Descripción

Los profesionales de la oncología deben estar actualizados sobre las nuevas herramientas que favorecen su labor”

Continúa tu formación con nosotros y te especializarás en Técnicas de Minería y Extracción de Datos en Oncología Genómica. Notarás cómo avanzas en tu carrera de manera drástica”

El objetivo fundamental del programa es acercar al alumno y difundir el conocimiento informático, que ya se aplica en otras áreas del conocimiento, pero que tiene una mínima implantación en el mundo médico, y a pesar de que para que la medicina genómica sea una realidad, es preciso interpretar con precisión el volumen ingente de información clínica disponible actualmente y asociarlo a los datos biológicos que se generan tras un análisis bioinformático.
Si bien este es un desafío difícil, permitirá que los efectos de la variación genética y las terapias potenciales se exploren de forma rápida, económica y con mayor precisión de la que se logra en el momento actual.
Los humanos no estamos naturalmente equipados para percibir e interpretar secuencias genómicas ni para comprender todos los mecanismos, vías e interacciones que tienen lugar dentro de una célula viva, ni para tomar decisiones médicas con decenas o centenares de variables. Para avanzar, se requiere un sistema con capacidad analítica sobrehumana que simplifique el entorno de trabajo y muestre las relaciones y proximidades entre unas variables u otras.
En genómica y biología ahora se reconoce que es mejor gastar los recursos en nuevas técnicas computacionales que en la recolección de datos puros, algo que posiblemente pasa igual en medicina y, por supuesto, en oncología.
Tenemos millones de datos o publicaciones, pero cuando son analizadas por los médicos o biólogos, las conclusiones son totalmente subjetivas y en relación a las publicaciones o datos disponibles, que son priorizados de forma arbitraria, lo que genera un conocimiento parcial y, por supuesto, cada vez más distanciado del conocimiento genético y biológico disponible y apoyado en computación, por lo que un paso de gigante en la implantación de la medicina de precisión es disminuir esta distancia mediante el análisis masivo de la información médica y farmacológica disponible.

Adéntrate en el conocimiento de las Técnicas de Minería y Extracción de Datos en Oncología Genómica gracias a este Diplomado”

Este Diplomado en Técnicas de Minería y Extracción de Datos en Oncología Genómica contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado. Las características más destacadas del Diplomado son:

  • El desarrollo de decenas de casos prácticos presentados por expertos en Técnicas de Minería y Extracción de Datos en Oncología Genómica.
  • Sus contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que están concebidos, que recogen una información científica y asistencial sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional.
  • Las novedades en Técnicas de Minería y Extracción de Datos en Oncología Genómica.
  • Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje.
  • El sistema interactivo de aprendizaje basado en algoritmos para la toma de decisiones sobre las situaciones clínicas planteadas.
  • Su especial hincapié en la medicina basada en la evidencia y las metodologías de la investigación en Técnicas de Minería y Extracción de Datos en Oncología Genómica.
  • Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual.
  • La disponibilidad de los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet.

Este Diplomado puede ser la mejor inversión que puedes hacer en la selección de un programa de actualización por dos motivos: además de poner al día tus conocimientos en Técnicas de Minería y Extracción de Datos en Oncología Genómica, obtendrás una titulación avalada por la primera institución educativa de España, TECH”

Incluye en su cuadro docente a profesionales pertenecientes al ámbito de las Técnicas de Minería y Extracción de Datos en Oncología Genómica, que vierten en esta formación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas pertenecientes a sociedades científicas de referencia.
Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará un aprendizaje inmersivo programado para entrenarse ante situaciones reales.
El diseño de este programa está basado en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el médico deberá tratar de resolver las distintas situaciones que se le planteen a lo largo del Diplomado. Para ello, el médico contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos en Técnicas de Minería y Extracción de Datos en Oncología Genómica y con gran experiencia docente.

Incluye casos clínicos para acercar al máximo el desarrollo del programa a la realidad de la atención médica"

El Diplomado permite ejercitarse en entornos simulados, que proporcionan un aprendizaje inmersivo programado para entrenarse ante situaciones reales"

Temario

La estructura de los contenidos ha sido diseñada por un equipo de profesionales de los mejores centros hospitalarios y universidades del territorio nacional, conscientes de la relevancia de la actualidad de la formación para poder intervenir en el diagnóstico y tratamiento de la patología oncológica, y comprometidos con la enseñanza de calidad mediante las nuevas tecnologías educativas.

