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Curso Avanzado en Integración Multi-Ómica: de Genes a Metabolitos

Curso Avanzado en Integración Multi-Ómica: de Genes a Metabolitos

Información del curso:

06 de Abril 2026

a

13 de Mayo 2026

(57 horas)

Lunes y Miércoles
4:00 p.m. – 7:00 p.m.

Sábados
9:00 a.m. – 1:00 p.m.

Universidad Nacional de Colombia Sede Bogotá

1. Asistencia:
80% del total del curso

*El horario puede estar sujeto a leves modificaciones, se notificará oportunamente si se realizan cambios.

Público objetivo:

El curso está dirigido a profesionales, investigadores, docentes y estudiantes de posgrado o últimos semestres de pregrado en áreas relacionadas con las ciencias biológicas, biomédicas, bioquímicas, biotecnológicas, agronómicas y de la salud, interesados en adquirir competencias en el manejo, análisis e integración de datos provenientes de tecnologías ómicas de última generación.

Los participantes deben contar con fundamentos básicos de biología molecular, genética y estadística. Estar familiarizados con el uso de computadores y manejo de datos en entornos científicos. No se requiere experiencia previa en programación, aunque se valorará la disposición para aprender conceptos básicos de R y RStudio.

Justificación del subproyecto:

El avance acelerado de las tecnologías ómicas ha transformado la investigación biológica y biomédica, permitiendo estudiar la complejidad de los sistemas vivos desde múltiples niveles de información (genómico, transcriptómico, proteómico y metabolómico). Sin embargo, en Colombia y América Latina aún existe una brecha significativa en la formación especializada en análisis e integración de datos multi-ómicos, lo cual limita la capacidad de los investigadores para aprovechar plenamente el potencial de estas herramientas.

El “Curso Avanzado en Integración Multi-Ómica: de Genes a Metabolitos” responde a esta necesidad al ofrecer una formación interdisciplinaria que combina fundamentos de biología molecular, estadística y bioinformática con aplicaciones prácticas en plataformas de acceso libre. Su enfoque integrativo permite a los participantes comprender cómo la convergencia de distintos tipos de datos biológicos facilita la identificación de relaciones funcionales, la modelación de redes moleculares y el descubrimiento de biomarcadores con aplicaciones en biotecnología, salud, agricultura y conservación de la biodiversidad.


Además, la propuesta fortalece las capacidades nacionales en ciencia, tecnología e innovación, alineándose con las prioridades de formación avanzada en biología computacional promovidas por la Universidad Nacional de Colombia y el Sistema Nacional de CTeI, consolidando un espacio académico de excelencia con impacto científico y social.

Plan temático

El curso está diseñado para introducir a los participantes en los fundamentos conceptuales y metodológicos de la estadística genómica y el análisis integrado de datos multi-ómicos, combinando sesiones teóricas con talleres prácticos orientados al uso de software libre y herramientas bioinformáticas de acceso abierto.

A lo largo de nueve sesiones teóricas (3 horas cada una), se abordarán los principios de la estadística genómica, la estructuración y presentación de datos ómicos (genómicos, transcriptómicos y metabolómicos), los conceptos de ortología, sintenia y pangenómica, así como las metodologías de preprocesamiento, análisis de expresión diferencial, construcción de redes de coexpresión y análisis funcional de de genes y metabolitos. Se explorarán, además, enfoques actuales de integración de datos ómicos para tareas de diagnóstico y clasificación basados en aprendizaje de máquinas.

Complementariamente, se realizarán seis talleres prácticos (4 horas cada uno) centrados en el procesamiento y análisis de datos utilizando R, RStudio, Bioconductor y otras plataformas abiertas, donde los estudiantes aplicarán los conceptos teóricos a conjuntos de datos reales. Estas actividades prácticas se reforzarán mediante dos sesiones de dudas y monitorías (3 horas cada sesión) a cargo de los docentes y del estudiante auxiliar, orientadas a la resolución de problemas específicos y al acompañamiento del análisis de datos propios o de interés de cada participante.

