Universitat Internacional de Catalunya
Bioinformática Básica: de la Estructura Molecular a los Datos Ómicos en Biomedicina
Otras lenguas de impartición: catalán, castellano
Profesorado
Las preguntas se resolverán en persona o por videoconferencia con el tutor académico correspondiente de cada bloque.
Si es necesario, por favor pida cita con el coordinador de prácticas laborales: srnajle@uic.es
Presentación
Este curso proporciona una comprensión fundamental de cómo las herramientas de bioinformática nos permiten extraer conocimiento de datos moleculares y ómicos. Está estructurado en dos bloques complementarios:
El primer bloque se centra en la Bioinformática Estructural, un campo fundamental que busca comprender la función biológica a través de la estructura molecular. Su relevancia ha sido reconocida recientemente con el Premio Nobel de Química 2024, otorgado por avances cruciales en la predicción de la estructura de proteínas mediante el uso de IA (software AlphaFold). Los estudiantes aprenderán cómo la estructura molecular subyace a la función biológica, cómo recuperar e interpretar información estructural, y cómo predecir o evaluar el efecto de las variantes genéticas.
El segundo bloque introduce los principios de la Bioinformática Omics, donde la bioinformática permite el manejo de datos moleculares a gran escala procedentes de experimentos de alto rendimiento. Esto incluye la expresión génica, la biología unicelular y la epigenómica, todas ellas clave para la investigación biomédica moderna.
El curso combina la comprensión conceptual con la exploración práctica de recursos bioinformáticos, promoviendo el pensamiento crítico sobre la calidad, interpretación y relevancia biomédica de los datos moleculares.
Este curso se alinea con varios Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas, fomentando un enfoque basado en datos y éticamente responsable en la ciencia biomédica. A través de la exploración de estructuras moleculares, datos ómicos y herramientas computacionales, apoya el ODS 3 (Buena Salud y Bienestar) avanzando en la comprensión de los mecanismos moleculares subyacentes a las enfermedades humanas y facilitando enfoques de medicina de precisión. Al ofrecer una formación rigurosa y práctica en bioinformática e interpretación de datos, contribuye al ODS 4 (Educación de Calidad), capacitando a los estudiantes con habilidades avanzadas esenciales para la investigación biomédica moderna. Su énfasis en métodos computacionales innovadores —como la predicción de estructuras con AlphaFold, la interpretación genómica y la integración de datos multi-ómica— promueve directamente el ODS 9 (Industria, Innovación e Infraestructura), fortaleciendo las bases tecnológicas de la investigación biomédica y la biotecnología. Finalmente, mediante el uso de bases de datos de acceso abierto, proyectos colaborativos y prácticas de investigación impulsadas por la comunidad, el curso impulsa el ODS 17 (Alianzas para los Objetivos), fomentando la cooperación internacional y la ciencia abierta para el impacto global en la salud.
Requisitos previos
Se recomienda que los estudiantes hayan completado previamente los cursos de Introducción a la Bioinformática e Interacciones Biomoleculares.
Objetivos
- Introduce los principios de la bioinformática estructural para ayudar a los estudiantes a entender cómo la organización molecular sustenta la función biológica y los mecanismos de las enfermedades.
- Desarrollar habilidades prácticas en el uso de bases de datos y herramientas de visualización para explorar, interpretar y evaluar críticamente datos estructurales y ómicos.
- Familiariza a los estudiantes con los enfoques modernos de la predicción de estructuras (por ejemplo, modelado de homología, AlphaFold) y su aplicación en contextos biomédicos.
- Formar a los estudiantes para analizar e interpretar críticamente la información y los conjuntos de datos ómicos, fomentando una comprensión integrada de sistemas biológicos complejos.
- Promover el pensamiento traslacional destacando cómo las herramientas de bioinformática y la integración multiómica contribuyen a la investigación biomédica y a la toma de decisiones clínicas.
Competencias/Resultados de aprendizaje de la titulación
- CN14 - Identificar los principios de las ciencias biomédicas relacionados con la salud, así como los conceptos básicos y herramientas que tienen un impacto en las ciencias biomédicas y permiten trabajar en cualquiera de sus ámbitos (empresa biomédica, laboratorios de bioinformática, laboratorios de investigación, empresa de análisis clínicos, etc.).
