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Tipo A
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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 |
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Tipo B
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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. |
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Tipo C
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Código |
Competencias Nucleares |
| Resultados de aprendizaje |
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Tipo A
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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.
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Tipo B
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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
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Tipo C
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Código |
Resultados de aprendizaje |
| 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. 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. |
| Metodologías :: Pruebas |
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Competencias |
(*) Horas en clase
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Horas fuera de clase
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(**) Horas totales |
| Actividades introductorias |
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2 |
1 |
3 |
| Sesión magistral |
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30 |
20 |
50 |
| Prácticas a través de TIC |
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30 |
28 |
58 |
| Trabajos |
|
3 |
10 |
13 |
| Atención personalizada |
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4 |
0 |
4 |
| |
| Pruebas prácticas |
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1 |
10 |
11 |
| Pruebas de desarrollo |
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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
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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 |
| Atención personalizada |
Resolución de dudas de forma presencial o no presencial. |
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descripción |
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Tiempo que cada professor tiene reservado para atender y resolver dudas a los alumnos. |
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Metodologías |
Competencias
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descripción |
Peso |
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| Prácticas a través de TIC |
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Resolución de forma individual de un cuestionario para cada tema (incluye los ejercicios de Python). |
20% |
| Trabajos |
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Búsqueda bibliográfica |
15% |
| Pruebas prácticas |
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Examen pràctic davant de l'ordinador |
35% |
| Pruebas de desarrollo |
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Examen teòric |
30% |
| Otros |
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Otros comentarios y segunda convocatoria |
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Es requisito imprescindible presentar el trabajo de la búsqueda bibliográfica y los ejercicios de Python para aprobar la asignatura. Será necesario una nota mínima de 4.0 sobre 10 en la media de los dos exámenes para que cuente la nota de la evaluación de los cuestionarios. En la evaluación de la segunda convocatoria se mantendrá la nota de los cuestionarios y búsqueda bibliográfica 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. |
| 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
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| Complementaria |
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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 |
(*)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. |
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