Filogenómica y Genómica Comparativa

Créditos
6
Tipos
Obligatoria
Requisitos
Esta asignatura no tiene requisitos , pero tiene capacidades previas
Departamento
UB;UAB
El objetivo de este curso es comprender los conceptos y metodologías principales de la filogenómica y la genómica comparada. Proporciona una formación rigurosa en el uso de métodos filogenéticos para inferir la historia evolutiva y los mecanismos de diversificación mediante datos de secuenciación de alto rendimiento. Además, presenta los principales enfoques comparativos para determinar la evolución de genes y genomas completos, abarcando análisis genómicos completos de ganancias, pérdidas, duplicaciones y conservación del orden de los genes. El curso hace especial hincapié en el desarrollo de experiencia práctica en software de vanguardia mediante casos prácticos basados en aplicaciones actuales y futuras de la filogenómica y la genómica comparada.

Profesorado

Responsable

Otros

Horas semanales

Teoría
2
Problemas
2
Laboratorio
0
Aprendizaje dirigido
0
Aprendizaje autónomo
6

Competencias

Resultados de aprendizaje

Conocimientos

  • K1 - Reconocer los principios básicos de la biología, desde la escala celular a la de organismo, y cómo estos se relacionan con los conocimientos actuales en los campos de la bioinformática, del análisis de datos y del aprendizaje automático; alcanzando así una visión interdisciplinar con especial énfasis en aplicaciones biomédicas.
  • K2 - Identificar los métodos estadísticos y computacionales y los modelos matemáticos que permiten resolver problemas en los campos de la biología molecular, la genómica, la investigación médica y la genética de poblaciones.
  • K3 - Identificar los fundamentos matemáticos, las teorías informáticas, los esquemas algorítmicos y los principios de organización de la información aplicables al modelado de sistemas biológicos y a la resolución eficiente de problemas bioinformáticos mediante el diseño de herramientas computacionales.
  • K7 - Analizar las fuentes de informaciones científicas, válidas y fiables, para fundamentar el estado de la cuestión de un problema bioinformático y poder abordar su resolución.

    • Habilidades

  • S1 - Integrar datos ómicos y clínicos para obtener una mayor comprensión y un mejor análisis de los fenómenos biológicos.
  • S2 - Analizar computacionalmente secuencias de ADN, ARN y proteínas, incluyendo análisis comparativos de genomas, usando la computación, las matemáticas y la estadística como herramientas básicas de la bioinformática.
  • S3 - Resolver problemas en los campos de la biología molecular, la genómica, la investigación médica y la genética de poblaciones mediante la aplicación de métodos estadísticos y computacionales y modelos matemáticos.
  • S5 - Divulgar información, ideas, problemas y soluciones provenientes de la bioinformática y la biología computacional a un público general.
  • S7 - Implementar métodos de programación y análisis de datos orientados a partir de la elaboración de hipótesis de trabajo, dentro del área de estudio.
  • S8 - Enfrentarse a la toma de decisiones, y defenderlas con argumentos, en la resolución de problemas de las áreas de biología, así como, dentro de los ámbitos adecuados, las ciencias de la salud, las ciencias de la computación y las ciencias experimentales.

    • Competencias

  • C2 - Identificar la complejidad de los fenómenos económicos y sociales típicos de la sociedad del bienestar y relacionar el bienestar con la globalización, la sostenibilidad y el cambio climático para utilizar de forma equilibrada y compatible la técnica, la tecnología, la economía y la sostenibilidad.
  • C3 - Comunicarse de forma oral y escrita con otras personas, en lengua inglesa, sobre los resultados del aprendizaje, de la elaboración del pensamiento y de la toma de decisiones.
  • C4 - Trabajar como miembro de un equipo interdisciplinar, ya sea como un miembro más o realizando tareas de dirección, con el fin de contribuir a desarrollar proyectos (incluso empresariales o de investigación) con pragmatismo y sentido de la responsabilidad y principios éticos, asumiendo compromisos teniendo en cuenta los recursos disponibles.

    • Objetivos

    1. Inferir filogenias utilizando datos a escala genómica
      Competencias relacionadas: K1, K2, K7, S2, S3,
    2. Adquisición de conocimientos específicos de inferencia estadística y modelización en filogenética.
      Competencias relacionadas: K2, K3, S1, S3, S7, S8, C4,
    3. Utilizar herramientas de genómica comparativa para resolver problemas biológicos
      Competencias relacionadas: K1, S2, S3, S5, C2, C3, C4,

    Contenidos

    1. Genes y sus funciones
      Origin of genes, duplication, losses and evolution. Gene structure and expression. Relationships between sequence, structure, and function and their evolution. Homology based functional inference. Protein domains and domain shuffling.
    2. Análisis filogenéticos
      Conceptual framework. Parsimony. Maximum Likelihood. Bayesian. Nodal support. Species and gene family tree reconstruction. Inference of gene duplication and other evolutionary events.
    3. Análisis comparativo de secuencias
      Homology, Paralogy and Orthology. Methods for predicting orthology and paralogy: clustering-based and phylogeny-based. Gene families. Gene duplication, neo- and sub-functionalization. Gene family expansions and contractions. Adaptation and genome evolution.
    4. Filogenómica
      Genome-wide phylogenetic analysis (phylome). Species tree reconstruction. Gene tree vs species tree. Non-vertical processes of evolution, horizontal gene transfer. Whole genome duplication. Timetrees and ancestral-state reconstruction
    5. Modelaje de substituciones moleculares
      Model selection. Topological evaluation and incongruence. Inference in practice
    6. Comparación de genomas
      Genome alignments and detection of conserved regions. Recent availability of chromosome-scale genomes and annotations thanks to global efforts (EBP, ERGA, CBP,...). Conserved motif discovery. Genome re-arrangements. Synteny analysis. Prediction of function from conserved gene order. Presence absence patterns. Convergent evolution. Gene tree comparison. Co-evolution between genes.
    7. Expresión de genes y análisis funcionales
      Genomics-based methods to assess gene expression. genome-wide functional annotation. Long-non-coding RNAs. Efforts in model and non-model species. Diversity of life and the tree of life. Variation of genome size and organization. Extreme genome expansions and reductions.

    Actividades

    Actividad Acto evaluativo




    Seminarios sobre estudios recientes


    Objetivos: 1 2 3
    Contenidos:
    Teoría
    0h
    Problemas
    4h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    10h

    Examen parcial



    Teoría
    2h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    0h

    Examen final



    Teoría
    2h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    0h

    Metodología docente

    Las clases serán principalmente expositivas. También habrá sesiones prácticas con una amplia gama de programas de filogenética y genómica comparativa, un pequeño proyecto de investigación desarrollado en grupo y un seminario grupal sobre una publicación reciente de genómica comparativa.

    Método de evaluación

    Las prácticas de laboratorio y los seminarios son obligatorios. La evaluación del curso es la siguiente:

    El 60 % consiste en dos exámenes teórico-prácticos parciales, uno a mitad de curso (20 %) y otro al final (40 %).
    El 15 % corresponde a trabajos prácticos individuales.
    El 15 % corresponde a un proyecto de investigación en equipo.
    El 10 % corresponde a una presentación de seminario en equipo.

    Información sobre la recuperación
    Solo los estudiantes que, tras la evaluación, obtengan una calificación igual o superior a 3,5 podrán realizar el examen de reevaluación. Este examen sustituirá la parte teórico-práctica (60 %).

    Bibliografía

    Básico