Técnicas y Herramientas Bioinformáticas

• Profesorado
• Horas semanales
• Competencias
• Contenidos
• Metodología docente
• Método de evaluación
• Bibliografía

Profesorado

Responsable

• Xavier Messeguer Peypoch ( )

Otros

• Gabriel Valiente Feruglio ( )

Horas semanales

Competencias

Competencias Técnicas de cada especialidad

Dirección y gestión

• CDG1 - Capacidad para la integración de tecnologías, aplicaciones, servicios y sistemas propios de la Ingeniería Informática, con carácter generalista, y en contextos más amplios y multidisciplinares.

Específicas

• CTE7 - Capacidad para comprender y poder aplicar conocimientos avanzados de computación de altas prestaciones y métodos numéricos o computacionales a problemas de ingeniería.
• CTE9 - Capacidad para aplicar métodos matemáticos, estadísticos y de inteligencia artificial para modelar, diseñar y desarrollar aplicaciones, servicios, sistemas inteligentes y sistemas basados en el conocimiento.

Competencias Técnicas Genéricas

Genéricas

• CG4 - Capacidad para el modelado matemático, cálculo y simulación en centros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la Ingeniería en Informática.

Competencias Transversales

Uso solvente de los recursos de información

• CTR4 - Gestionar la adquisición, la estructuración, el análisis y la visualización de datos e información del ámbito de la ingeniería informática y valorar de forma crítica los resultados de esta gestión.

Básicas

• CB6 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.

Contenidos

1. Algoritmos y estructuras eficientes de búsqueda
   Se verán los algoritmos más eficientes de búsqueda de patrones en función del alfabeto, y de la longitud y el número de los patrones. También se explicarán estructuras de datos muy útiles para comparar genomas como elossuffix trees. Finalmente se estudiarán estrategias para hacer búsquedas en textos muy largos (Gb).
2. Alineamiento de secuencias
   Se explicará el algoritmo de programación dinámica y su aplicación para calcular la distancia de edición entre dos palabras, para realizar búsquedas aproximada en un texto y para encontrar el mejor alineamiento entre dos secuencias. Finalmente se estudiará el alineamiento de múltiples secuencias.
3. Búsquedas en bases de datos: BLAST
   Se estudiarán los fundamentos computacionales y estadísticos del algoritmo BLAST y su uso para realizar búsquedas aproximadas en bases de datos.
4. Algoritmos filogenéticos
   Se explicarán los algoritmos fundamentales que nos permiten estimar la evolución de los individuos de una misma especie.
5. Modelos ocultos de Markov
   Se explicarán los Modelos Ocultos de Markov y casos en que son aplicados en bioinformática.

Metodología docente

Método de evaluación

Bibliografía

Básica:

• Bioinformatics: sequence and genome analysis - Mount, D.W, Cold Spring Harbor Laboratory Press, 2004. ISBN: 0879697121
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991002934579706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca
• Flexible pattern matching in strings: practical on-line search algorithms for texts and biological sequences - Navarro, G.; Raffinot, M, Cambridge University Press, 2002. ISBN: 978-0-521-81307-5
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991002519679706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca