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Diplomado en Técnicas de Minería y Extracción de Datos en Oncología Genómica

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$37,400
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Información importante

Tipología Diplomados
Metodología En línea
Horas lectivas 325h
Duración 10 Semanas
Inicio Fechas a escoger
Campus virtual
Clases virtuales
  • Diplomados
  • En línea
  • 325h
  • Duración:
    10 Semanas
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Descripción

El concepto de oncología genómica o de precisión no es completamente nuevo, los médicos han estado utilizando el tipo de sangre para adaptar las transfusiones durante más de un siglo. Lo que hoy es diferente es el rápido crecimiento de los datos genómicos que se pueden recopilar de forma rápida y barata del paciente, y de la comunidad en general, y el potencial para obtener información a partir del intercambio de esos datos. Gracias a este Curso Universitario, los profesionales se adentrarán en el estudio de las técnicas de minería y extracción de datos en oncología genómica.

Información importante Instalaciones (1) y fechas
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A tener en cuenta

· ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

Objetivo general Ser capaz de interpretar con precisión el volumen de información clínica disponible actualmente y asociado a los datos biológicos que se generan tras un análisis bioinformático. Objetivos específicos Comprender cómo la mayoría de los datos científicos aparecen en documentos como páginas web y archivos PDF, difícilmente procesables, para su posterior análisis. Sin embargo, mediante las técnicas de scraping podemos hacerlos utilizables. Acceder a diferentes fuentes de datos. La posibilidad de acceder a muchas fuentes de datos a través de la web ha convertido a las técnicas de scraping en una parte esencial del conjunto de herramientas para la implantación de la medicina de precisión, al permitir la extracción masiva de información, su posterior procesamiento y conversión en datos útiles para su interpretación. Conocer las nuevas tecnologías genómicas actualmente utilizadas en la secuenciación del DNA y RNA, basadas en la secuencia del genoma humano y posible desde la finalización del Proyecto del Genoma Humano, que ha supuesto una expansión sin precedentes de las capacidades de la genética molecular en la investigación del diagnóstico genético y clínico.

· ¿A quién va dirigido?

El Curso Universitario en Técnicas de Minería y Extracción de Datos en Oncología Genómica está orientado a facilitar la actuación del médico dedicado al tratamiento de la patología oncológica, en la que es preciso interpretar con precisión el volumen ingente de información clínica disponible actualmente y asociarlo a los datos biológicos que se generan tras un análisis bioinformático.

· Requisitos

Solo para médicos especialistas.

· Titulación

Este Diplomado en Técnicas de Minería y Extracción de Datos en Oncología Genómica contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado. Tras la superación de las evaluaciones por parte del alumno, éste recibirá por correo postal con acuse de recibo la Constancia emitido por TECH - Universidad Tecnológica. Diploma: Diplomado en Técnicas de Minería y Extracción de Datos en Oncología Genómica Nº Horas: 325

· ¿Qué diferencia a este curso de los demás?

Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos. Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning. Nuestra escuela es la primera en habla hispana licenciada para emplear este exitoso método, habiendo conseguido en 2015 mejorar los niveles de satisfacción global (calidad docente, calidad de los materiales, estructura del curso, objetivos…) de los médicos que finalizan los cursos con respecto a los indicadores de la mejor universidad online en habla hispana.

· ¿Qué pasa después de pedir información?

Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.

· ¿Qué necesito para realizar un curso on-line?

En primer lugar, necesitas un ordenador (PC o Macintosh), conexión a internet y una cuenta de correo electrónico. Para poder realizar los cursos integramente ON-LINE dispone de las siguientes opciones: Flash - Instalando Flash Player 10 o posterior (http://www.adobe.com/go/getflash), en alguno de los siguientes navegadores web: - Windows: Internet Explorer 6 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome, Opera 9.5 y posteriores - Mac: Safari 3 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome - Linux: Firefox 1.x y posteriores HTML5 - Instalando alguno de los navegadores web: - Google Chrome 14 o posterior sobre Windows o Mac - Safari 5.1 o posterior sobre Mac - Mobile Safari sobre Apple iOS 5.0 o posterior en iPad/iPhone Apple iOS - Articulate Mobile Player; Apple iOS 5.0 o posterior en iPad

Preguntas & Respuestas

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¿Qué aprendes en este curso?

Servidores
Genómica
Alineación
Minería
Técnicas de minería
Extracción de datos
Oncología genómica
Oncología
Scraping data
Información relevante
Nuevas técnicas
Era genómica
Anotación
Clasificación
Secuenciación DNA
Análisis bioinformático

Profesores

Martin Krallinger
Martin Krallinger
Jefe de la unidad de minería de textos

Ha completado el proceso de selección para optar al jefe de la unidad de minería de textos del Centro de Supercomputación de Barcelona (BSC). Experto en el campo de la minería de textos biomédicos y clínicos, y las tecnologías lingüísticas, y ha trabajado en este y otros temas de investigación relacionados desde hace más de diez años, lo que dio lugar a más de 70 publicaciones (más de 45 de ellas correspondientes a publicaciones de JCR y varios dominios Experto en Aplicaciones específicas de minería de textos para seguridad de medicamentos, biología de sistemas moleculares y oncolo

Mauro Javier Oruezábal Moreno
Mauro Javier Oruezábal Moreno
Jefe de Servicio de Oncología médica

