Una introducción a la integración de datos y los métodos estadísticos utilizados en la investigación contemporánea en biología de sistemas, bioinformática y farmacología de sistemas. El curso cubre métodos para procesar datos sin procesar de estudios de expresión de ARNm de todo el genoma (microarrays y RNA-seq), incluida la normalización de datos, expresión diferencial, agrupación, análisis de enriquecimiento y construcción de redes. El curso contiene tutoriales prácticos para usar herramientas y configurar canalizaciones, pero también cubre las matemáticas detrás de los métodos aplicados dentro de las herramientas. El curso es principalmente apropiado para estudiantes graduados principiantes y estudiantes universitarios avanzados que se especializan en campos como biología, matemáticas, física, química, informática, ingeniería biomédica y eléctrica. El curso debería ser útil para los investigadores que encuentran grandes conjuntos de datos en su propia investigación. El curso presenta herramientas de software desarrolladas por el Laboratorio Ma'ayan (http://labs.icahn.mssm.edu/maayanlab/) de la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai, pero también otras herramientas de visualización y análisis de datos disponibles gratuitamente. El objetivo final del curso es permitir que los participantes utilicen los métodos presentados en este curso para analizar sus propios datos para sus propios proyectos. Para aquellos participantes que no trabajan en el campo, el curso presenta los desafíos de investigación actuales que se enfrentan en el campo de la biología de sistemas computacionales. El objetivo final del curso es permitir que los participantes utilicen los métodos presentados en este curso para analizar sus propios datos para sus propios proyectos. Para aquellos participantes que no trabajan en el campo, el curso presenta los desafíos de investigación actuales que se enfrentan en el campo de la biología de sistemas computacionales. El objetivo final del curso es permitir que los participantes utilicen los métodos presentados en este curso para analizar sus propios datos para sus propios proyectos. Para aquellos participantes que no trabajan en el campo, el curso presenta los desafíos de investigación actuales que se enfrentan en el campo de la biología de sistemas computacionales.