Curso
Análisis de datos
de NGS

18-22 noviembre 2019
Servicio de Genómica y Secuenciación Masiva (GENGS)
Centro de Biología Molecular Severo Ochoa (CBMSO) CSIC-UAM

Información

SOBRE EL CURSO

Cada organismo posee un genoma y transcriptoma con particularidades que pueden generar enfermedades o ventajas fisiológicas. Las tecnologías de Secuenciación Masiva (NGS) permiten estudiar con gran resolución genomas y transcriptomas a nivel individual y colectivo. El cuello de botella de estas tecnologías reside en el análisis de la ingente cantidad de datos que generan y la interpretación de sus resultados. Aunque estos estudios se puedan realizar mediante análisis computacionales automatizados, su personalización mejora la resolución del problema biológico planteado. Para ello, es esencial contar con equipamiento computacional apropiado, administrado por personal cualificado, y con analistas especializados que realicen complejos análisis. No son estudios del futuro, sino del presente.

Dirigido a

Curso dirigido a personas interesadas en adquirir conocimientos generales sobre cómo llevar a cabo análisis de datos de NGS, incluyendo una revisión de las tecnologías actuales en este campo. Destinado a estudiantes de grado/licenciatura/máster/doctorado, personal técnico y postdoctorales en el ámbito de las ciencias experimentales.

LUGAR

Módulo C-08
Centro de Computación Científica
Facultad de Ciencias
UAM
Madrid

Administración / Contacto

Almudena Hernando
(ahernando@cbm.csic.es)

ORGANIZACIÓN Y DOCENCIA

Begoña Aguado

Begoña Aguado

Supervisora Científica GENGS

Fernando Carrasco

Fernando Carrasco Ramiro

Responsable Técnico GENGS

Ramón Peiró

Ramón Peiró Pastor

Coordinador NGS

Eva Castillo

Eva Castillo Rosa

Analista Datos NGS

Sandra González

Sandra González de la Fuente

Analista Datos NGS

Eva Sacristán

Eva Sacristán Horcajada

Analista Datos NGS

Presentación.

Begoña Aguado

Tecnología de NGS y ensamblaje de Novo.

Fernando Carrasco

Formatos de archivos usados en NGS. Exploración de repositorios FTP para la descarga de genomas de referencia (EBI, NCBI, UCSC).

Ramón Peiró / Eva Castillo

Pausa

Descarga de la referencia de Escherichia coli K-12 MG1655. Exploración de ENA y SRA.

Ramón Peiró / Eva Castillo

Ensamblaje novo con SPAdes. Anotación del genoma de E. coli.

Sandra González / Eva Sacristán

Resecuenciación. Análisis de cobertura y variantes.

Fernando Carrasco

Descarga de la referencia de Mycobacterium tuberculosis H37R y de lecturas. Control de calidad de las lecturas. Recorte.

Eva Castillo / Ramón Peiró

Alineamiento de las lecturas contra el genoma de referencia con BWA.

Ramón Peiró / Eva Castillo

Pausa

Análisis de cobertura con genomeCoverageBed. Visualización con IGV.

Sandra González / Eva Sacristán

Análisis de variantes con GATK. Anotación de variantes con SnpEff.

Sandra González / Eva Sacristán

Secuenciación de cromatina inmunoprecipitada (ChIP-Seq).

Fernando Carrasco

Descarga de secuencias y tratamiento previo. Control de calidad. Alineamiento de secuencias contra el genoma de referencia de Escherichia coli str. K-12 substr. MG165 con Bowtie2.

Sandra González / Ramón Peiró

Pausa

Detección de picos con MACS2. Mapeo de picos y extracción de secuencias de DNA.

Sandra González / Ramón Peiró

Detección de motivos con MEME. Generación de logos de motivos. Búsqueda de motivos obtenidos en un archivo de secuencias con FIMO. Descarga de los archivos de interés.

Sandra González / Ramón Peiró

Expresión diferencial mediante RNA-Seq.

Fernando Carrasco

Descarga de secuencias de tratamiento previo. Control de calidad.

Eva Castillo / Ramón Peiró

Alineamiento de lecturas contra el genoma de referencia de Mycobacterium smegmatis str. MC2 155 con Hisat2. Conteo con HTseq-count.

Eva Castillo / Ramón Peiró / Eva Sacristán

Pausa

Análisis de expresión direrencial con Deseq2. Filtrado de datos.

Eva Castillo / Ramón Peiró / Eva Sacristán

Splicing alternativo con rMats.

Eva Castillo / Ramón Peiró / Eva Sacristán

Metagenómica mediante amplicones de la región 16S.

Fernando Carrasco

Descarga de secuencias y tratamiento previo. Control de calidad.

Eva Sacristán / Eva Castillo / Sandra González

Metagenómica con Qiime2.

Eva Sacristán / Eva Castillo / Sandra González

Pausa

Metagenómica con Qiime2 (continuación).

Eva Sacristán / Eva Castillo / Sandra González

Conclusiones y cierre del curso.

Begoña Aguado

Localización

Módulo C-08

Centro de Computación Científica

Facultad de Ciencias

Universidad Autónoma de Madrid


Acceso Tren: estación Cantoblanco Universidad Cercanías RENFE

Acceso Autobús: líneas 714, 827, 827A, y 828

Acceso Automóvil: desde Madrid por entrada sur M607, desde Alcobendas por entrada norte M616

Inscripción

Inscripción
250 €

  • Nº de plazas: 18 (se concederán las plazas por orden de inscripción)
  • Cumplimentar el formulario de preinscripción: https://forms.gle/GWtUkBxWrognJvqP6
  • Una vez cumplimentado el formulario recibirá un correo notificando la preinscripción y se le facilitará la cuenta bancaria donde debe realizar el pago en las siguientes 48 horas
  • Enviar a ahernando@cbm.csic.es justificante bancario de pago en formato PDF
  • Una vez recibido el justificante de pago, se le enviará un correo confirmando la inscripción definitiva
SE OTORGARÁN
2 BECAS

  • En caso de concesión de la beca se comunicará y devolverá el importe de la inscripción una vez realizado el curso
  • Cumplimentar el formulario de preinscripción: https://forms.gle/GWtUkBxWrognJvqP6
  • Una vez cumplimentado el formulario recibirá un correo notificando la preinscripción y se le facilitará la cuenta bancaria donde debe realizar el pago en las siguientes 48 horas
  • Enviar a ahernando@cbm.csic.es:
    * Justificante bancario de pago en formato PDF
    * Justificante de demanda de empleo
    * Declaración del IRPF o certificado de no tener que hacerla por falta de ingresos
    * Expediente académico
  • Una vez recibido el justificante de pago, se le enviará un correo confirmando la inscripción definitiva
  • Criterios de selección:
    * Estar desempleado (40%)
    * Situación socio-económica (30%)
    * Expediente académico (30%)