La estadística y la genética tuvieron una historia común de desarrollo durante el último siglo. Debido a la naturaleza estocástica con la que ocurren procesos como el de reproducción sexual, deriva genética, entre otros, diferentes tipos de herramientas estadísticas se utilizan para estudiar el flujo de información genética a traves del tiempo. Es interesante anotar que el desarrollo de modelos para estudiar genética de poblaciones contribuyó a desarrollar algunas de las herramientas estadísticas que se utilizan actualmente en este y otros campos. Los modelos estocásticos también son importantes para construir algoritmos que permitan analizar apropiadamente datos de nuevas tecnologías de secuenciación para resolver problemas como el descubrimiento de variantes, imputación, haplotipado estadístico y asociación genotipo/fenotipo.

Por otra parte, métodos avanzados de agrupamiento como la lógica difusa o el aprendizaje de máquina también juega un papel importante en el estudio de procesos de funcionamiento celular como la interacción entre proteinas, los mecanismos de regulación o la construcción de redes metabólicas. El propósito de este curso es entender las principales técnicas de estadística que, junto con la algorítmica, se utilizan para resolver diferentes problemas tanto de genética de poblaciones como de biología molecular. Similar al curso de algoritmos en biología computacional, este curso estará guiado por un grupo seleccionado de problemas para los cuales se presentará su motivación biológica, su formalización y las herramientas que se utilizan para resolverlo. Se espera que al final los estudiantes puedan entender la base estadística de varios de los modelos que se utilizan actualmente en diferentes campos de biología molecular.

Profesores:

• Jorge Duitama
• Andrew Crawford

 Horario:

Martes y jueves de 2: 00 pm a 4:00 pm