Genómica y Bioinformática Aplicada al Estudio de Parásitos

Área: Biotecnología
Otorga 3 puntos para el Doctorado en Ciencias Biológicas.
Coordinación/Consultas: Laura Kamenetzky (lauka@fbmc.fcen.uba.ar)

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Información General

Genómica y Bioinformática aplicada al estudio de parásitos 2025

ATENCION:

INSCRIPCIONES AÑO 2025: Las pre-inscripciones para los curso de Genómica se realizaran a partir del mes de noviembre 2024

Próximamente se darán mas detalles al respecto.

Fundamentación: A medida que entramos en la “era post-genómica”, los métodos de generación de perfiles de expresión “a nivel de genoma” a nivel del transcriptoma y el proteoma han pasado a primer plano. Si bien en los últimos años ha habido un tremendo impulso para desarrollar tecnología analítica y bases de datos para la ‘transcriptómica’ y la ‘proteómica’, aún no ha surgido una estrategia de análisis integrador para estos datos ómicos. El objetivo principal del curso es proporcionar herramientas para superar este obstáculo y permitir a los estudiantes enfocarse verdaderamente en los aspectos integradores del “fenotipo” del organismo.

Objetivos: Se capacitará a los alumnos en manejo y análisis de datos genómicos transcriptómicos y proteómicos de manera integrada. Se capacitará a los alumnos en la obtención e interpretación de resultados producto de análisis x-ómicos. Al finalizar el curso el alumno va a estar capacitado para manejar distintos programas de análisis de BigData y va a poder interpretar los resultados producidos, como los publicados, para responder objetivos específicos de su investigación.

Modalidad: Presencial (en el cero-infinito)

¿Cuándo se dicta?
Se dicta cada 2 años durante el período de verano de Exactas UBA

Inscripción: segunda y tercera semana de diciembre de acuerdo con las fechas que establezca el calendario académico de la facultad. Para detalles más específicos como fechas, cronograma, etc visite la página del campus virtual (puede ingresar como invitado).

Publicación: De acuerdo con el calendario académico que se publica a principios de diciembre.

Horarios: 13 a 28 de febrero de 2022, de Lu a Vi de 9 a 17hs, clases teóricas y prácticas.

Dedicación total:80 horas

Otorga 3 puntos para la Carrera de doctorado en Ciencias Exactas, UBA

Forma de evaluación: Un parcial teórico integrativo, evaluaciones conceptuales sobre el contenido de los TP de bioinformática, resolución de un problema bioinformático y Examen final (en caso de no promocionar).

Profesores:
Laura Kamenetzky (Profesora Adjunta) / Guillermo D. Alonso (Profesor Adjunto)

DFBMC, FCEN, UBA

Docentes invitados:

Dra. Gisela Franchini, INBIOLP-UNLP-CONICET, Argentina

Dra Marcela Cucher, IMPAM-UBA-CONICET, Argentina

Dra. Georgina Stegmayer, sinc-UNL-CONICET, Argentina

Dr. Diego Milone, sinc-UNL-CONICET, Argentina

Dr. Leandro Bugnon, sinc-UNL-CONICET, Argentina

Dr. Francisco Velazquez-Duarte, iB3 UBA, Argentina

Dr. Franco Fernandez, INTA, Argentina

Dra. Josefina Ocampo, INGEBI-CONICET, Argentina

Dr. Germán Rosano, Inst BMR, Argentina

Dr. Maximiliano Rovarola, INTA, Argentina

Dr. Sergio Gonzalez, INTA, Argentina

Dr. Pablo Smircich, UdeLaR, Uruguay

Objetivos y Contenidos Mínimos

Objetivos:
Se capacitará a los alumnos en manejo y análisis de datos genómicos transcriptómicos y proteómicos de manera integrada. Se capacitará a los alumnos en la obtención e interpretación de resultados producto de análisis x-ómicos. Al finalizar el curso el alumno va a estar capacitado para manejar distintos programas de análisis de BigData y va a poder interpretar los resultados producidos, como los publicados, para responder objetivos específicos de su investigación.

Contenidos:
Teóricos:
1. Estrategias para generar y analizar datos x-ómicos
1.1. Generación de datos de genoma y transcriptoma: estrategias actualmente
disponibles.
1.2. Ensamblaje y anotación del genoma: herramientas disponibles y limitaciones actuales.
1.3. Características estructurales y funcionales de los genomas de diferentes grupos taxonómicos, haciendo especial énfasis en las particularidades de los genomas de
parásitos tales como Giardia lamblia, Trichomona vaginales, Entamoeba histolytica, Trypanosoma cruzi, Trypanosoma brucei, Leishmania sp, Plasmodium flaciparum, y
Toxoplasma gondii, Echinococcus sp., Taenia spp., Trichinella spp., Trichuris spp. y Dioctophyme renale.
1.4. Integración de datos y extracción de información de aplicación biotecnológica.
1.5. Desarrollo y uso de herramientas para el descubrimiento de pequeños RNAs a partir de datos genómicos.
1.6. Búsqueda y análisis de pequeños RNAs como biomarcadores en enfermedades.
2. Identificación de objetivos de enfermedades a partir de datos x-ómicos
2.1. Enfermedades infecciosas producidas por protozoos, y helmintos.
2.1.1. Diagnóstico y seguimiento de enfermedades infecciosas: dificultades y desafíos.
2.1.2. MiRNoma de platelmintos parásitos: expresión a lo largo del desarrollo y posibles aplicaciones biotecnológicas.
2.1.3. Identificación y caracterización de antígenos para su uso en el desarrollo de métodos diagnósticos de helmintiasis huérfana.
2.1.5. Inmunoinformática aplicada a la identificación de candidatos diagnósticos.
2.1.6. Descubrimiento de nuevas dianas terapéuticas en enfermedades infecciosas.
Prácticos:
1. Uso de técnicas de biología molecular para la determinación y cuantificación de microRNAs de protozoos y helmintos.
2. Extracción de pequeños ARNs de alta calidad, análisis por electroforesis y espectrofotometría.
3. Síntesis de ADNc (RT) y realización de amplificación en tiempo real (qPCR).
Los resultados se analizarán en el contexto de análisis de datos de small RNA-seq mediante herramientas de bioinformáticas en un entorno Linux.
4. Análisis de datos transcriptómicos de ARN codificantes, así como herramientas específicas para el análisis y descubrimiento de pequeños ARN no codificantes.
5. Uso de algoritmos y bases de datos especializadas para el análisis e identificación de la función génica.

Plantel Docente

Profesores:
Laura Kamenetzky, DFBMC, FCEN, UBA

Guillermo D. Alonso, DFBMC, FCEN, UBA

Docentes invitados:
Dra. Gisela Franchini, INBIOLP-UNLP-CONICET, Argentina