La trombosis venosa es una enfermedad que se puede prevenir y curar, pero que sigue ocasionando un elevado número de muertes” 

La trombosis es una patología que puede afectar a cualquier persona, independientemente de su edad, y que, con frecuencia, no se suele diagnosticar, pudiendo llegar a convertirse en una enfermedad grave. Por ello, realizar una detección precoz sobre la trombosis venosa es imprescindible para tratar esta enfermedad y disminuir las secuelas que puedan ocasionar en los pacientes. También existen medidas preventivas, como las físicas o las farmacológicas. 

Durante el estudio de esta experto universitario, el alumno se centrará en la Medicina Genómica aplicada al tratamiento de la trombosis venosa. El programa ha sido diseñado por especialistas en este ámbito, por lo que los estudiantes recibirán una capacitación completa y específica de la mano de expertos en la materia. 

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Módulo 1. Trombosis en la era Genómica I: estudios globales del genoma (GWAS)

1.1. Introducción a la genética

1.1.1. Introducción y conceptos básicos

1.1.1.1. Genes
1.1.1.2. Polimorfismos, alelos y loci
1.1.1.3. Haplotipos
1.1.1.4. Concepto de desequilibrio de ligamiento
1.1.1.5. Genotipo
1.1.1.6. Fenotipo

1.1.2. La genética para estudiar enfermedades complejas

1.1.2.1. Enfermedades complejas y enfermedades raras
1.1.2.2. Estudio de genes candidatos versus estudios globales del genoma

1.1.3. Tipos de polimorfismo, nomenclatura y versiones del genoma
1.1.4. Chips de genotipación

1.2. Introducción a los estudios genéticos globales del genoma (GWAS)

1.2.1. ¿Qué es un GWAS?
1.2.2. Diseño de estudios GWAS

1.2.2.1. Heredabilidad
1.2.2.2. Caso-control versus análisis de rasgos cuantitativos
1.2.2.3. Tamaño de muestra y poder estadístico
1.2.2.4. Sesgos por subestructura de la población
1.2.2.5. Fenotipos: normalización y Outliers

1.2.3. El test de asociación genética
1.2.4. Software útiles para GWAS

1.3. Imputación genética

1.3.1. Concepto de imputación
1.3.2. Paneles de referencia

1.3.1.1. Proyecto Hap Map
1.3.1.2. Proyecto 1000 Genomes
1.3.1.3. Proyecto Haplotype Reference Consortium
1.3.1.4. Otros proyectos específicos de población

1.4. Control de calidad y filtros

1.4.1. Filtros pre-imputación

1.4.1.1. Frecuencia del alelo menor
1.4.1.2. Equilibrio Hardy-Weinberg
1.4.1.3. Errores de genotipación (Call Rate)
1.4.1.4. Exceso de heterocigosidad
1.4.1.5. Errores mendelianos
1.4.1.6. Errores de sexo
1.4.1.7. Dirección de la cadena
1.4.1.8. Relaciones de parentesco

1.4.2. Filtros post-imputación

1.4.2.1. Variantes monomórficas, frecuencias
1.4.2.2. Calidad de la imputación

1.4.3. Filtros post GWAS
1.4.4. Software de control de calidad

1.5. Análisis e interpretación de resultados de GWAS

1.5.1. Manhattan Plot
1.5.2. Corrección por Multiple Testing y resultados Genome-wide significant
1.5.3. Concepto de locus genético

1.6. Metanálisis y replicación

1.6.1. Workflow habitual para estudios GWAS
1.6.2. El metanálisis

1.6.2.1. Métodos de metanálisis
1.6.2.2. Información necesaria para realizar un metanálisis
1.6.2.3. Resultado del metanálisis
1.6.2.4. Ejemplos de software para metanálisis

1.6.3. Los consortia más relevantes

1.7. Análisis post GWAS

1.7.1. Fine-mapping y gráfico regional
1.7.2. Análisis condicional
1.7.3. Selección del mejor gen candidato (del locus al gen)

