Curso de Microcredencial de Algoritmos de Datos Biológicos
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En este curso se estudiarán algoritmos de búsqueda exhaustiva para encontrar secuencias repetidas como motivos o en el mapeo de ADN.
La programación dinámica se utilizará para analizar las alineaciones locales y globales de las secuencias de aminoácidos y nucleótidos en función de los cálculos de similitud o distancia. Se realizará una aproximación de aprendizaje automático con modelos ocultos de Markov. Además, en la búsqueda de secuencias reguladoras de genes, estructuras cruciales en epigenética, las islas CpG necesitan del HMM con los algoritmos de decodificación de Viterbia y Baum-Welch. Asimismo, este curso también incluirá modelos estocásticos y log odd ratio.
El alumno aprenderá a:
- Describir los diferentes tipos de algoritmos y sus aplicaciones en el ámbito biomédico
- Aplicar los principales algoritmos existentes para el análisis de secuencias de ADN
- Desarrollar programas basados en modelos estadísticos
Requisitos de acceso:
- Titulado universitario en Biomedicina, Biotecnología, Bioquímica, Veterinaria, Ingeniería Agrónoma o Tecnología de los Alimentos. También es recomendable tener nociones básicas de programación, estadística y álgebra lineal.
1.- Algoritmos, definición y clasificación.
2.- Algoritmos de búsqueda de motivos de ADN.
3.- Algoritmos para el alineamiento de pares de secuencias y alineamientos múltiples.
4.- Modelos estocásticos y cadenas de Markov.
Si realizas este curso y las siguientes microcredenciales podrás solicitar el Título Experto Universitario en Inteligencia Artificial para el Sector Biotecnológico:
- Analítica de datos biológicos con Python.
- Bioestadística con R.
- Aprendizaje automático (Machine Learning) en el Sector Biotecnológico.
- Aplicación de la inteligencia artificial a proyectos biotecnológicos.
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