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Bioinformática

Código: 101909
Créditos: 6
2026/2027
Titulación Tipo Curso
Ciencias Biomédicas OB 3

Profesor/a de contacto

Nombre :
Angel Gonzalez Wong
Correo electrónico :
angel.gonzalez@uab.cat

Equipo docente

Leonardo Pardo Carrasco
Carolina Soriano Tarraga
Angel Gonzalez Wong
Berta Carrasco Martinez
Marc Ciruela Jardí

Idiomas de los grupos

Puede consultar esta información al final del documento.

Prerrequisitos

No hay prerrequisitos

Objetivos

Este curso introduce a los estudiantes en el campo de la Bioinformática, una especialidad que utiliza bases de datos informáticas para almacenar, recuperar y ayudar en la comprensión de la información biológica. Los proyectos de secuenciación de genomas a gran escala así como el progreso en la determinación de estructuras tridimensionales de proteínas han conducido a una explosión de secuencias genéticas y datos estructurales disponibles para el análisis automatizado. Al estudiante se le muestra como el análisis de secuencias genómicas y de estructuras de proteínas pueden conducir a una comprensión mucho más completa de los procesos biológicos. Los estudiantes serán introducidos a los conceptos básicos y herramientas de Bioinformática y de la Biología Computacional. Las sesiones prácticas complementarán estos conocimientos, permitiendo a los estudiantes a familiarizarse con los detalles y el uso de las herramientas más utilizadas y recursos en línea de la especialidad.

Objetivos:

  • Presentación general del campo de la Bioinformática.
  • Iniciación a los tipos de datos que son objeto de análisis en Bioinformática y sus bases de datos.
  • Introducir el uso de las herramientas y algoritmos comúnmente usados en la especialidad.
  • Desarrollar habilidades en la búsqueda, obtención y análisis de secuencias y estructuras de proteínas.
  • Conocer los aspectos más relevantes de la quimioinformática, con especial énfasis en el descubrimiento de fármacos.
  • Conocer los conceptos de informática médica y la integración de bases de datos genéticas y clínicas.

Resultados de aprendizaje

  1. Trabajar como parte de un grupo junto con otros profesionales, comprender sus puntos de vista y cooperar de forma constructiva.
  2. Utilizar procedimientos de análisis de la estructura, propiedades y función de moléculas y orgánulos celulares.
  3. Identificar y aplicar metodologías de estudio adecuadas para el desarrollo de proyectos de investigación.

Contenidos

1. Introducción al curso. Bases de datos en Bioinformática

  • NCBI - Entrez. EMBL - EBI
  • Bases de datos bibliográficas. PubMed
  • Secuencias de proteínas. UniProt
  • Secuencias de nucleótidos. GenBank

2. Genómica

  • Anotaciones de genomas
  • Búsqueda de genes
  • Proyecto Genoma
  • Navegadores genómicos
  • Proyecto Encode
  • Proyecto HapMap
  • Catalogue de genes humanos y desórdenes genéticos: OMIM
  • Bases de datos de SNPs
  • Estudios de asociación del genoma comple (GWAS)

3. Comparación de Secuencias

  • Métodos de comparación de secuencias
  • Matrices de sustitución
  • Programación Dinámica
  • Alineamiento local y global
  • Búsqueda por similaridad (BLAST)
  • Alineamiento múltiple de secuencias
  • Representación de LOGOS de Secuencias
  • Alineamientos progresivos. Uso de ClustalW
  • Análisis filogenéticos

4. Bioinformática Estructural

  • Estructura secundaria de proteínas
  • Estructura terciaria de proteínas. interacciones moleculares
  • Métodos experimentales pera la determinación de la estructura terciaria de proteínas. Difracción de Rayos-X y RMN. El formato PDB
  • Estructura cuaternaria de proteínas
  • Alineamiento estructural de proteínas, cavidades moleculares, potencial electrostática molecular
  • Membrana celular, proteínas de membrana, predicción de la estructura secundaria y de segmentos de transmembrana
  • Clasificación estructural de proteínas: homólogos, motivos, dominios y familias proteicas
  • Modelización por homología y AlphaFold

