Competencias / Resultados do título |
Código
|
Competencias / Resultados do título
|
A1 |
CE1 - Capacidade para coñecer o eido de aplicación da bioinformática e os seus aspectos más importantes |
A2 |
CE2 - Definir, avaliar e seleccionar a arquitectura e o software máis axeitado para resolver un problema no campo da Bioinformática |
A3 |
CE3 - Analizar , deseñar , desenvolver, implementar , verificar e documentar solucións software eficientes sobre a base dun coñecemento adecuado das teorías, modelos e técnicas actuais no eido da Bioinformática |
A6 |
CE6 – Capacidade para identificar as ferramentas software e fontes de datos de bioinformática máis relevantes, e adquirir destreza no seu uso |
A8 |
CE8 - Comprender a base da información do material hereditario, a súa transmisión, análise e evolución |
A9 |
CE9 - Entender os beneficios e comprender os problemas asociados a secuenciación e ao uso de secuencias biolóxicas, así como coñecer as estruturas e técnicas para o seu procesamento |
B1 |
CB6 – Posuír e comprender o coñecemento que fornecen unha base ou oportunidade de orixinalidade no desenvolvemento e / ou aplicación de ideas, a miúdo nun contexto de investigación. |
B2 |
CB7 - Que os estudantes saiban aplicar os coñecementos adquiridos e a súa capacidade de resolución de problemas en contornas novas ou pouco coñecidas dentro de contextos máis amplos (ou multidisciplinares) relacionados coa súa área de estudo |
B8 |
CG3 - Ser capaz de traballar en equipa, en especial de carácter interdisciplinar |
C6 |
CT6 - Valorar criticamente o coñecemento, a tecnoloxía e a información dispoñibles para resolver os problemas cos que deben enfrontarse |
C7 |
CT7 - Manter e asentar estratexias encamiñadas a actualización científica como criterio de mellora profesional. |
Resultados de aprendizaxe |
Resultados de aprendizaxe |
Competencias / Resultados do título |
Coñecer as principais estruturas de datos usadas no estado da arte para o almacenamento compacto e auto-indexado de secuencias, e algoritmos para o seu uso. |
AP1 AP2 AP9
|
|
|
Crear estruturas de datos comprimidas para realizar tarefas de análise e aliñamento de secuencias de forma eficiente en tempo e espazo. |
AP2 AP3 AP6 AP8
|
BP1 BP2 BP8
|
CP6 CP7
|
Coñecer os problemas asociados á predicción da estrutura secundaria e terciaria das proteínas e a súa importancia, así como os principais métodos de predicción do estado da arte. |
AP1 AP2 AP3 AP6 AP9
|
BP1
|
CP6 CP7
|
Contidos |
Temas |
Subtemas |
Compresión de secuencias biolóxicas |
Lempel-Ziv
Compresión de gramáticas |
Indexación de secuencias biolóxicas |
Transformada de Burrows-Wheeler
FM-index
Aplicacións en busca e ensamblaxe |
Representación sucinta de grafos e redes biolóxicas |
Estruturas para a representación compacta de grafos
Representación de redes biolóxicas
Aplicacións a secuencias biolóxicas |
Predicción de estrutura de proteínas
|
Conceptos básicos de proteínas
Predicción de estrutura secundaria con métodos de aprendizaxe máquina
Métodos de predicción de estrutura terciaria
Modelado do plegado de proteínas |
Planificación |
Metodoloxías / probas |
Competencias / Resultados |
Horas lectivas (presenciais e virtuais) |
Horas traballo autónomo |
Horas totais |
Sesión maxistral |
A1 A2 A3 A6 A8 A9 |
11 |
11 |
22 |
Proba mixta |
A1 A2 A3 A6 A8 A9 B2 |
4 |
0 |
4 |
Prácticas a través de TIC |
A1 A2 B1 B2 B8 C6 C7 |
10 |
38 |
48 |
|
Atención personalizada |
|
1 |
0 |
1 |
|
*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado |
Metodoloxías |
Metodoloxías |
Descrición |
Sesión maxistral |
Exposición dos contidos da materia |
Proba mixta |
Realización dunha proba final para demostrar os coñecementos e competencias adquiridos durante as sesións maxistrais e as prácticas na aula |
Prácticas a través de TIC |
Realización de prácticas, individuais ou en grupo, para desenvolver os conceptos adquiridos nas clases maxistrais |
Atención personalizada |
Metodoloxías
|
Prácticas a través de TIC |
|
Descrición |
Entre o alumnado pode haber diferenzas no nivel de coñecemento dos algoritmos e técnicas específicas utilizados como base para a asignatura. Prevese unha atención personalizada para o traballo realizado nas prácticas a través do apoio na clase, titorías e revisións parciais. |
|
Avaliación |
Metodoloxías
|
Competencias / Resultados |
Descrición
|
Cualificación
|
Proba mixta |
A1 A2 A3 A6 A8 A9 B2 |
Constará dunha proba na que deben ser demostrados os coñecementos e competencias adquiridos.
