BCOM -Maestría en Biología Computacional

Como curso Electiva BCOM 1 estudiante puede tomar cualquiera de las materias maestrías con código: ARTI, MISO, ISIS, MINE, MSIN, BCOM, FISI, IBIO, CBIO,  MBIT, IIND. 
No son válidas la materias de Proyecto Final y Tesis.

Como curso Electiva BCOM 2 estudiante puede tomar cualquiera de las materias maestrías con código: ARTI, MISO, ISIS, MINE, MSIN, BCOM, FISI, IBIO, CBIO,  MBIT, IIND. 

No son válidas la materias de Proyecto Final y Tesis.

Como curso Fundamentación BCOM 1 el estudiante puede tomar una de las siguientes materias:  
BCOM-4001 : Bioinformática 
BCOM-4002 : Fundamentos de Programación para Ciencias Biológicas 
BCOM-4006 : Algoritmos en Biología Computacional 
BCOM-4004 : Fundamentos de Biología Molecular 
CBIO-4109 : Biología Molecular Avanzada

Como curso Fundamentación BCOM 2 el estudiante puede tomar una de las siguientes materias:  

BCOM-4001 : Bioinformática 
BCOM-4002 : Fundamentos de Programación para Ciencias Biológicas 
BCOM-4006 : Algoritmos en Biología Computacional 
BCOM-4004 : Fundamentos de Biología Molecular 
CBIO-4109 : Biología Molecular Avanzada

Como curso Fundamentación BCOM 3 el estudiante puede tomar una de las siguientes materias:  

BCOM-4001 : Bioinformática 
BCOM-4002 : Fundamentos de Programación para Ciencias Biológicas 
BCOM-4006 : Algoritmos en Biología Computacional 
BCOM-4004 : Fundamentos de Biología Molecular 
CBIO-4109 : Biología Molecular Avanzada

Como curso Fundamentación BCOM 4 el estudiante puede tomar una de las siguientes materias:  

BCOM-4001 : Bioinformática 
BCOM-4002 : Fundamentos de Programación para Ciencias Biológicas 
BCOM-4006 : Algoritmos en Biología Computacional 
BCOM-4004 : Fundamentos de Biología Molecular 
CBIO-4109 : Biología Molecular Avanzada

Como curso Profundización BCOM 1 el estudiante puede tomar una de las siguientes materias:  
CBIO-4202 : Genética Evolutiva Avanzada 
BCOM-4101 : Filogenómica 
BCOM-4102 : Ecología Microbiológica y Herramientas de Análisis Informático 
BCOM-4103 : Computación de Alto Desempeño para Ciencias Biológicas 
FISI-4040 : Mecánica Estadística 
FISI-4810 : Biología de Sistemas 
FISI-4818 : Microscopia Moderna 
FISI-4906 : Cúmulos Abiertos 
IBIO-4111 : Matemática Aplicada para Ingeniería Biomédica 
ISIS-4426 : Desarrollo de Soluciones Cloud 
ISIS-4517 : Análisis de Información Sobre Big Data 
ISIS-4823 : Computación Visual Interactiva 
ISIS-4825 : Imágenes y Visión

Como curso Profundización BCOM 2 el estudiante puede tomar una de las siguientes materias:  

CBIO-4202 : Genética Evolutiva Avanzada 
BCOM-4101 : Filogenómica 
BCOM-4102 : Ecología Microbiológica y Herramientas de Análisis Informático 
BCOM-4103 : Computación de Alto Desempeño para Ciencias Biológicas 
FISI-4040 : Mecánica Estadística 
FISI-4810 : Biología de Sistemas 
FISI-4818 : Microscopia Moderna 
FISI-4906 : Cúmulos Abiertos 
IBIO-4111 : Matemática Aplicada para Ingeniería Biomédica 
ISIS-4426 : Desarrollo de Soluciones Cloud 
ISIS-4517 : Análisis de Información Sobre Big Data 
ISIS-4823 : Computación Visual Interactiva 
ISIS-4825 : Imágenes y Visión

Como curso Profundización BCOM 3 el estudiante puede tomar una de las siguientes materias:  

