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Descripción

Edición: 2.a
Inicio: 10 Noviembre 2008
Duración: 1 año (240 horas)
N.º de créditos: 16
Idioma en que se imparte: Español

El propósito del programa es formar profesionales en el ámbito de la bioinformática. La bioinformática es en la actualidad uno de los campos de la ciencia más dinámicos y con más proyección. Es una disciplina a caballo entre la biología molecular, la informática y la estadística, que permite usar los ordenadores para investigar la biología de nuestras moléculas.

Las principales aplicaciones de la bioinformática son la simulación, la minería de datos (data mining) y el análisis de los datos obtenidos en los proyectos genoma (Proyecto de genoma humano) o proteoma. Desde finales de los sesenta, en que las primeras secuencias de proteínas comenzaron a coleccionarse dando lugar a las primeras bases de datos en biología molecular, numerosos descubrimientos han acelerado el desarrollo científico. Un ejemplo claro es el Proyecto de secuenciación del genoma humano, nuestra propia secuencia genética. Pero ninguno de estos avances sería posible sin el uso intensivo de los ordenadores. Con la finalización de los primeros proyectos genoma y las grandes posibilidades que ofrece esta nueva información, numerosos campos científicos han experimentado un boom tanto en la concepción de nuevos experimentos, como en la obtención de resultados impactantes.

Esta aparición de líneas de investigación y desarrollo hace que haya una fuerte demanda de expertos en esta área multidisciplinar, y es en este contexto donde la UOC ofrece en esta primera edición el posgrado de Bioinformática

Objetivos académicos

Los objetivos de aprendizaje del programa son los siguientes:

Tener una visión de las herramientas y aplicaciones informáticas más frecuentes en bioinformática (Linux / Perl y Bioperl / PHP y mySQL)
Adquirir conocimientos básicos de biología molecular, para una posterior comprensión de conceptos más avanzados en genómica y biología estructural
Conocer y ser capaz de usar los últimos algoritmos de alineación de secuencias y de generación de árboles evolutivos
Conocer y ser capaz de usar los más recientes métodos de secuenciación de genomas y predicción de genes
Adquirir conocimientos acerca de genómica funcional y de sistemas (se introduce el concepto de micro-arrays)
Ser capaz de realizar búsquedas avanzadas en las diferentes bases de datos biológicas públicas
Adquirir conocimientos avanzados en biología estructural (cristalografía de proteínas, resonancia magnética, nuclear, threading, el camino del plegamiento, etc.)
Conocer la situación actual del sector bioinformático en relación con el mercado y las empresas, y apuntar las principales tendencias de futuro

Programa 1. Primer semestre: Genómica computacional: fundamentos y aplicaciones 1.1. Fundamentos de informática en entornos bioinformáticos 1.1.1. Linux Línea de comandos Navegación por el sistema de ficheros Herramientas básicas Perl / BioPerl Comandos del lenguaje Entorno de ejecución Depuración de errores PHP / MySQL Presentación del modelo relacional Comandos útiles Entornos de trabajo 1.2. Fundamentos de biología molecular 1.2.1. Organismos y células Células procariotas Células eucariotas Las moléculas de la vida Pequeñas moléculas Proteínas El ADN (ácido desoxirribonucleico) El ARN (ácido ribonucleico) Genes y genomas Genética clásica, Mendel y los guisantes Genomas Secuenciación de genomas Predicción y anotación de genomas De genes a proteínas Trascripción Splicing Traducción Regulación de la expresión génica Variación y evolución Evolución de secuencias Tasas evolutivas Definición de árbol evolutivo Métodos de distancia Métodos de máxima parsimonia Métodos de máxima verosimilitud 1.3. Genómica computacional 1.3.1. Búsqueda de información en bases de datos biológicas Introducción Bases de datos de secuencias: NCBI, ENSEMBL Bases de datos genómicas: ENSEMBL, UCSC Bases de datos de proteínas (PFAM, SCOP, INTERPRO, PDB) Datos de expresión: ESTs, STS, Unigene Datos de referencia: RefSeq Multibuscadores (Entrez, SRS, Biomart, UCSC) Sistemas integrados (Entrez Gene, GeneCards) HapMap Ontologías: GO Alineamiento de secuencias Introducción histórica Alineamiento de dos secuencias (programación dinámica) Alineamiento múltiple Matrices de sustitución Búsqueda de secuencias similares en bases de datos Motivos en secuencias (patrones y perfiles) Anotación de genomas Secuenciación de genomas (proyectos genoma, organismos secuenciados, árbol de la vida) Secuenciación y ensamblaje de genomas Necesidad de herramientas computacionales Métodos y algoritmos de predicción de genes (ab initio, por similaridad) Genes que no codifiquen por proteínas Regulación de la expresión de un gen: promotores y elementos reguladores Anotación funcional (manual y automática) Genómica funcional y de sistemas Biología de sistemas Redes de regulación genética Redes metabólicas Redes de interacción de proteínas Micro-arrays Bioinformática y salud 2. Segundo semestre: Biología estructural: fundamentos y aplicaciones 2.1. Biología estructural 2.1.1. Cristalografía de proteínas y difracción de rayos X Resonancia magnética nuclear Métodos teóricos (modelado comparativo y threading) Estructura del ADN y ARN Simulaciones de metrópolis Monte Carlo y dinámica molecular El camino del plegamiento 2.2. Aplicaciones y tendencias del sector bioinformático 2.2.1. Aplicaciones El sector Tendencias de futuro Marco legal 2.3. Proyecto Genómica Biología estructural Aplicaciones y tendencias Libre

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