Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2023/2024 | Otros años:  2022/2023  |  2021/2022  |  2020/2021 
Graduado o Graduada en Biotecnología por la Universidad Pública de Navarra
Código: 506306 Asignatura: BIÓMICA
Créditos: 6 Tipo: Obligatoria Curso: 3 Periodo: 2º S
Departamento: Agronomía, Biotecnología y Alimentación
Profesorado:
URRESTARAZU VIDART, JORGE (Resp)   [Tutorías ] TORRES MOLINA, NAZARETH   [Tutorías ]
OSES RUIZ, MIRIAM   [Tutorías ]

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

Herramientas biotecnológicas/Técnicas ómicas

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Descripción/Contenidos

Genoma, proteoma, transcriptoma y metaboloma.

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Competencias genéricas

CB3. Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética

 

CB5. Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía

 

CT5 - Capacidad para trabajar por proyectos.

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Competencias específicas

CE13. Utilizar las herramientas informáticas adecuadas para extraer información funcional de datos procedentes de estudios biómicos o de bases de datos públicas.

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Resultados aprendizaje

RA1. Ser capaz de manejar información biológica de bases de datos en los formatos más comunes usados en bioinformática.

 

RA4. Aplicar las técnicas de secuenciación del DNA, ensamblaje y anotación de genomas.

 

RA5. Comprender los fundamentos de la genómica, transcriptómica, proteómica y metabolómica e identificar las técnicas básicas de análisis en cada caso.

 

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Metodología

Metodología - Actividad Horas Presenciales Horas no presenciales
A-1 Clases expositivas/participativas 11 0
A-2 Prácticas 45 0
A-4 Realización de trabajos/proyectos en grupo - 25
A-5 Estudio y trabajo autónomo del estudiante - 63
A-6 Tutorías 0 2
A-7 Pruebas de evaluación 4 0
Total 60 90

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Evaluación

 

Resultados de
aprendizaje
Actividad de
evaluación
Peso (%) Carácter
recuperable
Nota mínima
requerida
RA1, RA4, RA5 Pruebas escritas 60 Sí, mediante prueba escrita 5
RA1, RA4, RA5 Trabajos e informes 10 No -
RA1, RA4, RA5 Pruebas e informes de trabajo experimental 15 Sí, mediante prueba escrita. 5
RA1, RA4, RA5 Presentaciones orales 10 No -
RA1, RA4, RA5 Participación activa 5 No -

 

Nota: Si en alguna de las actividades no se cumpliera el mínimo para ponderar, la nota de la asignatura será como máximo 4,9 sobre 10 (suspenso).

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Temario

Tema 1. Introducción a la Biómica. Aproximación conceptual a las principales técnicas ómicas.

Tema 2. Genómica I. Ensamblaje y anotación de genomas. Tipos de secuencias y predicción de funciones. Resecuenciación de genomas.  Interpretación y procesamiento de datos.

Tema 3. Genómica II. Genome-Wide Association Studies (GWAS). Modelos estadísticos (Modelo Lineal Generalizado-GLM y Modelo Lineal Mixto-MLM). Detección de polimorfismos y variantes estructurales (Variant calling). Interpretación y procesamiento de datos.

Tema 4. Metagenómica. Amplificación de gen marcador y Whole Genome Sequencing-WGS. Interpretación y procesamiento de datos.

Tema 5. Transcriptómica. Diseño de experimentos de RNA-seq. Interpretación de resultados de RNA-seq (expresión diferencial, ontología génica, etc). Procesamiento de datos.

Tema 6. Proteómica basada en MS. Conceptos generales. Aproximaciones top-down y bottom-up. Proteómica cuantitativa. Modificaciones post-traduccionales.

Tema 7. Proteómica computacional. Conceptos generales. Interpretación y procesamiento de datos.

Tema 8. Metabolómica. Conceptos generales. Descubrimiento metabolómico. Metabolómica cuantitativa. Interpretación y procesamiento de datos.

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Programa de prácticas experimentales

  • Filtrado y mapeo de datos de Next-Generation Sequencing (NGS)
  • Introducción al ensamblaje y anotación de genomas
  • Análisis de asociación de genoma completo (GWAS)
  • Análisis de datos de RNA-seq
  • Análisis de enriquecimiento funcional (Gene Ontology)
  • Análisis de datos de metagenómica
  • Preparación de una muestra biológica para su análisis mediante nLC-MS/MS
  • Enriquecimiento de péptidos fosforilados
  • Análisis de datos proteómicos. Identificación de péptidos mediante de Novo-sequencing y mediante búsquedas con bases de datos.
  • Tratamiento y visualización de datos proteómicos
  • Análisis de datos metabolómicos

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Bibliografía

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


Bibliografía básica:

AVRIVARADARJAN, P., MISRA, G. Omics approaches, technologies and applications. Ed. Springer, 2018 (1ª edición)

BALDING, D., MOLTKE, I., MARIONI, J. Handbook of Statistical Genomics. Ed. Wiley, 2019 (4ª edición)

GIBSON, G., MUSE, S.V. A primer genome science Ed. Sinauer, 2009 (3ª edición)

KORPELAINEN, E., TUIMALA, J., SOMERVUO, P., HUSS, M., WONG, G. RNA-seq data analysis: a practical approach. Ed. Taylor & Francis Group, 2015 (1ª edición)

PIERCE, B. Genetics essentials: concepts and connections Ed. Freeman Macmillan, 2018 (4ª edición)

RODRÍGUEZ-EZPELETA, N., HACKENBERG, M., ARANSAY A.M. Bioinformatics for High Throughput Sequencing. Ed. Springer, 2012 (1ª edición)

Sociedad Española de Proteómica. Manual de Proteómica vol I y II, 2018.

 

 

Bibliografía complementaria:

Alseekh, S. & Fernie, A.R. Metabolomics 20 years on: what have we learned and what hurdles remain? Plant Journal, 94, 933¿942 (2018). https://doi.org/10.1111/tpj.13950

Conesa, A., Madrigal, P., Tarazona, S. et al. A survey of best practices for RNA-seq data analysis. Genome Biology 17, 13 (2016). https://doi.org/10.1186/s13059-016-0881-8

Das, S. & Hirano, M. Comparative genomics and genome evolution. Current Genomics, 13, 85 (2012). https://doi:10.2174/138920212799860715

Goodwin, S., McPherson, J. & McCombie, W. Coming of age: ten years of Next-Generation Sequencing technologies. Nature Reviews Genetics, 17, 333¿351 (2016). https://doi.org/10.1038/nrg.2016.49

Quince, C., Walker, A., Simpson, J. et al. Shotgun metagenomics, from sampling to analysis. Nature Biotechnology35, 833¿844 (2017). https://doi.org/10.1038/nbt.3935

Stricker, S., Köferle, A. & Beck, S. From profiles to function in epigenomics. Nature Reviews Genetics 18, 51¿66 (2017). https://doi.org/10.1038/nrg.2016.138

Tam, V., Patel, N., Turcotte, M. et al. Benefits and limitations of Genome-Wide Association Studies. Nature Reviews in Genetics 20, 467¿484 (2019).  https://doi.org/10.1038/s41576-019-0127-1

Vaudel. M., Venne. A.S., Berven. F.S., et al. Shedding light on black boxes in protein identification. Proteomics 14, 1001¿1005 (2014). https://doi.org/10.1002/pmic.201300488

 

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Idiomas

Castellano

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Lugar de impartición

Aulario Campus Arrosadía

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