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La bioinformática es en la actualidad uno de los campos de la ciencia más dinámicos y con más proyección. Es una disciplina a caballo entre la biología molecular, la informática y la estadística, que permite usar los ordenadores para investigar la biología de nuestras moléculas.


Las principales aplicaciones de la bioinformática son la simulación, la minería de datos (data mining) y el análisis de los datos obtenidos en los proyectos genoma (Proyecto de Genoma Humano) o proteoma.


Desde finales de los sesenta, cuando las primeras secuencias de proteínas comenzaron a coleccionarse dando lugar a las primeras bases de datos en biología molecular, numerosos descubrimientos han acelerado el desarrollo científico. Un ejemplo claro es el Proyecto de Secuenciación del Genoma Humano, nuestra propia secuencia genética. Pero ninguno de estos avances sería posible sin el uso intensivo de los ordenadores.


Con la finalización de los primeros proyectos genoma y las grandes posibilidades que esta nueva información ofrece, numerosos campos científicos han experimentado un boom tanto en la concepción de nuevos experimentos, como en la obtención de resultados impactantes.


Esta aparición de líneas de investigación y desarrollo hace que haya una fuerte demanda de expertos en esta área multidisciplinar, y es en este contexto donde la UOC ofrece este diploma de posgrado en Bioinformática.




Aplicación profesional




El profesional que participe en este programa podrá aportar a su organización las siguientes competencias:

Criterios de decisión para seleccionar aplicaciones bioinformáticas para resolución de diferentes tipos de problemas.
Conocimiento de los últimos algoritmos de alineación de secuencias, generación de árboles evolutivos, secuenciación de genomas, predicción de genes, análisis de datos de alto rendimiento, etc.
Conocimiento de los principales tipos de empresas presentes en el mercado de la bioinformática, así como las tendencias de futuro.
Criterios para contratar servicios de consultoría sobre temas bioinformáticos.
Conocimientos de los aspectos legales y jurídicos presentes en el sector de la bioinformática.
Conocimiento de los estándares más novedosos para la explotación de información bioinformática en las bases de datos biológicas públicas (en Internet).
Objetivos




Los objetivos de aprendizaje del programa son los siguientes:



Tener una visión de las herramientas y aplicaciones informáticas más frecuentes en bioinformática (Linux / Perl y Bioperl / PHP y mySQL).
Adquirir conocimientos básicos de biología molecular, para una posterior comprensión de conceptos más avanzados en genómica y biología estructural.
Conocer y ser capaz de usar los últimos algoritmos de alineación de secuencias y de generación de árboles evolutivos.
Conocer y ser capaz de usar los más recientes métodos de secuenciación de genomas y predicción de genes.
Adquirir conocimientos acerca de genómica funcional y de sistemas.
Conocer las principales tecnologías para la obtención/generación de datos de alto rendimiento.
Conocer técnicas para extraer e interpretar información de datos de alto rendimiento, principalmente los microarrays.
Ser capaz de realizar búsquedas avanzadas en las diferentes bases de datos biológicas públicas.
Adquirir las nociones básicas sobre estructura de proteínas.
Conocer las técnicas experimentales para resolver parcialmente el problema de la detección de estructura de proteínas, en particular la cristalografía y la difracción de rayos X.
Saber reconocer diferentes métodos de predicción de estructura computacionales, en particular, aquellos basados en homología con bases de datos de estructuras y en threading o alineamiento estructural.
Aplicar los conceptos anteriores al estudio de otras moléculas biológicas como ADN y ARN.
Tener nociones de simulación y de dinámica molecular.
Conocer el sector empresarial de la bioinformática.
Conocer las tendencias de futuro en investigación biomédica.
Conocer los aspectos más significativos del marco legal en biomedicina y bioinformática.

