Identifying Data 2018/19
Subject (*) Bioinformatics Code 610475104
Study programme
Mestrado Universitario en Biotecnoloxía Avanzada
Descriptors Cycle Period Year Type Credits
Official Master's Degree 1st four-month period
 First Obligatory 3
Language
Spanish
Galician
English
Teaching method Face-to-face
Prerequisites
Department Bioloxía
Computación
Coordinador
Dorado de la Calle, Julian
 E-mail
julian.dorado@udc.es
Lecturers
Becerra Fernandez, Manuel
Rodriguez Torres, Ana Maria
 E-mail
manuel.becerra@udc.es
ana.rodriguez.torres@udc.es
Web http://masterbiotecnologiaavanzada.com/
General description EN LA DOCENCIA DE LA MATERIA PARTICIPA TAMBIÉN EL SIGUIENTE PROFESOR DE LA UVIGO:
Carlos Alberto Canchaya Sánchez (e-mail: canchaya@uvigo.es) y Miguel Arenas (e-mail: marenas@uvigo.es)
La realización de experimentos en biología genera cada vez un mayor número de datos. La gestión y análisis de estos datos sería ya imposible sin la utilización de herramientas informáticas dentro de la disciplina de la bioinformática.
En la bioinformática se mezclan conocimientos y técnicas de la informática y las matemáticas aplicadas a las ciencias de la vida, en especial la biología.
Dentro de la bioinformática se estudia la codificación de datos y su almacenamiento en bases de datos. La disponibilidad y el acceso a bases de datos y la aplicación de distintos algoritmos de procesado de datos.
En esta asignatura se verá la aplicación de la bioinformática a distintos ámbitos de la biología molecular desde el análisis de secuencias al estudio de la estructura de proteínas y ácidos nucleicos.

Study programme competencies
Code Study programme competences
A3 Coñecer as aplicacións biotecnolóxicas dos microorganismos, plantas e animais e saber manipulalos de cara á súa aplicación biotecnolóxica.
A7 Saber buscar, obter e interpretar a información das bases de datos biolóxicos: xenómicas, proteómicas, transcriptómicas e metabolómicas e utilizar as ferramentas básicas da bioinformática.
B1 Capacidade de análise e síntese (localización de problemas e identificación das causas e a súa tipoloxía).
B2 Capacidade de organización e planificación de todos os recursos (humanos, materiais, información e infraestruturas).
B3 Capacidade de xestión da información (con apoio de tecnoloxías da información e as comunicacións).
B4 Capacidade de planificación e elaboración de estudos técnicos en biotecnoloxía microbiana, vexetal e animal.
B5 Capacidade de identificar problemas, buscar solucións e aplicalas nun contexto biotecnolóxico profesional ou de investigación.
B10 Capacidade de Traballo nun contexto de sostibilidade, caracterizado por: sensibilidade polo medio ambiente e polos diferentes organismos que o integran así como concienciación polo desenvolvemento sostible.
B11 Racionamento crítico e respecto profundo pola ética e a integridade intelectual.
B12 Adaptación a novas situacións legais, ou novidades tecnolóxicas así como a excepcionalidades asociadas a situacións de urxencia.
B13 Aprendizaxe autónoma.
B15 Sensibilización cara á calidade, o respecto medioambiental e o consumo responsable de recursos e a recuperación de residuos.

Learning aims
Learning outcomes Study programme competences
Identificar las aplicaciones biotecnológicas de los microorganismos, plantas y animales y saber manipularlos de cara a su utilidad en el sector biotecnológico AC3
 BC1
BC2
BC3
BC4
BC5
BC10
BC11
BC12
BC13
BC15
Utilizar las bases de datos biológicas para la obtención, análisis e interpretación de la información AC7
 BC1
BC2
BC3
BC4
BC5
BC11
BC12
BC13
BC15

