Bioinformática Estructural

Créditos
6
Tipos
Obligatoria
Requisitos
Esta asignatura no tiene requisitos , pero tiene capacidades previas
Departamento
UB
El curso ofrece conocimientos prácticos y teóricos sobre la estructura de las proteínas y otras biomacromoléculas, así como los métodos utilizados para su caracterización y análisis. El curso incluye:
Principios estructurales de los biopolímeros: proteínas y ADN
Predicción y análisis de estructuras tridimensionales de biomoléculas y sus complejos
Simulaciones moleculares de proteínas y ADN

Profesorado

Responsable

Horas semanales

Teoría
2
Problemas
0
Laboratorio
2
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.
  • K5 - Identificar la naturaleza de las variables biológicas que es preciso analizar, así como los modelos matemáticos, los algoritmos y las pruebas estadísticas adecuadas para desarrollar y evaluar análisis estadísticos y 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

  • S7 - Implementar métodos de programación y análisis de datos orientados a partir de la elaboración de hipótesis de trabajo, dentro del área de estudio.
  • S10 - Utilizar los conocimientos adquiridos y la capacidad de resolución de problemas bioinformáticos en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con la bioinformática y la biología computacional.

    • Objetivos

    1. 1. Reconocimiento de los patrones estructurales de las biomoléculas y su relación con su función biológica. El estudiante debe demostrar comprensión de los descriptores fisicoquímicos de la estructura: términos de energía potencial, solubilidad, acidez e hidrofobicidad.
      Competencias relacionadas: K1, K2, K5,
    2. 2. Correlacionar la estructura tridimensional de las biomoléculas con su función biológica.
      Demostrar comprensión de:
      - Relación entre secuencia, estructura y función: flexibilidad y similitud global y local de la secuencia, preservación tridimensional de los centros activos, conservación de las interacciones con ligandos y otras proteínas.
      - Fundamentos y aplicaciones del concepto de homología. Identificar los residuos conservados en la estructura y describir su posible función estructural.
      Competencias relacionadas: K1, K5, K7, S7,
    3. 3. Manejar el software que permite procesar datos representativos de estructuras y secuencias de biomoléculas.
      Competencias relacionadas: K2, S7, S10,

    Contenidos

    1. Parte 0. INTRODUCCION
      Introducción al curso. Objetivos, posición de la bioinformática estructural dentro de la bioinformática, objetivos principales. Ejemplos de aplicación.
    2. Parte 1. ESTRUCTURA Y MODELADO
      Fundamentos de las estructuras macromoleculares. Espacio conformacional. Determinación experimental de la estructura. Fuentes y formatos de datos. Bases de datos y visualización molecular. Calidad de los datos estructurales, problemas comunes y soluciones. Comparación de estructuras, alineamiento secuencial/estructural, familias estructurales, el concepto de homología. Predicción de estructuras (1D, enhebrado, comparativa, ab initio, Alphafold). Predicción compleja (acoplamiento).
    3. Parte 2. ESPACIO CONFORMACIONAL Y SIMULACIÓN
      Evaluación energética. Campos de fuerza molecular. Configuración del sistema para simulación. Optimización del proceso de simulación y HPC. Estrategias para mejorar el muestreo de conformación. Análisis de simulación. Control de calidad. Análisis de flexibilidad. Estrategias para la evaluación de entropía y energía libre. Análisis avanzado. Análisis de redes y métodos basados ¿¿en IA.
    4. Parte 3. ESTRUCTURAS EN BIOLOGÍA DE SISTEMAS
      Dominios proteicos. Interacciones entre cadenas y entre dominios. Predicción de interacciones físicas basadas en dominios. Complejos transitivos y permanentes. Otras predicciones de relaciones entre genes y proteínas. Sistemas de comunicación y redes de señalización (fosforilación). Estudio de redes de interacción: Interactoma. Grandes complejos macromoleculares.

    Actividades

    Actividad Acto evaluativo


    Examen Parcial

    Control de resolución de problemes
    Objetivos: 1 2 3
    Semana: 5
    Teoría
    0h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    0h

    Examen Final

    Examen Final
    Objetivos: 1 2 3
    Semana: 1 (Fuera de horario lectivo)
    Teoría
    0h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    0h

    Presentaciones de teoria

    Sesiones de presentación de los contenidos. Presentaciones sobre diapositivas con demostraciones guiadas.
    Objetivos: 1 2
    Contenidos:
    Teoría
    27h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    20h

    Resolución guiada de problemas


    Objetivos: 1 2 3
    Contenidos:
    Teoría
    0h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    10h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    20h

    Analisis estructurales guiados

    Resolución de casos prácticos sobre herramientas de análisis bioinformático, usualmente disponibles vía web, o instalables de forma sencillaResolución de casos prácticos sobre herramientas de análisis bioinformático, usualmente disponibles vía web, o instalables de forma sencilla
    Objetivos: 1 2 3
    Contenidos:
    Teoría
    0h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    14h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    30h

    Sesión de presentación de proyectos.

    Presentación corta por grupos de los resultados del proyecto de análisis
    Objetivos: 1 2 3
    Semana: 14
    Teoría
    0h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    0h

    Proyecto de analisis integrado

    Proyecto de tema libre que implique la utilización de herramientas de análisis o predicción estructural trabajadas durante el curso, aplicadas a la comprensión de la relación estructura-función de un sistema proteico.

    Teoría
    0h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    2h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    20h

    Metodología docente

    Las clases teóricas serán expositivas con la ayuda de materiales gráficos (diapositivas, videos, demostraciones en computadora).

    La sesión de resolución de problemas detallará la metodología para resolver los problemas seleccionados. Incluirá sesiones expositivas y prácticas.

    Las sesiones guiadas de análisis estructural se realizarán en grupos de trabajo tipo "Hackathon" para resolver casos prácticos con herramientas de bioinformática estructural.

    Método de evaluación

    Para la evaluación de la asignatura, se tendrá en cuenta la calificación del examen parcial (EMP) y del examen final (EF), así como la calificación de las sesiones prácticas y del proyecto de análisis (Proyecto), según la siguiente fórmula:

    Calificación = EMP * 0,2 + EF * 0,6 + Proy * 0,2

    Se requiere una calificación igual o superior a 5 para aprobar.
    La calificación de Sesiones Prácticas y Proyecto (Proj) está condicionada a una asistencia presencial mínima de un 60% en las sesiones de prácticas/problemas
    Los alumnos que hayan suspendido con una calificación igual o superior a 3 podrán presentarse al examen de reevaluación (RT). En este caso, la calificación de la asignatura será 0,2 * Proy + RT * 0,8.

    Bibliografía

    Básico

    Capacidades previas

    Conocimiento básico de estructura de macromoleculas (Quimica Física y orgánica, Bioquimica, Biología Molecular
    Conocimiento de Termodinámica y cinética y evaluación de energías en macromoleculas (Quimica Física y orgánica, Biofísica)
    Conocimiento con herramientas de visualización molecular
    Conocimientos de programación (python)