Introducció a la Bioinformàtica

Esteu aquí

Inici » Estudis » Graus » Grau en Bioinformàtica » Pla d'estudis » Assignatures » Introducció a la Bioinformàtica
Crèdits
6
Tipus
Obligatòria
Requisits
Aquesta assignatura no té requisits
Departament
UPF
Aquesta assignatura ofereix una introducció als conceptes, mètodes i eines fonamentals utilitzats en l'àmbit de la bioinformàtica. Cobreix habilitats computacionals pràctiques, inclòs l'ús de programació Linux, Bash i R. A més, el curs aprofundeix en la naturalesa de les dades en bioinformàtica i explora diverses tècniques estadístiques per a l'anàlisi i interpretació de dades. Mitjançant exercicis pràctics i exemples del món real, els estudiants obtindran una comprensió sòlida de com gestionar i analitzar les dades biològiques de manera eficaç.

Professorat

Responsable

  • Hafid Laayouni el Alaoui ( )

Altres

  • Ferriol Calvet Riera ( )
  • Irene Acero Pousa ( )

Hores setmanals

Teoria
2
Problemes
2
Laboratori
0
Aprenentatge dirigit
0
Aprenentatge autònom
6

Resultats d'aprenentatge

Resultats d'aprenentatge

Coneixements

  • K1 - Reconèixer els principis bàsics de la biologia, des de l'escala cel·lular a la de l'organisme, i com aquests es relacionen amb els coneixements actuals en els camps de la bioinformàtica, de l'anàlisi de dades, i de l'aprenentatge automàtic; assolint així una visió interdisciplinar amb especial èmfasi en aplicaciones biomèdiques.
  • K2 - Identificar els mètodes estadístics i computacionals i els models matemàtics que permeten resoldre problemes en els camps de la biologia molecular, la genòmica, la investigació mèdica i la genètica de poblacions.
  • K5 - Identificar la naturalesa de les variables biològiques que cal analitzar, així com els models matemàtics, els algorismes i les proves estadístiques adequades per a desenvolupar i avaluar anàlisis estadístics i eines computacionals.
  • K7 - Analitzar les fonts d'informacions científiques, vàlides i fiables, per a fonamentar l'estat de la qüestió d'un problema bioinformàtic i poder abordar la seva resolució.

Habilitats

  • S7 - Implementar mètodes de programació i anàlisi de dades a partir de l'elaboració d'hipòtesis de treball, dins de l'àrea d'estudi.
  • S10 - Usar els coneixements adquirits i la capacitat de resolució de problemes bioinformàtics en entorns nous o poc coneguts dins de contextos més amplis (o multidisciplinars) relacionats amb la bioinformàtica i la biologia computacional.

Objectius

  1. Adquisició de les nocions bàsiques usant el sistema operatiu Linux, llenguatge bash i R
    Competències relacionades: K1, K2, K5, K7, S7, S10,
  2. Exposició a casos pràctics de problemes biològics i a la seva solució usant eines de bioinformàtica
    Competències relacionades: K1, K2, K5, K7, S7, S10,
  3. Introducció a estadística bàsica i a nocions de probabilitats.
    Competències relacionades: K1, K2, K5, S7, S10,

Continguts

  1. sessions pràctiques de bioinformàtica
    Getting familiar with the black screen (introduction to Linux)
    Bioinformatics databases: Genome browsers, NCBI Genbank, Uniprot, PDB
    Sequence alignment
    Bash commands
    Bash scripting
  2. Introducció a l'anàlisi de dades
    The nature and impact of variability in biological data. Observational studies and experiments. Random
    sampling. Description of distributions. Frequency distributions, descriptive statistics, the concept of population versus
    sample. Probability and the binomial distribution. The normal distribution. Sampling distributions. Confidence intervals
    for a single mean and for a difference in means.

Activitats

Activitat Acte avaluatiu


classes teòriques expositives


Objectius: 3
Continguts:
Teoria
25h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
45h

Sessions de resolució de problemes


Objectius: 1 2
Teoria
0h
Problemes
26h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
45h

Examen parcial


Objectius: 3
Setmana: 1
Teoria
2h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
0h

Examen R


Objectius: 1
Setmana: 13
Teoria
0h
Problemes
2h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
0h

Examen pràctic casos bioinformàtics


Objectius: 2
Setmana: 10
Teoria
0h
Problemes
2h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
0h

Examen final


Objectius: 1 2 3
Setmana: 17
Teoria
3h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
0h

Metodologia docent

Les lliçons seran principalment de tipus expositori. Hi haurà també sessions basades en problemes i sessions pràctiques usant R.

Mètode d'avaluació

Per l'avaluació de l'assignatura, es tindran en compte la nota de l'examen parcial (P), la de l'examen final (F) i la de les session spràctiques, i es combinaran segons la fórmula següent:
Nota=max(0.2*P+0.4*Practical+0.4*F; 0.4*Practical+0.6*F)

Es considera que un estudiant s'ha presentat a l'assignatura si ha fet l0examen final. Si l'estudiant s'ha presentat a l'assignatura i ha suspès, l'estudiant pot fer l'examen de re-avaluació (RT) i en aquest cas la nota de l'assignatura serà 0.4*Practical+0.6*RT (la nota de l'examen parcial no s'usarà).

Bibliografia

Bàsica:

  • Biomedical informatics: computer applications in health care and biomedicine. - , New York, NY : Springer, cop., 2006.
  • Statistics for the life Sciences - M.L. Samuel, J.A. Witmer, A. Shaffner, 2016.

Web links