CBIO-4202 : Genética Evolutiva Avanzada 
BCOM-4101 : Filogenómica 
BCOM-4102 : Ecología Microbiológica y Herramientas de Análisis Informático 
BCOM-4103 : Computación de Alto Desempeño para Ciencias Biológicas 
FISI-4040 : Mecánica Estadística 
FISI-4810 : Biología de Sistemas 
FISI-4818 : Microscopia Moderna 
FISI-4906 : Cúmulos Abiertos 
IBIO-4111 : Matemática Aplicada para Ingeniería Biomédica 
ISIS-4426 : Desarrollo de Soluciones Cloud 
ISIS-4517 : Análisis de Información Sobre Big Data 
ISIS-4823 : Computación Visual Interactiva 
ISIS-4825 : Imágenes y Visión

Como curso Profundización BCOM 1 el estudiante puede tomar una de las siguientes materias:  
CBIO-4202 : Genética Evolutiva Avanzada 
BCOM-4101 : Filogenómica 
BCOM-4102 : Ecología Microbiológica y Herramientas de Análisis Informático 
BCOM-4103 : Computación de Alto Desempeño para Ciencias Biológicas 
FISI-4040 : Mecánica Estadística 
FISI-4810 : Biología de Sistemas 
FISI-4818 : Microscopia Moderna 
FISI-4906 : Cúmulos Abiertos 
IBIO-4111 : Matemática Aplicada para Ingeniería Biomédica 
ISIS-4426 : Desarrollo de Soluciones Cloud 
ISIS-4517 : Análisis de Información Sobre Big Data 
ISIS-4823 : Computación Visual Interactiva 
ISIS-4825 : Imágenes y Visión

Como curso Profundización BCOM 2 el estudiante puede tomar una de las siguientes materias:  

CBIO-4202 : Genética Evolutiva Avanzada 
BCOM-4101 : Filogenómica 
BCOM-4102 : Ecología Microbiológica y Herramientas de Análisis Informático 
BCOM-4103 : Computación de Alto Desempeño para Ciencias Biológicas 
FISI-4040 : Mecánica Estadística 
FISI-4810 : Biología de Sistemas 
FISI-4818 : Microscopia Moderna 
FISI-4906 : Cúmulos Abiertos 
IBIO-4111 : Matemática Aplicada para Ingeniería Biomédica 
ISIS-4426 : Desarrollo de Soluciones Cloud 
ISIS-4517 : Análisis de Información Sobre Big Data 
ISIS-4823 : Computación Visual Interactiva 
ISIS-4825 : Imágenes y Visión

Como curso Profundización BCOM 3 el estudiante puede tomar una de las siguientes materias:  

CBIO-4202 : Genética Evolutiva Avanzada 
BCOM-4101 : Filogenómica 
BCOM-4102 : Ecología Microbiológica y Herramientas de Análisis Informático 
BCOM-4103 : Computación de Alto Desempeño para Ciencias Biológicas 
FISI-4040 : Mecánica Estadística 
FISI-4810 : Biología de Sistemas 
FISI-4818 : Microscopia Moderna 
FISI-4906 : Cúmulos Abiertos 
IBIO-4111 : Matemática Aplicada para Ingeniería Biomédica 
ISIS-4426 : Desarrollo de Soluciones Cloud 
ISIS-4517 : Análisis de Información Sobre Big Data 
ISIS-4823 : Computación Visual Interactiva 
ISIS-4825 : Imágenes y Visión

Este curso se diseñó con el fin de proveer a los estudiantes con conceptos básicos sobre el uso de las principales herramientas usadas para el análisis de datos biológicos. En particular nos vamos a centrar en el análisis de estructuras proteicas, de secuencias de nucleótidos al igual que métodos de biología sintética, temas que corresponden a los 3 principales módulos del curso. El curso se realizará por combinación de sesiones teóricas y teórico-prácticas complementadas con el desarrollo de talleres para la evaluación de la comprensión de los diferentes temas.

El curso Fundamentos de Programación para Ciencias Biológicas es un curso que busca preparar al estudiante con conocimientos y habilidades fundamentales de la programación orientada a objetos en el ámbito de las ciencias biológicas. La estrategia pedagógica empleada en este curso es el aprendizaje activo basado en casos. En este sentido el curso es una herramienta de trabajo dentro de un proceso de aprendizaje en el cual el estudiante es el principal protagonista. Los casos de estudio están contextualizados en la cotidianidad de los profesionales de las disciplinas relacionadas con la biología. Por consiguiente, se espera que además de adquirir las bases teóricas de la programación orientada a objetos, el estudiante desarrolle las habilidades necesarias para la aplicación de esta teoría a la solución de problemas del mundo real en el dominio de las ciencias biológicas.