- CP05 - Aplicar los fundamentos biológicos en la búsqueda de soluciones prácticas a problemas en el ámbito de la salud, siguiendo las normas éticas y de rigor científico y respetando los derechos fundamentales de igualdad entre hombres y mujeres, y la promoción de los derechos humanos y los valores propios de una cultura de paz y de valores democráticos que incluyen el fomento de un lenguaje inclusivo, no discriminatorio y libre de estereotipos.
Resultados de aprendizaje de la asignatura
Al final del curso, los estudiantes podrán:
- Explicar la relación entre la estructura molecular y la función analizando la organización estructural, los dominios funcionales y las alteraciones estructurales vinculadas a enfermedades.
- Acceder, visualiza e interpreta datos estructurales utilizando bases de datos clave (por ejemplo, PDB, UniProt) y software de gráficos moleculares (por ejemplo, PyMol), aplicando estas habilidades a casos biomédicos reales.
- Evaluar y aplicar métodos de predicción de estructuras (por ejemplo, modelización de homología, AlphaFold) comprendiendo sus principios, fortalezas, limitaciones y relevancia en la investigación biomédica.
- Evaluar el impacto estructural y funcional de las variantes genéticas mediante cartografía, herramientas de predicción e interpretación basada en casos en contextos clínicos y de investigación.
- Interpretar y analizar conjuntos de datos ómicos (genómicos, transcriptómicos, unicelulares y epigenómicos) aplicando enfoques bioinformáticos para identificar patrones biológicos significativos.
- Integrar datos multiómicos (variantes, expresión, información epigenética) para obtener conocimientos biomédicos y debatir el papel de la bioinformática en el avance de la toma de decisiones clínicas.
Contenidos
Bloque I: Bioinformática Estructural – Comprensión de la función a nivel molecular (15 horas)
1. De la secuencia a la estructura: la base molecular de la función de las proteínas
- De la secuencia a la estructura: niveles de organización (1D a cuaternario).
- Relaciones secuencia-estructura-función
- Alteración estructural en la enfermedad: estabilidad, interacciones, extraexplotación de proteínas.
- Base estructural del reconocimiento molecular, catálisis y regulación.
- Por qué la estructura de las proteínas es importante en la salud y la enfermedad.
2. Exploración de datos estructurales: bases de datos y visualización
- Métodos experimentales para determinar estructuras de proteínas.
- Recursos clave: UniProt, PDB, EMDB, Pfam.
- Lectura e interpretación de estructuras: representaciones, calidad, salvedades.
- Exploración visual con PyMol (sesión guiada).
- Práctico: visualizar una variante patogénica en 3D.
3. Estructura, estabilidad y función
- Interacciones moleculares que estabilizan las estructuras de las proteínas.
- Residuos enterrados y expuestos, sitios de unión e interfaces.
- Base estructural del reconocimiento y la actividad molecular.
- Efectos de la alteración estructural en la función de las proteínas
4. Rellenar los huecos: Predecir la estructura cuando los experimentos no funcionan
- Por qué la predicción de estructuras es un desafío complejo.
- Conservación de secuencias vs. estructura: lo que realmente importa.
- Introducción a la alineación de secuencias múltiples (MSA).
- Modelado de homología y homología remota: principios y herramientas principales.
- Alineación de secuencias, homología y conservación de estructuras.
- Modelado por homología y AlphaFold.
- Confianza, calidad y limitaciones del modelo.
- Interpretación práctica de estructuras predichas.
5. Interpretación de variantes genéticas a través de la estructura
- Tipos de variantes y sus consecuencias estructurales.
- Mapeando variantes sobre estructuras experimentales y predichas.
- Predicción computacional del impacto funcional.
- Estudios de caso biomédicos en interpretación de variantes.
- Casos prácticos: evaluación de la patogenicidad de variantes en escenarios biomédicos reales.
Bloque II: Bioinformática Ómica – Navegando la complejidad biológica a través de los datos (15 horas)
1. Lo que nos dicen los ómics: de los genes a los sistemas
- El concepto de ómics en biomedicina.
