Bioestadística

Contenido y preliminares

Contenido temático y organización del curso.

Este documento contiene parte de las notas del curso Bioestadística del plan de estudios de la Licenciatura en Ciencias Agrogenómicas de la ENES UNAM León.

Objetivo general del curso.

Comprender y aplicar las diversas metodologías y técnicas aplicadas en la conceptualización de un sistema, siendo capaz de modelar un sistema usando ontologías o modelos de esquemas de datos (ER). Además aprender a manejar una base de datos relacional y utilizar el lenguaje R para análisis estadístico de colección de datos.

  1. Modelos probabilísticos.

  2. Introducción al lenguaje de estadística R.

  3. Modelo de esquema de datos.

  4. Modelos de ontologías.



Unidad 1. Modelos probabilísticos.

  1. Teoría de la probabilidad.

  2. Variables aleatorias.

  3. Introducción a los procesos estocásticos. Cadenas de Markov.


Bibliografía.

  • Rincón, Luis. Introducción a la probabilidad. Las Prensas de Ciencias. Facultad de Ciencias. UNAM (2016).

  • Rincón, Luis. Introducción a los procesos estocásticos. Las Prensas de Ciencias. Facultad de Ciencias. UNAM (2012).

  • Shahbaba, Babak. Biostatistics with R. An Introduction to Statistics Through Biological Data. Ed. Springer.

  • Ewens, Warren; Grant, Gregory. Statistical Methods in Bioinformatics. An Introduction. Ed. Springer. 2nd ed.



Unidad 2. Introducción al lenguaje de estadística R.

  1. Bioestadística con R. Introducción.

  2. Estimación.

  3. Prueba de hipótesis.

  4. Inferencia estadística.

  5. Análisis de varianza (ANOVA).

  6. Modelos de regresión lineal.

  7. Introducción a la estadística multivariante.


Bibliografía.

  • Shahbaba, Babak. Biostatistics with R. An Introduction to Statistics Through Biological Data. Ed. Springer.

  • Ewens, Warren; Grant, Gregory. Statistical Methods in Bioinformatics. An Introduction. Ed. Springer. 2nd ed.



Unidad 3. Modelo de esquema de datos.

  1. Introducción al modelo relacional.


Bibliografía.

  • de Hann, Lex; Koppelaars, Toon. Applied Mathematics for database professionals. Apress (2007).



Unidad 4. Modelos de ontologías.

  1. Introducción a ontologías.

  2. Ontologías en Biología.


Bibliografía.

  • Cooper, Laurel; Jaiswal, Pankaj; Walls, Ramona L. et al. The plant ontology as a tool for comparative plant anatomy and genomic analyses. Plant Cell Physiology. Volume 54, Issue 2 (2013)

  • Robinson, P.; Bauer S;. Introduction to Bio-Ontologies. Ed. CRC Press.

  • Recursos de http://geneontology.org/ y http://oboedit.org/ .



R for Data Science

A la par del contenido del curso estudiaremos el libro R for Data Science: https://r4ds.hadley.nz/.



Instalación de R, R Studio y Positron(opcional).

Para instalar R, dirigirse a la página: https://www.cran.r-project.org/

Una vez instalado R, descarga e instala R Studio en el link:

https://www.https://posit.co/download/rstudio-desktop/

De manera opcional, puedes instalar Positron, que es un IDE que permite trabajar con R y Python. Puedes descargarlo desde:

https://positron.posit.co/



Evaluación.

  • Asistencia: Para aprobar el curso es necesario (pero no suficiente) tener al menos el 80% de asistencia a clase.

  • Tareas 70%.

  • Proyecto final 30%.

  • Si se identifica alguna copia (ya sea en cualquiera de las tareas o el proyecto), la calificación final será 5.




Nota

Las personas alumnas que habiendo cursado la materia, lo cual implica la presentación de tareas, proyectos y al menos 80% de asistencia a clases y que no obtengan la calificación mínima de 6, podrán solicitar examen ordinario antes del viernes 28 de noviembre de 2025. Dicha evaluación tendrá que ser solicitada por correo electrónico. El periodo de aplicación de los exámenes será del 1 al 5 de diciembre de 2025 según lo indica el calendario oficial ENES León y dicha evaluación versará únicamente sobre lo expuesto en clase en la materia a lo largo del semestre.