estructural. Análisis de expresión de genes: proteómica, transcriptómica y otros niveles de estudio.
Bibliografía obligatoria
– Bioinformatics for Biologists. Pavel Pevzner, Ron Shamir. 2011 Cambridge University Press. UK.
– Theoretical and Computational Methods in Genome Research. Suhai. 1998. Kluwer Academic Publishers. USA.
– Molecular evolution: Computer analysis of protein and nucleic acid sequences. R. F. Doolittle. 1990. Methods in Enzymology, volume 183. Academic Press.California. USA.
– Next-Generation DNA Sequencing Informatics. Stuart M. Brown. 2013. Cold Spring Harbor Laboratory. USA.
– Challenges in the Setup of Large-scale Next-Generation Sequencing Analysis Workflows. Kulkarni P, Frommolt P. Comput Struct Biotechnol J. 2017 Oct 25;15:471-477.
– Next-Generation DNA Sequencing Informatics. Stuart M. Brown. 2013. Cold Spring Harbor Laboratory. USA.
– Algorithms for next-generation sequencing. Wing-Kin Sung. 2017. CRC Press. USA
Unidad III
Búsqueda de patrones y motivos en secuencias nucleotídicas y aminoacídicas. Principales algoritmos. Bases de datos de motivos (PROSITE, Pfam, InterPro). Análisis basado en perfiles de búsqueda. Estimaciones probabilísticas y validez de los resultados. Una aproximación a la predicción de posibles funciones biológicas de una secuencia nucleotídica o aminoacídica. El análisis de secuencias y la predicción de estructuras secundarias en proteínas. Análisis y predicción de propiedades fisicoquímicas relacionadas con la estructura. Principales criterios y algoritmos (hidropatía, anfipaticidad, etc.). Predicción de estructuras secundarias (GOR IV, SCOP, CATH, JPred) y terciarias (AlphaFold2, I-TASSER, SWISS MODEL) de proteínas. Validez de los resultados. La bioinformática en la práctica. Alternativas vía servidores gratuitos en la Web.
Bibliografía obligatoria
– An Introduction to Bioinformatics Algorithms (Computational Molecular Biology) Neil C. Jones and Pavel A. Pevzner 2004 MIT Press. USA.
– Emerging Trends in Computational Biology, Bioinformatics, and Systems Biology:
– Algorithms and Software Tools. Quoc Nam Tran and Hamid Arabnia. 2015. Elsevier and Morgan Kaufmann. USA.
– Bioinformatics. A Practical Guide to the Analysis of Genes and Proteins. Andreas D. Baxevanis, B. F. Francis Ouellette. 2004. Wiley, John & Sons, Inc. USA.
– Biological Data Mining. Jake Y. Chen, Stefano Lonardi 2009 Chapman & Hall/CRC
– Hidden Markov Models for Bioinformatics. Timo Koskinen. 2001. Kluwer Academic Publishers. USA.
Bibliografía Optativa:
– Apuntes de la asignatura.
– Publicaciones periódicas actualizadas seleccionadas.
– INTERNET.