Datos Identificativos 2019/20
Asignatura (*) Fundamentos de bioinformática Código 614522008
Titulación
Mestrado Universitario en Bioinformática para Ciencias da Saúde
Descriptores Ciclo Periodo Curso Tipo Créditos
Máster Oficial 1º cuatrimestre
Primero Obligatoria 6
Idioma
Inglés
Modalidad docente Presencial
Prerrequisitos
Departamento Ciencias Biomédicas, Medicina e Fisioterapia
Ciencias da Computación e Tecnoloxías da Información
Computación
Coordinador/a
Munteanu , Cristian Robert
Correo electrónico
c.munteanu@udc.es
Profesorado
Fernández Lozano, Carlos
Munteanu , Cristian Robert
Correo electrónico
carlos.fernandez@udc.es
c.munteanu@udc.es
Web http://moodle.udc.es
Descripción general Esta materia impártese en inglés. Expóñense os conceptos sobre os principios básicos da anotación do xenoma, o análise de secuencias, as ferramentas de procesamento de información molecular, as ferramentas para deseño de fármacos e a avaliación da toxicidade, as bases de datos biolóxicas, omics e epixenética, os proxectos Xenoma humano, Varioma e Exposoma, e as aplicacións de bioinformática en la clínica.

Competencias del título
Código Competencias del título
A1 CE1 - Capacidad para conocer el ámbito de aplicación de la bioinformática y sus aspectos más importantes
A6 CE6 - Capacidad para identificar las herramientas software y fuentes de datos de bioinformática más relevantes, y adquirir destreza en su uso
A7 CE7 - Capacidad para identificar la aplicabilidad del uso de la bioinformática al ámbito clínico
B1 CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
B2 CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
B3 CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
B5 CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida auto dirigido o autónomo.
B6 CG1 - Buscar y seleccionar la información útil necesaria para resolver problemas complejos, manejando con soltura las fuentes bibliográficas del campo
B7 CG2 - Mantener y extender planteamientos teóricos fundados para permitir la introducción y explotación de tecnologías nuevas y avanzadas
B8 CG3 - Ser capaz de trabajar en un equipo, en especial de carácter interdisciplinar
C1 CT1 - Expresarse correctamente, tanto de forma oral como escrita, en las lenguas oficiales de la comunidad autónoma
C2 CT2 - Dominar la expresión y la comprensión de forma oral y escrita de un idioma extranjero
C3 CT3 - Utilizar las herramientas básicas de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) necesarias para el ejercicio de su profesión y para el aprendizaje a lo largo de su vida
C6 CT6 - Valorar críticamente el conocimiento, la tecnología y la información disponible para resolver los problemas con los que deben enfrentarse
C8 CT8 - Valorar la importancia que tiene la investigación, la innovación y el desarrollo tecnológico en el avance socioeconómico y cultural de la sociedad

Resultados de aprendizaje
Resultados de aprendizaje Competencias del título
Identificar las características del ámbito de aplicación de las ciencias de la computación a las ciencias de la salud AP1
AP6
BP1
BP2
BP3
Ser capaz de desarrollar un proyecto de investigación en el ámbito de la informática biomédica de acuerdo a las exigencias éticas y de seguridad de los datos de salud AP7
BP5
BP6
BP7
BP8
CP1
CP2
CP3
CP6
CP8
Saber identificar campos de aplicación de las tecnologías de la información y las comunicaciones para mejorar la prestación de servicios sanitarios al ciudadano AP7
CP1
CP2
CP3
CP6
CP8

Contenidos
Tema Subtema
Fundamentos de bioinformática Principios básicos de anotación de genomas
Análisis de secuencias
Herramientas de procesamiento de información molecular
Herramientas para diseño de fármacos y la evaluación de la toxicidad
Bases de datos biológicas
Omics y epigenética: Genómica, proteómica, transcriptómica
Proyectos: Genoma humano, Varioma, Exposoma
Aplicaciones de bioinformática en la clínica

Planificación
Metodologías / pruebas Competéncias Horas presenciales Horas no presenciales / trabajo autónomo Horas totales
Prácticas a través de TIC A1 A6 A7 B1 B2 B3 B5 B6 B7 B8 C1 C2 C3 C6 C8 30 30 60
Presentación oral A1 C1 C2 C3 C6 C8 5 5 10
Trabajos tutelados A1 C1 C2 C3 C6 C8 10 10 20
Prueba objetiva A1 A6 A7 B1 B2 B3 B5 B6 B7 B8 C1 C2 C3 C6 C8 1 14 15
Sesión magistral A1 A6 A7 B1 B2 B3 B5 B6 B7 B8 C1 C2 C3 C6 C8 20 20 40
 
