Maestría internacional en bioinformática aplicada al desarrollo de medicamentos

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  • Maestría en bioinformática aplicada al desarrollo de medicamentos que se ha encontrado muy completa, con puntos muy bien desarrollados y con ejercicios prácticos que me han facilitado de gran manera el aprendizaje, formación que se puede compaginar muy bien con el trabajo.
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    Master

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Con esta increíble formación adquieres conocimientos tales como: conocer las normas de calidad, ética en el empleo de programas informáticos utilizados en bioinformática, programas informáticos utilizados en bioinformática, los componentes principales, la aplicación de herramientas de software, bioinformática, programas informáticos, componentes principales de los equipos, métodos computacionales a la información biotecnológica, sistemas de almacenamiento de datos de origen biológico, análisis de datos de genómica estructural, entre otros.

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Una vez finalizados los estudios, el alumno recibirá un diploma que certifica que ha superado con éxito el “MAESTRÍA INTERNACIONAL EN BIOINFORMÁTICA APLICADA AL DESARROLLO DE MEDICAMENTOS” de Grupo Esneca Formación. Nuestro centro de estudios está avalado por nuestra condición de socios de la CECAP y AEEN, máximas instituciones españolas en formación y calidad.

Los diplomas, además, llevan el sello de Notario Europeo, que da fe de la validez, contenidos y autenticidad del título a nivel nacional e internacional.

Los diplomas llevan la Apostilla de la Haya, mediante la que se reconoce y garantiza la autenticidad y validez del Diploma en cualquier país firmante del convenio.

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excelente

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Estefania

4.5
27/03/2023
Sobre el curso: Maestría en bioinformática aplicada al desarrollo de medicamentos que se ha encontrado muy completa, con puntos muy bien desarrollados y con ejercicios prácticos que me han facilitado de gran manera el aprendizaje, formación que se puede compaginar muy bien con el trabajo.
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Materias

  • Genómica estructural
  • Desarrollo de medicamentos
  • Medicamentos farmacéuticos
  • Herramientas computacionales
  • Bioinformática aplicada
  • Herramientas de programación
  • Programación web
  • Seguridad de datos
  • Análisis de datos
  • Aplicaciones web
  • Administración de sistemas
  • Lenguajes de programación
  • Sistemas de información
  • Programación didáctica
  • Normas de calidad

Temario

CONTENIDO FORMATIVO

PARTE 1. BIOINFORMÁTICA

MÓDULO 1. NORMAS DE CALIDAD Y ÉTICA EN EL EMPLEO DE PROGRAMAS INFORMÁTICOS UTILIZADOS EN BIOINFORMÁTICA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. COMPONENTES PRINCIPALES DE LOS EQUIPOS Y PROGRAMAS INFORMÁTICOS
1. Unidades funcionales: Procesador, memoria y periféricos.
2. Arquitecturas: Microprocesadores RISC y CISC.
3. Redes y comunicaciones.
4. Sistemas operativos: Visión funcional -servicios suministrados, procesos, gestión y administración de memoria, sistemas de entrada y salida y sistemas de ficheros-.
5. Tipos de periféricos en biotecnología.
6. Herramientas de navegación.

UNIDAD DIDÁCTICA 2. PROGRAMAS INFORMÁTICOS APLICADOS A BIOTECNOLOGÍA
1. Sistemas de almacenamiento de datos de origen biológico.
2. Sistemas de control distribuido.
3. Herramientas de software para diseño de bases de datos relacionales.
4. Bases de datos de biología molecular.
5. Lenguajes y programas especializados de utilización en biotecnología.
6. Programas de estadística y de representación gráfica.
7. Herramientas de depuración informática.
8. Optimizadores de consultas.

UNIDAD DIDÁCTICA 3. APLICACIÓN DE NORMAS DE CALIDAD Y DE ÉTICA A LA BIOINFORMÁTICA
1. Normas de calidad para el funcionamiento de los dispositivos y herramientas de software.
2. Normas de calidad para detectar anomalías en el funcionamiento del hardware y el software.
3. Copias de seguridad de la información de los datos del equipo.
4. Libro de registro de las copias de seguridad.
5. Manuales de herramientas de búsqueda.
6. Procesos de optimización y algoritmos aplicables en biotecnología.
7. Programas relacionados con el análisis de secuencias de ácidos nucleicos y otras moléculas.
8. Programas relacionados con análisis de variabilidad genética mediante marcadores moleculares.
9. Administración, seguridad y ética en entornos informáticos.
10. Privacidad de la información genética.
11. Proceso éticamente adecuado de la información genética gestionada.