Sesiones

Sesión teórica #1: Presentación de datos multi-ómicos

Docente: Federico Roda, estudiante auxiliar de posgrado

● Dogma central de la biología molecular
● Genotipo y fenotipo
● Ensamblajes genómicos y transcriptómicos
● Genotipos en poblaciones y especies
● Expresión genética
● Proteómica y metabolómica

Sesión teórica #2: Pangenómica ortología y sintenia

Docente: Federico Roda

● Evolución genética y genómica
● Variantes genómicas
● Homólogos, ortólogos y parálogos
● Sintenia
● Pangenómica

Taller #1: Utilización de herramientas para análisis pangenómicos

Responsables: Federico Roda, estudiante auxiliar de posgrado, estudiante auxiliar de pregrado

Sesión teórica #3: Análisis de Asociación Genotipo-Fenotipo

Docente: Gustavo Silva Arias

● Variación genética y fenotípica
● Asociación genotipo-fenotipo
● Mapeo de QTLs por Intervalos
● Modelos lineares generales y mixtos
● Análisis demográficos y de selección

Sesión teórica #4: Introducción a la Estadística Genómica

Docente: Gustavo Silva Arias, estudiante auxiliar de posgrado
 
● Introducción a R y Bioconductor
● Clusters computacionales, líneas de comando y programas de acceso libre
● Bases de datos públicas
● Bases de la estadística genómica

Taller #2: Búsqueda, carga y preprocesamiento de datos

Responsables: Federico Roda, estudiante auxiliar de posgrado, estudiante auxiliar de pregrado 

Sesión dudas y monitoría talleres #1

Responsables: Federico Roda, Diana Bernal, Estudiante auxiliar de posgrado, Gustavo Silva

● Resolución de dudas de ST 1, 2, 3 y 4 y talleres 1 y 2
● Conceptualización y planeación de flujo de trabajo para caso de estudio de cada participante, con miras a que cada participante vaya implementando este plan a lo largo de las semanas 3 y 4 del curso

Sesión teórica #5: Detección de expresión diferencial

Docentes: Federico Roda

● Expresión genética y metabólica
● Principios estadísticos para la cuantificación, procesamiento y comparación de datos de expresión
● Programas para el análisis de expresión génica: LIMMA, DeSeq2, EdgeR
● Programas para el análisis de metabolitos: Metaboanalyst

Taller #3: Expresión diferencial

Responsables: Federico Roda, Diana Bernal, estudiante auxiliar de posgrado, estudiante auxiliar de pregrado

Sesión teórica #6: Principios de Metabolómica y proteómica

Docente: Federico Roda y Diana Bernal

● Biomoléculas y modularidad
● Diversidad de biomoléculas y metabolismo
● Técnicas de análisis de proteínas y metabolitos
● Descriptores moleculares

Sesión teórica #7: Redes de coexpresión sencillas y multiómicas

Docente: Federico Roda

● Medidas de correlación y coexpresión
● Construcción de redes
● Visualización de redes
● Herramientas: WGCNA y GNPS

Taller #4: Construcción de redes de coexpresión

Responsables: Federico Roda, estudiante auxiliar de posgrado, estudiante auxiliar de pregrado

Sesión dudas y monitoría talleres #2

Responsables: Federico Roda, Diana Bernal, Estudiante auxiliar de posgrado, Gustavo Silva

● Resolución de dudas de ST 5, 6 y 7 y talleres 3 y 4
● Resolución de dudas sobre implementación de caso de estudio de cada participante

Sesión teórica #8: Anotación y Enriquecimiento funcional

Docentes: Diana Bernal y Federico Roda

● Bases moleculares de la función génica
● Bases de datos funcionales
● Principios bioinformáticos de la anotación funcional y el enriquecimiento funcional
● Herramientas de inteligencia artificial para la anotación de genes
● Utilización de inteligencia artificial para la anotación de genes y compuestos

Taller #5: Anotación y Enriquecimiento funcional

Responsables: Federico Roda, Diana Bernal, estudiante auxiliar de posgrado, estudiante auxiliar de pregrado

