Plan docente de la asignatura

 

 

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Datos generales

 

Nombre de la asignatura: Bioinformática

Código de la asignatura: 365396

Curso académico: 2021-2022

Coordinación: Jose Francisco Abril Ferrando

Departamento: Departamento de Genética, Microbiología y Estadística

créditos: 6

Programa único: S

 

 

Horas estimadas de dedicación

Horas totales 150

 

Actividades presenciales y/o no presenciales

56

(Las horas presenciales superan 1/3 porque la asignatura es teórico-práctica: 28 h de teoría + 28 h de prácticas. )

 

-  Teoría

Presencial

 

28

 

-  Prácticas de laboratorio

Presencial

 

28

 

(Las prácticas requieren un aula con ordenadores para cada 1 o 2 alumnos.)

Trabajo tutelado/dirigido

44

Aprendizaje autónomo

50

 

 

Competencias que se desarrollan

 

   -

CG6. Capacidad comunicativa (capacidad para comprender y expresarse oralmente y por escrito).

(Capacidad comunicativa (capacidad de comprender y de expresarse oralmente y por escrito).)

   -

CB5. Habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

(Capacidad para desarrollar las habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.)

   -

CG2. Capacidad de aprendizaje y responsabilidad (capacidad de análisis, de síntesis, de visiones globales y de aplicación de los conocimientos a la práctica, y capacidad de toma de decisiones y de adaptación a nuevas situaciones).

(Capacidad de aprendizaje y responsabilidad (capacidad de análisis, de síntesis, de visiones globales y de aplicación de los conocimientos a la práctica / capacidad de tomar decisiones y de adaptación a nuevas situaciones).)

   -

CB3. Capacidad para reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de la propia área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.

(Capacidad para reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro del área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.)

   -

CE7. Capacidad para utilizar las herramientas matemáticas básicas aplicadas a los estudios biomédicos y, en especial, la probabilidad y la estadística, el diseño experimental, los modelos teóricos y el análisis de datos.

(Capacidad para emplear las herramientas matemáticas básicas aplicadas a los estudios biomédicos y, en especial, la probabilidad y la estadística, el diseño experimental, los modelos teóricos y el análisis de datos.)

   -

CE18. Capacidad para aplicar técnicas instrumentales, informáticas, analíticas y moleculares, y adquirir la capacidad de desenvolverse con seguridad en un laboratorio.

(Capacidad para aplicar técnicas instrumentales, informáticas, analíticas y moleculares, y adquirir la capacidad de desenvolverse con seguridad en un laboratorio.)

Objetivos de aprendizaje

 

Referidos a conocimientos

— Conocer los fundamentos de las principales aplicaciones bioinformáticas.

 

— Definir protocolos y criterios de selección para analizar de manera eficiente los resultados producidos con los métodos computacionales.

 

— Aprender cómo se almacena la información biológica, cómo acceder a ella y cómo procesarla, en cuanto a secuencia, anotaciones, estructuras y funciones.

 

Referidos a habilidades, destrezas

— Efectuar predicciones estructurales empleando herramientas automáticas e interpretar los resultados.

 

— Realizar alineamientos en parejas y múltiples e interpretar los resultados.

 

— Realizar reconstrucciones filogenéticas e interpretar los resultados.

 

— Aprender a realizar búsquedas en las bases de datos y a utilizar herramientas bioinformáticas vía web.

 

— Aprender a extraer información biológica a partir de la visualización de estructuras de macromoléculas.

 

— Construir programas sencillos para la manipulación de información de secuencias o estructuras.

 

 

Bloques temáticos

 

1. Introducción a la bioinformática

*  Introducción a la bioinformática

2. Variación genética/genómica y evolución molecular

*  • Medidas de similaridad: cálculo de matrices de sustitución (PAM/BLOSUM)
• Distancias genéticas y modelos de evolución del ADN
• Métodos de reconstrucción filogenética (UPGMA, neighbour-joining, máxima verosimilitud)
• Determinación de la fiabilidad del árbol filogenético: bootstrapping
• Duplicación génica: identificación de ortólogos y parálogos
• Variabilidad intraespecífica: polimorfismos de ADN y haplotipos

3. Información biológica: estructura, acceso y manipulación

*  • Formatos básicos de datos empleados en bioinformática
• Bases de datos de nucleótidos, proteínas, estructuras y dominios funcionales
• Portales genómicos (UCSC, EnsEmbl, Flybase)
• Introducción a las herramientas bioinformáticas

