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Trabajo de Fin de Máster

Código: 42402
Créditos: 15
2026/2027
Titulación Tipo Curso
Bioinformática / Bioinformatics TFE 1

Profesor/a de contacto

Nombre :
Marta Puig Font
Correo electrónico :
marta.puig@uab.cat

Equipo docente

Marta Coronado Zamora
Leonardo Pardo Carrasco
Miquel Àngel Senar Rosell
Francisco José Rodriguez-Trelles Astruga
Jean-Didier Pierre Marechal
Angel Gonzalez Wong
Jaime Martinez Urtaza
Isaac Salazar Ciudad
Laura Masgrau Fontanet
Alex Peralvarez Marin
Marta Puig Font
Sònia Casillas Viladerrams
Xavier Daura Ribera
Antoni Barbadilla Prados
Cinta Pegueroles Queralt

Idiomas de los grupos

Puede consultar esta información al final del documento.

Prerrequisitos

Para llevar a cabo este módulo es necesario haber superado previamente tanto los dos módulos obligatorios (Programación en Bioinformática y Core Bioinformática) como uno de los módulos optativos.

Se recomienda un nivel B2 de inglés o equivalente.

Objetivos

El Trabajo de Final de Máster (TFM) es un trabajo de investigación autónomo e individual que brinda al alumnado la oportunidad de centrarse en algunos de los temas tratados en los módulos académicos del máster, así como de integrar todas las capacidades y competencias logradas a lo largo del máster.

El TFM debe demostrar que el alumnado es capaz de llevar a cabo una investigación académica sólida y rigurosa. Debe presentar un argumento original que esté documentado cuidadosamente de fuentes primarias y secundarias. El alumnado debe hacer el trabajo por sí mismo, con la guía de un asesor (tutor). El TFM no implica una estancia práctica ni la colaboración del alumnado en un grupo o departamento de investigación. Sin embargo, el trabajo puede estar relacionado con el proyecto desarrollado por el alumnado durante el módulo de Prácticas Externas.

Resultados de aprendizaje

  • CA18 (Comunicar de forma oral y escrita, en inglés técnico, los resultados obtenidos en los análisis realizados en el desarrollo del TFM.) Comunicar de forma oral y escrita, en inglés técnico, los resultados obtenidos en los análisis realizados en el desarrollo del TFM.
  • CA19 (Valorar críticamente los resultados obtenidos durante el desarrollo del TFM, corrigiendo deficiencias técnicas o conceptuales e incorporando la identificación de desigualdades por sexo y género en el diseño de soluciones y resolución de problemas.) Valorar críticamente los resultados obtenidos durante el desarrollo del TFM, corrigiendo deficiencias técnicas o conceptuales e incorporando la identificación de desigualdades por sexo y género en el diseño de soluciones y resolución de problemas.
  • KA18 (Seleccionar los conocimientos y recursos necesarios para desarrollar un trabajo autónomo de investigación o aplicación bioinformática.) Seleccionar los conocimientos y recursos necesarios para desarrollar un trabajo autónomo de investigación o aplicación bioinformática.
  • KA19 (Identificar los principios del método científico para plantear, desarrollar y resolver problemas mediante soluciones bioinformáticas fundamentadas.) Identificar los principios del método científico para plantear, desarrollar y resolver problemas mediante soluciones bioinformáticas fundamentadas.
  • KA20 (Identificar las fuentes de información científicas válidas y fiables necesarias para determinar el estado de una cuestión científica, y abordar su resolución reconociendo los problemas éticos que puede generar el progreso del conocimiento.) Identificar las fuentes de información científicas válidas y fiables necesarias para determinar el estado de una cuestión científica, y abordar su resolución reconociendo los problemas éticos que puede generar el progreso del conocimiento.
  • SA20 (Utilizar sistemas operativos, programas, herramientas bioinformáticas y lenguajes de programación en la resolución de cuestiones biológicas en el contexto del desarrollo del TFM.) Utilizar sistemas operativos, programas, herramientas bioinformáticas y lenguajes de programación en la resolución de cuestiones biológicas en el contexto del desarrollo del TFM.
  • SA21 (Interpretar los resultados obtenidos en el desarrollo del TFM mediante el análisis bioinformático de datos derivados de tecnologías ómicas.) Interpretar los resultados obtenidos en el desarrollo del TFM mediante el análisis bioinformático de datos derivados de tecnologías ómicas.
  • SA22 (Operar de manera integrada con distintas bases de datos bioinformáticas, teniendo en cuenta sus principales formatos, estructura y compatibilidad en el desarrollo del TFM.) Operar de manera integrada con distintas bases de datos bioinformáticas, teniendo en cuenta sus principales formatos, estructura y compatibilidad en el desarrollo del TFM.

