Mestrado Universitario en Bioloxía Molecular , Celular e Xenética
Descriptores
Ciclo
Período
Curso
Tipo
Créditos
Mestrado Oficial
2º cuadrimestre
Primeiro
Optativa
3
Idioma
Castelán
Prerrequisitos
Departamento
Bioloxía Celular e Molecular Computación Tecnoloxías da Información e as Comunicacións
Coordinación
Dorado de la Calle, Julian
Correo electrónico
julian.dorado@udc.es
Profesorado
Becerra Fernandez, Manuel
Dorado de la Calle, Julian
Perez Otero, Ramon
Correo electrónico
manuel.becerra@udc.es
julian.dorado@udc.es
ramon.otero@udc.es
Web
Descrición xeral
La gestión del conocimiento en biología es el terreno de la bioinformática, e incluye tanto la formalización de la información obtenida como su organización en bases de datos adecuadas, la extracción de relaciones entre la información dispersa, el modelado de los procesos biológicos y la generación de hipótesis para sustentar nuevas aproximaciones experimentales. Desde un punto de vista técnico, la bioinformática utiliza métodos computacionales (el propio desarrollo de métodos en esta área se suele denominar biología computacional) y recibe aportaciones de las matemáticas, la física y la ingeniería informática. Sin embargo, desde el punto de vista de los objetivos, la bioinformática es una rama de la biología, como pueden serlo la bioquímica o la microbiología. En este carácter claramente interdisciplinario de la bioinformática reside tanto su fuerza como su debilidad: por una parte, la aplicación de ideas traídas de otros campos produce constantemente avances espectaculares; pero, por otra parte, es difícil desarrollar los programas de formación adecuados.
Para darse cuenta de la importancia de la bioinformática en la biología actual, quizás sea suficiente decir que el método más citado en las publicaciones de esta área es Blast, un método computacional que busca e identifica secuencias de proteínas y ácidos nucleicos en bases de datos: es decir, la operación técnica más realizada por biólogos es computacional, y no experimental. De hecho, la interpretación de cualquier experimento complejo en biología requiere, casi ineludiblemente, el análisis bioinformático, algo especialmente obvio si se trata de experimentos masivos.
Competencias do título
Código
Competencias da titulación
A5
Capacidade de utilizar ferramentas Bioinformáticas a nivel de usuario
B1
Capacidade de análise e síntese de problemas biolóxicos en relación coa Bioloxía Molecular, Celular e Xenética
B2
Capacidade de toma de decisións para a resolución de problemas: que sexan capaces de aplicar os coñecementos teóricos e prácticos adquiridos na formulación de problemas biolóxicos e a busca de solucións
B3
Capacidade de xestión da información: reunir e interpretar datos, información e resultados relevantes, obter conclusións e emitir informes razoados sobre cuestións científicas e biotecnolóxicas
B4
Capacidade de organización e planificación do traballo: que sexan capaces de xestionar a utilización do tempo así como os recursos dispoñibles e organizar o traballo no laboratorio
B5
Correcta comunicación oral e escrita sobre temas científicos na lingua nativa e polo menos noutra lingua de difusión Internacional a través da lectura de artigos científicos e exposición de traballos
B6
Capacidade de traballo en equipo: que sexan capaces de manter relacións interpersoais eficaces nun contexto de traballo interdisciplinar e internacional con respecto á diversidade cultural
B7
Capacidade de progreso persoal: aprender de forma autónoma, adaptarse a novas situacións, desenvolvendo calidades como creatividade, capacidade de liderado, motivación pola excelencia e a calidade
B8
Capacidade de razoamento crítico e compromiso ético coa sociedade: sensibilidade fronte aos problemas bioéticos e aos relacionados coa conservación de recursos naturais
B9
Capacidade de preparación, exposición e defensa dun traballo
C1
Expresarse correctamente, tanto de forma oral coma escrita, nas linguas oficiais da comunidade autónoma.
C2
Dominar a expresión e a comprensión de forma oral e escrita dun idioma estranxeiro.