A quién se dirige




Este programa se dirige a los siguientes perfiles profesionales:

Profesionales del sector de la bioinformática
Profesionales del sector farmacéutico
Profesionales de empresas médicas
Profesionales de hospitales y centros de salud
Profesionales de empresas relacionadas con el medio ambiente
Profesionales de empresas de tecnologías de la información
Investigadores de empresas farmacéuticas
Visitadores médicos
Personal técnico de hospitales y centros de salud
Profesionales de empresas de consultoría
Este programa podría interesar al siguiente tipo de empresas:

Empresas de tecnologías de la información
Empresas farmacéuticas
Empresas del sector de la biología
Hospitales y centros de salud
Administraciones públicas
Empresas de consultoría
Requisitos de admisión




Para acceder al programa, es necesario disponer deuna titulación universitaria legalizada.



En el caso de no tenerla, un comité de admisión valorara los conocimientos y la experiencia de solicitudes a partir de su curriculum.




Conocimientos Previos




Si bien no son obligatorios, conocimientos en informática (linux a nivel usuario, programación conceptos básicos de bases de datos) y/o una base mínima de biología, puede ayudar al estudiante en el inicio del posgrado. Igualmente, un nivel aceptable de lectura en inglés favorecerá al estudiante a la hora de realizar debates e incluso alguna actividad relacionada con documentos propuestos por los consultores.




Titulación




Una vez se haya superado el proceso global de evaluación, la UOC entregará un Diploma de Posgrado en Bioinformática: Genómica y Biología Estructural a los participantes que acrediten una titulación universitaria homologada.


En caso de no tener dicha titulación, se expedirá un certificado de Posgrado en Bioinformática: Genómica y Biología Estructural.

Primer semestre: Genómica Computacional: fundamentos y aplicaciones

1.- Fundamentos de informática en entornos bioinformáticos (5 ECTS)

1.1. Linux

Línea de comandos
Navegación por el sistema de ficheros
Herramientas básicas

1.2. Perl / BioPerl

Comandos del lenguaje
Entorno de ejecución
Depuración de errores

1.3. PHP / MySQL

Presentación del modelo relacional
Comandos útiles
Entornos de trabajo

2.- Fundamentos de biología molecular (5 ECTS)

2.1 ¿Qué es la vida y qué la caracteriza?

Organismos y células
Procariotas y eucariotas
Clasificación en reinos
Las moléculas de la vida
Pequeñas moléculas
Proteínas
El ADN (ácido desoxiribonucleico)
El ARN (ácido ribonucleico)
Transmisión de Información
Replicación del ADN
Mitosis
Meiosis
Recombinación

2.2 Genes y genomas

Genética clásica: Leyes de Mendel
El gen a nivel molecular
Ligamiento y herencia ligada al sexo
Otros tipos de herencia biológica
Genomas
Secuenciación de genomas
Predicción y anotación de genomas

2.3. De genes a proteínas

Transcripción
Splicing
Traducción
Regulación de la expresión génica

2.4. Variación genética

Variación genética y evolución
La teoría de la selección natural de Darwin
Tipos de mutación
Mutación y selección en poblaciones
Deriva genética
Fijación de mutaciones

2.5. Evolución de secuencias

Tasas evolutivas
Definición de árbol evolutivo
Métodos de distancia
Métodos de máxima parsimonia
Métodos de máxima verosimilitud

3.- Genómica Computacional (5 ECTS)

3.1. Búsqueda de información genómica

Bases de datos de secuencias: NCBI, EMBL
Navegadores genómicos: UCSC, ENSEMBL
Transcritos: RefSeq, ESTs, Unigene
Buscadores: Entrez, Biomart, UCSC
Anotación funcional: GO, SO, OBO

3.2. Alineamiento de secuencias

Evolución y similaridad
Alineamiento de dos secuencias
Alineamiento global y local
Alineamiento múltiple
Búsquedas en bases de datos
Alineamiento de genomas
Aplicaciones: BLAST, CLUSTALW, TCOFFEE, BLAT

