ALAG 2019. Herramientas bioinformáticas en la enseñanza de la Genética.

En el XVII Congreso Latinoamericano de Genética, XLVII Congreso Argentino de Genética, LII Reunión Anual de la Sociedad de Genética de Chile, VI Congreso de la Sociedad Uruguaya de Genética, V Congreso Latinoamericano de Genética Humana y V Simposio Latinoamericano de Citogenética y Evolución, llevado a cabo del 6 al 9 de octubre de 2019 en Mendoza, Argentina,nos encontramos con el Dr. Cristian Araneda Tolosa de la Universidad de Chile, en Santiago de Chile en el viaje previo al Congreso.
En el congreso me encontré con mi exalumno Santiago Salas que ahora radica en Estados Unidos de Norteamérica.
En el congreso presentamos el trabajo:

HERRAMIENTAS BIOINFORMÁTICAS EN LA ENSEÑANZA DE LA GENÉTICA

Castañeda-Sortibrán A.N., H.G. Vázquez López, R. Rodríguez Arnaiz. 2019.

Se ha postulado que uno de los elementos prácticos en donde es posible cuantificar el impacto de aproximaciones tempranas a conocimientos dentro de la docencia es a partir del uso de evaluaciones y ejercicios prácticos. Estas evaluaciones permiten combinar estrategias y herramientas para reconocer y comprender cómo el estudiante esta comprendiendo elementos particulares del universo académico. Del mismo modo se ha logrado reconocer en trabajos previos que la aproximación temprana frente a conocimientos puntuales puede traer consecuencias vitales en el desarrollo en el curriculum académico. Una de las herramientas que se presenta como una constante en diferentes campos de investigación es la herramienta bioinformatica BLAST (por sus siglas en inglés “basic local alignment search tool”) , el algoritmo de alineamiento de NCBI, el cual compara información de secuencias biológicas primarias, como las secuencias de aminoácidos de proteínas o los nucleótidos de secuencias de DNA y / o RNA.

En el presente estudio evaluamos la habilidad de los alumnos para comparar secuencias, así como la comprensión del algoritmo BLAST. Nuestros resultados muestran que uno de los conceptos que cuesta más trabajo de comprender por parte de los alumnos es el valor e-value.  Por otra parte, logramos identificar que  los alumnos con mayor calificación son aquellos que tienen mejores condiciones económicas.

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