Microcredencial de Algoritmos de datos biológicos
Curso
Online
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Descripción
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Tipología
Curso
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Metodología
Online
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Horas lectivas
100h
En este curso se estudiarán algoritmos de búsqueda exhaustiva para encontrar secuencias repetidas como motivos o en el mapeo de ADN.
La programación dinámica se utilizará para analizar las alineaciones locales y globales de las secuencias de aminoácidos y nucleótidos en función de los cálculos de similitud o distancia. Se realizará una aproximación de aprendizaje automático con modelos ocultos de Markov. Además, en la búsqueda de secuencias reguladoras de genes, estructuras cruciales en epigenética, las islas CpG necesitan del HMM con los algoritmos de decodificación de Viterbia y Baum-Welch. Asimismo, este curso también incluirá modelos estocásticos y log odd ratio.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
El alumno aprenderá a:
-Describir los diferentes tipos de algoritmos y sus aplicaciones en el ámbito biomédico
-Aplicar los principales algoritmos existentes para el análisis de secuencias de ADN
-Desarrollar programas basados en modelos estadísticos
Titulado universitario en Biomedicina, Biotecnología, Bioquímica, Veterinaria, Ingeniería Agrónoma o Tecnología de los Alimentos. También es recomendable tener nociones básicas de programación, estadística y álgebra lineal.
Opiniones
Logros de este Centro
Todos los cursos están actualizados
La valoración media es superior a 3,7
Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses
Este centro lleva 9 años en Emagister.
Materias
- Inteligencia artificial
- Algoritmos
- ADN
- Algoritmos de datos biológicos
- Algoritmos básicos
- Cadenas de Markov
- Alineamientos múltiples
Temario
- Algoritmos, definición y clasificación.
- Algoritmos de búsqueda de motivos de ADN.
- Algoritmos para el alineamiento de pares de secuencias y alineamientos múltiples.
- Modelos estocásticos y cadenas de Markov
Si realizas este curso y las siguientes microcredenciales podrás solicitar el Título Experto Universitario en Inteligencia Artificial para el Sector Biotecnológico:
- Analítica de datos biológicos con Python
- Bioestadística con R
- Aprendizaje automático (Machine Learning) en el Sector Biotecnológico
- Aplicación de la inteligencia artificial a proyectos biotecnológicos
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