Bioinformática Estructural

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

Profesorado

Responsable

• Josep Lluis Gelpi Buchaca ( )

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.
• 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, S10, S7,

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

Metodología docente

Método de evaluación

Bibliografía

Básica:

• Structural Bioinformatics - Gu, Jenny; Bourne, Philip E., Wiley Blackwell, 2009. ISBN: 978-0-470-18105-8
  
• Introduction to protein structure - Branden, Carl; Tooze, John, Garland, cop. 1999. ISBN: 978-0-8153-2305-1
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991002888829706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1
• Molecular modelling : principles and applications - Leach, Andrew R, Prentice Hall, 2001. ISBN: 9780582382107
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991002680539706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1
• The Biophysical chemistry of nucleic acids & proteins - Creighton, Thomas E, Helvetian Press, 2010. ISBN: 9780956478115
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991005476510806711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1

Capacidades previas