- Por qué los datos a gran escala son importantes en el diagnóstico y la investigación.
- Capas ómicas centrales: genoma, transcriptoma, epigenoma.
2. NGS en la práctica: interpretación de datos genómicos y transcriptómicos
- Principios de la secuenciación de nueva generación (NGS). ¿De dónde provienen mis datos?
- ¿Un genoma o muchos? ¿Cuántos? La importancia de conjuntos de datos completos en genómica médica.
- RNA-Seq: cuantificación de la expresión génica.
- Control de calidad y trampas comunes.
- Práctico: navegación por navegador genómico e interpretación de salidas simplificadas de RNA-Seq.
3. Ómics de célula única: Heterogeneidad celular revelada
- ¿Qué es el ARN-seq unicelular y por qué importa?
- Técnicas principales y características de los datos.
- Desafíos analíticos: variabilidad, dimensionalidad.
- Aplicaciones en inmunología, cáncer y desarrollo.
4. Datos epigenómicos: Ver más allá de la secuencia
- Papel de la epigenética en la regulación génica.
- Métodos clave: ChIP-seq, ATAC-seq (visión conceptual)
- Interpretación práctica: identificar patrones epigenéticos significativos.
5. La visión general: Integrando datos para la visión biomédica
- ¿Por qué integrar ómics?
- Combinando datos de variantes, expresión y epigenéticos.
- De los datos al fenotipo: razonamiento basado en casos.
- Discusión final: el papel de la bioinformática en la toma de decisiones clínicas.
Metodología y actividades formativas
Modalidad totalmente presencial en el aula
Modalidad totalmente presencial en el aula
Clases magistrales – 8 horas: el profesor transmite conocimientos en un entorno de aula a todo el grupo de estudiantes.
Método de Casos (CM) – 20 horas: los estudiantes, trabajando individualmente o en grupo, realizan navegación guiada en bases de datos e interpretación de datos, o resuelven casos clínicos proporcionados por el instructor ese día. En el caso de lo segundo, durante la clase, los estudiantes presentan sus conclusiones con la participación activa del profesor, quien puede introducir nuevos conceptos siempre que sea necesario.
Es obligatorio que cada estudiante lleve su propio ordenador personal a las clases de CM.
Sistemas y criterios de evaluación
Modalidad totalmente presencial en el aula
Modalidad totalmente presencial en el aula
Estudiantes en la primera convocatoria:
Examen de opción múltiple parcial: 35%
Examen final de opción múltiple: 35%
Método del caso: 20%
Presentación de un artículo científico: 10%
Estudiantes en la segunda o siguientes convocatorias: Se conservará la nota obtenida en el método de caso y la presentación de un artículo científico, y el examen final representará el 70% de la nota final.
Los estudiantes que repitan la asignatura y deseen repetir el examen parcial en la tercera o quinta sesión pueden hacerlo, siempre que avisen previamente al coordinador del curso.
Puntos generales a considerar respecto al sistema de evaluación:
1) Para ser elegible para el promedio de notas, se debe obtener una puntuación mínima de 5 tanto en el examen parcial como en el final. La nota mínima global requerida para aprobar el curso es 5.
2) Los exámenes serán de opción múltiple con cuatro posibles respuestas. Se otorgará un punto por cada respuesta correcta y se descontarán 0,33 puntos por cada respuesta incorrecta.
3) Debido a la naturaleza de evaluación continua de este curso, no será posible ser evaluado si el estudiante no ha asistido al menos al 75% de las horas totales de clase.
4) La asistencia a las conferencias no es obligatoria, pero los asistentes deben seguir las normas indicadas por los profesores. Si llegas tarde, entra en silencio sin molestar a la clase. Si la asistencia es inferior al 65%, la participación en clase se calificará con una calificación muy baja.
5) El uso indebido de dispositivos electrónicos (incluyendo la grabación o compartición de imágenes, audio o vídeo de estudiantes o instructores durante las sesiones, así como el uso de estos dispositivos con fines recreativos y no educativos) puede llevar a la expulsión de la clase.
Bibliografía y recursos
Bloque 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.
Bloque 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.