El objetivo general del curso de Temas Selectos en Biología Molecular I es reforzar algunos de los conceptos básicos de biología molecular, biología celular y genética que los estudiantes aprendieron en el primer semestre de la Maestría. En particular se reforzarán aquellos conceptos de estas disciplinas que se enfocan en los distintos niveles y formas de la regulación de la expresión genética. Esto se realizará a través de la lectura, el análisis y la discusión de artículos científicos recientes de alta calidad, publicados en revistas científicas del más alto impacto.

En este curso aprenderemos las teoria básica de las herramientas de proteómica. El uso de base de datos para la identifiación de proteínas y los softwares para el analisis estadístico de datos m/z

Información para el curso propedéutico y exámenes del proceso de admision 2023 a la maestría en Ciencias Ambientales

En esta primera parte del curso de Fundamentos en Sistemas Ambientales Complejos se analizan los principios de filosóficos de la ciencia. el objetivo general es capacitar a los estudiantes en las diferentes perspectivas epistemológicas para formar comunidades de aprendizaje y generación del conocimiento en un mundo cambiante.

Esta asignatura tiene como objetivo que los participantes comprendan la relevancia de las invasiones biológicas en el contexto de los ecosistemas naturales y antropogénicos. Esto permitirá un entendimiento de los mecanismos que dan lugar a las invasiones biológicas, la manera en que las especies exóticas interactúan con la biota nativa y cómo esto impacta sobre los servicios ecosistémicos. Así, se espera que los participantes adquieran una visión integrada sobre la manera en que este factor de cambio ambiental global puede ser analizado desde la perspectiva de la ecología, la economía y la sociología.

COURSE SYNOPSIS 

Dynamic reports with R-markdown for reproducible analyses. Graphical exploration of multi-variable datasets to define robust analytical strategies for model selection and interpretation. Linear models, Generalized Linear Models, Mixed models with repeated measures and nested random effects structures. Model selection. Coherence of graphics and statistical models. Integration of key model information in compounded (panel)plots. Designing customized functions. Subsetting of complex datasets. Automatized reiterative modeling and extraction of relevant information. 

AIM 

Participants will develop a deep understanding of the underlying logics and theory of basic statistical analyses and will be able to explore complex and analyze datasets. Students will learn to (i) detect and visualize complex patterns in datasets (ii) analyze these patterns with statistic models, (iii) extract the most relevant information from the models and add them in informative statistical graphics. Students will develop an instinctive approach of data exploration and analyses, driven by particular research questions. Students will familiarize with intermediate to advanced R programing and will be able to compile statistical reports adapted for collaborative team work. 

COURSE STRUCTURE 

Participants will receive a customized course book and access to an online learning platform provided by the visiting professor’s institution (IPICYT), containing statistical theory, detailed instructions for intermediate to advanced R coding, exercises and links and references for further autodidactic learning. Each day will consist of one session of intensive theory classes and another session of collective practical sessions. Further exercises will be made available. Students must bring their own laptop with minimum windows 7 as operating system and minimum 1 GB of free memory. Although R runs on any major operating system, small (but resolvable) compatibility issues may arise on macOS platforms.