Filogenómica y Genómica Comparativa

• Profesorado
• Horas semanales
• Resultados de aprendizaje
• Objetivos
• Contenidos
• Actividades
• Metodología docente
• Método de evaluación
• Bibliografía

Profesorado

Responsable

• Jesús Lozano Fernández ( )

Otros

• Marta Álvarez Presas ( )
• Miguel Angel Arnedo Lombarte ( )

Horas semanales

Resultados de aprendizaje

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: C4, K2, K3, S1, S3, S7, S8,
3. Utilizar herramientas de genómica comparativa para resolver problemas biológicos
   Competencias relacionadas: C2, C3, C4, K1, S2, S3, S5,

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

Metodología docente

Método de evaluación

Bibliografía

Básica:

• Reading the story in DNA : a beginner's guide to molecular evolution - Lindell Bromham, Oxford ; New York : Oxford University Press, 2008, 2008. ISBN: 9780199290918
  
• Phylogenetic Biology - Casey W. Dunn, 2024.
  https://dunnlab.org/phylogenetic_biology/
• Phylogenetics in the Genomic Era - Celine Scornavacca, Frédéric Delsuc, Nicolas Galtier, Authors open access book, 2021. ISBN: 2780-0539
  https://hal.science/hal-02535070v3/file/book_hyperef_v2_ISBN.pdf
• Comparative genomics - Bergman, Nicholas H, Humana, cop. 2007. ISBN: 9781934115374
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991003471139706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1
• Molecular evolution : a statistical approach - Yang, Ziheng, Oxford University Press, 2014. ISBN: 0199602603
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991005150179306711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1