Contents
Topic Sub-topic
Introducción a la Bioinformática. Unix Introducción a los Sistemas Operativos. Comandos básicos. Sistema de archivos. Gestión de archivos y directorios. Otros comandos.
Evolución molecular Homología molecular: sustitución, inserción y deleción. Alineamiento múltiple. Modelos de sustitución nucleotídica y aminoacídica. Selección de modelos. Métodos filogenéticos. Reconstrucción de máxima verosimilitud. Error y confianza filogenética.
Análisis genómico. Necesidad del tratamiento de datos biológicos. Bases de datos en Biología Molecular. Búsquedas en bases de datos: BLAST. Proyectos genoma. Genómica Estructural. Secuenciación. Predicción génica. Anotación Funcional. Genómica Comparativa.
Biología estructural I Visualización de macromoléculas biológicas. Predicción de características 1 D de proteínas: secuencias, dominios. Estructura tridimensional de proteínas. Predicción de estructura 3D de proteínas: modelado por homología y modelado mediante threading o diseño por homología remota. Métodos ab initio. Docking molecular: Predicción de interacciones proteína-sustrato y proteína-proteína. Evaluación de los métodos de predicción.
Biología estructural II Estructura de RNA. Predicción de estructuras de RNA. Bases de datos y servidores de programas de análisis de: secuencias, motivos estructurales y estructuras funcionales.

Planning
Methodologies / tests Competencies Ordinary class hours Student’s personal work hours Total hours
Guest lecture / keynote speech A3 11 5.5 16.5
ICT practicals A7 B3 B5 B12 11 16.5 27.5
Online forum B10 B11 B15 0 1 1
Summary A3 A7 B2 B3 B4 B5 B10 B11 B12 B13 B15 0 14 14
Objective test A3 A7 B1 B5 B13 2 12 14
 
Personalized attention 2 0 2
 
(*)The information in the planning table is for guidance only and does not take into account the heterogeneity of the students.

Methodologies
Methodologies Description
Guest lecture / keynote speech clases de presentación de contenidos, de ejercicios y de discusión
ICT practicals ejercicios en el ordenador
Online forum Discusión online
Summary Informe/memoria razonada sobre los ejercicios prácticos realizados en el ordenador durante la clase (a entregar en las 24 horas siguientes a la clase). La extensión será de un máximo de 10 páginas sobre las actividades prácticas realizadas en cada una de las sesiones (se incluirán capturas de pantalla y texto explicativo).
Objective test Examen sobre contenidos teóricos o prácticos

Personalized attention
Methodologies
Guest lecture / keynote speech
ICT practicals
Online forum
Objective test
Summary
Description
Se responderá a las cuestiones particulares de cada alumno
Para el alumnado con reconocimiento de dedicación a tiempo parcial y dispensa académica de exención de asistencia, el profesor adoptará las medidas que considere oportunas para no perjudicar su calificación.

Assessment
Methodologies Competencies Description Qualification
Objective test A3 A7 B1 B5 B13 Se realizará una prueba tipo test para evaluar los conocimientos adquiridos durante la realización de las clases magistrales y las prácticas en ordenador 25
Summary A3 A7 B2 B3 B4 B5 B10 B11 B12 B13 B15 Se evaluará el resumen/informe razonado/memoria sobre los ejercicios prácticos en el ordenador realizados en clase. El resumen/informe/memoria se deberá entregar en las 24 horas siguientes a la clase. Cada informe supondrá el 15% de la calificación. Habrá que realizar un informe por cada una de las sesiones, en total 5 informes lo que supone el 75% de la nota. 75
 
Assessment comments

El examen final de la primera oportunidad se realizará el 21 de noviembre de 2018 de 15:00 a 16:00 en el aula de docencia. El examen de la segunda oportunidad tendrá lugar el 25 de Junio de 2019 de 17:00 a 18:00 en el aula de docencia.
Para presentarse al examen de la segunda oportunidad será necesario haber entregado los 5 informes previamente. Tendrán prioridad para obtener MH aquellos alumnos que se evalúen en la primera oportunidad.

Sources of information
Basic

Arthur M. Lesk (2008). Introduction to Bioinformatics, 3ª edición. Oxford University Press.
David W. Mount (2004). Bioinformatics. Sequence and genome analysis, 2ª edición. CSHL Press.

Complementary


Recommendations
Subjects that it is recommended to have taken before
Genetic Engineering and Transgenetics /610475101
Genomics and Proteomics/610475103
Application Techniques in Biotechnology /610475107

Subjects that are recommended to be taken simultaneously

Subjects that continue the syllabus

Other comments

Dado que parte de la bibliografía recomendada para esta materia se encuentra en inglés, es aconsejable tener conocimientos de esta lengua, por lo menos, a nivel de comprensión de textos escritos.



(*)The teaching guide is the document in which the URV publishes the information about all its courses. It is a public document and cannot be modified. Only in exceptional cases can it be revised by the competent agent or duly revised so that it is in line with current legislation.