Código: 247311 | Asignatura: BIOINFORMÁTICA | ||||
Créditos: 6 | Tipo: Obligatoria | Curso: 3 | Periodo: 2º S | ||
Departamento: Estadística, Informática y Matemáticas | |||||
Profesorado: | |||||
ALDAZ ZARAGUETA, MIGUEL ANGEL (Resp) [Tutorías ] |
RA1 Conocer y saber aplicar técnicas de alineamiento de secuencias, predicción de genes, predicción de la expresión génica, alineado estructural de proteínas, predicción de estructura de proteínas e interacciones proteína-proteína.
RA2 Reconocer, identificar y clasificar patrones biomédicos, analizando la similitud de secuencias y grupos de secuencias desde las perspectivas de secuencia, estructura y evolución. Análisis filogenéticos.
RA3 Manejar plataformas de cómputo de altas prestaciones, lenguajes de programación y análisis bioinformáticos.
RA4 Desarrollar aplicaciones informáticas que automaticen procesos bioinformáticos mediante técnicas de computación paralela, distribuida, virtualizada y en la nube.
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 |
Resultados de aprendizaje |
Actividad de evaluación |
Peso (%) | Carácter recuperable |
Nota mínima requerida |
---|---|---|---|---|
RA01,RA02,RA03 | E1. Pruebas escritas | 25% | Sí | 5/10 |
RA01,RA02 | E3. Presentaciones orales | 15% | No | No |
RA01,RA02,RA03,RA04 | E5. Pruebas e informes de trabajo experimental (prácticas y trabajo) | 55% | Sí | No |
RA01,RA02,RA03,RA04 | E6. Participación activa | 5% | No | No |
La asignatura se divide en dos partes: la primera presenta la algoritmia básica asociada a la gestión y comparación de secuencias y alineamientos, y la segunda introduce los sistemas de cómputo (sistemas paralelos, distribuidos, cloud y de altas prestaciones) empleados para ejecutar esos algoritmos.
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
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
3.1. Programación paralela
3.2. Programación distribuida
Tema 4: Sistemas de cómputo de altas prestaciones
4.1. Cloud computing
4.2. HPC en entornos distribuidos: computación de altas prestaciones
4.3. Herramientas de composición de flujos de trabajo
Práctica 1: estructuras de datos
Práctica 2: algoritmia básica
Práctica 3: secuenciación y análisis de secuencias
Práctica 4: alineamiento de secuencias
Práctica 5: computación evolutiva
Práctica 6: programación de procesadores gráficos (GPUs)
Práctica 7: programación mediante paso de mensajes (interfaz MPI)
Práctica 8: programación distribuida
Práctica 9: virtualización
Trabajo práctico: desarrollo de un sistema de cómputo para un problema de bioinformática
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