Contenidos

Se realizará un taller/conferencia sobre como escribir el Trabajo de Final de Máster.

Actividades formativas y Metodología

Título Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Reuniones regulares con el tutor 10 0,4 CA18, CA19, KA18, KA19, KA20, SA20, SA21, SA22
Elaboración del documento (disertación) de la tesis del máster 365 14,6 CA18, CA19, KA18, KA19, KA20, SA20, SA21, SA22

El Trabajo de Final de Máster debe demostrar que el alumnado es capaz de llevar a cabo una investigación académica sólida y rigurosa. Debe presentar un argumento original que esté documentado cuidadosamente de fuentes primarias y secundarias. Cada estudiante debe hacer el trabajo por sí mismo con la guía de un asesor.

La coordinación designa un tutor académico de la UAB para cada alumno del máster, según el tema de su trabajo.

El TFM debe ser escrito bajo la guía de un asesor (el tutor académico). El asesor debe ser un/a profesor/a doctorado de un departamento o centro de investigación de la UAB. El tutor académico supervisará el seguimiento del alumno, proporcionará orientación general y ayudará al alumno a refinar el objetivo del trabajo y desarrollar el argumento de la tesis. Una vez que el estudiante se haya reunido con el tutor académico, acordarán un calendario para las reuniones y la presentación de borradores.

El módulo de TFM está programado para el segundo trimestre del curso e involucra 375 horas de trabajo del alumno, incluidas las horas de tutoría con el asesor. Estas horas de tutoría se llevarán a cabo durante varias reuniones. Se recomiendan al menos 3 reuniones (una reunión inicial, una reunión de progreso y una reunión final).

 

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
Presentación oral 50% 0 0 CA18, CA19, KA18, KA19, KA20, SA20, SA21, SA22
Documento (disertación) de la tesis del máster 50% 0 0 CA18, CA19, KA18, KA19, KA20, SA20, SA21, SA22

Para evaluar el módulo de Trabajo de Final de Máster (TFM), el alumnado debe entregar una copia impresa del trabajo a la coordinación del módulo y exponer oralmente los resultados al Comité de Tesis del Máster.

La evaluación final resultará de:

  • El documento TFM entregado (50%)
  • La exposición oral y defensa del TFM (50%)

El documento TFM no debe exceder las 15,000 palabras, excluyendo apéndices y bibliografía. Debe estar escrito en inglés.

El Comité estará formado por tres doctores, profesorado de la UAB. La defensa de tesis serà en inglés e incluirá:

  • El turno del alumnado: se expone el trabajo durante 15 minutos aproximadamente.
  • Un turno de preguntas: los tres miembros del comité preguntan durante aproximadamente 10 minutos para evaluar la tesis expuesta.

El alumnado obtendrá la calificación de "No Avaluable" cuando las actividades de evaluación realizadas tengan una ponderación inferior al 67% en la calificación final.


Uso de la IA

Para esta asignatura, se permite el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) exclusivamente en tareas de apoyo, como la búsqueda bibliográfica o de información, la corrección de textos o las traducciones. El estudiante deberá identificar claramente qué partes han sido generadas con esta tecnología, especificar las herramientas empleadas e incluir una reflexión crítica sobre cómo éstas han influido en el proceso y el resultado final de la actividad. La no transparencia del uso de la IA en esta actividad evaluable o su uso para tareas en las que no se permite su utilización se considerará falta de honestidad académica y puede conllevar una penalización parcial o total en la nota de la actividad, o sanciones mayores en casos de gravedad.

La realización de cualquier irregularidad en un acto de evaluación (fraude académico, plagio o uso indebido de la IA, salvo que este uso esté autorizado expresamente en la guía docente), que pueda conducir a una variación significativa de la calificación, supone que este acto se calificará con un 0. En caso de que la guía docente prevea que para superar la asignatura sea requisito imprescindible haber obtenido una nota mínima en este acto de evaluación o que se produzcan diversas irregularidades en los actos de evaluación de una misma asignatura, la calificación final de esta asignatura es 0. Al margen de ello, se podrá instruir un proceso disciplinario al estudiante que incurra en alguna de estas irregularidades.

Software

  • Software para crear listados de referencias bibliográficas
  • PowerPoint 
  • Prezi

 

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
(TFMm) Treball de fi de màster 1 Desconocido segundo cuatrimestre manaña-mixto