Con TECH Global University estarás al día sobre los avances en Bioinformática y Big Data aplicada a la Medicina” 

El desarrollo de la Bioinformática ha permitido en los últimos años conseguir grandes avances científicos en diversos sectores como el de la agricultura, el de la alimentación o el área médica. Es en este ámbito donde la incorporación de nuevas técnicas y procesamientos informáticos han permitido recopilar gran cantidad de datos biológicos, trabajar con ellos e incluso crear un modelo 3D de la proteína viral de la espiga del COVID-19. Todo ello, no solo lleva a una mejor comprensión de los procesos víricos, sino también a la obtención en menor tiempo de vacunas o medicamentos específicos.

Asimismo, dada la velocidad de mutación y transmisión de enfermedades, la recopilación masiva de datos clínicos y su análisis, conducirán a una actuación más efectiva tanto desde la prevención hasta la curación de las mismas. Una realidad de sumo interés para los profesionales de la Medicina que desean estar al tanto de las novedades en este campo. Para ello TECH ha creado este programa en Bioinformatics and Big Data in Medicine, elaborado por un equipo de profesionales con dilatada experiencia en este ámbito.

Un programa 100% online, donde el especialista podrá ahondar de manera dinámica en las tendencias a futuro de la computación en Bioinformática, las técnicas de análisis empleadas en los sets de datos biomédicos o las diferentes herramientas empleadas desde la ingeniería en los bioprocesos. Todo ello, mediante un contenido con un enfoque teórico-práctico, complementado con recursos didácticos multimedia de excelente calidad. Además, gracias al método Relearning, el egresado podrá avanzar por el temario de manera progresiva y reducir las largas horas de estudio con la reiteración de los conceptos claves en el transcurso de este programa.

De esta forma, esta institución académica ofrece al especialista la información más relevante y actual sobre Bioinformatics and Big Data in Medicine a través de una titulación flexible, a la que puede acceder, cuando y donde desee. Y es que tan solo necesita de un dispositivo electrónico (ordenador, Tablet o móvil) con conexión a internet, para poder visualizar, en cualquier momento, el temario alojado en el Campus Virtual. Una opción ideal, para quienes buscan compatibilizar las responsabilidades más exigentes con una titulación universitaria de calidad. 

Adéntrate con este programa en el uso de algoritmos de Machine Learning en salud pública y la problemática existente con la privacidad de los datos” 

Esta Postgraduate diploma en Bioinformatics and Big Data in Medicine contiene el programa universitario más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Bioinformática y Base de Datos
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

El sistema Relearning, empleado por Bioinformatics and Big Data in Medicine, te llevará a reducir las largas horas de estudio y cimentar de forma más sencilla los conceptos claves” 

El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos. 

Profundiza con esta Postgraduate diploma en las técnicas de obtención de datos masivos en transcriptómica"

Esta titulación te aporta las bases de datos biomédicas, de ADN y de Proteínas más relevantes en el campo de la investigación médica"

The syllabus of this program has been developed by specialists in Biomedicine and Bioinformatics, with extensive knowledge of this field. Thanks to their contribution, the professional will be able to update on Bioinformatics computing, databases in Biomedicine and massive processing of health data. All this, with an innovative multimedia teaching material, which forms a library of resources that can be accessed at any time of the day, from an electronic device with an Internet connection.

A syllabus that will introduce you to Bioinformatics computing through multimedia pills and dynamic teaching resources" 

Module 1. Computation in Bioinformatics

1.1. Central Tenet in Bioinformatics and Computing. Current State

1.1.1. The Ideal Application in Bioinformatics
1.1.2. Parallel Developments in Molecular Biology and Computing
1.1.3. Dogma in Biology and Information Theory
1.1.4. Information Flows

1.2. Databases for Bioinformatics Computing

1.2.1. Database
1.2.2. Data management
1.2.3. Data Life Cycle in Bioinformatics

1.2.3.1. Use
1.2.3.2. Modifications
1.2.3.3. Archive
1.2.3.4. Reuse
1.2.3.5. Discarded

1.2.4. Database Technology in Bioinformatics

1.2.4.1. Architecture
1.2.4.2. Database Management

1.2.5. Interfaces for Bioinformatics Databases

1.3. Networks for Bioinformatics Computing

1.3.1. Communication Models. LAN, WAN, MAN and PAN Networks
1.3.2. Protocols and Data Transmission
1.3.3. Network Topologies
1.3.4. Datacenter Hardware for Computing
1.3.5. Security, Management and Implementation

1.4. Search Engines in Bioinformatics

1.4.1. Search Engines in Bioinformatics
1.4.2. Search Engine Processes and Technologies in Bioinformatics
1.4.3. Computational Models: Search and Approximation Algorithms

1.5. Data Display in Bioinformatics

1.5.1. Displaying Biological Sequences
1.5.2. Displaying Biological Structures

1.5.2.1. Visualization Tools
1.5.2.2. Rendering Tools

1.5.3. User Interface in Bioinformatics Applications
1.5.4. Information Architectures for Displays in Bioinformatics

1.6. Statistics for Computing

1.6.1. Statistical Concepts for Computing in Bioinformatics
1.6.2. Use Case: MARN Microarrays
1.6.3. Imperfect Data. Statistical Errors: Randomness, Approximation, Noise and Assumptions
1.6.4. Error Quantification: Precision and Sensitivity
1.6.5. Clustering and Classification