5. Modos de Acción de Fármacos y Quimioinformática

  • Receptores acoplados a proteínas G
  • Cinasas
  • Factores de crecimiento
  • Formatos de representación de entidades químicas. SMILES y coeficiente de Tanimoto
  • Relación Estructura-Actividad. Modelos de farmacóforo
  • Acoplamiento molecular proteína-ligando (Docking)
  • ADME / Tox

Actividades formativas y Metodología

Título Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Prácticas de consolidación y tutorización 10 0,4
Proyecto de investigación 10 0,4
Presentación proyecto de investigación 5,5 0,22
Estudio 71 2,84
Clases prácticas 24 0,96
Clases teóricas 24 0,96

La orientación de la asignatura es eminentemente práctica con la utilización de software de bioinformática.

Clases de teoría:

Las clases teóricas se impartirán con la metodología de tipo presencial -clases magistrales- aunque se posibilitará y estimulará al máximo la interacción y participación del alumnado. Las clases tendrán apoyo de medios audiovisuales.

El material utilizado en clase por el profesor estará disponible en el Campus Virtual de la asignatura; se recomienda a los alumnos que lo lleven a clase, para utilizarlo como apoyo a la hora de tomar apuntes.

Se animará al alumno a profundizar en los conocimientos adquiridos en clase mediante la utilización de la bibliografía y software de simulación recomendados.

Clases prácticas:

Dado el carácter y la orientación de la asignatura estas clases jugarán un papel clave en su desarrollo y en el aprendizaje de la materia y son un punto fundamental para el correcto cumplimiento de los objetivos de la asignatura.

Además del amplio abanico de recursos web de Bioinformática al alcance de todos, que estarán instalados en el aula de informática.

En ellas el alumno deberá resolver casos prácticos, previamente seleccionados. El aprendizaje contempla tanto la introducción y manipulacióde datos, como el uso de las principales facilidades que ofrecen los softwares seleccionados.

Las prácticas se llevarán a cabo individualmente o por parejas.

Proyecto de investigación:

Se pretende que el estudiante desarrolle habilidades en la resolución de una hipótesis biológica utilizando las herramientas y recursos bioinformáticos impartidos.

En esta asignatura, se permite el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) como parte integrante del desarrollo del trabajo, siempre que el resultado final refleje una contribución significativa del estudiante en el análisis y la reflexión personal. El estudiante deberá identificar claramente qué partes han sido generadas con esta tecnología, especificar las herramientas utilizadas e incluir una reflexión crítica sobre cómo estas han influido en el proceso y en el resultado final de la actividad. La falta de transparencia en el uso de la IA se considerará una falta de honestidad académica y podrá conllevar una penalización en la calificación de la actividad, o sanciones más graves en los casos de mayor gravedad.

Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.

Evaluación

Actividades de evaluación continuada

Título Peso Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Exámenes teóricos-prácticos 65% 0,5 0,02 1, 2, 3
Elaboración y presentación proyecto 20% 1 0,04 1, 2, 3
Asistencia a prácticas y presentación de los informes correspondientes 15% 4 0,16 2, 3

Las competencias de la asignatura se evaluarán según los siguientes criterios:

Parte Teórico-Práctica

  • Dos exámenes parciales de conocimientos teórico-prácticos y preguntas conceptuales [T1 (32.5%) i T2 (32.5%)]

