¿Qué puede revelar tu ADN?
Introducción a la Genómica Clínica con Python
Descubre cómo se analizan los datos genómicos en medicina de precisión. Desde los fundamentos biológicos hasta la exploración de variantes y el uso de bases de datos, todo con un enfoque práctico y automatizado.
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¿Te identificas con alguna de estas situaciones?
Te interesa la genómica clínica, pero no sabes por dónde empezar
Has leído sobre medicina de precisión y análisis de variantes genéticas, pero sientes que necesitas conocimientos de programación para poder aplicar estos conceptos en tu carrera o investigación.
Conoces la teoría, pero te falta experiencia práctica con herramientas bioinformáticas
Sabes qué es el ADN, los genes y las variantes, pero no has tenido la oportunidad de trabajar con archivos FASTA, FASTQ, VCF ni de usar Python para automatizar tareas de análisis genómico.
No sabes cómo acceder ni interpretar bases de datos genéticas
Has escuchado sobre ClinVar, NCBI y Ensembl, pero no tienes claro cómo buscar variantes relevantes, recuperar información automatizadamente ni integrar datos para una interpretación clínica inicial.
Si te identificaste con al menos uno de estos puntos, este webinar está diseñado para ti.
Agenda de esta clase gratuita
3 módulos diseñados para llevarte desde los fundamentos hasta la práctica con datos genómicos reales.
Fundamentos de Genómica Clínica
¿Qué aprenderás?
- Qué son el ADN, los genes y las variantes genéticas.
- Diferencias entre genoma completo, exoma y paneles genéticos.
- Aplicaciones actuales de la medicina de precisión.
- Flujo general del análisis genómico clínico.
Porque comprender los fundamentos de la genómica clínica permite interpretar cómo la información genética contribuye al diagnóstico, pronóstico y tratamiento personalizado de enfermedades.
Exploración de datos genómicos con Python
¿Qué aprenderás?
- Introducción a los archivos FASTA, FASTQ y VCF.
- Estructura y contenido de los principales formatos genómicos.
- Lectura de archivos biológicos utilizando Python.
- Extracción de secuencias, metadatos y filtrado básico.
- Automatización de tareas repetitivas.
Porque gran parte del análisis genómico moderno requiere manipular grandes volúmenes de información de manera reproducible mediante herramientas computacionales.
Bases de datos genéticas e interpretación inicial de variantes
¿Qué aprenderás?
- Introducción a ClinVar, NCBI y Ensembl.
- Cómo buscar variantes genéticas relevantes.
- Recuperación automatizada de información mediante Python.
- Integración de información genética para una interpretación inicial.
Porque las bases de datos genéticas constituyen una herramienta fundamental para comprender el posible impacto clínico de las variantes identificadas durante un análisis genómico.
Luis Alejandro Pérez Timaná
Genetista y biotecnólogo por la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, con más de seis años de experiencia en programación aplicada a las biociencias mediante Python.
Sus áreas de especialización incluyen bioinformática, análisis de datos multi-ómicos, inteligencia artificial aplicada a la biomedicina, genética molecular e ingeniería genética.
Actualmente se desempeña como investigador predoctoral en el Departamento de Ingeniería Biomolecular de la Universidad de California, Santa Cruz (UCSC), donde desarrolla herramientas computacionales para el análisis de datos biológicos y aplicaciones en biomedicina.
¿Para quién es esta clase gratuita?
Esta sesión está diseñada especialmente para ti si perteneces a uno de estos perfiles:
Estudiantes y Egresados
De Medicina, Biología, Biotecnología, Bioingeniería, Farmacia, Tecnología Médica y carreras afines que buscan dar el salto hacia la medicina de precisión.
Tesistas e Investigadores
Asistentes de investigación e investigadores interesados en aplicar la genómica clínica y el análisis de datos en sus proyectos, tesis y publicaciones.
Profesionales de la Salud
Profesionales que desean iniciarse en el análisis computacional de datos genómicos mediante Python, integrando la tecnología a su práctica clínica o laboral.
¿No sabes programar? ¡No te preocupes! No se requiere experiencia previa en Python. La clase gratuita está diseñado como una introducción paso a paso al análisis computacional.
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Preguntas Frecuentes
Resolvemos tus dudas antes del evento para que aproveches al máximo la sesión.
No, no se requiere experiencia previa. El webinar está diseñado como una introducción paso a paso. Solo necesitas conocimientos básicos de biología o genética, y muchas ganas de aprender cómo la programación está transformando la medicina de precisión.
Ninguno. Trabajaremos 100% en la nube utilizando Google Colab. Solo necesitas una computadora con un navegador web actualizado (preferiblemente Google Chrome) y una conexión estable a internet.
Una vez completes el formulario de registro, recibirás un correo electrónico de confirmación con el enlace de acceso a la sala de Zoom, así como recordatorios automáticos antes del inicio de la sesión.
No, la sesión no será grabada. Al ser una clase gratuita con un fuerte componente práctico en vivo (usando Google Colab), la experiencia está diseñada para realizarse en tiempo real. Te recomendamos agendar la fecha y asistir puntualmente para no perderte la práctica.
No se emitirán certificados de asistencia. Este webinar es un evento gratuito de introducción y divulgación científica. Sin embargo, el conocimiento, los códigos y los recursos que compartirás durante la sesión son totalmente aplicables a tu formación académica y profesional.