C3
Utilizar as ferramentas básicas das tecnoloxías da información e as comunicacións (TIC) necesarias para o exercicio da súa profesión e para a aprendizaxe ao longo da súa vida.
C4
Desenvolverse para o exercicio dunha cidadanía aberta, culta, crítica, comprometida, democrática e solidaria, capaz de analizar a realidade, diagnosticar problemas, formular e implantar solucións baseadas no coñecemento e orientadas ao ben común.
C5
Entender a importancia da cultura emprendedora e coñecer os medios ao alcance das persoas emprendedoras.
C6
Valorar criticamente o coñecemento, a tecnoloxía e a información dispoñible para resolver os problemas cos que deben enfrontarse.
C7
Asumir como profesional e cidadán a importancia da aprendizaxe ao longo da vida.
C8
Valorar a importancia que ten a investigación, a innovación e o desenvolvemento tecnolóxico no avance socioeconómico e cultural da sociedade.
Resultados de aprendizaxe
Competencias de materia (Resultados de aprendizaxe)
Competencias da titulación
Conocer el acceso a los principales canales de recursos Web de Bioinformática
AI3
BI3
CM3
Conocer y manejar con propiedad la nomenclatura del área de Bioinformática
AI3
BI1 BI2 BI3 BI4 BI5 BI6 BI7 BI8 BI9
CM1 CM2 CM3 CM4 CM5 CM6 CM7 CM8
Ser capaz de desenvolverse de forma autónoma para encontrar información sobre los
distintos programas y sus parámetros modificables y comprender las repercusiones en el
resultado de los análisis
AI3
BI2 BI3 BI4
CM3
Tener conocimientos bioinformáticos de cómo hacer una predicción de las características
unidimensionales de una proteína
AI3
BI2
CM1 CM2 CM3 CM4 CM5 CM6 CM7 CM8
Ser capaz de realizar un predicción sencilla de la estructura tridimensional de una proteína
basándose en datos y programas disponibles en la Web
AI3
BI2
CM3
Conocer los métodos básicos de simulación molecular y de cómo se utilizan para el estudio
de las proteínas
AI3
BI2
CM3
Contidos
Temas
Subtemas
Bioinformática
Recursos Web y Bases de datos en biología molecular. Análisis y comparación de secuencias.
Alineamiento de secuencias. Localización de motivos. Búsqueda de genes. Anotación de
genes. Navegadores del proyecto genoma. Ejemplos de aplicaciones. Análisis de datos.
Modelado de Biomoléculas
Predicción de
características de la estructura de proteínas. Obtención de modelos tridimensionales.
Modelado por homología. Modelado mediante threading o diseño por homología remota.
Métodos ab initio. Evaluación de los métodos de predicción.
Planificación
Metodoloxías / probas
Horas presenciais
Horas non presenciais / traballo autónomo
Horas totais
Sesión maxistral
11
19.8
30.8
Seminario
4
7.2
11.2
Prácticas de laboratorio
10
20
30
Atención personalizada
3
0
3
*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado
Metodoloxías
Metodoloxías
Descrición
Sesión maxistral
Exposición oral complementada con el uso de medios audiovisuales con la finalidad de transmitir conocimientos y facilitar el aprendizaje.
Seminario
Técnica de trabajo que tiene como finalidad la elaboración de documentos en powerpoint y word sobre un tema propuesto por el profesor.
Prácticas de laboratorio
Metodología que permite al alumnado aprender de forma efectiva, a través de actividades de carácter práctico (demostraciones, simulaciones, etc.) la teoría de un ámbito de conocimiento, mediante la utilización de las tecnologías de la información y las comunicaciones.
Atención personalizada
Metodoloxías
Seminario
Prácticas de laboratorio
Descrición
La atención personalizada que se describe en relación a estas metodologías se conciben como momentos de trabajo presencial del alumno con el profesor por lo que implican una participación obligatoria para el alumno.
La forma y el momento en que se desarrollará se indicará en relación a cada actividad a lo largo del curso según el plan de trabajo de la asignatura
Avaliación
Metodoloxías
Descrición
Cualificación
Sesión maxistral
Se realizará una prueba para evaluar los conocimientos adquiridos durante la realización de las clases magistrales.
