Bioquímica in silico, curso práctico del gen al producto
Bioquímica in silico, curso práctico del gen al producto

  • Inicia: 05/02/2024    Finaliza: 15/03/2024
  • Modalidad: Presencial
  • Horario de clases: Lunes, miércoles y viernes de 9:30 a 14:00 p.m.
  • Estudiantes mínimo: 4    máximo: 8
  • Costo: $2,512
  • Creditos: 6.7
  • Horas: 67
  • Nota:
  • Coordinadores:
    Dr. Abraham Marcelino Vidal Limón
    M. en C. Emanuel Villafán de la Torre
  • Profesores invitados:
    Dra. Erika Valencia Mejía
    Dr. Jesús Alejandro Zamora Briseño
    MC Mizraim Olivares Miranda
    Dr.

Con el avance tecnológico de las últimas décadas, por un lado, se ha podido estudiar a gran escala la organización, interacción, expresión y regulación de muchos genes, proteínas y metabolitos; y además, este mismo avance tecnológico ha permitido estudiar las interacciones de estas biomoléculas con detalle atómico. Las ciencias “ómicas” son comprenden al conjunto de técnicas que estudian un gran número de moléculas, sus interacciones y regulación, todo esto relacionado con el funcionamiento de los organismos.  La sinergia de estos enfoques metodológicos permite una retroalimentación continua para tener un mejor entendimiento de los procesos bioquímicos. Sin embargo, cuando los estudiantes desarrollan sus proyectos de investigación en estas áreas, se encuentran con limitaciones para aplicar las metodologías y herramientas computacionales disponibles. Este curso permitirá que los estudiantes cuenten con conocimientos básicos y muchas horas de práctica en herramientas computacionales de genómica, transcriptómica, proteómica y modelado molecular. 

Curso optativo con gran carga práctica, que ofrecerá la integración de conocimientos de bioquímica mediante herramientas de análisis computacional. El curso se basa en la generación de flujos de trabajo y análisis que inicien desde la identificación de genes de interés, pasando por el análisis de sus perfiles de expresión y control de la traducción, hasta llegar a las interacciones intermoleculares que dictan su actividad biológica. El contenido contempla conceptos básicos de química de biomoléculas (aminoácidos y ácidos nucleicos, grupos funcionales), tratamiento de información derivada de estudios genómicos (estructura y ensamble de genomas), tratamiento de datos derivados de transcriptómica (análisis de patrones de expresión génica), integración y manipulación de información de análisis proteómicos y termina con análisis de dinámica molecular para entender interacciones intermoleculares.

  • Capacitar a los estudiantes en el uso de sistemas operativos basados en Unix y en entornos de alto desempeño (HPC) especializados para el cómputo científico. 
  • Revisar los conceptos básicos de química de biomoléculas, como ácidos nucleicos, proteínas y metabolitos secundarios. 
  • Explicar y modelar los eventos principales que ocurren dentro de una célula y que conduce a la regulación de la expresión génica.  
  • Analizar y reconstruir perfiles de expresión génica usando herramientas de transcriptómica.  
  • Dar a conocer los flujos de trabajo generales para la identificación de proteínas a partir de datos de espectrometría de masas en distintos enfoques de estudio y mediante distintas aproximaciones experimentales y de procesamiento de datos. 
  • Predecir como las modificaciones e interacciones de las proteínas afectan sus patrones de expresión y traducción. 
  • Modelar como los cambios en la estructura de proteínas se relaciona con sus mecanismos de acción.  

El curso incluye clases teóricas, revisión de literatura científica y prácticas computacionales en equipos propios y 2 supercomputadoras (Miztli – UNAM y Huitzilin – INECOL). 

Los estudiantes requieren un nivel mínimo de licenciatura con conocimientos en bioquímica de moléculas orgánicas, así como comprensión y discusión de textos en inglés. Es importante que los estudiantes tengan cursos aprobados en las materias de estadística o bioestadística.

El curso se dictará en modalidad presencial y se recomienda el uso de sistemas operativos Linux y OSX. Se solicita que los estudiantes tengan interés por la computación, ya que serán las herramientas fundamentales para la obtención de datos. Se recomienda que cuenten con experiencia con sistemas unix, CLI (command line interface) y lenguajes de programación como python, R y Tk. Adicionalmente, se solicita que los estudiantes cuenten con formación en estadística. 

