Universitat Internacional de Catalunya
Análisis de Datos en Ciencias Biomédicas
Otras lenguas de impartición: catalán, castellano
Profesorado
Presentación
En estos últimos años, la biomedicina ha sido testigo de un enorme aumento en la producción de datos de pacientes, tanto clínicos como moleculares. De hecho, no es raro obtener datos de secuenciación masiva de un paciente y combinarlos con los resultados de pruebas clínicas y con los de experimentos de expresión génica. Todo ello con la finalidad de lograr una mejor gestión de sus problemas de salud. Sin embargo, este proceso se ve dificultado por los volúmenes de datos manejados. Para facilitar el procesado y la comprensión de dichos datos, disponemos de un arsenal cada vez mayor de herramientas de representación gráfica, de reducción de dimensionalidad, etc., que permiten realizar sofisticados análisis de datos en entornos biomédicos. En esta asignatura, el estudiante se familiarizará con este arsenal de herramientas y adquirirá un conocimiento sólido de sus aplicaciones.
Requisitos previos
Se recomienda haber cursado y superado:
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Introducción a la bioinformática
Objetivos
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Conocer las herramientas disponibles para el procesamiento y comprensión de datos masivos obtenidos de pacientes.
Competencias/Resultados de aprendizaje de la titulación
BÁSICAS
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CB1 |
Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio |
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CB3 |
Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética |
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CB4 |
Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado |
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CB5 |
Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía |
GENERALES
CG7 Integrar los conceptos básicos relacionados con el campo de la biomedicina tanto a nivel teórico como experimental.
CG10 Diseñar, redactar y ejecutar proyectos relacionados con el área de las Ciencias Biomédicas
CG11 Reconocer conceptos básicos de diferentes ámbitos vinculados a las ciencias biomédicas.
ESPECÍFICAS:
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CE7 |
Aplicar las herramientas estadísticas a estudios en Ciencias de la Salud. |
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CE19 |
Reconocer los principios de las ciencias biomédicas relacionadas con la salud y aprender a trabajar en cualquier ámbito de las Ciencias Biomédicas (empresa biomédica, laboratorios de bioinformática, laboratorios de investigación, empresa de análisis clínicos, etc
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TRANSVERSALES
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CT1 |
Desarrollar la capacidad de organización y planificación adecuadas al momento. |
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CT2 |
Desarrollar la capacidad para la resolución de problemas. |
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CT3 |
Desarrollar la capacidad de análisis y síntesis. |
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CT4 |
Interpretar resultados experimentales e identificar elementos consistentes e inconsistentes. |
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CT5 |
Usar internet como medio de comunicación y como fuente de información. |
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CT6 |
Saber comunicar, hacer presentaciones y redactar trabajos científicos. |
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CT7 |
Ser capaz de trabajar en equipo. |
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CT8 |
Razonar y evaluar las situaciones y resultados desde un punto de vista crítico y constructivo. |
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CT9 |
Tener la capacidad de desarrollar habilidades en las relaciones interpersonales. |
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CT10 |
Ser capaz de llevar a cabo un aprendizaje autónomo. |
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CT11 |
Aplicar los conocimientos teóricos a la práctica. |
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CT12 |
Aplicar el método científico. |
Resultados de aprendizaje de la asignatura
Como resultado de aprendizaje específico de esta mención se contempla el siguiente:
- El alumno aprenderá a analizar de grandes cantidades de datos de experimentos de biología molecular, clínica, etc., con la finalidad de generar conocimiento sobre los problemas biomédicos asociados.
Contenidos
1.- Preliminaries. Defining your analysis goals. Data collection and cleaning
1.1.- A primer on data visualization and interpretation: barplots, scatterplots, boxplots, etc.
2.- Representing multidimensional data in two dimensions:
2.1.- Principal Components Analysis (PCA).
2.2.- Recent techniques for dimensionality reduction: T-SNE and UMAP.
2.3.- Alternatives for binarized data: logistic PCA.
2.4.- Other dimensionlity reduction methods: Diffusion maps, autoencoders.
3.- Data clustering
3.1.- Motivation. Identification of common behavior among patients, samples, etc.
3.2.- Unsupervised learning: an introduction
3.3.- Main techniques. DBSCAN. K-means.
Metodología y actividades formativas
Modalidad totalmente presencial en el aula
Clases magistrales: exposición durante 2 horas en bloques de 50 minutos, de un tema teórico por parte del profesor.
Casos clínicos o métodos del caso (MC): Planteamiento de una situación real o imaginaria. Los alumnos trabajan las preguntas formuladas en grupos reducidos o en interacción activa con el profesor y se discuten las respuestas. El profesor interviene activamente y si hace falta aporta nuevos conocimientos.
Educación virtual (EV): Material online que el alumno puede consultar desde cualquier ordenador, a cualquier hora y que contribuirá al autoaprendizaje de conceptos relacionados con la asignatura.
Sistemas y criterios de evaluación
Modalidad totalmente presencial en el aula
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Alumnos en primera convocatoria:
Métodos del caso: 25 %
Examen parcial: 35%
Examen final: 40%
Alumnos en segunda o posterior convocatoria: la nota de los métodos del caso se guardará y el examen final representará un 75% de la nota final. Los alumnos repetidores que deseen repetir el parcial en 3 o 5 convocatoria, podrán realizarlo comunicándolo previamente al profesor titular.
Puntos generales a tener en cuenta sobre el sistema de evaluación:
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Para poder hacer media, en el examen final se deberá obtener un 5 de nota mínima.
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Además de lo mencionado anteriormente, para aprobar la asignatura, la media de todas las calificaciones ha de ser 5 o superior.
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El carácter continuado de esta evaluación hace que no sea posible evaluar la asignatura si no se ha participado en un 75% de las horas.
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El uso indebido de aparatos electrónicos (como el registro y difusión tanto del alumnado como del profesorado durante las diferentes sesiones, así como el uso de estos aparatos con fines lúdicos y no educativos) puede comportar la expulsión de clase.