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Procesamiento y análisis de Datos Transcriptómicos (RNA-Seq) sin programación

Aplicación práctica del análisis RNA-Seq con Galaxy en investigaciones clínicas sin escribir una línea de código.

Convocatorias

Fecha inicio
Fecha final
Inscripción al Curso
25 de Septiembre de 202528 de Diciembre de 2025Abierta - Inscríbete
22 de Octubre de 202528 de Enero de 2026Abierta - Inscríbete

Duración: 50 horas

Precio: 290 Dólares Americanos

Diploma: Para compartir online de forma segura

Trusted Shops: Valoración global de Iniciativas Empresariales

900 670 400

Formas de pago seguras Ecommerce Europe Trustmark:

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Objetivos

Comprender los conceptos fundamentales de la transcriptómica y sus tecnologías y principales aplicaciones en distintos campos relacionados con la biomedicina, la industria farmacéutica y la industria clínica.

Explorar los conceptos fundamentales del RNA-Seq, qué es y cómo funciona, los distintos tipos que podemos encontrar, así como sus principales ventajas y desventajas respecto a otros métodos ómicos.

Reconocer los errores más frecuentes en el diseño experimental y aplicar estrategias para su optimización.

Conocer los formatos de archivo más comunes que encontraremos a lo largo de un análisis RNA-Seq, así como las principales plataformas utilizadas para obtenerlos.

Describir los principales aspectos a considerar sobre la calidad de los datos y su impacto en el análisis transcriptómico.

• Utilizar la plataforma Galaxy para implementar un análisis completo de RNA-Seq, incluyendo la importación y el preprocesamiento de los datos, así como el análisis, representación visual e interpretación de los resultados.

Comprender los principios de la expresión diferencial y aplicar este análisis a datos de RNA-Seq usando Galaxy.

Comprender y aplicar métodos de análisis de enriquecimiento funcional para la identificación de procesos biológicos relevantes.

Conocer las principales bases de datos de anotación y caracterización de genes, como NCBI Gene, Ensembl y GeneCards.

Visualizar genes de interés en el UCSC Genome Browser y explorar patrones de expresión en bases de datos como Human Protein Atlas.

Utilizar herramientas basadas en bases de datos para la identificación de interacciones con genes o proteínas (STRING) y con fármacos (Pandrugs2).

Autor / Tutor del curso

El contenido y las herramientas pedagógicas del curso Procesamiento y análisis de Datos Transcriptómicos (RNA-Seq) sin programación , han sido elaboradas por un equipo de especialistas dirigidos por:

Laura Serrano Ron

Profesional de la biotecnología y bioinformática con experiencia en la utilización de técnicas de programación y aprendizaje automático para responder a preguntas biológicas mediante el análisis de datos NGS (RNAseq, RNAseq de células individuales).

Actualmente trabaja como analista de datos en el Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO).

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Procesamiento y análisis de Datos Transcriptómicos (RNA-Seq) sin programación

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