1.7. Data Mining

1.7.1. Mining and Data Computing Methods
1.7.2. Infrastructure for Data Mining and Computing
1.7.3. Pattern Discovery and Recognition
1.7.4. Machine Learning and New Tools

1.8. Genetic Pattern Matching

1.8.1. Genetic Pattern Matching
1.8.2. Computational Methods for Sequence Alignments
1.8.3. Pattern Matching Tools

1.9. Modelling and Simulation

1.9.1. Use in the Pharmaceutical Field: Drug Discovery
1.9.2. Protein Structure and Systems Biology
1.9.3. Available Tools and Future

1.10. Collaboration and Online Computing Projects

1.10.1. Grid Computing
1.10.2. Standards and Rules Uniformity, Consistency and Interoperability
1.10.3. Collaborative Computing Projects

Module 2. Biomedical Databases

2.1. Biomedical Databases

2.1.1. Biomedical Databases
2.1.2. Primary and Secondary Databases
2.1.3. Major Databases

2.2. DNA Databases

2.2.1. Genome Databases
2.2.2. Gene Databases
2.2.3. Mutations and Polymorphisms Databases

2.3. Protein Databases

2.3.1. Primary Sequence Databases
2.3.2. Secondary Sequence and Domain Databases
2.3.3. Macromolecular Structure Databases

2.4. Omics Projects Databases

2.4.1. Genomics Studies Databases
2.4.2. Transcriptomics Studies Databases
2.4.3. Proteomics Studies Databases

2.5. Genetic Diseases Databases. Personalized and Precision Medicine

2.5.1. Genetic Diseases Databases
2.5.2. Precision Medicine. The Need to Integrate Genetic Data
2.5.3. Extracting Data from OMIM

2.6. Self-Reported Patient Repositories

2.6.1. Secondary Data Use
2.6.2. Patients' Role in Deposited Data Management
2.6.3. Repositories of Self-Reported Questionnaires. Examples

2.7. Elixir Open Databases

2.7.1. Elixir Open Databases
2.7.2. Databases Collected on the Elixir Platform
2.7.3. Criteria for Choosing between Databases

2.8. Adverse Drug Reactions (ADRs) Databases

2.8.1. Pharmacological Development Processes
2.8.2. Adverse Drug Reaction Reporting
2.8.3. Adverse Reaction Repositories at European and International Levels

2.9. Research Data Management Plans. Data to be Deposited in Public Databases

2.9.1. Data Management Plans
2.9.2. Data Custody in Research
2.9.3. Data Entry in Public Databases

2.10. Clinical Databases. Problems with Secondary Use of Health Data

2.10.1. Medical Record Repositories
2.10.2. Data Encryption

Module 3. Big Data in Medicine: Massive Medical Data Processing

3.1. Big Data in Biomedical Research

3.1.1. Data Generation in Biomedicine
3.1.2. High-Throughput Technology
3.1.3. Uses of High-Throughput Data. Hypotheses in the Age of Big Data

3.2. Data Pre-Processing in Big Data

3.2.1. Data Pre-Processing
3.2.2. Methods and Approaches
3.2.3. Problems with Data Pre-Processing in Big Data

3.3. Structural Genomics

3.3.1. Sequencing the Human Genome
3.3.2. Sequencing vs. Chips
3.3.3. Variant Discovery

3.4. Functional Genomics

3.4.1. Functional Notation
3.4.2. Mutation Risk Predictors
3.4.3. Association Studies in Genomics

3.5. Transcriptomics

3.5.1. Techniques to Obtain Massive Data in Transcriptomics: RNA-seq
3.5.2. Data Normalization in Transcriptomics
3.5.3. Differential Expression Studies

3.6. Interactomics and Epigenomics

3.6.1. The Role of Cromatine in Gene Expression
3.6.2. High-Throughput Studies in Interactomics
3.6.3. High-Throughput Studies in Epigenetics

3.7. Proteomics

3.7.1. Analysis of Mass Spectrometry Data
3.7.2. Post-Translational Modifications Study
3.7.3. Quantitative Proteomics

3.8. Enrichment and Clustering Techniques

3.8.1. Contextualizing Results
3.8.2. Clustering Algorithms in Omics Techniques
3.8.3. Repositories for Enrichment: Gene Ontology and KEGG

3.9. Applying Big Data to Public Health

3.9.1. Discovery of New Biomarkers and Therapeutic Targets
3.9.2. Risk Predictors
3.9.3. Personalized Medicine

3.10. Big Data Applied to Medicine

3.10.1. Potential for Diagnostic and Preventive Assistance
3.10.2. Use of Machine Learning Algorithms in Public Health
3.10.3. The Problem of

A program that will show you the current trends in Big Data applied to medicine and its usefulness in disease prevention"