Universidad Pública de Navarra - Nafarroako Univertsitate Publikoa
Universidad Pública de Navarra
| Código: 246308 | Asignatura: BIOINFORMÁTICA | ||||
| Créditos: 6 | Tipo: Obligatoria | Curso: 3 | Periodo: 2º S | ||
| Departamento: Estadística, Informática y Matemáticas | |||||
| Profesorado: | |||||
| ALDAZ ZARAGUETA, MIGUEL ANGEL (Resp) [Tutorías ] | |||||
Módulo/Materia
Módulo: Formación en Ingeniería Biomédica
Materia: Bioinformática y telemonitorización
Descripción/Contenidos
La asignatura consiste en una introducción teo¿rico-aplicada que presenta los problemas específicos del campo de la Bioinforma¿tica.
Parte teórica: pano¿ramica de problemas más importantes y de técnicas algorítmicas generales aplicadas en su resolución.
Parte aplicada: implementación y experimentación con técnicas y recursos concretos en casos particulares.
Resultados aprendizaje
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.
Metodología
| 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 |
- TEORÍA: desarrollada en sesiones de 50 + 50 minutos
- Exposicio¿n magistral
- Resolucio¿n de ejercicios y problemas
En MiAulario se podra¿n encontrar todos los documentos con el material explicado en las clases de teori¿a. En cualquier caso, todavía puede ser necesario tomar apuntes de las explicaciones.
- LABORATORIO: sesiones de 110 minutos
- Explicación del problema a resolver y de la técnica de resolución
- En su caso, propuesta de resolución
En MiAulario se podra¿ encontrar el material a emplear en las sesiones de laboratorio.
Evaluación
| Resultados de aprendizaje |
Actividad de evaluación |
Peso (%) | Carácter recuperable |
Nota mínima requerida |
|---|---|---|---|---|
| RA01,RA02,RA03 | E1. Pruebas escritas | 40% | Sí | 20/40 |
| RA01,RA02,RA03,RA04 | E5. Pruebas e informes de trabajo experimental | 50% | Sí | 25/50 |
| RA01,RA02,RA03,RA04 | E6. Participación activa | 10% | No | No |
La evaluación continua de la asignatura se realiza mediante diferentes pruebas e informes de trabajo experimental propuestos durante el semestre. La realización individual o en grupo de la tarea propuesta se indicará en cada trabajo.
Cuando la nota final de la evaluación continua no alcance los 25 puntos sobre 50, el estudiante podrá superar esa parte de evaluación de la asignatura realizando un examen de laboratorio en el periodo de recuperación.
Si la nota del examen o la nota final de la evaluación continua no cumple con la condición de nota mínima requerida, la calificación final de la asignatura será como máximo 4,5 sobre 10 (suspenso).
Temario
Tema 0: Complejidad de algoritmos y problemas
Tema 1: Predicción de estructura secundaria de ARN
Tema 2: Semejanza de secuencias biológicas
Tema 3: Búsqueda por semejanza en bases de datos de secuencias biológicas
Tema 4: Ensamblado de genoma
Tema 5: Alineamiento de genoma
Programa de prácticas experimentales
Las clases prácticas en laboratorio se articulan en tres bloques principales:
- Programación de algoritmos de Programación Dinámica
- Implementación de variantes de algoritmos explicados en las clases de teoría (algoritmos de Nussinov, Needleman-Wunsch, Smith-Waterman y otros)
- Introducción a la plataforma de computación distribuida Apache Spark
Bibliografía
Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.
- Wing-Kin Sung: Algorithms in Bioinformatics, Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series, 2010
- N.C. Jones, P.A. Pevzner: An introduction to Bioinformatics Algorithms, Computational Molecular Biology, The MIT Press, 2004.
- D. Gusfield, Integer Linear Programming in Computational and Systems Biology, Cambridge University Press, 2019.
- I. Korf, M. Yandell, J. Bedell: BLAST, an essential guide to the Basic Local Alignment Search Tool, O'Reilly, 2003.