Universitat Internacional de Catalunya
Bioinformàtica Bàsica: de L’estructura Molecular a les Dades Òmiques en Biomedicina
Altres llengües d'impartició: català, castellà
Professorat
Les preguntes es resoldran presencialment o per videoconferència amb el tutor acadèmic corresponent de cada bloc.
Si cal, demana cita amb el coordinador d'experiències laborals: srnajle@uic.es
Presentació
Aquest curs proporciona una comprensió fonamental de com les eines de bioinformàtica ens permeten extreure coneixement de dades moleculars i òmices. Està estructurat en dos blocs complementaris:
El primer bloc se centra en la Bioinformàtica Estructural, un camp fonamental que pretén entendre la funció biològica a través de l'estructura molecular. La seva rellevància ha estat recentment reconeguda amb el Premi Nobel de Química 2024, atorgat per avenços crucials en la predicció de l'estructura de les proteïnes mitjançant l'ús de la IA (programari AlphaFold). Els estudiants aprendran com l'estructura molecular subjau a la funció biològica, com recuperar i interpretar la informació estructural, i com predir o avaluar l'efecte de les variants genètiques.
El segon bloc introdueix els principis de la Bioinformàtica Òmica, on la bioinformàtica permet el tractament de dades moleculars a gran escala procedents d'experiments d'alt rendiment. Això inclou l'expressió gènica, la biologia de cèl·lules úniques i l'epigenòmica, totes elles clau per a la recerca biomèdica moderna.
El curs combina la comprensió conceptual amb l'exploració pràctica de recursos bioinformàtics, promovent el pensament crític sobre la qualitat, la interpretació i la rellevància biomèdica de les dades moleculars.
Aquest curs s'alinea amb diversos Objectius de Desenvolupament Sostenible (ODS) de les Nacions Unides fomentant un enfocament basat en dades i èticament responsable en la ciència biomèdica. Mitjançant l'exploració d'estructures moleculars, dades òmics i eines computacionals, dona suport a l'ODS 3 (Bona Salut i Benestar) avançant en la comprensió dels mecanismes moleculars que subjauen a les malalties humanes i permetent enfocaments de medicina de precisió. Oferint una formació rigorosa i pràctica en bioinformàtica i interpretació de dades, contribueix a l'ODS 4 (Educació de Qualitat), empoderant els estudiants amb habilitats avançades essencials per a la recerca biomèdica moderna. El seu èmfasi en mètodes computacionals innovadors —com la predicció d'estructures amb AlphaFold, la interpretació genòmica i la integració de dades multi-òmiques— promou directament l'ODS 9 (Indústria, Innovació i Infraestructura), enfortint les bases tecnològiques de la recerca biomèdica i la biotecnologia. Finalment, mitjançant l'ús de bases de dades d'accés obert, projectes col·laboratius i pràctiques de recerca impulsades per la comunitat, el curs impulsa l'ODS 17 (Aliances per als Objectius), fomentant la cooperació internacional i la ciència oberta per a l'impacte global en la salut.
Requisits previs
Es recomana que els estudiants hagin completat prèviament els cursos d'Introducció a la Bioinformàtica i Interaccions Biomoleculars.
Objectius
- Introdueix els principis de la bioinformàtica estructural per ajudar els estudiants a entendre com l'organització molecular sustenta la funció biològica i els mecanismes de les malalties.
- Desenvolupar habilitats pràctiques en l'ús de bases de dades i eines de visualització per explorar, interpretar i avaluar críticament dades estructurals i òmices.
- Familiaritzeu els estudiants amb els enfocaments moderns de predicció d'estructures (per exemple, modelització d'homologia, AlphaFold) i la seva aplicació en contextos biomèdics.
- Formar els estudiants per analitzar i interpretar críticament la informació i els conjunts de dades dels òmics, fomentant una comprensió integrada dels sistemes biològics complexos.
- Promoure el pensament translacional destacant com les eines de bioinformàtica i la integració multi-òmica contribueixen a la recerca biomèdica i a la presa de decisions clíniques.
Competències/Resultats d’aprenentatge de la titulació
- CN14 - Identificar els principis de les ciències biomèdiques relacionats amb la salut, així com els conceptes bàsics i eines que tenen un impacte en les ciències biomèdiques i permeten treballar en qualsevol dels seus àmbits (empresa biomèdica, laboratoris de bioinformàtica, laboratoris d’investigació, empresa d’anàlisis clíniques , etc.).
