Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2023/2024
Máster Universitario en Ingeniería Biomédica por la Universidad Pública de Navarra
Código: 720611 Asignatura: Bioinformática Avanzada
Créditos: 4.5 Tipo: Obligatoria Curso: 1 Periodo: 2º S
Departamento:
Profesorado:
PALOMINO ECHEVERRIA, SARA (Resp)   [Tutorías ]

Partes de este texto:

 

Competencias genéricas

No Aplica.

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Competencias específicas

No Aplica.

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Evaluación

 

Resultados de
aprendizaje		 Actividad de
evaluación		 Peso (%) Carácter
recuperable		 Nota mínima
requerida
         
         
         
         
         

 

 

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Temario

Temario Teórico

Tema 1: Introducción a la Bioinformática

  • Definición de bioinformática y su importancia en la investigación biomédica y la biología molecular.
  • Introducción a las bases de datos biológicas.
  • Herramientas de análisis bioinformático básico.
  • Uso de herramientas de visualización y análisis de datos bioinformáticos.

Tema 2: Análisis de secuencias de ácidos nucleicos

  • Estructura y función de los ácidos nucleicos.
  • Métodos de secuenciación y tipos de datos generados.
  • Análisis de secuencias usando herramientas de bioinformática.

Tema 3: Análisis de secuencias de proteínas

  • Estructura y función de las proteínas.
  •  Métodos de predicción de estructuras de proteínas y su uso en la investigación biomédica.
  • Análisis de secuencias de proteínas usando herramientas de bioinformática.

Tema 4. Análisis de datos con R y Bioconductor

  •   El Lenguaje R: entorno de trabajo, conceptos básicos, tipos de variables, funciones, vectores y operadores lógicos, listas. 
  •   Bioconductor y librerías de R para Bioinformática.

Tema 5. Secuencias de ADN y ARN

  •   Genomas: El proyecto Genoma Humano. Introducción a las Ómicas. 
  •   Introducción a la expresión génica y su regulación en células y tejidos.
  •   Métodos de medición de la expresión génica, incluyendo microarrays y transcriptomas.

Tema 6. Análisis de transcriptomas

  •   Preprocesamiento y control de calidad de datos de secuenciación masiva.
  •   Métodos de preprocesado y normalización.

Tema 7. Análisis de transcriptomas

  •   Análisis e interpretación de datos de secuenciación masiva.
  •   Métodos de visualización. 

Tema 8. Bioinformática traslacional 

  •   Desde los datos al paciente. Casos reales en una unidad de bioinformática.

 

 

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Programa de prácticas experimentales

Temario Práctico

 

Análisis de secuencias de ácidos nucleicos 

  •   Descargar una secuencia de ácido nucleico de la base de datos NCBI.
  •   Utilizar la herramienta BLAST para comparar la secuencia con otras secuencias de ácido nucleico en la base de datos NCBI.
  •   Interpretar los resultados de la búsqueda BLAST y analizar la similitud de la secuencia descargada con otras secuencias.

Análisis de secuencias de proteínas

  •   Descargar una secuencia de proteína de la base de datos UniProt.
  •   Utilizar la herramienta BLASTP para comparar la secuencia con otras secuencias de proteína en la base de datos UniProt.
  •   Interpretar los resultados de la búsqueda BLASTP y analizar la similitud de la secuencia descargada con otras secuencias.

Análisis de datos con R y Bioconductor

  •   R y su funcionalidad en la bioinfomática.
  •   Introducción a Bioconductor y los paquetes más populares.

Secuencias de ADN y ARN 

  •   Realizar una exploración básica de un conjunto de datos de expresión génica utilizando R y las librerías de Bioconductor.
  •   Visualizar los datos utilizando herramientas de visualización como PCA.

Análisis de transcriptomas

  •   Realizar un preprocesamiento básico, que incluya análisis de datos faltantes, distribución de las muestras, normalización y diseño del experimento. 
  •   Realizar un análisis de expresión diferencial.
  •   Realizar un análisis de enriquecimiento.

Bioinformática traslacional

  •   Analizar un caso real de una unidad de bioinformática y cómo se han aplicado técnicas de bioinformática en el diagnóstico o tratamiento de un paciente.
  •   Discutir las implicaciones éticas y legales de la utilización de la bioinformática en la medicina.
  •   Identificar posibles limitaciones o desafíos en la aplicación de la bioinformática en la medicina y cómo podrían abordarse.

 

 

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Bibliografía

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


No existe un texto que cubra todos los aspectos tratados en la asignatura, sin embargo puede ser útil la consulta para diferentes aspectos de:

Understanding Bioinformatics: Genes to Proteins. Springer International Publishing, 2019. [Recurso electrónico].

Choudhuri, S. Bioinformatics for beginners: genes, genomes, molecular evolution, databases and analytical tools. Academic Press, 2014. [Recurso electrónico].

Lesk, AM. Introduction to bioinformatics. Oxford University Press, 2014. [Signatura Biblioteca: CIB 002.237].

Edwards, D; Stajich, J; Hansen, D. Bioinformatics: Tools and Applications. Springer New York, 2009. [Recurso electrónico].

Sharma, TR. Genome analysis and bioinformatics: a practical approach. I. K. International, 2009. [Signatura Biblioteca: GEN.(2) 001.555].

Zvelebil, MJ; Baum, JO. Understanding bioinformatics. Garland Science, 2008. [Signatura Biblioteca: BIO 002.444].

Barnes, MR. Bioinformatics for geneticists: a bioinformatics primer for the analysis of genetic data. Wiley, 2007. [Signatura Biblioteca: GEN.(2) 001.533].

Claverie, J-M; Notredame, C. Bioinformatics for dummies. Wiley, 2007. [Signatura Biblioteca: BIO 002.435].

Krane, DE; Raymer, ML. Fundamental concepts of bioinformatics. Benjamin Cummings, 2003. [Signatura Biblioteca CIB. 002.246].

Mount, DW. Bioinformatics: sequence and genome analysis. Cold Spring Harbor Laboratory Press, 2001. [Signatura Biblioteca: GEN.(2) 001.471]

Ouellette, BFF; Baxevanis, AD. Bioinformatics: a practical guide to analysis of genes and proteins. John Wiley & Sons, 1998. [Signatura Biblioteca: BIOQUI.(2) 001.752]

 

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