Sesión teórica #9: Clasificación y diagnóstico con datos ómicos integrados

Docentes: Diana Bernal y Federico Roda

● Bases de la relación entre secuencia, estructura y función
● Análisis multivariados
● Aprendizaje de máquinas supervisado y no supervisado
● Herramientas de integración de datos multi-omicos basadas en aprendizaje de máquinas

Taller #6: Clasificación y diagnóstico con datos ómicos integrados

Docentes: Responsables: Federico Roda, Diana Bernal, estudiante auxiliar de posgrado, estudiante auxiliar de pregrado

Sesiones

Presentación de datos multi-ómicos

Docente: Federico Roda, estudiante auxiliar de posgrado

● Dogma central de la biología molecular
● Genotipo y fenotipo
● Ensamblajes genómicos y transcriptómicos
● Genotipos en poblaciones y especies
● Expresión genética
● Proteómica y metabolómica

Pangenómica ortología y sintenia

Docente: Federico Roda

● Evolución genética y genómica
● Variantes genómicas
● Homólogos, ortólogos y parálogos
● Sintenia
● Pangenómica

Utilización de herramientas para análisis pangenómicos

Responsables: Federico Roda, estudiante auxiliar de posgrado, estudiante auxiliar de pregrado

Análisis de Asociación Genotipo-Fenotipo

Docente: Gustavo Silva Arias

● Variación genética y fenotípica
● Asociación genotipo-fenotipo
● Mapeo de QTLs por Intervalos
● Modelos lineares generales y mixtos
● Análisis demográficos y de selección

Introducción a la Estadística Genómica

Docente: Gustavo Silva Arias, estudiante auxiliar de posgrado
 
● Introducción a R y Bioconductor
● Clusters computacionales, líneas de comando y programas de acceso libre
● Bases de datos públicas
● Bases de la estadística genómica

Responsables: Federico Roda, Diana Bernal, Estudiante auxiliar de posgrado, Gustavo Silva

● Resolución de dudas de ST 1, 2, 3 y 4 y talleres 1 y 2
● Conceptualización y planeación de flujo de trabajo para caso de estudio de cada participante, con miras a que cada participante vaya implementando este plan a lo largo de las semanas 3 y 4 del curso

Responsables: Federico Roda, Diana Bernal, Estudiante auxiliar de posgrado, Gustavo Silva

● Resolución de dudas de ST 1, 2, 3 y 4 y talleres 1 y 2
● Conceptualización y planeación de flujo de trabajo para caso de estudio de cada participante, con miras a que cada participante vaya implementando este plan a lo largo de las semanas 3 y 4 del curso

Detección de expresión diferencial

Docentes: Federico Roda

● Expresión genética y metabólica
● Principios estadísticos para la cuantificación, procesamiento y comparación de datos de expresión
● Programas para el análisis de expresión génica: LIMMA, DeSeq2, EdgeR
● Programas para el análisis de metabolitos: Metaboanalyst

Expresión diferencial

Responsables: Federico Roda, Diana Bernal, estudiante auxiliar de posgrado, estudiante auxiliar de pregrado

Principios de Metabolómica y proteómica

Docente: Federico Roda y Diana Bernal

● Biomoléculas y modularidad
● Diversidad de biomoléculas y metabolismo
● Técnicas de análisis de proteínas y metabolitos
● Descriptores moleculares

Redes de coexpresión sencillas y multiómicas

Docente: Federico Roda

● Medidas de correlación y coexpresión
● Construcción de redes
● Visualización de redes
● Herramientas: WGCNA y GNPS

Construcción de redes de coexpresión

Responsables: Federico Roda, estudiante auxiliar de posgrado, estudiante auxiliar de pregrado

Responsables: Federico Roda, Diana Bernal, Estudiante auxiliar de posgrado, Gustavo Silva

● Resolución de dudas de ST 5, 6 y 7 y talleres 3 y 4
● Resolución de dudas sobre implementación de caso de estudio de cada participante