30
Seminario
Se evaluará el seminario realizado por el alumno teniendo en cuenta la capacidad para la extracción de lo más relevante del total de la información conseguida, la capacidad para trabajar en grupo y la capacidad para exponer en público.
25
Prácticas de laboratorio
Se evaluará la asistencia regular y la participación activa a las prácticas de laboratorio, así como el boletín de respuestas elaboradas por los alumnos. Se realizará además una prueba para evaluar los conocimientos adquiridos.
45
Observacións avaliación
Podrán optar a MH aquellos alumnos que se evalúen en la primera oportunidad de Junio.
Fontes de información
Bibliografía básica
BIOINFORMÁTICA • Attwood, T.K. & D.J. Parry-Smith. 1999. Introduction to Bioinformatics. Addison Wesley Longman Limited, Edimburgo. • Baxevanis, A.D. & B.F. Francis Oullette (Eds.). 2002. Bioinformatics. A practical guide to the analysis of genes and proteins. 2nd Ed. Wiley-Interscience. • Bishop, M. 1999. Bioinformatics. Taylor & Francis, UK. • Claverie, J.M. and C. Notredame. 2003. Bioinformatics for dummies. Wiley Publishing, Inc. • Gibas, C. y P. Jambeck. 2001. Developing Bioinformatics Computer Skills. O'Reilly • Higgins, D. y W. Taylor. 2000. Bioinformatics: Sequence, structure and databanks. Oxford University Press. • Higgs, P. & T.K. Attwood 2005. Bioinformatics and molecular evolution. Blackwell Publishing. • Kanehisa, M. 2000. Post-genome informatics. Oxford University Press • Li, W-H. 1999. Molecular evolution. Sinauer Associates Inc., Massachusetts, 2nd. Ed. • Mount, David W. 2001. Bioinformatics. Sequence and Genome Analysis. Cold Spring Harbor Laboratory Press. • Nei, M. y S. Kumar. 2000. Molecular Evolution and Phylogenetics. Oxford University Press. • Pevsner, J. 2003. Bioinformatics and Functional Genomics. John Wiley & Sons, Inc. • Rashidi, H.H. and L.K. Buehler. 2000. Bioinformatics Basics. Applications in Biological Science and Medicine. CRC Press, Boca Raton. • Salzberg, S., D. Searls, and S. Kasif (Eds). 1998. Computational Methods in Molecular Biology. Elsevier Science. • Swindell, S.R., R.R. Miller y G.S.A. Myers. 1997. Internet for the Molecular Biologist. Horizon Scientific Press, Norfolk, UK. • Tisdall, J. 2001. Beginning Perl for Bioinformatics. O'Reilly MODELADO DE BIOMOLÉCULAS • Bnaszak,L. J. 2000. Foundations of structural biology. Academic Press. • Bourne, P. E., Weissig,H. 2003. Structural Bioinformatics. John Wiley & Sons. • Branden,C. & Tooze, J. 1998. INTRODUCTION TO PROTEIN STRUCTURE. 2nd editionGarland Publishing, Inc, New York . • Creighton,T. E. 1993. PROTEINS: STRUCTURES AND MOLECULAR PROPERTIES, 2nd edition. W.H.Freeman & Company, New York . • Gómez-Moreno,C. & Sancho, J. (Coords). 2003. ESTRUCTURA DE PROTEÍNAS. Ariel Ciencia, Barcelona . • Lesk, A.M. 2000. INTRODUCTION TO PROTEIN ARCHITECTURE. THE STRUCTURAL BIOLOGY OFPROTEINS. Oxford University Press, Oxford . • Tramontano,A. 2006. Protein Structure Prediction. Wiley-Vch.
(*)A Guía docente é o documento onde se visualiza a proposta académica
da UDC. Este documento é público e non se pode modificar, salvo casos excepcionais baixo a revisión do
órgano competente dacordo coa normativa vixente que establece o proceso de elaboración de guías