DATOS IDENTIFICATIVOS 2021_22
Asignatura (*) BIOINFORMÁTICA Código 19204103
Titulación
Grado en Biotecnología (2009)
 Ciclo 1º
Descriptores Cr.totales Tipo Curso Periodo
6 Obligatoria Segundo 2Q
Lengua de impartición
Català
Departamento Bioquímica y Biotecnología
Coordinador/a
GARCIA VALLVE, SANTIAGO
 Correo-e miguelangel.montero@urv.cat
santi.garcia-vallve@urv.cat
pedro.puigbo@urv.cat
josep.gomez@urv.cat
bryanpercy.saldivar@urv.cat
guillem.macip@urv.cat
Profesores/as
MONTERO SIMÓ, MIGUEL ANGEL
GARCIA VALLVE, SANTIAGO
PUIGBÒ AVALOS, PEDRO
GÓMEZ ALVAREZ, JOSEP
SALDIVAR ESPINOZA, BRYAN PERCY
MACIP SANCHO, GUILLEM
Web http://moodle.urv.cat
Descripción general e información relevante <p> El objetivo de esta asignatura es proporcionaros los conocimientos básicos sobre la teoría y las aplicaciones prácticas de las principales herramientas y bases de datos bioinformáticas para analizar secuencias de DNA y proteínas y hacer búsquedas bibliográficas.</p>

Competencias
Tipo A Código Competencias Específicas
 A7 Saber buscar, obtener, analizar e interpretar la información de las principales bases de datos biológicos: genómicos, transcriptómicos, proteómicos, metabolómicos, taxonómicos y otros, así como de datos bibliográficos, y usar las herramientas bioinformáticas básicas
Tipo B Código Competencias Transversales
 CT1 Utilizar información en lengua extranjera de una manera eficaz.
 CT2 Gestionar la información y el conocimiento mediante el uso eficiente de las TIC.
Tipo C Código Competencias Nucleares

Resultados de aprendizaje
Tipo A Código Resultados de aprendizaje
 A7 Utilizar las herramientas bioinformáticas para: a) analizar estructuras y secuencias de proteínas y ácidos nucleicos, y b) buscar información en las principales bases de datos biológicos y bibliográficos.
Tipo B Código Resultados de aprendizaje
 CT1 Utilizar información en lengua extranjera de una manera eficaz.
 CT2 Dominar las herramientas destinadas a la gestión de la propia identidad y a las actividades en un entorno digital (ser digital).
Buscar y obtener información de manera autónoma de acuerdo con criterios de fiabilidad y pertinencia (buscar).
Organizar la información con herramientas adecuadas, ya sea en línea o presenciales, que permitan el desarrollo de sus actividades académicas (organizar).
Elaborar información con las herramientas y formatos adecuados a la situación comunicativa y hacerlo de manera honesta (crear).
Utilizar las TIC para compartir e intercambiar información (compartir
Tipo C Código Resultados de aprendizaje

Contenidos
tema Subtema
1) Introducción Definición y ámbito de estudio
Portales de bioinformática más importantes (EBI-EMBL, NCBI, Expasy)
3) Bases de datos bioinformáticas Bases de datos bibliográficas (PubMed, ISI Web of Knowledge), bases de datos de secuencias (UniProt, GenBank). Otras bases de datos.
2) Introducción al sistema operativo LINUX y al lenguaje de programación Python Introducción al sistema operativo Linux: Instalación de paquetes; Tareas sencillas utilizando el terminal. Introducción al lenguaje de programación Python
4) Búsqueda y análisis de secuencias Concepto de homología. Alineamientos de pares de secuencias (algoritmos de Needelman-Wunsch y Smith-Waterman). Dotplots. Matrices de substitución (PAM, Blosum). Búsqueda de secuencias parecidas (BLAST).
5) Alineamientos múltiples y construcción de árboles filogenéticos Programas de alineamiento múltiple de secuencias (Clustal). Bases de datos derivadas de multialineamientos (PROSITE). Métodos de reconstrucción filogenética. Visualización de árboles filogenéticos.

