Universitat Internacional de Catalunya - Barcelona

Introducción a la Bioinformática

• código 13489
• curso 2
• periodo Semestre 2
• tipo OB
• créditos 6

Materia: HERRAMIENTAS INFORMÁTICAS BÁSICAS EN SALUD

Lengua de impartición principal: castellano

Otras lenguas de impartición: catalán, inglés

Responsable

Dr. Jordi VILLÀ - jvilla@uic.es

Horario de atención

La interacción con el profesor se realizará previa solicitud por correo electrónico: jvilla@uic.cat

Como graduado en biomedicina, uno debe estar familiarizado con las técnicas disponibles en el área de la bioinformática para obtener información de la gran cantidad de datos dispersos, la mayoría de las veces en biología y, en particular, biología molecular y celular. está disponible para que un científico o un profesional entiendan la conexión de los ácidos nucleicos y las proteínas con procesos y enfermedades biológicas. No obstante, el trabajo de un graduado biomédico va a incorporar cada vez más el uso de computadoras para analizar datos biológicos. Este curso le dará una primera visión extremadamente práctica de esta conexión, y le proporcionará herramientas para los pasos iniciales hacia el fascinante mundo de analizar y dar sentido a los datos biológicos.

El curso se basará en gran medida en el uso de su computadora personal. La familiaridad con el uso de herramientas de desarrollo es una ventaja, aunque nos aseguraremos de permitir que todos los estudiantes ingresen a la materia de manera fluida.

El curso incluirá elementos básicos de matemáticas, estadísticas y programación, así como el dominio de la navegación web.

El objetivo global es obtener una visión inicial del uso de computadoras para analizar datos biológicos dentro de la biomedicina. Esto se logrará haciendo un uso extensivo de las bases de datos biomédicas públicas, así como aprendiendo las bases de la programación con Python y familiarizándose con el paquete estadístico R para análisis simples a través de un enfoque esencialmente práctico y un esquema de enseñanza invertido. Los objetivos específicos son:

1. Obtener una visión integral del impacto de los grandes datos y cómo está cambiando la biología y la biomedicina.
2. Conocer y dominar las principales bases de datos públicas disponibles para datos biológicos con un sesgo hacia la investigación biomédica.
3. Comprender y aplicar, de manera crítica, las principales técnicas algorítmicas y computacionales disponibles para el estudio de genes y proteínas.
4. Conocer el uso de Python y R como herramientas principales para el desarrollo de soluciones a problemas bioinformáticos.
5. Ser capaz de producir vistas gráficas de información compleja.
6. Comprender la relevancia del acceso abierto y la ciencia abierta en un mundo de investigación conectado.

General:

1. Trabajo en equipo y responsabilidad
2. Capacidad para adaptarse a problemas complejos y tomar decisiones informadas

Específico:

1. Adquirir la capacidad de comprender, desarrollar y aplicar flujos de trabajo computacionales para resolver problemas biológicos complejos.
2. Comprender cómo se realiza la investigación basada en datos.
3. Desarrollar habilidades para la comunicación científica en forma escrita y oral, simplificando lo complejo.

1. Conocimientos básicos del repertorio existente de bases de datos y algoritmos biológicos y su importancia para resolver problemas biomédicos.
2. Capacidad para desarrollar herramientas computacionales en Python y R para el análisis de datos biológicos complejos para comprender problemas biomédicos.
3. Capacidad para realizar trabajo en equipo para producir y comunicar investigaciones científicas.

El tema se divide en tres módulos:

Conferencias

1. Introducción general: la biología como ciencia de datos
2. Algoritmos y herramientas para la bioinformática de genes y genomas
3. Algoritmos y herramientas para bioinformática estructural.
4. Expresión, epigenómica y otras cosas geniales.

Laboratorio:

1. Comenzando con las bases de datos biológicas
2. Comenzando con Conda, Python y R
3. Desarrollar y aplicar una solución en un problema bioinformático típico.

PBL:

1. Resolviendo el problema
2. Análisis del problema
3. Descubrimiento e informes
4. Presentación y discusión de soluciones.
5. Resumen, integración y evaluación final.

El tema se divide en tres actividades principales:

1. Sesiones de antecedentes, basadas en profesores del profesor y presentaciones de los alumnos.
2. Sesiones prácticas en las que el desarrollo de herramientas computacionales conducirá a una entrega final de una solución práctica a un problema propuesto.
3. Sesiones de aprendizaje basadas en problemas en las que los equipos de estudiantes estudiarán y desarrollarán colectivamente una solución basada en bioinformática para un desafío propuesto.

Toda la asignatura se basa en un esquema de aula invertido, en el que los estudiantes tendrán que trabajar para preparar el contenido de las próximas sesiones, y en algunos casos tendrán que exponer sus aprendizajes a sus compañeros en un esquema de pensamiento crítico y colaborativo.

La evaluación se basará en los siguientes elementos:

1. Exámenes escritos:
1. Parcial (6 de marzo): 15% de la nota final
2. Final (incluyendo todo el material del curso) (4 de junio): 25% de la calificación final
2. Trabajo individual (incluyendo una herramienta computacional desarrollada específicamente y su aplicación a un problema bioinformático dado) (11 de mayo): 30% de la calificación final
3. Presentación grupal de PBL (22 de abril): 30% de la calificación final

Para aprobar la asignatura, el estudiante debe obtener una calificación mínima de 5 en cada uno de los ítems mencionados (parcial, final, individual, a término y PBL). Si la estudiante no alcanza los 5 puntos en los puntos 1a y 1b, puede tomar un examen final de opción múltiple el 25 de junio para mejorar sus calificaciones. No hay una segunda oportunidad para los ítems 2 y 3.

El tema se basa en el uso intensivo de la computadora personal. Se alienta a los estudiantes a obtener la última instalación de miniconda para desarrollar las herramientas necesarias para el éxito en la materia. El curso utilizará Python y R como las principales herramientas computacionales en Bioinformática y bases de datos públicas para acceder a datos biológicos.

La mayoría del material se obtendrá en línea de fuentes públicas que estarán disponibles a medida que el curso avance por el sitio del curso.

Textos introductorios generales:

1. Los procesos de la vida: una introducción a la biología molecular (The MIT Press) ISBN-10: 026251737X

Textos básicos en bioinformática:

1. Algoritmos de Bioinformática, Vol III http://bioinformaticsalgorithms.com ISBN 13: 9780990374633
2. Bioinformática con el libro de cocina Python, 2a edición ISBN-10: 1789344697
3. Habilidades de datos bioinformáticos: investigación reproducible y robusta con herramientas de código abierto ISBN-10: 1449367372

E: fecha de examen | R: fecha de revisión | 1: primera convocatoria | 2: segunda convocatoria:

• E1 04/06/2020 14:00h
• E2 25/06/2020 11:00h