Experto Universitario en Genómica de la Trombosis

Módulo 1. Trombosis en la era Genómica I: Estudios globales del genoma (GWAS)

1.1. Introducción a la genética.

1.1.1. Introducción y conceptos básicos.

1.1.1.1. Genes.
1.1.1.2. Polimorfismos, alelos y loci.
1.1.1.3. Haplotipos.
1.1.1.4. Concepto de desequilibrio de ligamiento.
1.1.1.5. Genotipo.
1.1.1.6. Fenotipo.

1.1.2. La genética para estudiar enfermedades complejas.

1.1.2.1. Enfermedades complejas y enfermedades raras.
1.1.2.2. Estudio de genes candidatos versus estudios globales del genoma.

1.1.3. Tipos de polimorfismo, nomenclatura y versiones del genoma.
1.1.4. Chips de genotipación.

1.2. Introducción a los estudios genéticos globales del genoma (GWAS).

1.2.1. Que es un GWAS?.
1.2.2. Diseño de estudios GWAS.

1.2.2.1. Heredabilidad.
1.2.2.2. Caso-control versus análisis de rasgos cuantitativos.
1.2.2.3. Tamaño de muestra y poder estadístico.
1.2.2.4. Sesgos por subestructura de la población.
1.2.2.5. Fenotipos: normalización y outliers.

1.2.3. El test de asociación genética.
1.2.4. Softwares útiles para GWAS.

1.3. Imputación Genética.

1.3.1. Concepto de imputación.
1.3.2. Paneles de referencia.

1.3.1.1. Proyecto Hapmap.
1.3.1.2. Proyecto 1000 Genomes.
1.3.1.3. Proyecto Haplotype Reference Consortium.
1.3.1.4. Otros proyectos específicos de población.

1.4. Control de calidad y filtros.

1.4.1. Filtros pre-imputación.

1.4.1.1. Frecuencia del alelo menor.
1.4.1.2. Equilibrio Hardy-Weinberg.
1.4.1.3. Errores de genotipación (call rate).
1.4.1.4. Exceso de heterocigosidad.
1.4.1.5. Errores mendelianos.
1.4.1.6. Errores de sexo.
1.4.1.7. Dirección de la cadena.
1.4.1.8. Relaciones de parentesco.

1.4.2. Filtros post-imputación.

1.4.2.1. Variantes monomórficas, frecuencias.
1.4.2.2. Calidad de la imputación.

1.4.3. Filtros post-GWAS.
1.4.4. Softwares de control de calidad.

1.5. Análisis e interpretación de resultados de GWAS.

1.5.1. Manhattan plot.
1.5.2. Corrección por Multiple Testing y resultados genome-wide significant.
1.5.3. Concepto de locus genético.

1.6. Meta-análisis y replicación.

1.6.1. Workflow habitual para estudios GWAS.
1.6.2. El meta-análisis.

1.6.2.1. Métodos de meta-análisis.
1.6.2.2. Información necesaria para realizar un meta-análisis.
1.6.2.3. Resultado del meta-análisis.
1.6.2.4. Ejemplos de software para meta-análisis.

1.6.3. Los Consortia más relevantes.

1.7. Análisis post GWAS.

1.7.1. Fine-mapping y gráfico regional.
1.7.2. Análisis condicional.
1.7.3. Selección del mejor gen candidato (del locus al gen).

1.7.3.1. Explotar información sobre expresión.
1.7.3.2. Análisis de enriquecimiento de vías metabólicas (gene set enrichment analyses).
1.7.3.3. Estudio del posible efecto funcional del polimorfismo.

1.8. La era de los GWAS.

1.8.1. Repositorios de datos de GWAS.
1.8.2. Balance de los resultados de la era de los GWAS.

1.9. Uso de resultados de GWAS.

1.9.1. Modelos de estimación de riesgo.
1.9.2. Estudios de randomización mendeliana.

1.10. Análisis genético de la enfermedad tromboembólica venosa (VTE).

1.10.1. Un poco de historia.
1.10.2. Estudios GWAS más relevantes en VTE.
1.10.3. Resultados de los últimos estudios.
1.10.4. Implicaciones clínicas de los resultados genéticos: La importancia de la cascada de la coagulación y nuevas vías metabólicas implicadas
1.10.5. Estrategias de futuro.

Módulo 2. Trombosis en la era Genómica II: Estudios de secuenciación masiva

2.1. Base genética y estudio molecular en trombosis y hemostasia.

2.1.1. Epidemiologia molecular en trombosis y hemostasia.
2.1.2. Estudio genético de enfermedades congénitas.
2.1.3. Abordaje clásico del diagnóstico molecular.
2.1.4. Técnicas de diagnóstico indirecto o de ligamiento genético.
2.1.5. Técnicas de diagnóstico directo.

2.1.5.1. Cribado de mutaciones.
2.1.5.2. Identificación directa de la mutación.

2.2. Técnicas de secuenciación del DNA.

2.2.1. Secuenciación tradicional de Sanger.

2.2.1.1. Características de la técnica, limitaciones y aplicación en trombosis y hemostasia.

2.2.2. Secuenciación de nueva generación o NGS .

2.2.2.1. Plataformas NGS en diagnóstico molecular.
2.2.2.2. Información general sobre la tecnología, las posibilidades y las limitaciones NGS versus secuenciación tradicional.

2.2.3. Secuenciación de tercera generación (TGS).

2.3. Diferentes abordajes del estudio genético mediante NGS.

2.3.1. Secuenciación de paneles de genes.
2.3.2. Secuenciación completa del exoma y secuenciación del genoma completo.
2.3.3. Transcriptómica por RNA-Seq.
2.3.4. Secuenciación de micro-RNAs.
2.3.5. Mapeo de interacciones proteínas–DNA con ChIP-Seq.
2.3.6. Análisis de epigenómica y metilación del DNA por NGS.

2.4. Análisis bioinformáticos de datos NGS.

2.4.1. El reto del análisis bioinformático de los datos masivos generados por la NGS.
2.4.2. Necesidades informáticas para la gestión y análisis de datos NGS.

2.4.2.1. Almacenamiento, transferencia y uso compartido de datos NGS.
2.4.2.2. Potencia informática necesaria para el análisis de datos NGS.
2.4.2.3. Necesidades de software para el análisis de datos NGS.
2.4.2.4. Habilidades bioinformáticas necesarias para el análisis de datos NGS.

2.4.3. Base calling, formato de archivo FASTQ y puntuación de calidad de la base
2.4.4. Control y preprocesamiento de calidad de datos NGS
2.4.5. Mapeo de lecturas
2.4.6. Llamadas de variantes
2.4.7. Análisis terciario
2.4.8. Análisis de la variación estructural mediante NGS
2.4.9. Métodos para la estimación de la variación del número de copias a partir de datos NGS

2.5. Concepto y tipos de mutación detectables por NGS