Metabolómica por espectrometría de masas: Fundamentos diseño experimental y herramientas de procesamiento de datos

Curso

Metabolómica por espectrometría de masas: Fundamentos diseño experimental y herramientas de procesamiento de datos

Vicerrectoría de Investigación y Creación
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Metabolómica por espectrometría de masas: Fundamentos, diseño experimental y herramientas de procesamiento de datos

La metabolómica es la ómica más reciente y se basa en el estudio de metabolitos o moléculas de bajo peso molecular involucrados en un proceso biológico. Los análisis metabolómicos tienen flujos de trabajo y requisitos especiales tanto en las técnicas de análisis como procesamiento de datos. La metabolómica tiene grandes desafíos debido a la enorme diversidad estructural de metabolitos con grandes diferencias en propiedades químicas y físicas, así como al enorme volumen de datos generados que requieren varios pasos de procesamiento de la información como la deconvolución, alineamiento, filtrado, test estadísticos, identificación de metabolitos e interpretación biológica. 

Dentro del curso se pretende dar al participante una noción integral de los fundamentos y aplicaciones prácticas de los análisis metabolómicos que le permitan identificar las posibilidades de la metabolómica para obtener información biológica relevante en diferentes áreas de la ciencia, así como planear y realizar análisis metabolómicos en sus investigaciones o en su vida profesional. Adicionalmente, el curso propuesto abordará de manera práctica el procesamiento y análisis de datos metabolómicos empleando software libre como MZmine, TidyMS y MetaboAnalyst.

Dirigido a

El curso está dirigido principalmente a estudiantes, investigadores o profesionales del área de Ciencias básicas, de la salud e ingeniería que estén interesados en aprender sobre la aplicación de la metabolómica en el estudio de la biología de sistemas. Se recomienda que el estudiante tenga un buen nivel de inglés de lectura para poder comprender los recursos y material de clase. Para este curso no se requieren conocimientos previos de programación. 

Objetivos

Al finalizar el curso el estudiante tendrá una visión completa del proceso de los análisis metabolómicos desde la preparación de la muestra hasta la identificación de metabolitos; y estará en la capacidad de emplear herramientas libres como MZmine, TidyMS y MetaboAnalyst para el procesamiento y análisis de datos metabolómicos.

Metodología

El curso es un curso teórico-práctico que se realizará en modalidad Blended, en la cual el participante podrá escoger si participará de manera virtual o presencial.  El curso cuenta con 16 sesiones de 90 minutos cada una, de las cuáles 10 sesiones serán prácticas. El curso será del 22 al 25 de marzo, todos los días de las 8:30 am hasta las 12:00 m y de las 2 a las 5:30 pm.

Apoyado por:

  • Centro de Metabolómica – MetCore l Core Facilities l Vicerrectoria de Investigación y Creación l Universidad de los Andes l Colombia
  • Escuela de Ciencias Básicas l Facultad de Salud l Universidad del Valle l Colombia
  • Grupo de investigación de Espectrometría de Masas Bioanalítica l CIBION - CONICET l Argentina
  • CABANA - Capacity strengthening project for bioinformatics in Latin America.

Contenido

  • INTRODUCCIÓN A LA METABOLÓMICA (Sesiones teóricas):
    • Introducción y conceptos generales en metabolómica
    • Flujos de trabajo en los análisis metabolómicos 
  •  DISEÑO EXPERIMENTAL Y CONTROL DE CALIDAD (Sesiones teóricas):
    • Diseño experimental
    • Control de calidad de los análisis metabolómico
    • QA & QC.  
  • TÉCNICAS DE ANÁLISIS METABOLÓMICOS (Sesiones teóricas):
    • Introducción y conceptos generales de técnicas analíticas aplicadas a la metabolómica basadas en espectrometría de masas de alta resolución 
  • PROCESAMIENTO Y ANALISIS DE DATOS METABOLÓMICOS (Sesiones teóricas y prácticas):
    • Introducción al procesamiento de datos metabolómico
    • Pre-procesamiento de datos: deconvolución, alineación, integración y filtración
    • Análisis de datos: filtrado de datos, normalización, escalado, transformación
    • Análisis estadístico en metabolómica
    • Sesiones prácticas usando software libre como MZmine, TidyMS, MetaboAnalyst. 
  • IDENTIFICACIÓN DE METABOLITOS (Sesiones teóricas-prácticas):
    • Introducción a la identificación de metabolitos
    • Niveles de identificación de metabolitos
    • Identificación putativa y análisis de MS/MS.  
  • ANÁLISIS DE RUTAS BIOLÓGICAS (Sesiones teóricas-prácticas):
    • Interpretación biológica de los análisis metabolómico
    • Herramientas para el mapeo de rutas biológicas alteradas. 

