X Curso Verão em Bioinformática

• Processo: 13/21195-4
• Modalidade de apoio: Auxílio Organização - Reunião Científica
• Data de Início da vigência: 27 de janeiro de 2014
• Data de Término da vigência: 07 de fevereiro de 2014
• Área do conhecimento: Ciências da Saúde - Medicina - Clínica Médica
• Pesquisador responsável: Houtan Noushmehr
• Beneficiário: Houtan Noushmehr
• Instituição Sede: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
• Assunto(s): Estatística Biologia computacional Epigenômica Genômica Neoplasias
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: bioinformática | bioinformatics | br | câncer | curso2014 | Epigenômica | Estatística | fmrp | Genômica | http: | usp | Bioinformatica

Resumo

O curso tem por objetivo principal apresentar um cenário real de elaboração e execução de um projeto em Bioinformática. A proposta deste ano é formar grupos de alunos de diferentes áreas de formação, os quais irão realizar atividades práticas relacionadas ao tema do curso, possibilitando a aplicação do conhecimento obtido durante as aulas teóricas. O tema será a introdução da ferramenta estatística de código aberto - 'R' (cran.r-project.org) e Bioconductor (bioconductor.org) para analisar dados biológicos de grande escala ("R / Bioconductor para decodificar dados a genómicos") associados aos dados clínicos (por exemplo TCGA). Bioconductor é uma plataforma orientada a comunidade, dedicada ao fornecimento de recursos (através de pacotes) para o biólogo molecular, biologia computacional e bioinformatas interessados em usar o R, para analisar os dados biologicos, tais como microarray e sequenciamento de próxima geração. Objetivos Específicos:Aplicação dos conhecimentos adquiridos durante as aulas em atividades práticas que envolvem programação usando R/Bioconductor para caracterizar transcriptoma, genômico, epigenoma da humano:1. Implementação de métodos computacionais com pocotes de bioconductor:1.1 Obtenção de dados a partir dos novos sequenciadores geração, disponíveis em repositórios públicos (e.g. ENCODE, Roadmap, TCGA, GEO, etc.);1.2 Pré-processamento dos dados;1.3 Usar 'R' para analises estatísticas1.4 Estabelecer critérios para caracterização das OMICS;1.5 anotação funcional dos regiões afetadas do genoma;2. Avaliação dos resultados obtidos e pesquisa bibliográfica na literatura; (AU)