4. Genómica, transcriptómica y proteómica

*  • Motivos de secuencia y modelos de señales (matrices de pesos, modelos de Markov y perfiles)
• Predicción computacional de genes
• Anotación funcional y ontologías
• Detección de regiones promotoras
• Transcriptómica: microchips (microarrays) y análisis de los patrones de expresión génica
• Proteómica: espectrometría de masas y secuencias peptídicas

5. Comparación de secuencias y búsqueda de homología

*  • Dotplots
• Alineamiento de pares de secuencias (PWA) y alineamiento múltiple (MSA)
• Puntuación de alineamientos: matrices de sustitución y modelos de inserción/deleción
• Nivel de significación de los alineamientos
• Herramientas para la búsqueda de homología: BLAST, BLAT

6. Bioinformática estructural

*  • Introducción a la biología estructural
• Herramientas de simulación molecular
• Predicción de estructura. Herramientas y utilidad
• Diseño de moléculas bioactivas. Farmacogenómica
• Reconocimiento e interacciones entre biomoléculas

7. Biología de sistemas

*  • Introducción a la biología de sistemas
• Bases de datos metabólicos
• Simulación metabólica. Teoría del control metabólico. Metabolómica
• Redes de interacción entre biomoléculas

8. A menos que las restricciones impuestas por las autoridades sanitarias obliguen a una priorización o reducción de estos contenidos.

 

 

Metodología y actividades formativas

 

Clases magistrales para definir, aclarar y profundizar en los conceptos básicos de la bioinformática (28 h, 2 h semanales).

Clases prácticas de ordenador semanales para que el estudiante se familiarice a nivel de usuario con las herramientas computacionales más empleadas en los análisis bioinformáticos (~ 28 h, 2 h semanales). Cada práctica se realizará siguiendo un protocolo disponible vía web, que incluirá también los enlaces y los ejemplos correspondientes. Estas clases se deberán impartir en aulas de informática con un ordenador para cada uno o dos alumnos.

• El trabajo no presencial consta de diversas actividades para que el estudiante asimile y complemente los conceptos impartidos en las clases teóricas y de ordenador (resolución de ejercicios propuestos en clase, ampliación de bibliografía, etc.).

La metodología docente propuesta puede experimentar alguna modificación en función de las restricciones a la presencialidad que impongan las autoridades sanitarias.

En la medida de lo posible, se incorporará la perspectiva de género en el desarrollo y las actividades de la asignatura.

 

 

Evaluación acreditativa de los aprendizajes

 

Se evaluarán los conocimientos teóricos y prácticos obtenidos, las habilidades prácticas adquiridas y el grado de aprovechamiento, así como la participación en las distintas actividades propuestas a través del Campus Virtual (definición de términos en glosarios, participación en foros de la asignatura, etc).

La asistencia a prácticas es obligatoria e indispensable para presentarse a la prueba de síntesis final (tanto para la evaluación continua como para la única). Los repetidores no tienen que realizar las prácticas si las han llevado a cabo durante los tres cursos anteriores. Si el alumno opta por la evaluación continua, mantiene la nota de evaluación continua obtenida el año en que haya realizado las prácticas. Si se quiere cambiar la nota se deberán repetir las prácticas y los cuestionarios de la evaluación continua correspondientes. La nota que se registra es la última (no se guarda la mejor nota, tan solo la última).

La prueba de evaluación continua (40 % de la nota final) consiste en el envío y la defensa de cuatro ejercicios que se irán desarrollando a lo largo de las sesiones prácticas. Cada ejercicio tendrá un peso del 10% de la nota.

La prueba de síntesis (60 % de la nota final) será común para todos los grupos y se realizará en el periodo de exámenes de junio. En caso de que haya prueba de reevaluación tan solo se evalúa esta parte.

Para aprobar la asignatura es necesario que los alumnos hayan superado la prueba de síntesis y hayan obtenido en esta prueba una puntuación mínima del 50 % (es decir, un 30 % de la nota final). Tan solo en este caso se sumarán las puntuaciones de la prueba de evaluación continua y de síntesis para calcular la nota final. Para aprobar la asignatura los alumnos deberán obtener una nota final mínima de 5 puntos sobre 10.

