A partir da conclusão do projeto genoma humano, a produção de dados biológicos em larga escala avançou rapidamente. Além disso, a conversão destes conhecimentos em aplicações clínicas tem se tornado cada vez mais eficientes, sejam abordagens de medicina personalizada, sejam estratégias de controle e prevenção de doenças. Outro movimento notável da atualidade é a promoção de acesso aberto a grande quantidade de dados, permitindo que qualquer um possa extrair e analisar as informações desejadas com baixo custo. Em muitos casos, estes bancos de dados ou repositórios públicos disponibilizam uma quantidade de dados que ferramentas como o Excel não comportam. Portanto, é neste contexto de geração massiva de dados e futura tradução para a clínica, que o conhecimento de bioinformática e bioestatística, e a capacidade de explorar e interpretar as informações obtidas a partir de big data são habilidades cada vez mais importantes para os profissionais da área de saúde. Assim, o presente projeto visa estimular o interesse da comunidade da EPM (discentes, docentes e técnicos) no tópico e promover o estudo de bioinformática em linguagem de programação R ou Python por meio da criação de uma plataforma que disponibilizará conteúdos teóricos e práticos de bioinformática e bioestatística em português de forma lúdica e concisa. A plataforma terá a opção de aprender duas linguagens e os usuários poderão optar por uma da sua preferência. Os subtópicos que serão abordados nesta plataforma são: Módulo 1: Introdução - Criando o ambiente de trabalho: Instalação de R e R Studio ou Anaconda e Jupyter para python, além do ambiente do Google Colaboratory - Vinculando à comunidade: Criação de conta no GitHub e familiarização com o ambientede desenvolvimento integrado. - Aprendendo o Bê-a-Bá em R ou Python: primeiros comandos e operações básicas - Aprendendo a registrar meu passo-a-passo em R ou Python com Markdown Módulo 2: Tratamento de dados - Tipos de dados biológicos e de saúde disponíveis - Dados de prontuário eletrônico provenientes do SUS (eletronic healthy records) - Como importar e explorar os dados? Exemplo utilizando o banco de dados COVID da FAPESP Módulo 3: Análise Estatística e Visualização de Dados - Introdução à Bioestatística aplicada à área da saúde (parte 1) - Introdução à Bioestatística aplicada à área da saúde (parte 2) - Visualização gráfica de dados, geração de tabelas e figuras (parte 1) - Visualização gráfica de dados, geração de tabelas e figuras (parte 2) - Medicina personalizada do presente e futuro: como ferramentas de bioinformática podem e poderão ser aplicadas na prática clínica. Um exemplo do escore poligênico de risco. A vantagem desta plataforma sobre outros que já existem será o fato de ser lançado em português e com a participação dos docentes da EPM que conhecem os perfis dos alunos. Assim, mesmo os alunos que não têm domínio de língua inglesa poderiamaprender sem maiores dificuldades. Também, o conteúdo será disponibilizado de forma concisa e lúdica, personalizado aos perfis dos alunos e profissionais da EPM, visando minimizar a desistência do estudo pela falta de tempo ou automotivação. A assistência constante da equipe também contribuirá para a motivação dos usuários. Além disso, os usuários terão o acesso gratuito ao conteúdo, inclusive os scripts disponibilizados para práticas. Os usuários poderão editá-los para o uso posterior em outros projetos. No início do 2o ano, após o lançamento completo dos conteúdos, organizaremos um workshop, onde os usuários poderão exibir trabalhos realizados com o aprendizado, compartilhar as experiências e criar oportunidades de colaborações. É importante mencionar que este trabalho será executado por uma equipe multidisciplinar de pesquisadores da EPM, como os professores Isaias Glezer, Alexandre Keiji Tashima e Marcos Santoro do Departamento de Bioquímica, Altay de Souza do Departamento de Psicobiologia, além de dois talentosos pós-graduandos do PPG em Biologia Molecular (Gabriela Cruz e Diego Pereira).