SL: Introducción al análisis de datos metabolómicos obtenidos por cromatografía de líquidos acoplada a espectrometría de masas

  • Inicia: 17/04/2023    Finaliza: 28/04/2023
  • Horario de clases: lunes a viernes de 10:00 a 14:00
  • Estudiantes mínimo: 4    máximo: 25
  • Costo: $1,500
  • Creditos: 4
  • Horas: 40
  • Nota:
  • Coordinadores: José Antonio Guerrero Analco
    Juan Luis Monribot Villanueva
  • Profesores invitados: Erika Valencia Mejía
    Israel Bonilla Landa
    Alma Rosa Altúzar Molina
    Rosa Angélica Gutiérrez Sánchez
    Jorge David Cadena Zamudio
    Liliana Méndez Barredo

Presentación

El curso que se propone y cuyo contenido temático se encuentra detallado más adelante, consta de un total de 30 horas, y permitirá a los estudiantes (internos y externos interesados) desarrollar las habilidades teórico y prácticas necesarias para la interpretación, integración, y análisis quimio y bioinformático de datos de metabolómica no dirigida y metabolómica dirigida, obtenidos por espectrometría de masas de alta y baja resolución, respectivamente. El empleo de estas tecnologías y herramientas computacionales, son esenciales para el cumplimiento de objetivos específicos de distintos proyecto de tesis  relacionados con análisis metabolómicos comparativos y la identificación tentativa de metabolitos potencialmente asociados a efectos biológicos de interés.

Objetivo

Proveer de herramientas teórico y prácticas para el análisis e integración de datos metabolómicos obtenidos por espectrometría de masas.

Objetivos específicos
  1. Introducir a los estudiantes a los conceptos teóricos de cromatografía de líquidos y espectrometría de masas
  2. Introducir a los estudiantes a los conceptos de metabolómica, metabolómica no dirigida y dirigida.
  3. Proveer a los estudiantes de las herramientas teórico computacionales para la identificación de marcadores químicos.
  4. Proveer a los estudiantes de las herramientas teórico computacionales para la identificación de rutas de biosíntesis enriquecidas.
Metodología

Se haran uso de métodos teóricos computacionales, softwares y  bases de datos espectrales de acceso libre, tales como METABOANALYST, MASSBANK, METLIN, CHEMSPIDER, entre otros.

Prerrequisitos del curso

Conocimientos básicos de computo. Profesionista o estar cursando las carreras de Lic. en Biología, Ciencias Agropecuarias, Moleculares, Alimentarias y afines.

Habilidades y destrezas

Conocimientos básicos de cómputo, estadísticas y química orgánica.

Criterios de calificación

Se discutirán ejemplos selectos utilizando bases de datos internas. Se espera que los estudiantes sean capaces de obtener los resultados esperados posterior al procesamiento de estos datos.

Asistencia 100% obligatoria.

Contenido temático

Contenido Temático (total 40 horas)

 

  1. Introducción a la cromatografía de líquidos acoplada a la espectrometría de masas (10 h).

            1.1. Principios de la cromatografía de líquidos (2.5 h).

            1.2. Principios de la espectrometría de masas (2.5 h).

            1.3. Tipos de análisis metabolómicos (3 h).

            1.4. Revisión de ejemplos selectos (2 h).

 

 

  1. Análisis de datos metabolómicos (7 h).

            2.1. Obtención de la matriz de datos (2 h).

            2.2. Análisis estadísticos comparativos de datos metabolómicos no dirigidos.

                        2.2.1. Análisis de componentes principales (1.5 h).

                        2.2.2. Mapas de calor (1.5 h).

            2.3. Revisión de ejemplos selectos (2 h).

 

 

  1. Identificación de marcadores químicos (7 h).

            3.1. Análisis de “Fold Change” (2 h).

            3.2. Obtención de gráficos tipo volcán (2 h).

            3.3. Análisis discriminantes supervisados (1 h).

            3.4 Revisión de ejemplos selectos (2 h).

 

 

  1. Identificación de metabolitos (7 h).

            4.1. Identificación por RMN (3 h).

            4.2. Identificación por espectrometría de masas (2 h).

            4.3 Revisión de ejemplos selectos (2 h).

 

 

  1. Identificación de rutas metabólicas (9 h).

            5.1. Análisis de enriquecimiento de rutas (2 h).

            5.2. Análisis funcionales (2 h).

            5.3. Integración de datos ómicos (1 h).

            5.4 Revisión de ejemplos selectos (3 h).