​🧬 ¡Clase Gratuita Online! Identificando Biomarcadores con R: Estadística Aplicada a Proteómica

​La proteómica permite estudiar miles de proteínas de manera simultánea, generando información valiosa para comprender procesos biológicos, enfermedades y posibles biomarcadores. Sin embargo, transformar esos datos en resultados confiables requiere un análisis estadístico adecuado y un flujo de trabajo reproducible.

​En esta clase gratuita conocerás cómo analizar datos proteómicos utilizando R, desde el preprocesamiento y control de calidad hasta la identificación de proteínas diferencialmente expresadas mediante metodologías ampliamente utilizadas en investigación biomédica.

​Además, aprenderás cómo interpretar los resultados utilizando herramientas de visualización como Volcano Plots y Heatmaps, fundamentales para comunicar hallazgos científicos de forma clara en proyectos, tesis y publicaciones.

​¿Qué verás en esta clase?

​🔹 Preparación de datos proteómicos para el análisis estadístico.

​🔹 Control de calidad de proteínas identificadas.

​🔹 Filtrado de contaminantes y proteínas de baja confianza.

​🔹 Manejo de valores faltantes y normalización de datos.

​🔹 Comparación estadística entre grupos experimentales.

​🔹 Interpretación de p-values y corrección por múltiples pruebas mediante FDR.

​🔹 Identificación de proteínas diferencialmente expresadas.

​🔹 Priorización de biomarcadores potenciales.

​🔹 Construcción e interpretación de Volcano Plots.

​🔹 Generación de Heatmaps para comparar grupos biológicos.

​🔹 Organización y presentación de resultados para investigaciones y publicaciones científicas.

​A tomar en cuenta

​🖥️ La clase se desarrollará en vivo mediante Google Meet.

​🗓️ Revisa el horario correspondiente a tu país y agrégalo a tu calendario.

​📝 Ten preparada tu aplicación de notas para registrar conceptos, recomendaciones y recursos compartidos durante la sesión.

​📊 No necesitas experiencia previa en R. Esta clase ha sido diseñada como una introducción práctica para estudiantes, tesistas, investigadores y profesionales interesados en proteómica, bioinformática y análisis de datos ómicos.

​Dinámica

​Durante la sesión recorreremos un flujo de trabajo utilizado en el análisis estadístico de datos proteómicos.

​Comenzaremos revisando las etapas de preparación y control de calidad de los datos, continuaremos con el análisis estadístico para identificar proteínas diferencialmente expresadas y finalizaremos interpretando los resultados mediante Volcano Plots y Heatmaps, herramientas ampliamente empleadas en investigación biomédica.

​Al finalizar la clase, contaremos con un espacio de preguntas y respuestas para resolver las dudas de los participantes.

​👨‍🏫 Docente: Luis Alejandro Pérez Timaná

​Genetista y biotecnólogo por la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, con más de seis años de experiencia en programación aplicada a las biociencias mediante Python y R.

​Sus áreas de especialización incluyen bioinformática, análisis de datos multi-ómicos, inteligencia artificial aplicada a la biomedicina, genética molecular e ingeniería genética.

​Actualmente es investigador predoctoral en el Departamento de Ingeniería Biomolecular de la Universidad de California, Santa Cruz (UCSC), donde desarrolla herramientas computacionales para el análisis de datos biológicos y aplicaciones en biomedicina.

​💬 ¿Tienes preguntas?

​Podrás compartirlas durante la transmisión y responderemos las consultas al finalizar la sesión.

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