Anotación y Enriquecimiento funcional

Docentes: Diana Bernal y Federico Roda

● Bases moleculares de la función génica
● Bases de datos funcionales
● Principios bioinformáticos de la anotación funcional y el enriquecimiento funcional
● Herramientas de inteligencia artificial para la anotación de genes
● Utilización de inteligencia artificial para la anotación de genes y compuestos

Anotación y Enriquecimiento funcional

Responsables: Federico Roda, Diana Bernal, estudiante auxiliar de posgrado, estudiante auxiliar de pregrado

Clasificación y diagnóstico con datos ómicos integrados

Docentes: Diana Bernal y Federico Roda

● Bases de la relación entre secuencia, estructura y función
● Análisis multivariados
● Aprendizaje de máquinas supervisado y no supervisado
● Herramientas de integración de datos multi-omicos basadas en aprendizaje de máquinas

Conferencistas:

Gustavo Silva

Biólogo y magíster de la Universidad Nacional de Colombia, con doctorado en Genética y Biología Molecular de la Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Brasil) y una estancia posdoctoral en el grupo de Genética de Poblaciones de la Universidad Técnica de Múnich (Alemania), es actualmente profesor asociado del Instituto de Ciencias Naturales de la Universidad Nacional de Colombia. Su formación y trayectoria se centran en la biología evolutiva, la genética de poblaciones, la ecología molecular, la genómica y la especiación en plantas, con énfasis en plantas útiles y sus parientes silvestres.

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Su investigación integra marcos teóricos, herramientas computacionales y aproximaciones interdisciplinarias para desarrollar modelos demográficos y adaptativos que permitan comprender procesos poblacionales históricos y contemporáneos. Aborda preguntas relacionadas con la adaptación local a ambientes altamente estacionales, así como con la evolución estructural de los genomas y la evolución de familias génicas, con el fin de dilucidar los mecanismos moleculares que subyacen a la diversificación y la respuesta adaptativa de las plantas. Este conocimiento busca apoyar la conservación de la biodiversidad, la restauración ecológica y el uso sostenible de especies con potencial bioeconómico.
Es autor de 23 artículos en revistas indexadas, un capítulo de libro y diversas publicaciones de divulgación científica dirigidas al público general. De acuerdo con la base Scopus (enero de 2025), su producción científica acumula 435 citaciones y un índice h de 13.

Perfiles académicos
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7114-9916 
Web of science: http://www.researcherid.com/rid/K-9718-2015 
Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?hl=es&user=IatVHDIAAAAJ&view_op=list_works 
CvLAC: https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000674796 
GitHub: https://github.com/gsilvaarias  

Enlaces videos y conferencias
2020: Solanaceae seminar online. https://youtu.be/EvuDoZp9JpQ 
2020: SOL International online meeting. https://youtu.be/J3uIDoUYYpo 
2021. Estudios en Polylepis. https://youtu.be/G8tbFc9qjLk 
2021. Entrevista de radio. “Lo silvestre del tomate”. https://bit.ly/3BjJVeW 
2022: 1er Simposio Eco-Evo Latinoamérica. https://youtu.be/U4rLfJfesQE
2023. Entrevista de radio. “Estudios de especiación en plantas neotropicales”. https://shorturl.at/joZ19

Diana Bernal

Bióloga dedicada a explorar los fundamentos genéticos y moleculares de los sistemas biológicos, con experiencia que abarca la biología molecular, evolución, biotecnología y análisis de metabolitos.

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Su investigación integra experimentos de genética clásica y genómica, herramientas de biología molecular, bioinformática y estudios controlados en laboratorio, invernadero y campo, para analizar rasgos complejos que impactan el desempeño de plantas cultivadas como pastos forrajeros, yuca, arroz y tomate, que subyacen la evolución adaptativa en especies de plantas silvestres, o que controlan la biosíntesis de valiosos alcaloides anticancerígenos como la vincristina y vinblastina.

Más recientemente, ha ampliado su investigación trabajando con comunidades indígenas en las propiedades medicinales de la coca, con el objetivo de desarrollar aplicaciones biotecnológicas innovadoras y legales que reconozcan las tradiciones culturales.