1.7.3.1. Explotar información sobre expresión
1.7.3.2. Análisis de enriquecimiento de vías metabólicas (Gene Set Enrichment Analyses)
1.7.3.3. Estudio del posible efecto funcional del polimorfismo

1.8. La era de los GWAS

1.8.1. Repositorios de datos de GWAS
1.8.2. Balance de los resultados de la era de los GWAS

1.9. Uso de resultados de GWAS

1.9.1. Modelos de estimación de riesgo
1.9.2. Estudios de randomización mendeliana

1.10. Análisis genético de la enfermedad tromboembólica venosa (VTE)

1.10.1. Un poco de historia
1.10.2. Estudios GWAS más relevantes en VTE
1.10.3. Resultados de los últimos estudios
1.10.4. Implicaciones clínicas de los resultados genéticos: la importancia de la cascada de la coagulación y nuevas vías metabólicas implicadas 
1.10.5. Estrategias de futuro

Módulo 2. Trombosis en la era Genómica II: estudios de secuenciación masiva

2.1. Base genética y estudio molecular en trombosis y hemostasia

2.1.1. Epidemiología molecular en trombosis y hemostasia
2.1.2. Estudio genético de enfermedades congénitas
2.1.3. Abordaje clásico del diagnóstico molecular
2.1.4. Técnicas de diagnóstico indirecto o de ligamiento genético
2.1.5. Técnicas de diagnóstico directo

2.1.5.1. Cribado de mutaciones
2.1.5.2. Identificación directa de la mutación

2.2. Técnicas de secuenciación del DNA

2.2.1. Secuenciación tradicional de Sanger

2.2.1.1. Características de la técnica, limitaciones y aplicación en trombosis y hemostasia

2.2.2. Secuenciación de nueva generación o NGS 

2.2.2.1. Plataformas NGS en diagnóstico molecular
2.2.2.2. Información general sobre la tecnología, las posibilidades y las limitaciones NGS versus secuenciación tradicional

2.2.3. Secuenciación de tercera generación (TGS)

2.3. Diferentes abordajes del estudio genético mediante NGS

2.3.1. Secuenciación de paneles de genes
2.3.2. Secuenciación completa del exoma y secuenciación del genoma completo
2.3.3. Transcriptómica por RNA-Seq
2.3.4. Secuenciación de MicroRNAs
2.3.5. Mapeo de interacciones proteínas–DNA con ChIP-Seq
2.3.6. Análisis de epigenómica y metilación del DNA por NGS

2.4. Análisis bioinformáticos de datos NGS

2.4.1. El reto del análisis bioinformático de los datos masivos generados por la NGS
2.4.2. Necesidades informáticas para la gestión y análisis de datos NGS

2.4.2.1. Almacenamiento, transferencia y uso compartido de datos NGS
2.4.2.2. Potencia informática necesaria para el análisis de datos NGS
2.4.2.3. Necesidades de software para el análisis de datos NGS
2.4.2.4. Habilidades bioinformáticas necesarias para el análisis de datos NGS

2.4.3. Base Calling, formato de archivo FASTQ y puntuación de calidad de la base 
2.4.4. Control y preprocesamiento de calidad de datos NGS 
2.4.5. Mapeo de lecturas 
2.4.6. Llamadas de variantes 
2.4.7. Análisis terciario 
2.4.8. Análisis de la variación estructural mediante NGS 
2.4.9. Métodos para la estimación de la variación del número de copias a partir de datos NGS 

2.5. Concepto y tipos de mutación detectables por NGS 

2.5.1. Etiología molecular de los trastornos trombóticos y hemorrágicos 
2.5.2. Nomenclatura de las mutaciones 
2.5.3. Implicación funcional de las variantes/mutaciones identificadas 
2.5.4. Diferenciación entre mutación y polimorfismo 

2.6. Bases de datos moleculares fundamentales en NGS 

2.6.1. Bases de datos específicas de locus (LSMD) 
2.6.2. Descripciones previas de la mutación en bases de datos 
2.6.3. Bases de datos de variantes detectadas en población sana mediante NGS 
2.6.4. Bases de datos moleculares con anotaciones clínicas 