Los alumnos que no superen la prueba de síntesis se podrán presentar a la prueba de reevaluación, la cual se realizará en el periodo de exámenes de julio. La nota final se calculará del mismo modo que para la prueba de síntesis de evaluación continua; los alumnos deberán obtener también una nota final mínima de 5 puntos sobre 10 para aprobar la asignatura en esta convocatoria.

La evaluación propuesta puede experimentar alguna modificación en función de las restricciones a la presencialidad que impongan las autoridades sanitarias.

 

Evaluación única

El alumno puede solicitar la evaluación única, y renunciar a la evaluación continua, dentro del plazo reglamentario establecido por la Universidad.

Se evaluarán los conocimientos teóricos y prácticos conseguidos, las habilidades prácticas adquiridas y el grado de aprovechamiento, así como la participación en las distintas actividades propuestas a través del Campus Virtual (definición de términos en glosarios, participación en foros de la asignatura, etc).

La asistencia a prácticas es obligatoria e indispensable para presentarse a la prueba de síntesis final (tanto para la evaluación continua como para la única). Los repetidores no tienen que volver a hacer las prácticas si las han realizado durante los tres cursos anteriores. Si el alumno opta por la evaluación única tan solo se tendrá en cuenta su asistencia a las prácticas, de cara a poder presentarse a la prueba de síntesis final, aunque se tendrá que participar en los ejercicios que se planteen en las prácticas igualmente.

La evaluación consistirá en una única prueba de síntesis (con un peso del 100 % de la nota final) que será común para todos los grupos y que se realizará en el periodo de exámenes de junio. En caso de que haya prueba de reevaluación tan solo se evalúa esta parte. Para aprobar la asignatura los alumnos deberán obtener una nota final mínima de 5 puntos sobre 10.

Los alumnos que no superen la prueba de síntesis se podrán presentar a la prueba de reevaluación, la cual se realizará en el periodo de exámenes de julio. La nota final se calculará del mismo modo que para la prueba de síntesis de evaluación única; los alumnos deberán obtener también una nota final mínima de 5 puntos sobre 10 para aprobar la asignatura en esta convocatoria.

La evaluación propuesta puede experimentar alguna modificación en función de las restricciones a la presencialidad que impongan las autoridades sanitarias.

 

 

Fuentes de información básica

Consulteu la disponibilitat a CERCABIB

Libro

LESK, A.M. Introduction to bioinformatics. 4th ed. Oxford : Oxford University Press, 2014

MOUNT, D.W. Bioinformatics : sequence and genome analysis. 2nd ed. New York : Cold Spring Harbor Laboratory Press, 2004

CLAVERIE, J.-M.; NOTREDAME, C. Bioinformatics for dummies. 2nd. Hoboken, NJ : Wiley, 2007

BAXEVANIS, A.D.; OUELLETTE, B.F.F., (ed.). Bioinformatics : a practical guide to the analysis of genes and proteins. 3rd ed. Hoboken (N.J.) : Wiley, 2005

PEVSNER, J. Bioinformatics and functional genomics. 3rd ed. Hoboken, New Jersey : Wiley-Blackwell, 2015

HIGGS, P.G.; ATTWOOD, T.K. Bioinformatics and molecular evolution. Malden (MA) [etc.] : Blackwell, 2005

HALL, B.G. Phylogenetic trees made easy : a how-to manual for molecular biologists. 4th ed. Sunderland : Sinauer Associates, 2011

LESK, A.M. Introduction to genomics. 3rd ed. Oxford, United Kingdom : Oxford University Press, 2017

LESK, A.M. Introduction to protein science : architecture, function, and genomics. Oxford ; New York : Oxford University Press, 2010

CAMPBELL, A.M.; HEYER, L.J. Discovering genomics, proteomics, and bioinformatics. 2nd ed. San Francisco, Calif. : Benjamin Cummings, 2007

MARKEL, S.; LEÓN, D. Sequence analysis in a nutshell : a guide to tools and databases. Sebastopol : O’Reilly, 2003

BESSANT, C.; SHADFORTH, I.; OAKLEY, D. Building bioinformatics solutions : with Perl, R and MySQL. 2nd ed. Oxford : Oxford University Press,  2014

GIBAS, C.; JAMBECK, P. Developing bioinformatics computer skills. Beijing [etc.] : O’Reilly, 2001

CRISTIANINI, N.; HAHN, M.W. Introduction to computational genomics : a case studies approach. Cambridge [etc.] : Cambridge University Press, 2007