Perfiles académicos
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0663-881X
Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?hl=es&user=p1jHTucAAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate
CvLAC:  https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001290002

Enlaces videos y conferencias
https://www.instagram.com/reel/DRk7262km5Q/?utm_source=ig_web_copy_link&igsh=MzRlODBiNWFlZA==

Federico Roda

Es un genetista evolutivo con formación de pregrado en la Universidad Nacional de Colombia, estudios doctorales en the University of Queensland y estudios postdoctorales en Harvard University.

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Tiene más de dos décadas de experiencia integrando datos genómicos, transcriptómicos y metabolómicos para comprender cómo las plantas diversifican su metabolismo en respuesta a presiones ecológicas, evolutivas y culturales. Su investigación reciente se ha centrado principalmente en la familia Solanaceae, donde ha estudiado la evolución de compuestos medicinales y rasgos metabólicos complejos mediante enfoques multiómicos, filogenéticos y etnobotánicos. Ha liderado proyectos que combinan genómica comparativa, análisis de expresión génica, metabolómica por LC-MS y conocimiento tradicional para identificar genes, rutas metabólicas y procesos evolutivos clave asociados a la domesticación, la adaptación y las interacciones bióticas.

Actualmente dirige el grupo de Genómica Evolutiva del Metabolismo Especializado (GEME) en la Universidad Nacional de Colombia, en el marco de una alianza Tandem con la Sociedad Max Planck. En este contexto, ha desarrollado y enseñado estrategias prácticas para la integración de datos multi-ómicos, desde el diseño experimental y el procesamiento de grandes volúmenes de datos hasta su análisis estadístico, evolutivo y funcional. Su experiencia docente incluye cursos y talleres en genética, genómica, metabolómica y evolución, así como la formación de estudiantes de pregrado y posgrado en el uso de enfoques integrativos para responder preguntas biológicas complejas. En este curso, aportará una perspectiva aplicada y conceptual sobre cómo combinar múltiples capas ómicas para generar inferencias robustas en biología evolutiva, funcional y aplicada.
Es autor de 29 artículos en revistas indexadas, un capítulo de libro y diversas publicaciones de divulgación científica dirigidas al público general. Su producción científica acumula 914 citaciones.

Perfiles académicos
​​ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7923-9713
Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=5eIikmUAAAAJ&hl=es&oi=ao
CvLAC: https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001666614

Enlaces videos y conferencias
https://www.youtube.com/watch?v=aHHM2eqCosE
https://www.youtube.com/watch?v=g5emFFY3n8I
https://agenciadenoticias.unal.edu.co/detalle/putumayo-y-narino-zona-con-mas-diversidad-de-borrachero-en-colombia
https://agenciadenoticias.unal.edu.co/detalle/arbol-oculto-en-bogota-tendria-compuestos-anticancerigenos
https://youtu.be/xv2SNr4lFbs
https://m.youtube.com/watch?v=owXBTEeEkS8
https://m.youtube.com/watch?v=0vpwPtnLdSk 

Liliana López Kleine

Invitada, apoyo en sesiones estadística genómica y transcriptómica

Profesora titular de la Universidad Nacional de Colombia – sede Bogotá desde febrero de 2009 en el departamento de estadística.
Bióloga de la Universidad Nacional de Colombia

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Maestría en Ecología, Evolución y Biometría de la Université Claude Bernard Lyon I, Lyon, France.

Doctorado en Biología y estadística aplicada del Institut National Agronomique (INRA) Paris Grignon, Paris, France.

Dirección de más de 30 tesis de maestría y más de 5 direcciones y co-direcciones de tesis de doctorado en diversos programas de estadística, bioinformática, biología y medicina.

Publicación de más de 50 artículos en revistas indexadas, dos libros de docencia en estadística. Co-autora de dos librerías de análisis de datos genómicos en Bioconductor.

Áreas de investigación principales: Estadística Genómica, Biología de Sistemas, Construcción y análisis de redes génicas.
 
