Experiencia profesional y estudiantil en biotecnología y ciencia de datos biomédicos. Aprenda metodologías en biología de sistemas que incluyen: bioinformática, modelado dinámico, genómica, modelos estadísticos y de redes, proteómica, tecnologías omi y recursos de investigación unicelular.
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La especialización en biología de sistemas cubre los conceptos y métodos utilizados en el análisis a nivel de sistemas de sistemas biológicos.
En el proyecto final, los estudiantes aplicarán los métodos aprendidos en cinco cursos de la pasantía a un proyecto de investigación.
Este curso presentará a los estudiantes la biología de sistemas moderna, que se centra en las células de los mamíferos, sus componentes y funciones. La biología está progresando de lo molecular a lo modular. A medida que aumentamos nuestro conocimiento de nuestro genoma y expresión genética, y desarrollamos listas de moléculas (proteínas, lípidos, iones) involucradas en procesos celulares, necesitaremos comprender cómo estas moléculas interactúan entre sí para formar módulos que actúan como estados funcionales distintos. . Estos sistemas forman la base de procesos subcelulares clave, como la transmisión de señales, la transcripción, el movimiento y la excitación eléctrica. Estos procesos se combinan para mostrar comportamientos celulares como secreción, cultivo y potenciales de acción.
¿Cuáles son las propiedades de tales sistemas celulares y subcelulares? ¿Cuáles son los mecanismos a través de los cuales se desarrollan nuevos comportamientos en los sistemas? ¿Qué tipos de experimentos fomentan el pensamiento a nivel de sistema? ¿Por qué necesitamos computación y simulaciones para comprender estos sistemas?
El curso desarrollará varias líneas de pensamiento para responder a las preguntas anteriores. Dos líneas argumentales centrales son: el diseño, ejecución e interpretación de experimentos multivariados que producen grandes conjuntos de datos y modelos; y simulaciones discutiremos ejemplos para demostrar «cómo» se desarrollan las funciones a nivel celular y «por qué» el conocimiento mecanicista nos permite predecir comportamientos celulares que pueden conducir a estados patológicos y respuestas a fármacos.
Conozca las tecnologías que impulsan la experimentación en biología de sistemas, con énfasis en la secuenciación de ARN, la proteómica basada en masas, la citometría de flujo/masa y las imágenes de células vivas.
Un impulsor central del campo de la biología de sistemas es la tecnología que nos permite profundizar cada vez más en cómo responden las células a las perturbaciones experimentales. Esto nos permite construir modelos cuantitativos más detallados de la acción celular, que pueden proporcionar información valiosa sobre aplicaciones que van desde la biotecnología hasta las enfermedades humanas. Este curso brinda una visión general amplia de una variedad de técnicas experimentales modernas en biología de sistemas, con énfasis en la obtención de los datos cuantitativos necesarios para fines de modelado computacional en análisis posteriores.
Nos ocupamos de cuatro tecnologías principales:
Estas técnicas se utilizan con frecuencia en biología de sistemas y se realizan en un amplio rango genómico hasta una cobertura de molécula, desde millones de células hasta una sola célula, y entre puntos de tiempo individuales y trayectorias medidas de alta frecuencia. Presentamos no solo los antecedentes teóricos sobre la base de los cuales funcionan estas tecnologías, sino que también ingresamos a laboratorios húmedos para presentar cómo se llevan a cabo estas técnicas en la práctica y cómo se analiza la calidad y el contenido de los datos resultantes.
Este curso presenta los métodos de análisis de datos utilizados en la investigación en biología de sistemas, bioinformática y farmacología de sistemas. El curso cubre métodos para procesar datos sin procesar de experimentos para examinar la expresión de ARNm en el genoma (microarrays y secuenciación de ARN), incluida la normalización de datos, agrupación, reducción de dimensionalidad, expresión diferencial, análisis de enriquecimiento y construcción de redes.
El curso incluye documentos prácticos para el uso de varias herramientas bioinformáticas y el establecimiento de canales de análisis de datos, así como procesos matemáticos detrás de los métodos aplicables a estas herramientas y trabajos de flujo. El curso es principalmente adecuado para estudiantes avanzados y estudiantes universitarios avanzados en campos como biología, estadística, física, química, informática, ingeniería biomédica e ingeniería eléctrica.
El curso debería ser útil para investigadores de laboratorios húmedos y secos que manejan grandes conjuntos de datos en sus investigaciones. Presenta herramientas de software desarrolladas por el Maayan Lab ( http://labs.icahn.mssm.edu/maayanlab/ ) de la Escuela de Medicina Icahn en Mount Maayan en Nueva York, pero también otras herramientas de análisis de visualización de datos disponibles de forma gratuita. El objetivo general del curso es permitir a los estudiantes utilizar los métodos presentados en él para analizar sus datos para proyectos personales. Para los estudiantes que no trabajan en el campo, el curso presenta los desafíos de investigación en el campo de la biología sistémica y la farmacología sistémica.
Una introducción a los métodos de modelado dinámico utilizados en la investigación moderna en biología de sistemas. Adoptamos un enfoque basado en casos para enseñar técnicas modernas de modelado matemático. El curso es adecuado para estudiantes universitarios avanzados y estudiantes principiantes de posgrado.
Las conferencias proporcionan antecedentes biológicos y explican el desarrollo de modelos matemáticos clásicos y representaciones más recientes de procesos biológicos. El curso será útil para estudiantes que planean utilizar técnicas experimentales en su enfoque de laboratorio y aplicar un modelo computacional como herramienta para comprender los experimentos en profundidad. El curso también será valioso como introducción para los estudiantes que planean realizar investigaciones originales en el modelado de sistemas biológicos.
Este curso se centra en técnicas de modelado dinámico utilizadas en la investigación de biología de sistemas. Estas técnicas se basan en mecanismos biológicos y las simulaciones con estos modelos producen predicciones que pueden probarse experimentalmente. Estas predicciones comprobables a menudo proporcionan nuevos conocimientos sobre los procesos biológicos.
Los enfoques que se enseñan aquí se pueden dividir en las siguientes categorías:
Este curso se enfocará en el desarrollo de habilidades integradoras a través de la lectura guiada y el análisis de la literatura primaria actual, para permitir al estudiante desarrollar el proyecto de tesis como un examen final integral para la especialización en biología de sistemas.
Cabe señalar: para realizar este curso se deben completar los siguientes cursos en la pista de signos: Introducción a la Biología de Sistemas, Análisis de Redes en Biología de Sistemas, Métodos de Modelado Dinámico para Biología de Sistemas, Métodos Experimentales en Biología de Sistemas y Análisis Integrado en Biología de Sistemas .
