Dr. Domingo J. LIOTTA

            Dr. Andrés C. CULASSO

  • Régimen de Dictado: Presencial
  • Modalidad: Curso Teórico-Práctico
  • Carácter: Optativo
  • Subdisciplina: Biotecnología
  • Carga Horaria Total: 30 hs
  • Contenidos Mínimos: CONTENIDOS TEORICOS: 1) Que es un árbol filogenético?  Ramas, nodos, OTUs, topología, estrellas, dicotomías y politomías, ancestros y raíces. Cladogramas y filogramas. Teoría Neutral y reloj molecular. Contexto histórico para comprender el debate del Neutralismo vs. Seleccionismo. Pasos básicos de la construcción de árboles filogenéticos. Unidad de análisis: ADN o proteína? Diferencias entre regiones codificantes y no codificantes. Que es un gen? Similitud vs. Homología. Ortología, paralogía. Cómo extraigo información de una secuencia? Bases de datos on-line GenBank. BLAST. Porqué comparar secuencias? Introducción al alineamiento de secuencias. 2) Alineamiento múltiple de secuencias. Clustal. ADN y Proteínas. Matrices BLOSUM. GAPS, INDELs. Penalidad. Regiones conservadas y variables. Construcción de árboles filogenéticos. Distancias genéticas observadas y esperadas. Transiciones vs. Transversiones. Saturación. Modelos de sustitución de nucleótidos (K2P, JC96, TN92, etc). La distribución gamma. Sitios Invariantes. La elección del modelo apropiado (AIC, BICs). Métodos de Inferencia Filogenética. Introducción a los métodos basados en distancias y en caracteres. Valoración estadística de los resultados. Bootstrap. Localización de la raíz de un árbol: punto medio y empleo de outgroups. 3) Método de UPGMA y Neighbor Joining (NJ). Matrices de distancias. Justificación e inconvenientes de los métodos de distancia. Método de Parsimonia y Maximum likelihood (ML). La función de verosimilitud. Estrategias de búsqueda del árbol óptimo: búsqueda exhaustiva, branch and bound y métodos heurísticos. Óptimo local y óptimo global. Justificación e inconvenientes de los métodos de máxima verosimilitud. 4) La revolución del ADN. Desarrollos Tecnológicos. La era Post-Genómica. Super Arboles. Next-Generation Sequencing (NGS). Aplicaciones del análisis filogenético a la práctica profesional. Microbiología Molecular. Antropología Molecular. Genética Viral. CONTENIDOS PRÁCTICOS: 1) Como genero un set de datos? Análisis de Cromatogramas. Bases de datos libres online. Búsqueda de Secuencias. Formatos para elaborar archivos de análisis filogenético (Fasta, nexus, Paup, Philip, Mega). Alineamientos múltiples. Normas generales. Inspección del alineamiento. Programa Clustal. Mega. 2) Construcción de árboles filogenéticos. Descripción y revisión general del programa MEGA. Abrir e Importar secuencias en diferentes formatos. Buscar el modelo de sustitución nucleotídica que mejor se ajuste al dataset. Obtención de árbol por UPGMA, NJ, Parsimonia y ML. Valoración estadísticas (Bootstrap). 3) Visualizando e interpretando los árboles. Topología vs. Longitud de rama (Brsnch Lenght). Enraizamiento. Archivos de salida e impresión de árboles
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