Bioinformàtica Estructural

• Hores setmanals
• Resultats d'aprenentatge
• Objectius
• Continguts
• Activitats
• Metodologia docent
• Mètode d'avaluació
• Bibliografia
• Capacitats prèvies

Professorat

Responsable

• Josep Lluis Gelpi Buchaca ( )

Hores setmanals

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. 1. Reconeixement dels patrons estructurals de les biomolècules i la seva relació amb la seva funció biològica. L'estudiant ha de demostrar comprensió dels descriptors fisicoquímics de l'estructura: termes d'energia potencial, solubilitat, acidesa, hidrofobicitat.
   Competències relacionades: K1, K2, K5,
2. 2. Correlacionar l'estructura tridimensional de les biomolècules amb la seva funció biològica
   Demostrar comprensió de:
   - Relació entre seqüència, estructura i funció: flexibilitat global i local i similitud de la seqüència, preservació tridimensional dels centres actius, conservació de les interaccions amb lligands i altres proteïnes.
   - Bases i aplicacions del concepte d'homologia. Identificar els residus conservats en l'estructura i descriure la seva possible funció estructural.
   Competències relacionades: K1, K5, K7, S7,
3. 3. Manejar el programari que permet processar dades que representen estructures i seqüències de biomolècules.
   Competències relacionades: K2, S10, S7,

Continguts

1. Part 0. INTRODUCCIÓ
   Introducció al curs. Objectius, posició de la bioinformàtica estructural dins de la bioinformàtica, objectius principals. Exemples d'aplicació.
2. Part 1. ESTRUCTURA I MODELITZACIÓ
   Fonaments de les estructures macromoleculars. Espai conformacional. Determinació de l'estructura experimental. Fonts i formats de dades. Bases de dades i visualització molecular.
   Qualitat de les dades estructurals, problemes comuns i solucions. Comparació d'estructures, alineació de seqüències/estructura, famílies estructurals, el concepte d'homologia. Predicció d'estructures (1D, Threading, Comparativa, Ab initio, Alphafold). Predicció complexa (Docking)
3. Part 2. ESPAI CONFORMACIONAL I SIMULACIÓ
   Avaluació energètica. Camps de força molecular. Configuració del sistema per a la simulació. Optimització del procés de simulació i HPC. Estratègies per millorar el mostreig de conformació. Anàlisi de simulació. Control de qualitat. Anàlisi de flexibilitat. Estratègies per a l'avaluació d'entropia i energia lliure. Anàlisi avançada. Anàlisi de xarxes i mètodes basats en IA.
4. Part 3. ESTRUCTURES EN BIOLOGIA DE SISTEMES
   Dominis proteics. Interaccions entre cadenes i entre dominis. Predicció d'interaccions físiques basades en dominis. Complexos transitius i permanents. Altres prediccions de relacions entre gens i proteïnes. Sistemes de comunicació i xarxes de senyalització (fosforilació). Estudi de xarxes d'interacció: Interactoma. Grans complexos macromoleculars.

Activitats

Activitat Acte avaluatiu

Metodologia docent

Mètode d'avaluació

Bibliografia

Bàsica:

• Structural Bioinformatics - Gu, Jenny; Bourne, Philip E., Wiley Blackwell, 2009. ISBN: 978-0-470-18105-8
  
• Introduction to protein structure - Branden, Carl; Tooze, John, Garland, cop. 1999. ISBN: 978-0-8153-2305-1
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991002888829706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1
• Molecular modelling : principles and applications - Leach, Andrew R, Prentice Hall, 2001. ISBN: 9780582382107
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991002680539706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1
• The Biophysical chemistry of nucleic acids & proteins - Creighton, Thomas E, Helvetian Press, 2010. ISBN: 9780956478115
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991005476510806711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1

Capacitats prèvies