Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2020/2021
Graduado o Graduada en Ingeniería Biomédica por la Universidad Pública de Navarra
Código: 246308 Asignatura: BIOINFORMÁTICA
Créditos: 6 Tipo: Obligatoria Curso: 3 Periodo: 2º S
Departamento: Estadística, Informática y Matemáticas
Profesorado:
ASTRAIN ESCOLA, JOSÉ JAVIER (Resp)   [Tutorías ] LATASA ZUDAIRE, IBAN ALEXANDER   [Tutorías ]

Partes de este texto:

 

Metodología

M1. Método expositivo

M2. Resolución de ejercicios y problemas

M3. Aprendizaje basado en problemas/proyectos

Docencia centrada en el alumno en la que prima el aprendizaje activo. Las distintas actividades formativas se centran en el desarrollo de las competencias genéricas y específicas anteriormente descritas. La formación del estudiante será evaluada de acuerdo al tipo de docencia presencial de la titulación. 

Se imparten un total de 28 horas presenciales dedicadas a clases expositivas en el aula. Estas clases se dedican a impartir la parte teórica de la asignatura con la ayuda de un ordenador y un cañón de vídeo para la proyección de material en formato digital, y con la pizarra del aula.

Se imparten clases presenciales de contenido práctico en el laboratorio, hasta un total de 28 horas, en las que se desarrollarán actividades de programación con distintos algoritmos y estructuras de datos, y en las que se trabajará con distintos sistemas de cómputo para la realización de uno o varios proyectos prácticos y de problemas.

Actividad formativa Nº Horas Presencialidad (%)
A1- Clases expositivas/ participativas 28 100
A2. Prácticas 28 100
A4. Realización de trabajos/proyectos en grupo 42 0
A5. Estudio y trabajo autónomo del estudiante 47 0
A6. Tutorías 1 0
A7. Pruebas de evaluación 4 100

 

Subir

Evaluación

Será preciso aprobar las pruebas escritas (E1) como requisito imprescindible para aprobar la asignatura.

Las pruebas escritas y las pruebas y trabajos experimentales serán recuperables. Para ello, en la recuperación se realizará una prueba escrita y otra prueba experimental en el laboratorio.

Sistema de evaluación Ponderación Recuperable
E1. Pruebas escritas 25 % Sí
E3. Presentaciones orales 10 % No
E5. Pruebas e informes de trabajo experimental (prácticas y trabajo) 60 % Sí
E6. Participación activa 5 % No

Subir

Temario

La asignatura se divide en dos partes claramente diferenciadas, una correspondiente a toda la algoritmia asociada a la gestión y comparación de secuencias y alineamientos, y la otra correspondiente a los sistemas de cómputo (sistemas paralelos, distribuidos, cloud y de altas prestaciones).

Parte I: Estructuras de datos y algoritmia.

Tema 1: Estructuras de datos

1.1.  Árboles.

1.2.  Árboles binarios.

1.3.  Montículos.

1.4.  Grafos: dirigidos y no dirigidos.

1.5.  Recorridos en anchura y en profundidad.

 

Tema 2: Algoritmia

1.   

2.   

2.1.  Algoritmos divide y vencerás

2.2.  Algoritmos voraces.

2.3.  Algoritmos basados en programación dinámica.

2.4.  Búsquedas con retroceso, ramificación y acotamiento

2.5.  Secuenciación y análisis de secuencias. NGS.

2.6.  Alineamiento de secuencias

2.7.  Anotación de secuencias: Blast2GO.

2.8.  Computación: clustering, ANN, CNN, algoritmos genéticos.

 

Parte II: Sistemas de cómputo.

Tema 3: Programación paralela y distribuida

2.   

3.   

3.1.  Programación paralela

3.    

3.1.    

3.2.  Programación distribuida

 

Tema 4: Sistemas de cómputo de altas prestaciones

4.   

4.1.  Cloud computing

4.2. HPC en entornos distribuidos: computación de altas prestaciones.

4.3.  Herramientas de composición de flujos de trabajo.

 

Subir

Programa de prácticas experimentales

Práctica 1: Estructuras de datos.

Práctica 2: Algoritmia básica I.

Práctica 3: Algoritmia básica II.

Práctica 4: Secuenciación y análisis de secuencias.

Práctica 5: Alineamiento de secuencias I.

Práctica 6: Alineamiento de secuencias II.

Práctica 7: Computación evolutiva.

Práctica 8: Programación de Procesadores Gráficos (GPUs).

Práctica 9: Programación mediante paso de mensajes: MPI.

Práctica 10: Programación distribuida.

Práctica 11: Virtualización.

Práctica 12: Desarrollo de un sistema de cómputo.

 

Trabajo práctico: desarrollo de un caso de uso.

Subir

Bibliografía

Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.


D.W. Mount, Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis, Cold Spring Harbor Laboratory Press, 2004.

J. Pevsne, Bioinformatics and Functional Genomics, Wiley-Blackwell, 2015.

M.J. Zvelebil, J.O. Baum, Understanding Bioinformatics, Garland Science, 2007.

T. White, Hadoop: The Definitive Guide - Grut Computing Systems, O¿Reilly, 2015 [http://grut-computing.com/HadoopBook.pdf

 H.M. Lodhi Stephen H. Muggleton, Elements of Computational Systems Biology, John Wiley & Sons, 2010

Subir

Idiomas

Castellano

Subir