Planificación
Metodologías  ::  Pruebas
  Competencias (*) Horas en clase
 Horas fuera de clase
 (**) Horas totales
Actividades introductorias
2 1 3
Sesión magistral
CE7
CE11
 28 21 49
Prácticas a través de TIC
CE7
CE11
CT2
 20 26 46
Trabajos
CT1
CT2
 3 10 13
Trabajos
CE7
 3 10 13
Atención personalizada
4 0 4
 
Pruebas prácticas
A7
 1 10 11
Pruebas de desarrollo
A7
 1 10 11
 
(*) En el caso de docencia no presencial, serán las horas de trabajo con soporte virtual del profesor.
(**) Los datos que aparecen en la tabla de planificación son de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías
Metodologías
  descripción
Actividades introductorias Se introducirá la asignatura y se explicitaran los objetivos.
Sesión magistral Clase magistral. Se estimulará la participación de los alumnos haciendo preguntas durante la clase relacionadas con lo que se está explicando y que les obligue a pensar y a reflexionar.
Prácticas a través de TIC Prácticas en el aula de informática. También se realizarán ejercicios utilizando bases de datos y servidores de internet.
Trabajos Búsqueda bibliográfica de un tema
Trabajos Ejercicios Python
Atención personalizada Resolución de dudas de forma presencial o no presencial.

Atención personalizada
descripción
<p>Tiempo que cada professor tiene reservado para atender y resolver dudas a los alumnos. A causa de la emergencia sanitaria, la atención al estudiante se podrá realizar mediante reuniones online, en horarios concertados previamente&nbsp;por correo electrónico, o mediante otras herramientas virtuales.</p>

Evaluación
Metodologías Competencias descripción Peso        
Prácticas a través de TIC
CE7
CE11
CT2
 Resolución de forma individual de un cuestionario para cada tema. 15%
Trabajos
CT1
CT2
 Búsqueda bibliográfica 15%
Trabajos
CE7
 Exercicis Python 15%
Pruebas prácticas
A7
 Examen pràctic davant de l'ordinador 30%
Pruebas de desarrollo
A7
 Examen teòric 25%
Otros  
 
Otros comentarios y segunda convocatoria

Es requisito imprescindible presentar los trabajos para aprobar la asignatura. Será necesario una nota mínima de 4.0 en la media de los dos exámenes para que cuente la nota de la evaluación de los cuestionarios. La evaluación de la segunda convocatoria consistirá en un solo examen teórico-práctico, manteniendo la nota de los cuestionarios, búsqueda bibliográfica y trabajo python con los mismos pesos que en la 1ª convocatoria. Será necesario una nota mínima de 4.0 en el examen de 2ª convocatoria para que cuente la nota de la evaluación de los cuestionarios.

No se guardan notas de las actividades / exámenes de cursos anteriores.

Los exámenes se realizarán de forma presencial. Debido a la emergencia sanitaria, en caso de confinamiento o de restricciones en la movilidad, las actividades evaluativas, incluidos los exámenes, se harían online en las fechas previstas. En el espacio Moodle de cada asignatura podrá consultar la información actualizada.


Fuentes de información

Básica Mukhopadhyay CS et al., Basic applied bioinformatics., Wiley, 2018
Claverie, Jean-Michel; Notredame, Cedric, Bioinformatics for dummies, New York: Wiley Pub., cop., 2007
Sebastian Bassi, Python for bioinformatics, CRC Press, 2018
Solé-Llussà A; Casanoves M; Salvadó Z; Garcia-Vallve S; Valls C; Novo M, Annapurna expedition game: applying molecular biology tools to learn genetics., , J Bio Educ. 2019 53(5):516-523. doi:10.1080/002192

Complementaria

Garcia-Vallve S & Puigbo P. Ciento cincuenta años tras el árbol de la vida. Nuevos retos sobre el origen de las especies. Revista de la SEBBM. Junio 2009. Num. 160:18-21

Recomendaciones
(*)La Guía docente es el documento donde se visualiza la propuesta académica de la URV. Este documento es público y no es modificable, excepto en casos excepcionales revisados por el órgano competente o debidamente revisado de acuerdo la normativa vigente.