2025-26 Análisis de datos RADseq
Este curso está centrado en los métodos de análisis de datos de secuenciación genómica asociadas a puntos de restricción (RADseq) para identificar y genotipar polimorfismos de un solo nucleótido (SNP), una herramienta revolucionaria para el genotipado de organismos no modelo. Estas técnicas permiten detectar miles de variantes genéticas en cientos de individuos, de forma rápida y a bajo coste. En el curso se abordarán distintas metodologías para la obtención y análisis de estos datos, haciendo especial énfasis en el análisis bioinformático con el software Stacks.
El curso está dirigido a personal técnico e investigador con interés en el análisis de datos de secuenciación genómica de representación reducida - RRGS (p.ej. RAD-seq, ddRAD, 2bRAD, GBS, entre otros), aplicados principalmente a organismos no modelo, tanto si disponen como si no de un genoma de referencia.
Dirigido a
Estudiantes de grado, investigadores postdoctorales y profesores.
Criterios de admisión
Es necesario adjuntar una breve carta de motivación que explique las razones por las cuales se desea participar en el curso, así como si actualmente se trabaja o se prevé trabajar en un ámbito relacionado con el mismo.
En el supuesto caso de que haya más demanda que plazas disponibles, se realizará la selección del alumnado a partir de la carta de motivación que presenten en la preinscripción. Se tendrá en cuenta:
- Motivación para realizar el curso.
- Aplicabilidad en su proyecto de investigación inmediato o en el futuro.
El calendario a aplicar será:
- Del 4 de agosto al 22 de septiembre - matrícula abierta.
- 23 y 24 de septiembre – revisión documental.
- 25 de septiembre – publicación del alumnado admitido.
- 29 de septiembre – inicio del curso.
En caso de empate entre diferentes candidaturas se aplicará el criterio de fecha y hora de inscripción.
Carta de motivación
Es necesario adjuntar una breve carta de motivación que explique las razones por las cuales se desea participar en el curso, así como si actualmente se trabaja o se prevé trabajar en un ámbito relacionado con el mismo.
Este documento lo puede subir directamente al aplicativo de matrícula de UIBTalent, o bien enviarlo a través de correo electrónico a uibtalent@fueib.org
