Genética de Poblaciones y Evolución Molecular

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• Contenidos
• Actividades
• Metodología docente
• Método de evaluación
• Bibliografía
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Profesorado

Responsable

• Alejandro Sánchez Gracia ( )
• Julio Rozas Liras ( )
• Marta Puig Font ( )

Otros

• Albert Alegret Garcia ( )
• Marta Coronado Zamora ( )
• Olga Dolgova Konjushenko ( )
• Sara Guirao Rico ( )

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. Lograr una comprensión sólida de los procesos que gobiernan la evolución de las secuencias biológicas.
   Competencias relacionadas: C2, C3, C4, K1, S1, S3, S8,
2. Adquirir habilidades prácticas en la aplicación de herramientas computacionales para analizar datos de genética de poblaciones molecular y divergencia.
   Competencias relacionadas: C3, K3, K7, S2, S5, S7,
3. Introduir-se en els principis teòrics, matemàtics i algorítmics implicats en la genètica poblacional i l¿evolució molecular.
   Competencias relacionadas: C3, K2, K3, S3,

Contenidos

1. Variación genética
   Tipos de variación genética, frecuencias alélicas y genotípicas, equilibrio de Hardy-Weinberg.
2. Deriva genética y mutación
   Deriva genética. Mutación. Variación genética neutra.
3. Selección natural
   Modelo básico de selección natural. Aptitud y coeficiente de selección. Selección equilibradora.
4. Migración y estructura poblacional
   Modelo continente-isla. Índices de fijación
5. Extensión de la genética de poblaciones: genética de poblaciones molecular.
   Medición del polimorfismo del ADN. Desequilibrio de ligamiento. Arrastre selectivo. Mapeo genético. GWAS.
6. Adaptación molecular y pruebas de neutralidad
   Inferir la selección natural a partir de datos de secuencia: pruebas de neutralidad: D de Tajima, HKA y MK.
7. Relojes moleculares y la teoría neutralista de la evolución molecular
   Base teórica y conceptos clave. Consecuencias predichas y ejemplos con datos biológicos.
8. Modelización de la evolución de secuencias
   Estimación de la divergencia de secuencias y tasas evolutivas. Aplicación de simulaciones computacionales en el estudio de la evolución molecular. Simulaciones "backward-" y "forward-time".
9. Adaptación molecular y divergencia funcional
   Inferencia de la selección natural a partir de datos de divergencia. Modelos de sustitución de codones. Cambios en las tasas de sustitución de aminoácidos tras la duplicación génica y la especiación.

Actividades

Actividad Acto evaluativo

Metodología docente

Método de evaluación

Bibliografía

Básica:

• Bioinformatics and Molecular Evolution - HIGGS, Paul G., ATTWOOD, Teresa K., Wiley-Blackwell, 2005. ISBN: 978-1-405-10683-2
  
• Practical Computing for Biologists - HADDOCK, Steven H. D., DUNN, Casey W., Sinauer Associates, 2010. ISBN: 9780878933914
  
• Estimating Species Trees: Practical and Theoretical Aspects - KNOWLES, L. L., KUBATKO, L. S., Wiley-Blackwell, 2010. ISBN: 978-0-470-52685-9
  
• An introduction to population genetics : Theory and Applications - NIELSEN, R., SLATKIN, M., Sinauer Associates, 2013. ISBN: 1605351539
  
• Understanding Population Genetics - SÄll, Torbjörn, BENGTSSON, Bengt O., Wiley-Blackwell, 2017. ISBN: 978-1-119-12407-8
  
• Molecular Evolution: A Statistical Approach - YANG, Ziheng, OXFORD University Press, 2014. ISBN: 978-0-19-960261-2
  

Complementaria:

• Molecular Population Genetics - CASILLA, S., BARBADILLA, A., GENETICS , 2017. 205:1003-1035.
  https://doi.org/10.1534/genetics.116.196493
• Reconstruction of Phylogenetic Trees. In: The Tree of Life (Chapter 54; pp: 651-661) - POSADA, D., Sinauer Associates , 2014. ISBN: 9781605352299
  
• Nucleotide Variability Analysis and Intraespecific phylogenies. In: The Tree of Life (Chapter 55; pp: 663-673) - ROZAS, J., SÁNCHEZ-GRACIA, A., Sinauer Associates , 2014. ISBN: 9781605352299
  

Web links

• MKT and other related concepts https://www.youtube.com/watch?v=aQXjpVkE-s4