Parte práctica

  • Asistencia a las prácticas y presentación de los informes correspondientes [AI] (15%)
  • Elaboración y presentación de un proyecto [PJ] (20%)
Exámenes teórico-prácticos T 65%
Prueba Parcial 1 T1 32.5%
Prueba Parcial 2 T2 32.5%
Assistència a pràctiques i presentació dels informes corresponens AI 15%
Elaboració i presentació projecte PJ 20%
  • La calificación global mínima necesaria para superar la asignatura será de 5 puntos.
  • La parte práctica es indispensable para poder ser evaluado, aunque no se establecen notas mínimas específicas.
  • Se considerará que un estudiante obtendrá la calificación de “No evaluable” si la valoración de todas las actividades de evaluación realizadas no le permite alcanzar una calificación global de 5, incluso en el supuesto de haber obtenido la máxima nota en todas las actividades pendientes.
  • Habrá un examen final, ya sea de: Recuperación para aquellos alumnos que no superen la asignatura o para aquellos que deseen mejorar su calificación (con posibilidad de afectar negativamente la nota obtenida). Este examen representará el 65% de la nota final, mientras que la parte práctica supondrá el 35% restante.
  • Los alumnos que repitan curso podrán elegir entre realizar las prácticas o no. En caso de no realizarlas, la evaluación se distribuirá de la siguiente manera: T1: 40%, T2: 40%, PJ: 20%
  • La realización de cualquier irregularidad en una actividad de evaluación (fraude académico, plagio o uso indebido de la IA, salvo que dicho uso esté expresamente autorizado en la guía docente) que pueda conducir a una variación significativa de la calificación supondrá que dicha actividad sea calificada con un 0. En caso de que la guía docente establezca como requisito imprescindible haber obtenido una nota mínima en esa actividad para superar la asignatura, o cuando se produzcan varias irregularidades en actividades de evaluación de una misma asignatura, la calificación final de la asignatura será 0. Además, podrá iniciarse un procedimiento disciplinario contra el estudiante.

Esta asignatura no contempla la evaluación única.

Bibliografía

Bibliografia específica

  • Attwood, T.K., Parry-Smith, D.J., Introducción a la Bioinformática, Pearson Education, 2002.

Bibliografia de consulta

  • Baldi, P., Brunak, S., Bioinformatics, MITPress, 1998.
  • Baxebanis, A.D., Oullette, F., Bioinformatics, John Wiley & Sons, 1998.
  • Lesk, A. Introduction to Bioinformatics. Oxford University Press, 2005.
  • Waterman, M.S., Introduction to computational biology maps, sequences and genomes,Chapman & Hall/CRC, 2000.

Recursos de Internet

http://www.nih.gov/

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/

http://www.pdb.org/

http://www.ebi.ac.uk

http://www.uniprot.org/

http://www.rcsb.org/

http://www.genomesonline.org/index

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/mapview/

http://genome.ucsc.edu/ENCODE/

http://www.genome.gov/Encode/

http://www.nature.com/encode/#/threads

http://hapmap.ncbi.nlm.nih.gov

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/snp

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/SNP/

http://omim.org

http://www.1000genomes.org/home

http://www.genome.gov/

http://www.genome.gov/GWAStudies/

http://www.embl.de/

http://genes.mit.edu/GENSCAN.html

http://expasy.org/prosite/

http://prodom.prabi.fr/

http://pfam.sanger.ac.uk/

http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM/

http://scop.mrc-lmb.cam.ac.uk/scop/

http://www.cathdb.info/

http://ekhidna.biocenter.helsinki.fi/dali_server/

http://www.vcclab.org/lab/edragon/

http://matisse.ucsd.edu/itp-bioinfo/links.html

http://sites.univ-provence.fr/~wabim/english/logligne.html

Software

https://www.jalview.org/

https://pymol.com/

https://www.inteligand.com/ligandscout/

https://openmolecules.org/datawarrior/

Grupos e idiomas de la asignatura

La información proporcionada es provisional hasta el 30 de noviembre. A partir de esta fecha, podrá consultar el idioma de cada grupo a través de este enlace. Para acceder a la información, será necesario introducir el CÓDIGO de la asignatura

Tipo de docencia Grupo Idioma Semestre Turno
(TE) Teoría 53 Catalán segundo cuatrimestre manaña-mixto
(PLAB) Prácticas de laboratorio 531 Catalán segundo cuatrimestre tarde
(SEM) Seminarios 531 Catalán segundo cuatrimestre manaña-mixto
(PLAB) Prácticas de laboratorio 532 Catalán segundo cuatrimestre tarde
(SEM) Seminarios 532 Catalán segundo cuatrimestre manaña-mixto
(PLAB) Prácticas de laboratorio 533 Catalán segundo cuatrimestre tarde