Pla docent de l'assignatura

 

 

Tanca imatge de maquetació

 

Imprimeix

 

Dades generals

 

Nom de l'assignatura: Biologia de Sistemes Computacional

Codi de l'assignatura: 572562

Curs acadŔmic: 2020-2021

Coordinaciˇ: Marta Iba˝es Miguez

Departament: Departament de FÝsica de la MatŔria Condensada

crŔdits: 3

Programa ˙nic: S

 

 

Hores estimades de dedicaciˇ

Hores totals 75

 

Activitats presencials i/o no presencials

30

 

-  Teoria

Presencial i no presencial

 

2

 

-  PrÓctiques d'ordinadors

Presencial i no presencial

 

28

 

(La teoria s'anira combinant amb les prÓctiques amb ordinador, fent-se conjuntament en les mateixes sessions.)

Treball tutelat/dirigit

15

Aprenentatge aut˛nom

30

 

 

Recomanacions

 

Coneixements bàsics de programació

Coneixements bàsics de resolució d’equacions diferencials

 

 

CompetŔncies que es desenvolupen

 

COMPETÈNCIES GENERALS:

CG2 - Ser capaç de consultar la bibliografia científica, bases de dades i analitzar documents cientificotècnics en anglès.

 

COMPETÈNCIES BÀSIQUES:

CB6 - Posseir i comprendre coneixements que aportin una base o oportunitat de ser originals en el desenvolupament i/o aplicació d’idees, sovint en un context de recerca.

CB7 - Que els estudiants sàpiguen aplicar els coneixements adquirits i la seva capacitat de resolució de problemes en entorns nous o poc coneguts dins de contextos més amplis (o multidisciplinaris) relatius al seu camp d’estudi.

CB9 - Que els estudiants sàpiguen comunicar les seves conclusions i els coneixements i raons últimes que les sustenten a públics especialitzats i no especialitzats d’una manera clara i sense ambigüitats.

CB10 - Que els estudiants posseeixin les habilitats d’aprenentatge que els permetin continuar estudiant d’una manera que haurà de ser en gran manera autodirigida o autònoma.

 

COMPETÈNCIES TRANVERSALS:

CT1 - Ser autònom, dinàmic i organitzat, amb capacitat analítica i de síntesi, amb capacitat d’anàlisi crítica i amb capacitat de prospectiva.

CT3 - Ser capaç de treballar en equip i d’adaptar-se a equips multidisciplinaris i internacionals a diferents escales.

 

COMPETÈNCIES ESPECÍFIQUES:

CE6 - Comprendre les diferents escales de temps i longitud en la Naturalesa i els formalismes físico-matemàtics que s’apliquen en cadascuna d’elles.

CE12 - Comprendre les lleis físiques que regeixen el comportament de sistemes fora de l’equilibri: processos metabòlics i transducció de senyals en processos a nivell cel·lular.

CE13 - Donat un material, fenomen físic o químic o sistema complex que es vulgui modelitzar, ser capaç d’avaluar i seleccionar les escales de temps i longitud en les que aquest fenomen té lloc.

CE20 - Ser capaç d’usar els diferents paquets informàtics disponibles que permeten aplicar diferents tècniques de modelització molecular estàndard.

 

 

 

 

Objectius d'aprenentatge

 

Referits a coneixements


Ésser capaç de comprendre les diferents aproximacions i nivells de descripció de la Biologia de Sistemes com a nova visió que engloba els diferents processos biològics. 


Ésser capaç d’entendre els fonaments que hi ha en els models basats en balanç de masses a escala genòmica. 


Ésser capaç de comprendre els fonaments en els que es basen els processos de senyalització cel·lular.

Ésser capaç de comprendre i aplicar els diferents models teòrics i de simulació dels processos enzimàtics bàsics pel metabolisme, amb especial èmfasi en la seva regulació i control.

 

 

Blocs temÓtics

 

1. Introducciˇ i contextualitzaciˇ de la Biologia de Sistemes computacional.

*  S’introdueix què és la Biologia de Sistemes computacional i el seu context actual en la recerca.

2. Biologia de Sistemes computacional per l’estudi de la regulaciˇ genŔtica.

2.1. Regulacions recurrents: els motius de xarxa.

2.2. Dinàmiques deterministes de circuits genètics.

2.3. Dinàmiques estocàstiques de circuits genètics.

3. Biologia de sistemes computacional per l’estudi dels processos de senyalitzaciˇ cel.lular.

3.1. Estructura de les cascades de senyalització.

3.2. Dinàmica estocàstica dels processos de senyalització.

4. Biologia de Sistemes computacional per l’estudi del metabolisme.

4.1. Xarxes enzimàtiques.

4.2. Regulació del metabolisme. Metabolic Control Analysis (MCA).

4.3. Anàlisi de balanç de fluxes. Flux Balance Analysis (FBA) and Flux Variability Analysis (FVA).

 

 

Metodologia i activitats formatives

 

Classes expositives: En les classes expositives un o més estudiants presenten de forma oral un tema o treball, preparat prèviament, davant de la resta de companys del grup. En ocasions pot resultar interessant una presentació escrita prèvia.

Treball escrit: Activitat consistent en la presentació d’un document escrit.

Activitats d’aplicació: Amb les activitats d’aplicació s’aconsegueix contextualitzar l’aprenentatge teòric a través de la seva aplicació a un fet, succés, situació, dada o fenoomen concret, seleccionat per a que faciliti l’aprenentatge.

Pràctiques: Permeten aplicar i configurar, a nivell pràctico, la teoriia d’un àmbit de coneixement a un context concret.

Classes magistrals: En les classes magistrals s’exposen els continguts de l’assignatura de forma oral per part d’un professor o professora sense la participació activa de l’ alumnat.

Exercicis pràctics: l’activitat basada en els exercicis praàctics consisteix en la formulació, anaàlisi, resolució o debat d’un problema relacionat amb la temàtica de l’ assignatura. Aquesta activitat té com objectiu l’aprenentage mitjançant la pràctica de coneixements o habilitats programats.

 

 

Avaluaciˇ acreditativa dels aprenentatges

 


L’avaluació continuada es basa en els conceptes següents:

a) Treballs realitzats per l’alumne (ponderació 70%). Consistiran en informes on es presentaran els càlculs computacionals realitzats i l’anàlisi d’aquests.

b) Proves escrites  (ponderació 30%). Consistiran en exàmens al llarg del curs.


Els blocs temàtics 2, 3 i 4 s’avaluaran cadascun amb aquest dos tipus de proves i ponderacions. Serà necessari superar cadascun d’aquests tres blocs temàtics per tal de superar el global de l’assignatura. Cadascun d’aquests tres bloc temàtics comptabilitza un terç de la nota total.

Els alumnes que hagin estat qualificats amb una nota mínima de 3,5 poden ser reavaluats. La reavaluació consisteix en l’entrega un únic dia de treballs computacionals, consistenst en informes crítics on es mostrin i s’evaluin els resultats computacionals obtinguts i en un examen oral. La reavaluació es fa en les dates que determini el Consell d’Estudis. La nota final és la més favorable de les dues, la de l’avaluació única o la de la reavaluació. L’estudiant que, havent superat l’assignatura, vulgui millorar la nota a la reavaluació, ha de renunciar a la qualificació mitjançant un escrit presentat al professor amb còpia a la Secretaria del centre.

 

Avaluaciˇ ˙nica


Atès el caràcter eminentment pràctic de l’assignatura, no es preveu la possibilitat d’avaluació única.