Reporte y exposición de un proyecto integrador en formato artículo (80%). Examen final escrito (20%). 

 

TEMA 

Profesor@ 

Horario 

1. Módulo de introducción al uso de Linux. (9 h) 

 

Teoría 

  • Arquitectura de los sistemas UNIX y las distribuciones basadas en Linux. 

 

Práctica 

  • Comandos básicos para la navegación y gestión de archivos. 
  • Comandos básicos para la manipulación de archivos de texto en la CLI. 
  • Desarrollo de proyectos en entornos HPC. 

 

Emanuel 

(9 h) 

10, 12, 14 abril 

9 am – 12 pm 

2. Conceptos básicos de estructura y función de biomoléculas (proteínas y ácidos nucleicos). (9 h) 

Teoría 

Química de ácidos nucleicos  

  • Aminas, bases nitrogenadas, RNA y DNA. 

Química de proteínas  

  • Aminoácidos 
  • Enlace peptídico 
  • Péptidos 
  • Conformación de las proteínas 
  • Estructura y Clasificación de las proteínas 
  • Funciones y Ejemplos 
  • Interacciones Proteína-Ligando 

Erika 

(9 h) 

17, 19 21 abril 

9 am – 12 pm 

3. Aplicaciones de genómica. (9 h). 

 

Teoría 

  • Estructura de los genomas. 

 

Práctica 

  • Navegación en repositorios públicos y obtención eficiente de datos genómicos. 
  • Formatos comunes para el almacenamiento y manipulación de información genética. 
  • Comparación entre secuencias nucleotídicas.  

Emanuel 

(9 h) 

24, 26, 28 abril 

9 am –12 pm 

4. Plataformas de análisis transcriptómico. (3 h) 

Mizraim 

(3 h) 

2 mayo  

9 am – 12 am 

  • 4. Aplicaciones de transcriptómica. (9 h) 

 

  • Introducción a experimentos de RNA-Seq 
  •   
  • Control de calidad de datos de secuenciación masiva 
  •   
  • Limpieza de secuencias  
  •   
  • Ensamblando transcriptomas de novo usando Trinity 

 

  • Limpieza del ensamblado 

 

  • Mapeo de lecturas 

 

  • Anotación de transcriptomas 

 

  • Análisis de expresión diferencial 

 

 

Jesús Alejandro  

(9 h) 

2 mayo 

12 am – 2 pm 

4 mayo 

10 am – 1:30 pm  

5 mayo 

10 am – 1:30 pm 

5. Aplicaciones de proteómica. (9 h) 

Temario 

Teoría 

  • Enfoques de estudio en proteómica (Molécula única, Shotgun, Top-Dow y Bottom-UP) 
  • Enfoques experimentales en proteómica (Gel-Based y MudPIT (Multidimensional Protein Identification Technology)) 
  • Identificación de proteínas mediante espectrometría de masas (Secuenciación de novo y búsqueda contra base de datos) 

 

Práctica 

  • Identificación de proteínas con el motor de búsqueda MASCOT y elaboración de tabla de resultados. 

Esaú 

(9 h) 

 

8, 10, 12 mayo 

9 am – 12 pm 

6. Aplicaciones de simulación molecular. (10 h) 

Teoría 

  • Introducción a las interacciones intermoleculares. 
  • Personalidad dinámica de las proteínas 

 

Práctica 

  • Construcción y modelado de biomoléculas (itasser, deepMind). 
  • Preparación del sistema de simulación por dinámica molecular (Ambertools22) 
  • Simulación de dinámica molecular (Amber20) 
  • Análisis de las dinámicas (Anaconda-mdanalysis). 

Abraham 

(10 h) 

 

 

 

16, 17, 19  mayo 

9 am – 11 am 

7. Proyecto integrador (9 h) 

Del gen al producto 

2 sesiones para revisión de las propuestas 

 

1 sesión para la presentación de los proyectos 

 

 

 

 

Cierre del curso 

Abraham (6 h) 

 

 

 

 

(3 h) Erika, Emanuel, Esaú, Mizraim, Alejandro, Abraham 

22, 24 

9 am – 12 pm 

 

 

 

26 mayo 

9 – 12 am 

 

 

 

 

12 am – 1 pm