2.7. Análisis e interpretación de los resultados de la NGS en trombosis y hemostasia

2.7.1.  Validación de las mutaciones
2.7.2. Concepto de patogenicidad de la mutación
2.7.3. Correlación genotipo-fenotipo

2.7.3.1. Estudios in silico
2.7.3.2. Estudios de expresión
2.7.3.3. Estudios funcionales in vitro

2.8. Papel de la NGS en asesoramiento genético y diagnóstico prenatal

2.8.1. Asesoramiento genético en la era NGS
2.8.2. Cuestiones éticas específicas de la NGS y la secuenciación del genoma completo para el asesoramiento genético y el diagnóstico clínico 
2.8.3. Diagnóstico y métodos prenatales convencionales
2.8.4. Diagnóstico genético preimplantacional
2.8.5. Diagnóstico prenatal no invasivo

2.8.5.1. Uso de DNA fetal en la circulación materna para el diagnóstico prenatal
2.8.5.2. Secuenciación de SNPs del DNA fetal circulante
2.8.5.3. Limitaciones y desafíos de las pruebas prenatales no invasivas basadas en NGS
2.8.5.4. Implementación clínica de pruebas prenatales no invasivas para aneuploidías

2.9. Perspectivas de futuro en las tecnologías NGS y análisis de datos

2.9.1. Desarrollo tecnológico de la secuenciación a medio plazo
2.9.2. Evolución de las herramientas bioinformáticas para el análisis de datos de secuenciación de alto rendimiento
2.9.3. Estandarización y racionalización de los procesos analíticos NGS
2.9.4. Computación paralela
2.9.5. Computación en la nube

Módulo 3. Trombosis en la era Genómica III: estudios de regulación de la expresión genética (RNA y miRNA)

3.1. Introducción al RNA-seq

3.1.1. Descripción de la técnica
3.1.2. Ventajas sobre los Arrays de expresión
3.1.3. Limitaciones

3.2. Diseño experimental para estudios de RNA-seq

3.2.1. Concepto de Randomization y Blocking
3.2.2. Réplicas biológicas vs. Réplicas técnicas
3.2.3. Número de réplicas
3.2.4. Profundidad de secuenciación
3.2.5. Tipo de librería

3.3. Control de calidad para RNA-seq

3.3.1. Métricas de calidad para RNA-seq
3.3.2. Programas diseñados para el control de calidad en RNA-seq

3.4. Alineamiento y cuantificación de RNA

3.4.1. Con genoma de referencia (Genome-based)
3.4.2. Sin genoma de referencia (Transcriptome-based)

3.5. Ensamblaje de novo y anotación de RNA

3.5.1. Pipeline sin transcriptoma de referencia
3.5.2. Anotación de transcritos codificantes y no codificantes

3.6. Expresión diferencial con RNA-seq

3.6.1. Normalización
3.6.2. Eliminación de variables latentes
3.6.3. Programas y métodos estadísticos
3.6.4. Enriquecimiento funcional

3.7. Otras aplicaciones de la tecnología RNA-seq

3.7.1. Detección de Splicing alternativo
3.7.2. Detección de transcritos quimera
3.7.3. Detección de mutaciones
3.7.4. Detección de Allele-specific Expression

3.8. Small RNA-seq

3.8.1. Construcción de la librería para Small RNA-seq

3.9.8.1. Control de calidad para Small RNA-seq

3.8.2. Alineamiento y cuantificación para Small RNA-seq
3.8.3. Anotación de miRNA
3.8.4. miRNA targets

3.9. Gene Coexpression Networks

3.9.1. Concepto de gene Coexpression Networks
3.9.2. Coexpresión diferencial vs. Expresión diferencial
3.9.3. Weighted gene Coexpression Networks Analysis (WGCNA)
3.9.4. Visualización de gene Coexpression Networks

3.10. Análisis regulación de la expresión génica en enfermedad tromboembólica venosa (VTE)

3.10.1. Un poco de historia
3.10.2. Estudios relevantes en VTE
3.10.3. Resultados de los últimos estudios
3.10.4. Implicaciones clínicas de los resultados
3.10.5. Ejemplos prácticos y ejercicios

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