MÓDULO 2. APLICACIÓN DE HERRAMIENTAS DE SOFTWARE Y MÉTODOS COMPUTACIONALES A LA INFORMACIÓN BIOTECNOLÓGICA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. EMPLEO DE PROGRAMAS INFORMÁTICOS DE APLICACIÓN EN BIOTECNOLOGÍA
1. Introducción a la programación de Bases de Datos.
2. Aplicaciones de uso biotecnológico en ordenadores y herramientas web relacionadas (Consultas de Bases de datos en biología molecular: SRS).
3. Herramientas de navegación.
4. Manejo de programas de representación gráfica.
5. Adaptación de la programación mediante scripts en Perl.
6. Sistemas de almacenamiento de datos de origen biológico.
7. Tipos de bases de datos biológicas.
8. Modelos de integración.
9. Programas relacionados con el análisis de secuencias de ácidos nucleicos y otras moléculas.
10. Programas relacionados con análisis de variabilidad genética mediante marcadores moleculares.

UNIDAD DIDÁCTICA 2. EMPLEO DE PROGRAMAS Y BASES DE DATOS PARA IDENTIFICAR Y MODELAR GENES
1. Localización y enmascaramiento de secuencias repetidas.
2. Métodos de comparación.
3. Análisis de la secuencia de ADN a nivel de nucleótido.
4. Análisis de señales.
5. Búsqueda en bases de datos de secuencias expresadas.
6. Tipos de bases de datos biológicas.
7. Referencias cruzadas con otras bases de datos.
8. Bases de datos de secuencias.
9. Principales bases de datos:
• De nucleótidos.
• De proteínas.
• De genomas.

UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS DE ALMACENAMIENTO DE DATOS DE ORIGEN BIOLÓGICO
1. Microchip.
2. Memoria RAM.
3. Disco duro.
4. Dispositivos portátiles: CD-ROM , DVD , Memoria USB.

MÓDULO 3. ORGANIZACIÓN, DOCUMENTACIÓN Y COMUNICACIÓN DE DATOS BIOTECNOLÓGICOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. APLICAR LA BIOINFORMÁTICA EN EL ANÁLISIS DE SECUENCIA Y GENOMAS
1. Análisis de secuencias y genomas: Algoritmos para el alineamiento de secuencias y búsquedas en bases de datos.
2. Detección y modelado de genes.
3. Herramientas para el análisis de genomas.
4. Comparación de genomas.
5. Selección de rutas metabólicas.
6. Métodos para el análisis de datos masivos en genómica funcional y proteómica.
7. Algoritmos y estrategias básicas en biología molecular.
8. Métodos de reconstrucción filogenético.

UNIDAD DIDÁCTICA 2. APLICAR LA BIOINFORMÁTICA PARA PREDECIR LA ESTRUCTURA DE PROTEÍNAS Y ANÁLISIS DE DATOS DE GENÓMICA ESTRUCTURAL
1. Estructura de proteínas y DNA.
2. Comparación de estructura de proteínas.
3. Métodos de encaje entre proteínas, y entre moléculas pequeñas y proteínas.
4. Comparación de genomas.
5. Selección de rutas metabólicas.
6. Métodos para el análisis de datos masivos en genómica funcional y proteómica.

PARTE 2. BIOINFORMÁTICA APLICADA AL DESARROLLO DE MEDICAMENTOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA BIOINFORMÁTICA
1. Intentando definir la bioinformática.
2. Relevancia actual de la bioinformática.
3. Formatos de ficheros y bases de datos.
4. Proveedores institucionales de datos.
5. Herramientas locales y de internet.

UNIDAD DIDÁCTICA 2. HERRAMIENTAS COMPUTACIONALES
1. Sistemas operativos alternativos: introducción a Unix/Linux.
2. Órdenes en línea de comandos y filosofía de órdenes encadenadas (pipes).
3. Lenguajes de programación: Perl como ejemplo.
4. Estructuras de datos, entrada/salida y funciones en Perl.
5. Herramientas estadísticas: R como ejemplo.
6. Librerías específicas de bioinformática: Bioconductor como ejemplo.
7. Gestores de bases de datos: SQL como ejemplo.
8. Detrás de las páginas web: HTML, Formularios, CGI, PHP, gestores de contenidos.

UNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMOS
1. Búsqueda de patrones en secuencias.
2. Alineamiento de secuencias: Dotplots y programación dinámica.
3. Algoritmos heurísticos: FastA, BLAST y Clustal.

UNIDAD DIDÁCTICA 4. BIOINFORMÁTICA APLICADA
1. Análisis de secuencias genómicas (FastA y BLAST).
2. Más allá de BLAST: Prosite (búsqueda de patrones).
3. Transcriptómica (microarrays y qRT-PCR).
4. Minería en datos masivos (high throughput screening).
5. Biología de sistemas: Gene Ontology database (GO).
6. Análisis de la variación (polimorfismos).
7. Análisis de las relaciones evolutivas (filogenias).
8. Biología estructural tridimensional: PDB.

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