PD:Estadística per a les Biociències

Pla docent de l'assignatura

Català

English

Tanca

Dades generals

Nom de l'assignatura: Estadística per a les Biociències

Codi de l'assignatura: 361237

Curs acadèmic: 2021-2022

Coordinació: Esteban Vegas Lozano

Departament: Facultat d'Economia i Empresa

crèdits: 6

Programa únic: S

Hores estimades de dedicació

Hores totals 150

Activitats presencials i/o no presencials

- Teoricopràctica	Presencial i no presencial	36
- Pràctiques de problemes	Presencial i no presencial	16
- Pràctiques d'ordinadors	Presencial i no presencial	8

Treball tutelat/dirigit

Aprenentatge autònom

Recomanacions

És convenient que l’estudiant disposi de les competències i habilitats que s’espera que tingui al final del segon curs del grau d’Estadística.

Requisits

— Probabilitat i Inferència
— Estadística
— Anàlisi Multivariant
— Model Lineal
— Coneixement del llenguatge de R

Competències que es desenvolupen

-	Compromís ètic (capacitat crítica i autocrítica / capacitat de mostrar actituds coherents amb les concepcions ètiques i deontològiques).
-	Treball en equip (capacitat de col·laborar amb els altres i de contribuir a un projecte comú / capacitat de col·laborar en equips interdisciplinaris i en equips multiculturals).

-	Capacitat de reunir i d'interpretar dades rellevants que permetin d'emetre informes raonats i obtenir conclusions en problemes científics o d'altres àmbits que requereixin eines matemàtiques.
-	Saber aplicar els coneixements adquirits i la capacitat d'anàlisi a la resolució de problemes en contextos acadèmics i professionals.
-	Compromís social i orientació cap a la sostenibilitat.

-	Capacitat per usar els mètodes estadístics com a fonament de la presa de decisions en organitzacions de diferents àmbits professionals.
-	Conèixer algunes de les aplicacions de la matemàtica a altres branques de la ciència i la tecnologia.
-	Capacitat de detectar i formular les necessitats pel que fa a l'anàlisi d'informació en les diferents institucions i situacions, i d'identificar les fonts de variabilitat i incertesa.
-	Capacitat de proposar, modelitzar, analitzar, validar i interpretar situacions i problemes reals, adaptant els models teòrics a les necessitats específiques de les diferents àrees d'aplicació.

Objectius d'aprenentatge

Referits a coneixements

[A] Identificar i utilitzar correctament la terminologia bàsica dels estudis de biociències: biologia, biomedicina i bioinformàtica, ecologia, genètica i biodiversitat.

[B] Enunciar les tècniques estadístiques més rellevants en estudis de biociències.

[C] Aplicar les tècniques estadístiques en estudis de biociències i interpretar-ne correctament els resultats.

[D] Conèixer les especialitats mèdiques més rellevants i els seus tipus d’estudis i variables més usuals.

[E] Conèixer alguns termes i conceptes de biologia molecular, així com algunes de les tecnologies emprades en experiments de biologia i biomedicina.

[F] Aprendre els processos usuals per a l’anàlisi de dades d’alt rendiment.

[G] Conèixer i interpretar les mesures estadístiques generals de diversitat i la seva relació amb la biodiversitat en ecologia i en genètica.

[H] Aplicar l’entorn estadístic R per a l’anàlisi de dades d’estudis de biociències.

[I] Potenciar la capacitat de reflexió i crítica mitjançant el treball amb conjunts de dades d’estudis de biociències.

[J] Aprendre a redactar un informe que contingui els objectius, mètodes i resultats, així com una valoració crítica de les limitacions trobades.

[K] Sensibilitzar-se amb les qüestions ètiques inherents als estudis en les biociències.

[L] Conèixer els entorns laborals en biociències que ofereixen feina als estadístics i els seus requisits habituals de coneixement i capacitats.

Blocs temàtics

1. Estadística i bioinformàtica

1.1. Biomolècules, biomedicina i malalties

— Les molècules de la vida: ADN i proteïnes, dogma central, expressió gènica
— Biomedicina i bases moleculars d’algunes malalties (el càncer o malalties immunes)
— Exemples i estudi d’un cas: medicina personalitzada

1.2. Introducció a algunes eines de la biotecnologia

— La bioinformàtica
— Anàlisi de l’expressió gènica: microarrays (matrius)
— Altres tècniques d’obtenció de dades d’alt rendiment: seqüenciació i proteòmica
— Exemples i estudi de casos: eines bioinformàtiques per a l’explotació de bases de dades biològiques

1.3. Anàlisi de dades d’alt rendiment: anàlisi de matrius d’expressió gènica

— Preprocessament i control de qualitat
— Normalització
— Selecció de gens diferencialment expressats
— Classificació i predicció amb dades d’alt rendiment
— Exemples i estudi d’un cas: selecció de gens associats amb càncer de mama

