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
ORGANIZACIÓN Y DOCENCIA
Begoña Aguado
Supervisora Científica GENGS
Fernando Carrasco Ramiro
Responsable Técnico GENGS
Ramón Peiró Pastor
Coordinador NGS
Eva Castillo Rosa
Analista Datos NGS
Sandra González de la Fuente
Analista Datos NGS
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%)
