Universidad Pública de Navarra - Nafarroako Univertsitate Publikoa

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

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Evaluación

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 Biotechnology, 35, 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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