Atención personalizada 5 0 5
 
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías
Metodologías Descripción
Prácticas a través de TIC Practicas en laboratorios de practicas
Presentación oral Exposición en publico del trabajo tutelado
Trabajos tutelados Trabajo practico sobre el contenido teórico de la asignatura
Prueba objetiva Examen sobre los contenidos teóricos y los trabajos tutelados realizados durante la asignatura. Esta prueba podría ser compensada por los trabajos tutelados.
Sesión magistral Clases teoricas en las aulas

Atención personalizada
Metodologías
Trabajos tutelados
Prueba objetiva
Presentación oral
Sesión magistral
Prácticas a través de TIC
Descripción
Para resolver os aspectos mais complexos da materia, realizaranse titorías individuais ou grupais cos alumnos.

Evaluación
Metodologías Competéncias Descripción Calificación
Trabajos tutelados A1 C1 C2 C3 C6 C8 El trabajo propuesto en la asignatura será parte de la evaluación. 30
Prueba objetiva A1 A6 A7 B1 B2 B3 B5 B6 B7 B8 C1 C2 C3 C6 C8 En caso de considerarlo necesario, se podrá realizar un examen sobre los contenidos teóricos y prácticos de la materia, incluyendo los temas de las clases magistrales y los trabajos tutelados que se exponen públicamente. El profesor podrá distribuir los puntos de esta prueba entre las otras metodologías en caso de considerarlo oportuno. 30
Presentación oral A1 C1 C2 C3 C6 C8 La exposición en público del trabajo tutelado formará parte de la valoración final de la materia. 30
Prácticas a través de TIC A1 A6 A7 B1 B2 B3 B5 B6 B7 B8 C1 C2 C3 C6 C8 Se valorará la calidad y entrega en plazo en las practicas. 10
 
Observaciones evaluación

Para superar a materia será preciso
obter un porcentaxe mínimo en cada unha das metodoloxías


Fuentes de información
Básica Ohlebusch, Enno (2013). Bioinformatics algorithms : sequence analysis, genome rearrangements, and phylogenetic reconstruction. Ulm : Oldenbusch Verlag
Dan E. Krane, Michael L. Raymer (2003). Fundamental concepts of bioinformatics. San Francisco, California : Benjamin Cummings
Edward Keedwell and Ajit Narayanan (2005). Intelligent bioinformatics the application of artificial intelligence techniques to bioinformatics problems. Chichester : John Wiley & Sons
Stekel, Dov. (2003). Microarray bioinformatics. Cambridge: Cambridge University Press, 2003

Graph-based Processing of Macromolecular Information, Current Bioinformatics 10(5): 606-631 (2016), DOI: 10.2174/1574893610666151008012438 | Cristian R. Munteanu, Vanessa Aguiar-Pulido, Ana Freire, Marcos Martínez-Romero, Ana B. Porto-Pazos, Javier Pereira, Julian Dorado | online


RRegrs: An R package for Computer-aided Model Selection with Multiple Regression Models, Journal of Cheminformatics  7(1), 1-16, doi:10.1186/s13321-015-0094-2 (2015) | Georgia Tsiliki, Cristian R. Munteanu, Jose A Seoane, Carlos Fernandez-Lozano, Haralambos Sarimveis, Egon L. Willighagen | GitHub| 10.5281/zenodo.21946 | online 

Bio-AIMS Collection of Chemoinformatics Web Tools based on Molecular Graph Information and Artificial Intelligence Models, Combinatorial Chemistry & High Throughput Screening 18(8):735-50 (2015) | Cristian R. Munteanu, Humberto González-Díaz, Rafael García, Mabel Loza, Alejandro Pazos | online 

S2SNet: A Tool for Transforming Characters and Numeric Sequences into Star Network Topological Indices in Chemoinformatics, Bioinformatics, Biomedical, and Social-Legal sciences, Current Bioinformatics 8(4), 429-437 (2013) | Cristian R. Munteanu, Alexandre L Magalhães, Aliuska Duardo Sánchez, Alejandro Pazos, Humberto González-Díaz | online

Tutorial Biopython: http://biopython.org/DIST/docs/tutorial/Tutorial.html
Complementária


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Otros comentarios

Materia impartida en inglés



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