3.3. Modelado de señales

Patrones, logos de secuencia
Matrices de pesos
Modelos de Markov
Pattern matching
Descubrimiento de patrones
Aplicaciones: MEME, RSA tolos

3.4. Prediccion de genes

Estructura de un gen
Predicción ab initio
Predicción por homología
Genómica comparativa
Evaluación de predicciones
Programas: geneid, genscan, N-scan, genewise

3.5. Regulación de la expresión génica

Promotores y regiones reguladoras
Phylogenetic footprinting
Bases de datos: Transfac, Jaspar, ABS, Pazar
Redes de regulación génica
Microarrays

Segundo semestre: Biología Estructural: fundamentos y aplicaciones

1.- Genómica Funcional y análisis de microarrays (5 ECTS)

1.1. Introducción a la genómica funcional y a las tecnologías “high throughput”

El objeto de estudio de la genómica funcional
Métodos de obtención de datos de alto rendimiento
Perspectiva general
Microarrays de expresión génica
Otros tipos de datos (SNP’s, ChIP, Proteómica)

1.2. El lenguaje de programación R

R, software libre para estadística y los gráficos
Manejo de datos en R
Gráficos
Estadística básica y avanzada
Programación: scripts, funciones y mucho más

1.3. Análisis de datos de microarrays

Perspectiva general del análisis de datos de microarrays de expresión
Lectura y control de calidad de las imágenes
Preprocesado: normalización y filtraje
Detección de genes diferencialmente expresados
Busca de patrones de coexpresión mediante análisis de “clusters”
Diagnósticos moleculares y métodos de clasificación
La ontología génica y sus aplicaciones para la interpretación biológica
Más allá de la expresión génica: Análisis de factores de transcripción e integración de diversos tipos de datos

1.4. Biología de sistemas (BS) y genómica funcional

Introducción a la biología de sistemas
Tipos de redes y técnicas para su análisis y reconstrucción
Reconstrucción de redes metabólicas a partir de datos de alto rendimiento
Perspectivas y aplicaciones de la BS

2.- Biología estructural (4 ECTS)

2.1. Conceptos básicos

Biología estructural
Moléculas
Biomoléculas
Macromoléculas

2.2. Proteínas

Síntesis, tipos, funciones, propiedades

Estado natural/desnaturalizado
Estructura primaria
Estructura secundaria
Estructura terciaria
Estructura cuaternaria
Dominios estructurales
Plegado de proteínas
Bases de datos

2.3. Predicción de estructura (1)

Proteínas solubles
Cristalografía
NMR

2.4. Predicción de estructura (2)

Homología
Threading Ab initio
CASP

2.5. Estructura de ácidos nucléicos

ADN
ARN

2.6. Modelado molecular

Átomos, campos de fuerza, interacciones
Simulaciones
Diseño de fármacos


3.- Aplicaciones y tendencias del sector bioinformático (3 ECTS)

3.1. Aplicaciones

Introducción. La investigación en la industría farmacéutica
Descubrimiento de (potenciales) nuevas dianas terapèuticas
Descubrimiento y mejora de fármacos

3.2. El sector

Empresas de bioinformática
Uso de la bioinformática en el entorno de la investigación
Uso de la bioinformática en el entorno empresarial
Uso de la bioinformática en las organizaciones sanitarias

3.3. Tendencias de futuro

Biología de sistemas
Ontologías, clasificaciones y diccionarios
Integración de la información biomédica
Vigilancia tecnológica

3.4. Marco legal

Propiedad industrial y derechos de autor
Ley de protección de datos de carácter personal
Ley del medicamento
Ley de investigación biomédica
Directivas europeas


4.- Proyecto (3 ECTS)

Temas del proyecto:

Genómica
Biología Estructural
Aplicaciones y Tendencias
Libre

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Sus tags: datos, bioinformática, biología, aplicaciones, genómica, estructura, conocer, bases

Términos relacionados: genómica funcional, biología estructural, expresión génica, biología molecular