- CP05 - Aplicar els fonaments biològics en la recerca de solucions pràctiques a problemes en l’àmbit de la salut, seguint les normes ètiques i de rigor científic i respectant els drets fonamentals d’igualtat entre homes i dones, i la promoció dels drets humans i els valors propis d’una cultura de pau i de valors democràtics que inclouen el foment d’un llenguatge inclusiu, no discriminatori i lliure d’estereotips.
Resultats d’aprenentatge de l’assignatura
Al final del curs, els estudiants podran:
- Explicar la relació entre l'estructura molecular i la funció analitzant l'organització estructural, els dominis funcionals i les alteracions estructurals relacionades amb la malaltia.
- Accedeixer, visualitzar i interpretar dades estructurals utilitzant bases de dades clau (per exemple, PDB, UniProt) i programari de gràfics moleculars (per exemple, PyMol), aplicant aquestes habilitats a casos biomèdics reals.
- Avaluar i aplicar mètodes de predicció estructural (per exemple, modelització d'homologia, AlphaFold) comprenent els seus principis, punts forts, limitacions i rellevància en la recerca biomèdica.
- Avaluar l'impacte estructural i funcional de les variants genètiques mitjançant cartografia, eines de predicció i interpretació basada en casos en contextos clínics i de recerca.
- Interpretar i analitzar conjunts de dades d'òmics (genòmics, transcriptòmics, unicel·lulars i epigenòmics) aplicant enfocaments bioinformàtics per identificar patrons biològics significatius.
- Integrar dades multi-òmiques (variants, expressió, informació epigenètica) per obtenir coneixements biomèdics i debatre el paper de la bioinformàtica en l'avanç de la presa de decisions clíniques.
Continguts
Bloc I: Bioinformàtica estructural – Comprendre la funció a nivell molecular (15 hores)
1. De la seqüència a l'estructura: la base molecular de la funció de les proteïnes
- De la seqüència a l'estructura: nivells d'organització (1D a quaternari).
- Relacions seqüència-estructura-funció
- Alteració estructural en malalties: estabilitat, interaccions, treball extra de proteïnes.
- Base estructural del reconeixement molecular, la catàlisi i la regulació.
- Per què l'estructura de la proteïna és important en la salut i la malaltia.
2. Exploració de dades estructurals: bases de dades i visualització
- Mètodes experimentals per determinar estructures de proteïnes.
- Recursos clau: UniProt, PDB, EMDB, Pfam.
- Llegir i interpretar estructures: representacions, qualitat, advertències.
- Exploració visual amb PyMol (sessió guiada).
- Pràctic: visualitzar una variant patogènica en 3D.
3. Estructura, estabilitat i funció
- Interaccions moleculars que estabilitzen les estructures de proteïnes.
- Residus enterrats i exposats, llocs d'unió i interfícies.
- Base estructural del reconeixement i l'activitat molecular.
- Efectes de la disrupció estructural en la funció de les proteïnes
4. Omplir els buits: Predir l'estructura quan els experiments no funcionen
- Per què la predicció d'estructura és un repte complex.
- Conservació de seqüències vs. estructura: què realment importa.
- Introducció a l'alineació múltiple de seqüències (MSA).
- Modelatge d'homologia i homologia remota: principis i eines principals.
- Alineació de seqüències, homologia i conservació estructural.
- Modelatge d'homologia i AlphaFold.
- Confiança, qualitat i limitacions del model.
- Interpretació pràctica d'estructures predites.
5. Interpretació de variants genètiques a través de l'estructura
- Tipus de variants i les seves conseqüències estructurals.
- Mapejar variants sobre estructures experimentals i previstes.
- Predicció computacional de l'impacte funcional.
- Estudis de cas biomèdics en interpretació de variants.
- Casos pràctics: avaluació de la patogenicitat variant en escenaris biomèdics reals.
Bloc II: Bioinformàtica Òmica – Navegant per la complexitat biològica a través de les dades (15 hores)
1. Què ens diuen els òmics: dels gens als sistemes
- El concepte d'òmics en biomedicina.
- Per què les dades a gran escala són importants en el diagnòstic i la recerca.
- Capes bàsiques de l'òmic: genoma, transcriptoma, epigenoma.
2. NGS en la pràctica: interpretació de dades de genoma i transcriptom
- Principis de la Seqüenciació de Nova Generació (NGS). D'on provenen les meves dades?
- Un genoma o molts? Quants? La importància de conjunts de dades complets en genòmica mèdica.
- RNA-Seq: quantificació de l'expressió gènica.
- Control de qualitat i errors comuns.
- Pràctic: navegació per navegador genòmic i interpretació de resultats simplificats d'ARN-Seq.