Perfiles:
Google Scholar https://scholar.google.com/citations?user=urd6k-gAAAAJ&hl=es&oi=ao
Cvlac https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000893013

Enlaces videos y conferencias
https://www.youtube.com/watch?v=xWqfMU60pQI
https://www.youtube.com/watch?v=Zdpok1Daw9g
https://www.youtube.com/watch?v=-ypIwHAq7G8

Proceso de inscripción:

1. Llenar formulario de inscripción
2. Efectuar Pago

Una vez realizada la preinscripción en la plataforma HERMES, le compartiremos los detalles necesarios para efectuar el pago, esta información llegará al correo que haya proporcionado en el formulario de preinscripción. El pago se podrá realizar de manera virtual o por consignación.

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servicio> Dar click en «Siguiente»
Este pago se podrá realizar con tarjeta
débito y crédito.

Pagos con consignación
realizar una consignación en el Banco Davivienda
a la cuenta de ahorros Nº. 0077-0086-4015,
Nombre de la cuenta: UNIVERSIDAD NACIONAL
FAC. Ciencias – 2013.
Nombre de la actividad:
Código de Recaudo: 20131323

Por favor antes de realizar el pago, verique los descuentos a los que aplica. Una vez realizado el pago
sólo tendrá hasta 10 días hábiles para solicitar la devolución de los excedentes en el caso de efectuar
un pago por mayor valor.

3. Formaliza tu inscripción

Enviar la fotocopia del documento de identidad vigente por ambas caras del participante y acudiente, el comprobante de pago y el carné universitario vigente (en caso de aplicar a un descuento superior al 20%) al correo ecpagosfc_bog@unal.edu.co.

4. Consulta tu correo electrónico

Enviar la fotocopia del documento de identidad vigente por ambas caras del participante y acudiente, el comprobante de pago y el carné universitario vigente (en caso de aplicar a un descuento superior al 20%) al correo ecpagosfc_bog@unal.edu.co.

5. Prepárate para iniciar el curso

Por correo electrónico te estaremos informando sobre el inicio del curso.

PROCESO DE FACTURACIÓN

Para dar cumplimiento a la resolución No. 1465 de 2013 de Rectoría, la FACTURA deberá solicitarse dentro del mismo mes de pago y antes del cierre de emisión de facturas. La facturación a 30 días se realizará una vez entregados el compromiso jurídico de pago y la autorización de uso de datos firmados por el representante legal y por cuantía igual o superior a un (1) SMMLV. Para ambos casos se requiere: copia del certificado de cámara de comercio y RUT. Si no han tenido relaciones comerciales con la Universidad Nacional de Colombia Sede Bogotá, los nuevos clientes DEBEN enviar estos documentos tres días hábiles antes de solicitar la factura para registrarlos en contabilidad.

La Universidad Nacional de Colombia podrá cancelar o posponer la realización del curso, diplomado o evento, cuando no se alcance el número suficiente de inscritos para su realización. También podrá posponerlo o cancelarlo por razones de fuerza mayor. En estos casos se hará la devolución del 100% del valor de la inscripción.

En caso de no poder asistir al curso, diplomado o evento, deberá presentar una solicitud de cancelación por escrito, por lo menos tres días hábiles antes de iniciar la actividad, explicando claramente los motivos de la misma y adjuntando los soportes pertinentes. Esta solicitud será analizada por el Comité de Extensión de la Facultad y en caso de ser aprobada será devuelto el 80% del costo del curso, debido a los gastos administrativos en los que hay que incurrir para el proceso.

Una vez iniciada la actividad no se hará devolución del dinero pero podrá dar uso de su cupo retomando de nuevo la actividad dentro del año vigente.

Tenga en cuenta la siguiente información en caso de devoluciones y cancelaciones:

Costo: $1.450.000*USD $410 para participantes de otros países.

Información de contacto

Para más información sobre los eventos de la Facultad de Ciencias de la Universidad Nacional de Colombia sede Bogotá, no dudes en ponerte en contacto con nosotros.

Dirección de Extensión Facultad de Ciencias

Correo electrónico

ecp_fcbog@unal.edu.co, ecpagosfc_bog@unal.edu.co

Extensión

3165000 ext 15629 – 15639