Análisis de datos biológicos en Python

El avance en la capacidad de cómputo de los ordenadores modernos ha permitido el desarrollo de algoritmos y paquetes de funcionalidades que permiten analizar crecientes cantidades de datos. En el marco de la biología, esto ha sido de particular utilidad dada la paralela explosión en la cantidad de datos producidos por las técnicas de secuenciación modernas, así como la complejidad de estos últimos.

En esta coyuntura, es fundamental para los investigadores y los profesionales tener una comprensión suficiente tanto de los algoritmos y paquetes disponibles para el análisis de datos de experimentos biológicos, como de los lenguajes de programación sobre los que estos se ejecutan. Así pues, este curso busca proveer el conocimiento teórico y práctico necesario para el manejo efectivo de las herramientas bioinformáticas requeridas para trabajar con datos biológicos.

Este curso ofrece las bases tanto teóricas como prácticas para el correcto análisis de datos biológicos. Para cada tema visto se proveerá una explicación teórica de la motivación del problema, la naturaleza de los datos generados, y el funcionamiento general de los algoritmos requeridos para su solución. En conjunción, se explicarán en detalle los mecanismos para implementarlo en sesiones locales de Python. En otras palabras, se le busca dar a los estudiantes una comprensión holística de los temas a tratar, en oposición a una mera descripción del código requerido para el análisis.

Asimismo, el curso tratará un amplio rango de tipos de datos y formas de análisis. Iniciando con herramientas básicas, como alineamientos pareados y búsqueda en bases de datos, hasta aquellas en boga en estudios científicos más recientes, como herramientas de visualización de datos multidimensionales y de machine learning.

Con el fin de garantizar que estudiantes con distintos trasfondos puedan beneficiarse de la mejor manera del curso, se iniciará con un repaso de biología molecular, así como con una explicación del manejo básico de Python.