Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2023/2024 | Otros años:  2022/2023  |  2021/2022 
Graduado o Graduada en Ingeniería de Telecomunicación/Graduado o Graduada en Ingeniería Biomédica por la Universidad Pública de Navarra
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 ]

Partes de este texto:

 

Competencias genéricas

CB3, CB4, CG2

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Competencias específicas

CE8, CE9

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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.

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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

 

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Relación actividades formativas-competencias/resultados de aprendizaje

Resultado de aprendizaje Contenido Competencias Actividad formativa Instrumento de evaluación
RA01 Alineamiento de secuencias CB3, CB4, CE8, CE9 A1, A2, A4, A5 A2, A4, A7
RA02 Secuenciación y análisis de secuencias. Anotación de secuencias. Computación evolutiva CB3, CB4, CE8, CE9 A1, A2, A4, A5 A2, A4, A7
RA03 Programación paralela y distribuida. Sistemas de cómputo de altas prestaciones CB3, CB4, CG2, CE8, CE9 A1, A2, A4, A5 A2, A4, A7
RA04 Desarrollo práctico de sistema de cómputo bioinformático CB3, CB4, CG2, CE8, CE9 A1, A2, A4, A5 A2, A4, A7

 

 

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Idiomas

Castellano

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Evaluación

 

Resultados de
aprendizaje
Actividad de
evaluación
Peso (%) Carácter
recuperable
Nota mínima
requerida
RA01,RA02,RA03 E1. Pruebas escritas 25% 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% No
RA01,RA02,RA03,RA04 E6. Participación activa 5% No No

 

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Temario

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

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Programa de prácticas experimentales

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

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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

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