Para aprobar a materia globalmente hai que obter unha NOTA MÍNIMA de 1 (sobre 2) nesta proba. Non sendo así, a nota máxima global da materia non será en ningún caso superior a 4,5 e a materia considerarase suspensa. |
20 |
Prácticas a través de TIC |
A1 A2 B1 B2 B8 C6 C7 |
Os/as estudantes deberán entregar boletíns cos resultados das prácticas realizadas ou solución aos problemas propostos. |
80 |
|
Observacións avaliación |
PRIMEIRA OPORTUNIDADE
Terá calificación de NON PRESENTADO calquera estudante que non realice a proba mixta. SEGUNDA OPORTUNIDADESó poderán presentarse á segunda oportunidade aqueles/as estudantes que non superen a materia na primeira oportunidade. Na segunda oportunidade poderán recuperarse todas as prácticas individuais e a proba mixta. Só se poderán recuperar aquelas partes non entregadas na primeira oportunidade ou nas que non se tivese acadado un 50% da cualificación máxima. En caso de non recuperar algunha parte, conservarase a nota obtida nesa parte na primeira oportunidade. Nas partes recuperadas, perderase a nota da primeira oportunidade e a cualificación será a obtida na segunda oportunidade. Na segunda oportunidade terá calificación de NON PRESENTADO calquera estudante que non opte a recuperar ningunha das partes. OPORTUNIDADE ADIANTADA: A avaliación na oportunidade
adiantada consistirá dunha proba escrita (100% da nota final), que
recollerá os coñecementos e competencias adquiridos durante as sesións
maxistrais e as prácticas.
Todos os aspectos relacionados con “dispensa académica”, “dedicación ao estudo”, “permanencia” e “fraude académica” rexeranse de acordo coa normativa académica vixente da UDC.
|
Fontes de información |
Bibliografía básica
|
N. C. Jones, P. A. Pevzner (2004). An introduction to bioinformatics algorithms. MIT Press
Ohlenbusch, E (2013). Bioinformatics Algorithms: Sequence Analysis, Genome Rearrangements, and Phylogenetic Reconstruction.
V. Mäkinen, D. Belazzougui, F. Cunial, A.I.Tomescu (2015). Genome-scale algorithm design. Cambridge University Press
A. Tramontano (2006). Protein structure prediction: Concepts and Applications. Wiley-VCH |
|
Bibliografía complementaria
|
T.K. Attwood, D.J. Parry-Smith (2002). Introducción a la bioinformática. Pearson educacion |
|
Recomendacións |
Materias que se recomenda ter cursado previamente |
Estruturas de datos e algoritmia para secuencias biolóxicas/614522013 |
|
Materias que se recomenda cursar simultaneamente |
|
Materias que continúan o temario |
|
Observacións |
Perspectiva de xénero: Segundo se recolle nas
distintas normativas de aplicación para a docencia universitaria deberase
incorporar a perspectiva de xénero nesta materia (uso de linguaxe non sexista,
etc.) traballarase para identificar e modificar prexuízos e actitudes sexistas
e influir na contorna para modificalos e fomentar valores de respecto e
igualdade. Tratarase de detectar situacións de discriminación por razón de
xénero e de propor accións e medidas para corrixilas. |
|