Profesores

Dra. Maria Eugenia Monge

Licenciada y Doctora en Química de la Universidad de Buenos Aires (UBA) e Investigadora Independiente del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) de Argentina. En 2006 obtuvo su título de doctora de la UBA en el área química inorgánica, analítica y química física. Entre 2007 y 2014 tuvo diferentes posiciones postdoctorales en Italia, Francia y Estados Unidos de América. En 2014, fue repatriada por el CONICET para montar un nuevo laboratorio en el Centro de Investigaciones en Bionanociencias (CIBION), donde lidera el grupo de investigación de Espectrometría de Masas Bioanalítica y el laboratorio de servicios a terceros. Desde 2021, es miembro fundador de Latin American Metabolic Profiling Society (LAMPS). Además, desde 2019 es miembro del Metabolomics Quality Assurance and Quality Control Consortium (mQACC) y es miembro de la Metabolomics Society.

Dra. Mónica P. Cala

Química,  Magister en Química de la Universidad Industrial de Santander y Doctora en Ciencias-Químicas de la Universidad de los Andes.  Mónica es la líder del Centro de Metabolómica MetCore de la Vicerrectoria de investigación y Creación de la Universidad de los Andes (https://metcore.uniandes.edu.co/es/ ) y es miembro fundador de la Red Latinoamericana de Metabolómica LAMPS (http://lamps-network.org/ ). Cuenta con una amplia experiencia en Química Analítica, particularmente en técnicas de separación como cromatografía de gases (GC), de líquidos (LC) y electroforesis capilar (CE) acoplados a espectrometría de masas (MS).  Desde el 2012 se ha enfocado en la aplicación de herramientas analíticas en metabolómica, particularmente en aplicaciones biomédicas, realizando estudios no dirigidos multiplataforma por GC-MS, LC-MS y CE-MS, procesamientos de datos metabolómicos, análisis estadístico univariado y multivariado, e interpretación biológica.   

Gabriel Riquelme

Licenciado en Ciencias Químicas de la Universidad de Buenos Aires (UBA), estudiante de doctorado de la UBA y becario doctoral del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) de Argentina. Desde abril de 2017 realiza su tesis doctoral en la UBA con lugar de trabajo en el Centro de Investigaciones en Bionanociencias (CIBION-CONICET) con la dirección del Dr. Pablo Hoijemberg y la Dra. María Eugenia Monge. Su trabajo de tesis se focaliza en el desarrollo de métodos para mejorar la identificación de metabolitos en estudios no dirigidos utilizando Resonancia Magnética Nuclear y en el desarrollo de herramientas computacionales para el pre-procesamiento de datos obtenidos por cromatografía líquida de ultra alta performance acoplada a espectrometría de masas de alta resolución (UHPLC-HRMS) y la ejecución de estudios no dirigidos para mejorar el diagnóstico de cáncer de próstata.

Condiciones

Eventualmente la Universidad puede verse obligada, por causas de fuerza mayor a cambiar sus profesores o cancelar el programa. En este caso el participante podrá optar por la devolución de su dinero o reinvertirlo en otro curso de Educación Continua que se ofrezca en ese momento, asumiendo la diferencia si la hubiere.

La apertura y desarrollo del programa estará sujeto al número de inscritos. El Departamento/Facultad (Unidad académica que ofrece el curso) de la Universidad de los Andes se reserva el derecho de admisión dependiendo del perfil académico de los aspirantes.