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Análisis de Big Data en Bioinformática

Código: 104886 Créditos ECTS: 6
2024/2025
Titulación Tipo Curso
2503852 Estadística Aplicada OT 4

Fe de erratas

La docencia de esta asignatura está programada durante el 2do semestre.

Contacto

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

Equipo docente

Gianluigi Caltabiano
Angel Gonzalez Wong
Juan Ramon Gonzalez Ruiz

Idiomas de los grupos

Puede consultar esta información al final del documento.


Prerrequisitos

Conocimientos básicos del idioma inglés ya que parte del material docente está en esta lengua. Recomendable haber cursado la asignatura de Bioinformática. 


Objetivos y contextualización

 
La asignatura pretende dar una visión sobre las posibilidades del análisis de big data en bioinformática.
 
La asignatura constado de dos bloques: 1) metodologías computacionales aplicadas al descubrimiento de fármacos y 2) análisis de datos ómicos. La asignatura forma parte de la Mención en Estadística para las Ciencias de la Salud.

Resultados de aprendizaje

  1. CM14 (Competencia) Proponer el modelo estadístico necesario para analizar conjuntos de datos pertenecientes a estudios reales.
  2. KM17 (Conocimiento) Reconocer los modelos estadísticos para el análisis de datos con distintas estructuras y complejidad que aparecen frecuentemente en distintos ámbitos de aplicación.
  3. KM18 (Conocimiento) Reconocer el lenguaje propio de las aplicaciones de economía y finanzas, ciencias biomédicas e ingeniería, aportado por la investigación y la innovación en el ámbito de la estadística.
  4. KM18 (Conocimiento) Reconocer el lenguaje propio de las aplicaciones de economía y finanzas, ciencias biomédicas e ingeniería, aportado por la investigación y la innovación en el ámbito de la estadística.
  5. SM16 (Habilidad) Seleccionar las fuentes de información adecuadas para el trabajo estadístico
  6. SM19 (Habilidad) Analizar datos de estructuras complejas, ya sea por su naturaleza o por su dimensión.

Contenido

BLOQUE 1. Big Data en el Descubrimiento de Fármacos

  1. Introducción al Big Data en Biociencias.
  2. Bases de datos y representación de componentes biólogicos y compuestos químicos.
  3. Análisis, agrupamiento y visualización de sustancias químicas y farmacológicas. 
  4. Cribado Virtual en el Descubrimiento de Fármacos.

BLOQUE 2. Big Data en Análisis de Datos Ómicos

  1. Introducción a Bioconductor y herramientas bioinformáticas para el análisis de datos ómicos.
  2. Estudios de asociación genética y GWAS (Estudios de genoma completo).
  3. Métodos Multivariantes para la Integración de Datos Ómicos y Big Data.ç

Actividades formativas y Metodología

Título Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Tipo: Dirigidas      
Clases prácticas 21 0,84
Clases teóricas 21 0,84
Presentación Proyecto de Investigación 3 0,12
Tipo: Supervisadas      
Tutorizaciones 10 0,4
Tipo: Autónomas      
Estudio 70 2,8
Preparación Proyecto de Investigación 20 0,8

La asignatura está organizada en sesiones de 3 horas. Cada sesión consta de una parte teórica (aulas de teoría) donde s'introudirà el temario nuevo seguida de una parte práctica (aulas de informática) donde se trabajará la aplicación de los conceptos explicados en la parte teórica. En cada sesión el profesor indicará a los estudiantes algunas tareas a realizar de manera autónoma, como lectura de artículos o elavoración de informes de prácticas. El material utilizado por los profesores estará disponible en el Campus Virtual de la asignatura.

 

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
Exámen Teórico-Práctico 20 2 0,08 CM14, KM17, KM18, SM19
Preparación de Informes de Prácticas 60 1 0,04 CM14, KM17, KM18, SM19
Presentación Proyecto de Investigación 20 2 0,08 CM14, KM17, KM18, SM16, SM19

BLOQUE 1. Big Data en el Descubrimiento de Fármacos (50%):

- Ejercicios de Prácticas (30%)

- Presentación Trabajo Bioinformática ante una comisión (20%)

BLOQUE 2. Big Data en Análisis de Datos Ómicas (50%):

- Ejercicios de Prácticas (30%)

- Prueba Teórico-Práctica (20%)

 La calificación mínima global necesaria para superar la asignatura será de 5 puntos. Para hacer media es necesario que la nota mínima de cada una de las actividades evaluables sea igual o superior a 4 puntos. Los estudiantes que tengan alguna de las pruebas suspendidas o no presentadas podrán hacer el examen de recuperación donde se podrán examinar del bloque suspendido.

 


Bibliografía

  • Lesk A.M. Introduction to Bioinformatics. Oxford University Press 2005.
  • Attwood, T.K., Parry-Smith, D.J., Introducción a la Bioinformática. Pearson Education, 2002.
  • Foulkes A.S. Applied Statistical Genetics with R. For Population-based Association Studies.Springer Dordrecht Heidelberg London New York. ISBN 978-0-387-89553-6
  • Gonzalez JR, Cáceres A. Omic association studies with R and Bioconductor. Chapman and Hall/CRC, ISBN 9781138340565, 2019.
  • https://www.bioconductor.org/

Software

R: https://www.r-project.org/

Rstudio: https://www.rstudio.com/

 


Lista de idiomas

Nombre Grupo Idioma Semestre Turno
(PLAB) Prácticas de laboratorio 1 Catalán primer cuatrimestre tarde
(TE) Teoría 1 Catalán primer cuatrimestre tarde