3. Òmics de cèl·lula única: heterogeneïtat cel·lular revelada
- Què és l'RNA-seq de cèl·lula única i per què importa?
- Tècniques principals i característiques de les dades.
- Reptes analítics: variabilitat, dimensionalitat.
- Aplicacions en immunologia, càncer i desenvolupament.
4. Dades epigenòmiques: Veure més enllà de la seqüència
- Paper de l'epigenètica en la regulació gènica.
- Mètodes clau: ChIP-seq, ATAC-seq (visió conceptual)
- Interpretació pràctica: identificar patrons epigenètics significatius.
5. La visió general: integrant dades per a la visió biomèdica
- Per què integrar òmics?
- Combinant dades variants, d'expressió i epigenètiques.
- Des de les dades fins al fenotip: raonament basat en casos.
- Discussió final: el paper de la bioinformàtica en la presa de decisions clíniques.
Metodologia i activitats formatives
Modalitat totalment presencial a l'aula
Modalitat totalment presencial a l'aula
Classes magistrals – 8 hores: l'instructor transmet els coneixements en un entorn d'aula a tot el grup d'estudiants.
Mètode de Casos (CM) – 20 hores: els estudiants, treballant individualment o en grups, realitzen una navegació guiada de bases de dades i interpretació de dades, o resolen casos clínics proporcionats per l'instructor aquell dia. En aquest últim cas, durant la classe, els estudiants presenten les seves conclusions amb la participació activa del professor, que pot introduir nous conceptes sempre que sigui necessari.
És obligatori que cada estudiant porti el seu propi ordinador personal a les classes de CM.
Sistemes i criteris d'avaluació
Modalitat totalment presencial a l'aula
Modalitat totalment presencial a l'aula
Estudiants de la primera convocatòria:
Examen de mid-term de resposta múltiple: 35%
Examen final de resposta múltiple: 35%
Mètode del cas: 20%
Presentació d'un article científic: 10%
Estudiants de la segona o següents convocatòries: La nota obtinguda en el mètode de cas i la presentació d'un article científic es conservarà, i l'examen final representarà el 70% de la nota final.
Els estudiants que repeteixin el curs i vulguin repetir l'examen parcial al tercer o cinquè curs poden fer-ho, sempre que notifiquin el coordinador del curs amb antelació.
Punts generals a tenir en compte respecte al sistema d'avaluació:
1) Per ser elegible per a la mitjana de notes, cal obtenir una puntuació mínima de 5 tant en els exàmens parcials com en els finals. La nota mínima global requerida per aprovar el curs és de 5.
2) Els exàmens seran de resposta múltiple amb quatre possibles respostes. S'atorgarà un punt per cada resposta correcta, i es descomptaran 0,33 punts per cada resposta incorrecta.
3) A causa de la naturalesa d'avaluació contínua d'aquest curs, no serà possible ser avaluat si l'estudiant no ha assistit almenys al 75% de les hores totals de classe.
4) L'assistència a les classes no és obligatòria, però els assistents han de seguir les normes indicades pels professors. Si arribeu tard, entreu en silenci sense molestar la classe. Si l'assistència és inferior al 65%, la participació a classe es valorarà molt baixa.
5) L'ús indegut de dispositius electrònics (incloent-hi la gravació o compartició d'imatges, àudio o vídeo d'estudiants o instructors durant les sessions, així com l'ús d'aquests dispositius amb finalitats recreatives i no educatives) pot comportar l'expulsió de la classe.
Bibliografia i recursos
Bloc I:
Kessel, A., & Ben-Tal, N. (2018). Introducción a las proteínas: estructura, función y movimiento. Chapman y Hall/CRC.
Xiong, J. (2006). Bioinformática esencial. Cambridge University Press
Creighton, Thomas E. La química biofísica de los ácidos nucleicos y proteínas. Editorial Helvética, 2010
Bourne, P. E., & Weissig, H. (Eds.). (2010). Bioinformática estructural (2ª ed.). Wiley-Liss.
Bloc II:
Dandekar T. & Kunz M. (2023). Bioinformática. Un libro de texto introductorio.
Korpelainen E., Tuimala J., Somervuo P., Huss M. & Wong G. (eds.) (2013). Análisis de datos de RNA-seq. Un enfoque práctico.
Aizat, W. M., Baharun, S. N. & Goh, H-H. (Eds.). (2018). Aplicaciones ómicas para biología de sistemas.
Forero, D. A. (ed.). (2022). Bioinformática y investigación en genómica humana.