2. Estadística i biodiversitat

2.1. Introducció a la diversitat

— Mesures estadístiques de diversitat. L’índex de Simpson i l’índex de Shannon

2.2. Biodiversitat en ecologia

— Conceptes bàsics d’ecologia: espècie, ecosistema, nínxol, hàbitat, riquesa d’espècies, índex de diversitat, abundància, etc.
— Gràfics per a la representació de dades de diversitat, la distribució de les freqüències i el diagrama de rang-abundància
— Models estadístics per a la diversitat d’espècies: log-sèrie de Fisher, el model log-normal, la sèrie geomètrica, el model del bastó trencat de McArthur
— Les mesures de diversitat d’espècies: la riquesa d’espècies, l’índex de Simpson, l’índex de Shannon
— Estimació de la riquesa d’espècies: la corba d’acumulació d’espècies, estimadors paramètrics i no paramètrics de la riquesa
— Incertesa en l’estimació de la diversitat. El jackknife
— Exemples

2.3. Biodiversitat en genètica

— Conceptes bàsics de genètica: cromosomes, locus, gens i al·lels, genotips, haplotips, marcadors dominants, codominants i recessius, microsatèl·lits i SNP, polimorfismes, freqüències al·lèliques i genotípiques, heterozigositat observada i esperada, equilibri genètic (Hardy-Weinberg i desequilibri de lligament). Estadístics per mesurar desequilibri
— Les mesures de la diversitat gènica. Percentatge de locus polimòrfics, nombre efectiu d’al·lels, riquesa d’al·lels, heterozigositat esperada. L’índex de Simpson i l’índex de Shannon
— Anàlisi de la diversitat gènica entre i dins de poblacions, els índexs de Nei i els estadístics F de Wright
— Exemples

Metodologia i activitats formatives

L’assignatura es basa en una combinació d’exposició, pràctica i cerca d’informació, i discussions. Al començament de cada tema el professorat fa una presentació inicial i ofereix documentació perquè l’alumnat elabori alguns conceptes.

Paral·lelament, els alumnes preparen, individualment o en grups, aspectes complementaris dels temes exposats que es discuteixen, passat un temps, a classe.

Algunes classes, especialment si són de problemes/ordinadors, es desdoblen en diferents grups, la composició dels quals la decideix el professorat.

El professorat també proposa dades i eines per treballar-les, i l’alumnat hi treballa de forma guiada i n’elabora els resultats.

Alguns dels exercicis requereixen l’ús d’ordinador, i d’eines i conceptes estadístics bàsics que l’estudiant ja coneix, o d’altres que es proporcionen a classe.

Avaluació acreditativa dels aprenentatges

Avaluació continuada

L’avaluació consisteix en:
— Proves de síntesi en acabar cada bloc (50 %).
— Pràctiques de laboratori i exercicis per lliurar per a cada bloc (20 %).
— Un treball pràctic que cal lliurar a final del curs (30 %).

Avaluació única

Els estudiants que desitgin renunciar a l’avaluació continuada i acollir-se a l’avaluació única hauran de fer-ho abans de la data que s’estableixi, que serà feta pública amb antelació suficient

La prova d’avaluació única es farà en la data fixada pel Consell Docent (abans del període de matriculació de l’alumnat).

L’avaluació consisteix en:
— Proves de síntesi i treball que engloben els continguts dels blocs (70 %).
— Prova de laboratori sobre els continguts dels blocs (30 %).

L’alumnat que no hagi superat l’assignatura té dret a una prova de reavaluació. Aquesta prova de reavaluació té les característiques de la prova d’avaluació única i es fa uns dies després d’aquesta.

Fonts d'informació bàsica

Consulteu la disponibilitat a CERCABIB

Llibre

COHEN, William W. A computer Scientist’s guide to cell biology: a travelogue from a stranger in a strange land. Pittsburgh: Springer, 2007

Recomanat per al bloc 1.

Catàleg UB

GASTON, Kevin J. et al. Biodiversity: an introduction. 2nd ed. Oxford: Blackwell Science, 2004

Recomanat per al bloc 2.

Catàleg UB

GIBSON, Greg et al. A primer of genome science. 3rd ed. Sunderland, Mass.: Sinauer Associates, 2009

Recomanat per al bloc 1.

Catàleg UB

KJRIJNEN, H. Applied Statistics for Bioinformatics (pdf)

Recomanat per al bloc 1.

Catàleg UB

LOWE, Andrew et al. Ecological genetics, design, analysis and application. Malden (Mass.): Blackwell, 2004

Recomanat per al bloc 2.

Catàleg UB

PEVSNER, Jonathan. Bioinformatics and Functional Genomics. Hoboken, N.J.: Wiley-Blackwell, 2009

Recomanat per al bloc 1.

Catàleg UB

MAGURRAN, Anne E. Measuring biological diversity. Malden: Blackwell, 2004

Recomanat per al bloc 2.

Catàleg UB

Rafael A Irizarry and Michael I. Love. Data Analysis for the Life Sciences with R. Chapman and Hall/CRC, 2016

CCUC: Accés restringit als usuaris de la UOC