1. Algoritmos de machine learning en Clasificación de Genomas
2. Algoritmos de aprendizaje supervisado en Resistencia Antimicrobiana
3 El modelo geométrico de Fischer en híbridos
4 Large language models
5 Expresión diferencial de RNA (estadística)
6 Geometíra y deep learning aplicado a Anticuerpos
7 Análisis topológico de datos
8. Big data en microbiomas

Predicting the natural yeast phenotypic landscape with machine learning
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.10.17.618784v1
A global metagenomic map of urban microbiomes and antimicrobial resistance
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34043940/
The geometry and genetics of hybridization


https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7839769/


Large Language models for Microbial data
https://www.science.org/doi/10.1126/science.ado9336
RNA Differential Expression
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4670015/pdf/f1000research-4-7573.pdf
Antibody epitope and paratope prediction for vaccines
https://scholar.google.com/citations?view_op=view_citation&hl=en&user=kcTK_FAAAAAJ&sortby=pubdate&citation_for_view=kcTK_FAAAAAJ:VaXvl8Fpj5cC
A Topological Representation of Branching Neuronal Morphologies
https://link.springer.com/article/10.1007/s12021-017-9341-1

https://people.math.ethz.ch/~skalisnik/theses/Daniele_Bsc.pdf
Topological Data Analysis Generates HighResolution, Genome-wide Maps of Human Recombination
https://www.cell.com/action/showPdf?pii=S2405-4712(16)30183-1
From Trees to Barcodes and Back Again: Theoretical and Statistical Perspectives
https://www.mdpi.com/1999-4893/13/12/335
Study Identifies Gut Microbe Imbalances That Predict Autism And ADHD
https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(24)00238-1?dgcid=raven_jbs_aip_email
The gut virome of healthy children during the first year of life is diverse and dynamic
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0240958
Unexplored microbial diversity from 2,500 food metagenomes and links with the human microbiome
https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674%2824%2900833-X
Mining metagenomes for natural product biosynthetic gene clusters: unlocking new potential with ultrafast techniques
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.01.20.427441v1

Tener elementos mínimos de programación, que podrán de hecho adquiririse en un curso intensivo la semana al inicio de clases del 20 al 24 de enero

En este curso revisaremos artículos recientes de biología computacional que incluyen desde la perspectiva matemática algoritmos de clasificación, análisis masivode datos, modelos de lenguaje, análisis topológico y geométrico de datos. Del lado biológico trabajaremos con distintos datos ómicos, como genomas, transcriptomas, resistomas, y metagenomas, buscando patrones y variables relevantes. Durante las 16 semanas del curso aprenderemos a leer, reproducir, escribir reseñas y presentar 8 artículos recientes de Biología computacional.