Introducción a la Bioinformática Molecular

Curso de Grado y Posgrado

IDEA GENERAL

Este es un curso introductorio de Bioinformática. Se mostrarán los conceptos básicos en bases de datos primarias y secundarias, de los algoritmos utilizados para el análisis y comparación de secuencias y estructuras de proteínas y ADN, de los algoritmos utilizados para el análisis de genomas y de técncias high-throughput como Next Generation Genomics y Microarrays. La Materia se divide en dos partes, una primera sección dedicada a secuencias y bases de datos y una segunda sección abocada a los algoritmos desarrollados para la predicción y estudio de estructuras de proteínas y predicción de las interacciones entre biomoléculas. Los estudiantes aprenderán a utilizar las bases de datos y herramientas bioinformáticas como ser: Dot-Plot, Blast, Clustal-W, Pfam, PDB, Prosite, Autodock, VMD, Modeller, entre otras.

TEMARIO GENERAL DEL CURSO

Bioinformática

Bases de datos Primarias

Definición de bases de datos primarias. Visión histórica de la creación de las mismas. Funcionamiento de las Bases de datos: índices, campos, métodos de búsqueda. Bases de datos de proteίnas. Bases de datos de ADN. Ejemplos de bases de datos primarias: Genebank, EMBL, Swiss-Prot, TrEMBL, PDB

Análisis de secuencias

Introducción de probabilidad y estadística. Alineamiento global por pares. Alineamiento Múltiple. Generación de Matrices de score (BLOSUM, PAM). Dot-Plot. Programación dinámica. Programas de alineamiento: BLAST. FASTA. Búsquedas en bases de datos por similitud de secuencia. Patrones de secuencias y perfiles. Filogenia molecular. PSI-BLAST, PHI-BLAST, Mega-Blast.

Bases de datos Secundarias

Definición de bases de datos secundarias. Construcción de bases de secundarias. El problema de los falsos positivos/negativos. Modelos ocultos de Markov. Ejemplos de bases de Datos secundarias: Pfam, Gene-Ontology, UniProt, PRINTS, ProSIte. Algoritmos, complejidad y heurísticas. Diseño y mantenimiento de bases de Datos secundarias.

Análisis Bioinformático de Genomas

Ensamblado y anotación de genomas, predicción de genes, Bidireccional best Hits y Iterative predictive Blast. Base de datos de Genomas. Mapeo físico de genes. Uso de Genome Browsers (NCBI), Ensembl y Galaxy. Comparación de Genomas.

Análisis Bioinformático de datos high-troughput de microarreglos (MicroArrays)

Introducción a los MicroArrays, Análisis estadístico de significancia de los datos, Análisis de expresión por MicroArrays, definición de estado metabólico (expresoma, proteoma y metaboloma), MicroArrays específicos sobre splicing alternativo (exon arrays, splicing sensitive arrays), MicroArrays de Glicómica.

Metagenómica y Metabolomica

Introducción a la metagenomica, secuenciación de próxima generación. Anotación y análisis de metagenomas. Introducción a la Metabolómica, análisis de vías y estados metabólicos. Uso de Base de datos KEGG.

Bionformática Estructural

Repaso de Estructura de Proteínas. Predicción de estructura secundaria, DSSP. Análisis bioinformático de estructuras, alineamiento estructural. Predicción de estructura terciaria. Threading. Modelado comparativo. Métodos ab-initio. Búsqueda de motivos estructurales.

Interacciones entre biomoléculas

Bases moleculares de reconocimiento específico. Interacción proteína-proteína. Interacción proteína-ADN. Interacción droga-proteína. Predicción de interacciones. Predicción de estructuras. Monte Carlo. Algoritmos genéticos. Docking. Clustering. Métodos evolutivos. Bases de datos de interacciones. BIND. DIP.CAPRI.

PROGRAMA GENERAL DE TRABAJOS PRACTICOS

Perfil de los Trabajos Prácticos: Las clases son teórico-prácticas y se dedicará la mitad del tiempo a cada parte.

Bases de datos: Bases de datos: Sitios Populares de Bioinformática, Búsquedas en bases de datos: el NCBI y entrez, Análisis de registros. Uso de Bases de datos secundarias y Primarias. Creación de una base de datos en SQL.

Alineamiento I: Alineamiento de Secuencias: Dot-plot. Alineamiento, Búsqueda en base de datos por BLAST. Alineamiento Múltiple. Construcción de Árboles Filogenéticos (Caso real Kinasas). Búsqueda y uso de bases de datos secundarias: PFAM.

Alineamiento II: Comprensión de un algoritmo de alineamiento, análisis y generación de las matrices de scoring.

Estructura de proteínas: Manejo de programas de visualización. Visualización de estructuras de proteínas. Análisis de motivos. Análisis de interacciones entre biomoléculas. Uso del PDB, Entrez y PDBsum.

Predicción de estructura de proteínas: Modelado Comparativo. Uso de Modeller. Ejemplos puntuales. Análisis por What-Check.

Interacción proteína-ligando: Docking proteína ligando: (Caso real inhibición Kinasas). Comparación de algoritmos.

Curso Bioinformática

Primer Cuatrimestre de todos los años. 2015

Posible Horario:

Martes y Jueves. Teóricas y practicas:
9:00hs a 13:00hs

Otorga 5 Puntos para doctorado
Materia de grado para Biólogos.

Docentes: Adrián Turjanski – Marcelo Martí
Invitados: Fernán Aguero –

Dirigido a: Biólogos, Biotecnólogos, Químicos, Físicos, , Bioquímicos, Farmacéuticos, Computadores, Ingenieros y carreras afines.

Costo para estudiantes que no están haciendo el doctorado en la FCEyN: 20$

Los temas del curso incluyen:

  • Introducción a la Bioinformática
  • Bases de Datos Primarias y Secundarias
  • Alineamiento Simple y Múltiple.
  • Análsis de Genomas
  • Microarreglos
  • Predicción de Estructura Secundaria y Terciaria.
  • Predicción de interacciones droga proteína y proteína-proteína.
  • Búsqueda de motivos en secuencia y estructura.

Departamento de Química Biológica.
Teóricas y Prácticas: Aula de computadoras Depto Computación.
Pabellón I. Ciudad Universitaria

Inscripción

Se hace por el sistema de inscripciones.

Información sobre inscripición a cursos de posgrado: click aquí

o

Informes E-mail: postgrado@de.fcen.uba.ar
Subsecretaría de Posgrado
Pabellón II, Planta Baja, Aula 16
Horario de atención: de 14 a 19.00 hs.
Teléfono: 4576-3449
Por conmutador: 5476-3300-09 int. 404

BIBLIOGRAFIA

Bioinformatics: A Practical Guide to the Analysis of Genes and Proteins.
Andreas D. Baxevanis, B. F. Francis Ouellette.
Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis. David W. Mount.
Structural Bioinformatics (Methods of Biochemical Analysis, V. 44)
Philip E. Bourne, Helge Weissig
Developing Bioinformatics Computer Skills. Cynthia Gibas, Per Jambeck.
Statistical Methods in Bioinformatics. Warren J. Ewens, Gregory R. Grant
Protein Structure Prediction – A Practical Approach, M. J. E. Sternberg editor, Oxfoed University Press, 1996.
Introduction to Protein Structure,C. Branden and J. Tooze Garland Publishing, Inc. New York and London, 1999.