| Título variante: |
Computational Biology and Data Analysis |
| Título variante: |
Biología Computacional y Análisis de Datos |
| Fecha: |
2023-24 |
| Resumen: |
L'auge de les últimes tecnologies que combinen la física, l'òptica, la química i la seva aplicació a la biologia molecular ha donat lloc a experiments d'alt rendiment, la qual cosa ha generat una explosió de dades que estan disponibles públicament. Aquestes dades van des de la seqüenciació de pròxima generació (NGS) fins a la transcriptòmica, la fenòmica, la metabolòmica i fins i tot dades unicel·lulars a gran escala, les anomenades "ómicas". A més, en la seva recerca l'alumne aprendrà a generar les seves pròpies dades experimentals. Per a comprendre els mecanismes moleculars nous a partir de grans conjunts de dades, els investigadors d'avui dia han d'estar capacitats en ciències quantitatives. L'objectiu d'aquest mòdul és presentar un conjunt reduït de conceptes fonamentals per a explorar, analitzar, visualitzar i comprendre aquests conjunts de dades. 1 reduït de conceptes fonamentals per a explorar, analitzar, visualitzar i comprendre aquests conjunts de dades. Per a això, l'enfocament que se seguirà se centrarà en la resolució de problemes de biologia sintètica usant eines d'anàlisi computacional. |
| Resumen: |
The rise of the latest technologies combining physics, optics, chemistry and its application to molecular biology has led to high-performance experiments, resulting in an explosion of data that is publicly available. This data ranges from next generation sequencing (NGS) to transcriptomics, phenomics, metabolomics and even large-scale single-cell data, the so-called "omics". In this module, students will learn how to generate their own experimental data. To understand the new molecular mechanisms from large data sets, researchers today must be trained in quantitative sciences. The aim of this module is to present a small set of fundamental concepts for exploring, 1 quantitative sciences. The aim of this module is to present a small set of fundamental concepts for exploring, analyzing, viewing and understanding these data sets. To this end, the focus will be on solving synthetic biology problems using computational analysis tools. |
| Resumen: |
El auge de las últimas tecnologías que combinan la física, la óptica, la química y su aplicación a la biología molecular ha dado lugar a experimentos de alto rendimiento, lo que ha generado una explosión de datos que están disponibles públicamente. Estos datos van desde la secuenciación de próxima generación (NGS) hasta la transcriptómica, la fenómica, la metabolómica e incluso datos unicelulares a gran escala, las llamadas "ómicas". Además, en su investigación el alumno aprenderá a generar sus propios datos experimentales. Para comprender los mecanismos moleculares novedosos a partir de grandes conjuntos de datos, los investigadores de hoy en día deben estar capacitados en ciencias cuantitativas. El objetivo de este módulo es presentar un conjunto reducido de conceptos fundamentales para explorar, analizar, visualizar y comprender 1 presentar un conjunto reducido de conceptos fundamentales para explorar, analizar, visualizar y comprender dichos conjuntos de datos. Para ello, el enfoque que se seguirá se centrará en la resolución de problemas de biología sintética usando herramientas de análisis computacional. |
| Derechos: |
Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, fins i tot amb finalitats comercials, sempre i quan es reconegui l'autoria de l'obra original.  |
| Lengua: |
Català, anglès, castellà |
| Titulación: |
Biologia, Genòmica i Biotecnologia Vegetals [4318297] |
| Plan de estudios: |
Màster Universitari en Biologia, Genòmica i Biotecnologia Vegetals / Plant Biology, Genomics and Biotechnology [1533] |
| Documento: |
Objecte d'aprenentatge |
visitante ::
identificación
