Descripción
Esta asignatura está diseñada para proporcionar conocimientos necesarios en el uso de modelos in silico y análisis de datos en la experimentación animal, con el objetivo de reducir al máximo el tamaño muestral en animales en investigación. A lo largo del curso, los estudiantes aprenderán a aplicar técnicas de simulación de datos, herramientas avanzadas de análisis de datos masivos y habilidades para diseñar modelos experimentales computacionales y validarlos frente a datos experimentales reales.
En el bloque de simulación de datos, se proporcionarán conocimientos necesarios para la generación de datos sintéticos para experimentos in silico, como paso previo a experimentos con animales de experimentación. Se abordarán los fundamentos teóricos, las herramientas computacionales y los casos de estudio relevantes para comprender cómo estos modelos pueden contribuir a la investigación de manera ética y eficiente. En el bloque de análisis de datos masivos, se explorarán técnicas de recolección, almacenamiento, análisis estadístico avanzado (desde modelos sencillos hasta modelos más avanzados como algoritmos de inteligencia artificial) y visualización de datos masivos.