El curso algoritmos en bioinformática le permitirá conocer los principales algoritmos y técnicas de análisis de datos biológicos que han servido para entender la evolución y funcionamiento de la vida en la Tierra y que forman parte del area de investigación que hoy se conoce como bioinformática. El curso está organizado como un grupo representativo de problemas de bioinformática en los que se verá su motivación biológica, su formalización computacional y algunas de las técnicas más conocidas para resolverlos.

This course will introduce students to the theory and methods of phylogenetic systematics with a strong emphasis on molecular phylogenetic systematics. Because of the short format of the course, we will have to emphasize practical applications over philosophical debates in phylogenetics. Our goal is to get students ‘up to speed’ on the basic concepts of molecular phylogenetics in order to understand a few of the current approaches to phylogenomics.

The course will not delve much into bioinformatics tools as there are other courses focused strictly on how to manipulate large datasets, but we will cover the minimum necessary to perform required phylogenetic analyses. We will emphasize tools that are free and open, and not limited to either Mac or Windows. Many phylogenetic analyses can be accomplished in R. Many computer-intensive methods are available publicly on web servers. More specific and demanding tools we will run on the UniAndes cluster.

La estadística y la genética tuvieron una historia común de desarrollo durante el último siglo. Debido a la naturaleza estocástica con la que ocurren procesos como el de reproducción sexual, deriva genética, entre otros, diferentes tipos de herramientas estadísticas se utilizan para estudiar el flujo de información genética a traves del tiempo. Es interesante anotar que el desarrollo de modelos para estudiar genética de poblaciones contribuyó a desarrollar algunas de las herramientas estadísticas que se utilizan actualmente en este y otros campos. Los modelos estocásticos también son importantes para construir algoritmos que permitan analizar apropiadamente datos de nuevas tecnologías de secuenciación para resolver problemas como el descubrimiento de variantes, imputación, haplotipado estadístico y asociación genotipo/fenotipo. Por otra parte, métodos avanzados de agrupamiento como la lógica difusa o el aprendizaje de máquina también juega un papel importante en el estudio de procesos de funcionamiento celular como la interacción entre proteínas, los mecanismos de regulación o la construcción de redes metabólicas. El propósito de este curso es entender las principales técnicas de estadística que, junto con la algorítmica, se utilizan para resolver diferentes problemas tanto de genética de poblaciones como de biología molecular. Similar al curso de algoritmos en biología computacional, este curso estará guiado por un grupo seleccionado de problemas para los cuales se presentará su motivación biológica, su formalización y las herramientas que se utilizan para resolverlo. Se espera que al final los estudiantes puedan entender la base estadística de varios de los modelos que se utilizan actualmente en diferentes campos de biología molecular.

Nuestro continuo interés por entender los mecanismos biológicos que explican la vida y las interacciones entre moléculas, células y organismos nos ha permitido recolectar una gran
cantidad de valiosa información, mucha de esta ha sido almacenada en bases de datos disponibles de manera gratuita. El presente curso tiene como objetivo proporcionar al
estudiante las herramientas necesarias para acceder a las principales bases de datos del European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), con el fin de promover en los estudiantes el
uso de esta información para generar nuevos descubrimientos.

Este curso está dirigido a estudiantes de posgrado y avanzados de pregrado que deseen aprender a realizar minería de datos biológicos almacenados por el EMBL-EBI. En el
desarrollo del curso se contará con la participación directa de investigadores del EMBL-EBI mediante lecciones vía telepresencia, donde se entrenará al estudiante en cómo hacer uso
de los principales recursos ofrecidos por el EMBL-EBI. Además, el estudiante deberá generar y desarrollar una pregunta de investigación haciendo uso de las herramientas aprendidas.

El curso de herramientas computacionales en ingeniería metabólica suministra al estudiante el conocimiento y y entendimiento desde el punto de vista fenotípico, fisicoquímico y matemático de herramientas computaciones basadas en modelación y simulación de redes metabólicas para tomar decisiones orientadas a ingeniar sistemas biológicos en aras de desarrollar productos o procesos de valor agregado o responder preguntas fundamentales