La genómica y la transcriptómica han abierto una puerta inmensa en el estudio de la biodiversidad y la evolución. Estas áreas permiten, por ejemplo, identificar regiones genómicas que diferencian a las poblaciones y las especies, identificar genes candidatos asociados a rasgos de interés, reconstruir relaciones evolutivas, e identificar genes que se expresan diferencialmente en condiciones distintas. En este taller partiremos desde lo básico al usar la línea de comandos, hasta realizar análisis de genética de poblaciones usando datos genómicos, y análisis de genes diferencialmente expresados usando datos transcriptómicos. Este es un taller práctico en el que usaremos programas como bwa, GATK, vcftools, fastree, y R (paquetes como tximport y DESeq2). Queremos que los participantes se familiaricen con la estructura, el manejo, y el análisis de datos genómicos y transcriptómicos para que puedan aplicarlo en sus proyectos futuros.

Esta es la segunda versión del taller, organizado por la ONG SELVA y la Universidad de los Andes para contribuir a fortalecer la capacidad colombiana de usar datos genómicos en el estudio de nuestra biodiversidad. El taller es en parte financiado Kent State University y por la Sociedad para el Estudio de la Evolución (por confirmar). Las personas interesadas en participar deben preinscribirse y de ellas seleccionaremos 30 participantes. Tenemos becas disponibles que se asignarán de acuerdo con las necesidades de los participantes siguiendo criterios de diversidad, equidad, e inclusión, y priorizando a personas de comunidades tradicionalmente excluidas. El curso será dictado en español y no se requiere experiencia previa en genómica o bioinformática, pero se requieren bases teóricas en evolución, genética, y biología molecular.

Al finalizar el taller el estudiante estará en capacidad de:

• Utilizar la línea de comandos para manejar y analizar archivos de datos genómicos.
• Reconocer y usar la estructura y la información disponible en archivos de uso común en genómica como los archivos de secuencias (fasta and fastq), de mapas de alineamientos de secuencias (SAM), y de llamado de variantes (VCF).
• Usar archivos VCF para hacer análisis básicos de genética de poblaciones como estimar diversidad nucleotídica Pi, índices de fijación Fst, y coeficientes de correlación a través del genoma.
• Generar árboles de especies usando datos genómicos y máxima verosimilitud.
• Usar datos transcriptómicos para estimar el conteo de transcritos por gen e identificar genes expresados diferencialmente entre dos grupos con el paquete DESeq2 en R.