Research Fellow at University of Southampton (2016-actualidad) Máster universitario en Bioinformática y bioestadística UOC-UB (2016-actualidad) Master en análisis bioinformático por la Universidad Pablo de Olavide (2015-2016) Doctor en Medicina por la Universidad Complutense de Madrid. Calificación Sobresaliente cum laude (2002) Miembro de la Sociedad Española de Oncología médica (SEOM), Grupo Español de Tumores Digestivos (TTD), Grupo Español de Cáncer de Pulmón (GECP), Grupo de Investigación en Cáncer de Mama (GEICAM y SOLTI), Sección de cáncer hereditario de la SEOM

Programa académico

Módulo 1. Técnicas de extracción de datos genómicos

1.1. Introducción al “scraping data”.

1.1.1. Definición.
1.1.2. Principios básicos.

1.2. Importación de archivos de datos de hoja de cálculo almacenados online.

1.2.1. Introducción.

1.3. Scraping de texto HTML.

1.3.1. Introducción.
1.3.2. Principios básicos.

1.4. Scraping los datos de una tabla HTML.

1.4.1. Introducción.
1.4.2. Principios básicos.

1.5. Aprovechar las API para scraping de los datos.

1.5.1. Introducción.

1.6. Extraer la información relevante.

1.6.1. ¿Cómo extraer la información de los datos?

1.7. Uso del paquete Rvest de R.

1.7.1. Introducción.
1.7.2. Principios básicos.

1.8. Obtención de datos distribuidos en múltiples páginas.

1.8.1. ¿Cómo obtener los datos?

1.9. Extracción de datos genómicos de la plataforma “My Cancer Genome”

1.9.1. ¿Cómo extraer los datos?

1.10. Extracción de información sobre genes de la base de datos HGNC (Hugo Gene Nomenclature Committee).

1.10.1. Introducción.
1.10.2. Proceso de extracción de información.

1.11. Extracción de datos farmacológicos de la base de datos “ONCOKG” (Precision Oncology Knowledge Base).

1.11.1. Introducción.
1.11.2. Proceso de extracción de datos.

Módulo 2. Nuevas técnicas en la era genómica

2.1. Entendiendo la nueva tecnología: Next Generation Sequence (NGS) en la práctica clínica.

2.2.1. Introducción.
2.2.2. Antecedentes.
2.2.3. Problemas en la aplicación de la Secuenciación Sanger en Oncología.
2.2.4. Nuevas técnicas de Secuenciación.
2.2.5. Ventajas del uso de la NGS en la práctica clínica.
2.2.6. Limitaciones del uso de la NGS en la práctica clínica.
2.2.7. Términos y definiciones de interés.
2.2.8. Tipos de estudios en función de su tamaño y profundidad.

2.2.8.1. Genomas.
2.2.8.2. Exomas.
2.2.8.3. Paneles multigénicos.

2.2.9. Etapas en la secuenciación NGS.

2.2.9.1. Preparación de muestras y librerías.
2.2.9.2. Preparación de templates y Secuenciación.
2.2.9.3. Procesado bioinformático.

2.2.10. Anotación y clasificación de variantes.

2.2.10.1. Bases de datos poblacionales.
2.2.10.2. Bases de datos locus específicas.
2.2.10.3. Predictores bioinformáticos de funcionalidad.

2.2. Secuenciación DNA y análisis bioinformático.

2.2.1. Introducción.
2.2.2. Software.
2.2.3. Procedimiento.

2.2.3.1. Extracción de secuencias crudas.
2.2.3.2. Alineación de secuencias.
2.2.3.3. Refinamiento de la alineación.
2.2.3.4. Llamada de variantes.
2.2.3.5. Filtrado de variantes.

2.3. Secuenciación RNA y análisis bioinformático.

2.3.1. Introducción.
2.3.2. Software.
2.3.3. Procedimiento.

2.3.3.1. Evaluación de QC de datos sin procesar.
2.3.3.2. Filtrado de RNAr.
2.3.3.3. Datos filtrados de control de calidad.
2.3.3.4. Recorte de calidad y eliminación del adaptador.
2.3.3.5. Alineación de reads a una referencia.
2.3.3.6. Llamada de variantes.
2.3.3.7. Análisis de expresión diferencial del gen.

2.4. Tecnología ChIP-Seq.

2.4.1. Introducción.
2.4.2. Software.
2.4.3. Procedimiento.

2.4.3.1. Descripción del conjunto de datos CHiP-Seq.
2.4.3.2. Obtener información sobre el experimento utilizando los sitios web de GEO y SRA.
2.4.3.3. Control de calidad de los datos de secuenciación.
2.4.3.4. Recorte y filtrado de reads.
2.4.3.5. Visualización los resultados con Integrated Genome Browser (IGV).

2.5. Big data aplicado a la oncología genómica.

2.5.1. El proceso de análisis de datos.

2.6. Servidores genómicos y bases de datos de variantes genéticas.

2.6.1. Introducción.
2.6.2. Servidores genómicos en web.
2.6.3. Arquitectura de los servidores genómicos.
2.6.4. Recuperación y análisis de datos.
2.6.5. Personalización.

2.7. Anotación de variantes genéticas.

2.7.1. Introducción.
2.7.2. ¿Qué es la llamada de variantes?
2.7.3. Entendiendo el formato VCF.
2.7.4. Identificadores de variantes.
2.7.5. Análisis de variantes.
2.7.6. Predicción del efecto de la variación en la estructura y función de la proteína.