Questa specializzazione genererà un senso di sicurezza nello svolgimento della pratica medica, che ti aiuterà a crescere personalmente e professionalmente"

La scala e la complessità dei dati genomici fanno scomparire le misure tradizionalmente utilizzate nei test di laboratorio. Negli ultimi anni il campo dell'informatica si è sviluppato notevolmente consentendo di analizzare e interpretare il sequenziamento del DNA, che ha creato un divario tra le conoscenze biologiche e la loro applicazione alla pratica clinica di routine. Pertanto, risulta fondamentale educare, diffondere e incorporare tali tecniche informatiche nella comunità medica per poter interpretare l'analisi massiccia di dati provenienti da pubblicazioni, banche dati biologiche o mediche e storie cliniche, arricchendo così le informazioni biologiche disponibili a livello clinico.

L'apprendimento automatico consentirà lo sviluppo dell'oncologia di precisione, con l'obiettivo di interpretare le caratteristiche genomiche e trovare terapie mirate, o di identificare i rischi di insorgenza di determinate malattie e stabilire misure preventive più personalizzate. L’obiettivo fondamentale del programma è quello di avvicinare e diffondere le conoscenze informatiche che sono già applicate in altre aree del sapere ma che hanno solo una minima implementazione nel mondo medico. Al fine di consentire alla medicina genomica di diventare una realtà, è necessario interpretare con precisione l'enorme volume di informazioni cliniche attualmente disponibili e associarle ai dati biologici generati dopo un'analisi bioinformatica. Sebbene si tratti di una sfida difficile, permetterà di esplorare gli effetti della variazione genetica e le potenziali terapie in modo rapido, economico e con maggiore precisione di quanto sia possibile attualmente.

Gli esseri umani non sono naturalmente equipaggiati per percepire e interpretare le sequenze genomiche, né per capire tutti i meccanismi, i percorsi e le interazioni che avvengono all'interno di una cellula vivente, né per prendere decisioni mediche con decine o centinaia di variabili. Per avanzare, è necessario un sistema con capacità analitiche sovrumane per semplificare l'ambiente di lavoro e mostrare le relazioni e le vicinanze tra le variabili. Nella genomica e nella biologia, è ormai noto che investire le risorse sulle nuove tecniche computazionali è più utile che nella pura raccolta di dati, fatto probabilmente similare nel contesto della medicina e, naturalmente, dell’Oncologia.

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Questo esperto universitario in Impiego di Linux e Programmazione con Linguaggio R in Oncologia possiede il programma scientifico più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono: 

• Sviluppo di casi pratici presentati da esperti in Impiego di Linux e Programmazione con Linguaggio R in Oncologia Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e sanitarie riguardo alle discipline essenziali per l’esercizio della professione
• Novità sull’impiego di linux e programmazione con linguaggio R in oncologia
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Particolare enfasi sulle metodologie innovative in impiego di linux e programmazione con linguaggio R in oncologia
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Questo esperto universitario può essere il miglior investimento che tu possa fare nella scelta di un programma di aggiornamento per due motivi: oltre a rinnovare le tue conoscenze sull’impiego di linux e della programmazione con linguaggio R in oncologia, otterrai una qualifica di esperto universitario da TECH Università Tecnologica”

Il personale docente del programma comprende rinomati professionisti nell’uso di linux e della programmazione con linguaggio R in oncologica, e riconosciuti specialisti appartenenti a prestigiose società e università, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale lo specialista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

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Il programma in Impiego di Linux e Programmazione con Linguaggio R in Oncologia ha lo scopo di facilitare le prestazioni del medico specializzato in trattamento della patologia oncologica, per la quale è necessario interpretare con precisione l'enorme volume di informazioni cliniche attualmente disponibili e associarle ai dati biologici generati dopo un'analisi bioinformatica.

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Obiettivo generale

• Essere in grado di interpretare accuratamente il volume di informazioni cliniche attualmente disponibili e associate ai dati biologici generati dopo l'analisi bioinformatica

Obiettivi specifici

Modulo 1. Impiego di Unix e Linux in bioinformatica

• Studiare il sistema operativo Linux, che è attualmente fondamentale nel mondo scientifico sia per l'interpretazione dei dati biologici provenienti dal sequenziamento e come dovrebbe esserlo per il Text Mining medico quando si tratta di dati su larga scala  
• Fornire le basi per accedere a un server Linux e come trovare e installare pacchetti per installare software localmente
• Descrivere i comandi di base di Linux per: creare, rinominare, spostare e cancellare directory; elencare, leggere, creare, modificare, copiare e cancellare file
• Comprendere il funzionamento de permessi e come decifrare i più criptici permessi di Linux con facilità

Modulo 2. Analisi dei dati in progetti di big data: linguaggio di programmazione R

• Discutere come l'adozione del sequenziamento di prossima generazione (NGS) in un contesto diagnostico solleva numerose questioni per quanto riguarda l'identificazione e la segnalazione di varianti in geni secondari alla patologia del paziente
• Avvicinarsi al linguaggio di programmazione R, che ha presenta numerosi vantaggi, tra cui l’essere un linguaggio di programmazione open source, molteplici pacchetti di analisi statistica, una comunità che si sforza di sviluppare i vari aspetti di questo strumento, e fornisce un linguaggio efficace per gestire e manipolare i dati
• Imparare i concetti base della programmazione in R come i tipi di dati, l'aritmetica vettoriale e l'indicizzazione
• Esecuzione di operazioni in R, incluso l'ordinamento, la creazione o l'importazione di dati
• Imparare come la risoluzione dei problemi inizia con una decomposizione modulare e poi ulteriori decomposizioni di ogni modulo in un processo chiamato raffinamento successivo
• Imparare le basi dell'inferenza statistica per capire e calcolare i valori p e gli intervalli di confidenza mentre si analizzano i dati con R
• Fornire esempi di programmazione R in un modo che aiuterà a fare la connessione tra i concetti e l'implementazione

Modulo 3. Analisi statistica in R

• Descrivere le tecniche statistiche più appropriate come alternativa quando i dati non sono conformi alle ipotesi richieste dall'approccio standard
• Imparare le basi per condurre una ricerca riproducibile usando gli script R per analizzare i dati

Modulo 4. Contesto grafico in R

• Usare tecniche di visualizzazione per esplorare nuove serie di dati e determinare l'approccio più appropriato
• Imparare come visualizzare i dati per estrarre informazioni, capire meglio i dati e prendere decisioni più efficaci
• Insegnare come prendere dati che a prima vista hanno poco significato e presentarli visivamente in una forma che abbia senso per l'analisi
• Imparare come usare le tre principali fonti di grafici in R: base, lattice e ggplot2
• Sapere su cosa si basa ogni pacchetto grafico per definire quale usare e i vantaggi offerti dall'uno o dall'altro

Approfitta di quest'opportunità e aggiornati sugli ultimi sviluppi in impiego di linux e programmazione con linguaggio R in oncologia”