XV RACB 2024
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Cursos

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En el marco de esta reunión y con el aval de la UNaM se ofrece el curso de posgrado “Introducción a los Análisis Filogenéticos” dictado por el Dr. Santiago Catalano y con la colaboración del Dr. Salvador Arias. 

Formulario de preinscripción
PRE-INSCRIPCIÓN  ABIERTA  HASTA EL 25 DE OCTUBRE


ARANCELES
Inscriptos a la XV RACB: $25.000
Sin inscripción a la XV RACB: $40.000

Fechas Virtuales
Martes 16 de noviembre 9:00-12:00
Jueves 21 de noviembre 9:00-12:00
Martes 26 de noviembre 9:00-12:00
Jueves 28 de noviembre 9:00-12:00
Fechas presenciales (Posadas, Misiones)
6, 7, 9 de diciembre

OBJETIVOS  GENERALES
Aportar a los alumnos las herramientas básicas de sistemática filogenética 

CONTENIDO RESUMIDO
Durante el curso se buscará enseñar los contenidos básicos sobre la sistemática filogenética tanto desde un punto de vista teórico como también metodológico y práctico. El contenido del curso estará centrado en métodos filogenéticos basados en parsimonia pero también se incluirán nociones básicas de otros métodos tales como Máxima Verosimilitud y Métodos Bayesianos. Se brindarán clases teóricas y prácticas. 

CONTENIDO PROGRAMÁTICO
  1. Introducción a la Sistemática Filogenética. Historia de la sistemática. La importancia de la sistemática filogenética. Relación entre cladogramas y clasificaciones.  Fuentes de información. Caracteres y estados.  Cladogramas y su interpretación. Monofilia, parafilia y polifilia.  Apomorfías y plesiomorfias. Grupo externo y Grupo de estudio. Enraizamiento.  Principio de Parsimonia en filogenia. 
  2. Reconstrucción filogenética. Búsquedas: árboles de Wagner, reacomodamientos de ramas (SPR,TBR), algoritmos para búsquedas de grandes matrices. Optimización. Pesado: a priori e  implícito. Costos de transformación. 
  3. Evaluación de resultados. Consensos: mayoría, estricto, componentes combinables, reducidos. Sub-árboles de acuerdo. Apoyo: Bremer, remuestreos (jacknifing, bootstrapping). "Constraints" positivas. Superárboles vs. supermatrices.   
  4. Caracteres morfométricos y morfogeométricos. Algoritmos de optimización, estandarización. Configuraciones de landmarks. Alineamiento. Métodos basados en parsimonia y basados en modelos probabilísticos. 
  5. Caracteres moleculares. ADN, aminoácidos, datos genómicos. Bases de datos: uso de Genbank, y gb2tnt, NCBI Blast. Alineamiento: alineamientos estáticos vs. alineamientos dinámicos. Análisis basados en Máxima verosimilitud y análisis bayesianos.
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