Este Diplomado en Técnicas de Minería y Extracción de Datos en Oncología Genómica contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado”

Módulo 1. Técnicas de extracción de datos genómicos

1.1. Introducción al “scraping data”.

1.1.1. Definición.
1.1.2. Principios básicos.

1.2. Importación de archivos de datos de hoja de cálculo almacenados online.

1.2.1. Introducción.

1.3. Scraping de texto HTML.

1.3.1. Introducción.
1.3.2. Principios básicos.

1.4. Scraping los datos de una tabla HTML.

1.4.1. Introducción.
1.4.2. Principios básicos.

1.5. Aprovechar las API para scraping de los datos.

1.5.1. Introducción.

1.6. Extraer la información relevante.

1.6.1. ¿Cómo extraer la información de los datos?

1.7. Uso del paquete Rvest de R.

1.7.1. Introducción.
1.7.2. Principios básicos.

1.8. Obtención de datos distribuidos en múltiples páginas.

1.8.1. ¿Cómo obtener los datos?

1.9. Extracción de datos genómicos de la plataforma “My Cancer Genome”

1.9.1. ¿Cómo extraer los datos?

1.10. Extracción de información sobre genes de la base de datos HGNC (Hugo Gene Nomenclature Committee).

1.10.1. Introducción.
1.10.2. Proceso de extracción de información.

1.11. Extracción de datos farmacológicos de la base de datos “ONCOKG” (Precision Oncology Knowledge Base).

1.11.1. Introducción.
1.11.2. Proceso de extracción de datos.

Módulo 2. Nuevas técnicas en la era genómica

2.1. Entendiendo la nueva tecnología: Next Generation Sequence (NGS) en la práctica clínica.

2.2.1. Introducción.
2.2.2. Antecedentes.
2.2.3. Problemas en la aplicación de la Secuenciación Sanger en Oncología.
2.2.4. Nuevas técnicas de Secuenciación.
2.2.5. Ventajas del uso de la NGS en la práctica clínica.
2.2.6. Limitaciones del uso de la NGS en la práctica clínica.
2.2.7. Términos y definiciones de interés.
2.2.8. Tipos de estudios en función de su tamaño y profundidad.

2.2.8.1. Genomas.
2.2.8.2. Exomas.
2.2.8.3. Paneles multigénicos.

2.2.9. Etapas en la secuenciación NGS.

2.2.9.1. Preparación de muestras y librerías.
2.2.9.2. Preparación de templates y Secuenciación.
2.2.9.3. Procesado bioinformático.

2.2.10. Anotación y clasificación de variantes.

2.2.10.1. Bases de datos poblacionales.
2.2.10.2. Bases de datos locus específicas.
2.2.10.3. Predictores bioinformáticos de funcionalidad.

2.2. Secuenciación DNA y análisis bioinformático.

2.2.1. Introducción.
2.2.2. Software.
2.2.3. Procedimiento.

2.2.3.1. Extracción de secuencias crudas.
2.2.3.2. Alineación de secuencias.
2.2.3.3. Refinamiento de la alineación.
2.2.3.4. Llamada de variantes.
2.2.3.5. Filtrado de variantes.

2.3. Secuenciación RNA y análisis bioinformático.

2.3.1. Introducción.
2.3.2. Software.
2.3.3. Procedimiento.

2.3.3.1. Evaluación de QC de datos sin procesar.
2.3.3.2. Filtrado de RNAr.
2.3.3.3. Datos filtrados de control de calidad.
2.3.3.4. Recorte de calidad y eliminación del adaptador.
2.3.3.5. Alineación de reads a una referencia.
2.3.3.6. Llamada de variantes.
2.3.3.7. Análisis de expresión diferencial del gen.

2.4. Tecnología ChIP-Seq.

2.4.1. Introducción.
2.4.2. Software.
2.4.3. Procedimiento.

2.4.3.1. Descripción del conjunto de datos CHiP-Seq.
2.4.3.2. Obtener información sobre el experimento utilizando los sitios web de GEO y SRA.
2.4.3.3. Control de calidad de los datos de secuenciación.
2.4.3.4. Recorte y filtrado de reads.
2.4.3.5. Visualización los resultados con Integrated Genome Browser (IGV).

2.5. Big data aplicado a la oncología genómica.

2.5.1. El proceso de análisis de datos.

2.6. Servidores genómicos y bases de datos de variantes genéticas.

2.6.1. Introducción.
2.6.2. Servidores genómicos en web.
2.6.3. Arquitectura de los servidores genómicos.
2.6.4. Recuperación y análisis de datos.
2.6.5. Personalización.

2.7. Anotación de variantes genéticas.

2.7.1. Introducción.
2.7.2. ¿Qué es la llamada de variantes?
2.7.3. Entendiendo el formato VCF.
2.7.4. Identificadores de variantes.
2.7.5. Análisis de variantes.
2.7.6. Predicción del efecto de la variación en la estructura y función de la proteína.