Haber cursado y superado la asignatura "Estadística y métodos computacionales".
En esta asignatura se proporcionarán a los alumnos los conocimientos necesarios para resolver algunos problemas biológicos mediante métodos computacionales. Además del tratamiento de secuencias, se abordarán el análisis de datos biológicos y la problemática derivada del uso de volúmenes masivos de datos. En este sentido, también se hará una introducción a las técnicas de aprendizaje automático. Por último, se estudiarán los principios básicos de tratamiento de imagen digital, y las técnicas de procesamiento de imagen más comunes en biología.
Competencias propias de la asignatura | |
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Código | Descripción |
CB01 | Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio |
CB02 | Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio |
CB03 | Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética |
CB04 | Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado |
CB05 | Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía |
CE14 | Conocer el manejo de bases de datos biológicos, bioquímicos y genéticos. |
CG01 | Capacidad de organización y planificación. |
CG02 | Capacidad de análisis y síntesis. |
CG03 | Capacidad para trabajar en equipos multidisciplinares de forma colaborativa y con responsabilidad compartida. |
CT01 | Conocer una segunda lengua extranjera. |
CT02 | Conocer y aplicar las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC). |
CT03 | Utilizar una correcta comunicación oral y escrita. |
CT04 | Conocer el compromiso ético y la deontología profesional. |
Resultados de aprendizaje propios de la asignatura | |
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Descripción | |
Representar datos y realizar representaciones de los mismos. | |
Manejar e integrar el software existente para el análisis de secuencias biológicas. | |
Manejar expresiones regulares para la búsqueda de patrones. | |
Utilizar los métodos para la entrada y salida de datos. | |
Conocer los fundamentos de los métodos de mejora y aprovechamiento de esas señales y saber aplicar los métodos elementales mediante herramientas informáticas. | |
Saber diseñar experimentos y ajustar los datos obtenidos por regresión lineal y no lineal con herramientas informáticas. | |
Adquirir la capacidad de leer y escribir ficheros de textos. | |
Saber aplicar herramientas básicas del análisis numérico para la resolución de problemas biológicos, químicos, bioquímicos y biotecnológicos. | |
Entender las bases de las ciencias de la computación e informática, saber manejarse en el entorno de los principales sistemas operativos para el desarrollo de operaciones básicas y desarrollar programas sencillos de aplicación en Biotecnología en un lenguaje de alto nivel. | |
Entender los fundamentos de la Programación Orientada a Objeto. | |
Entender y manejar estructuras de datos. | |
Conocer métodos para representación gráfica de los resultados. | |
Saber recuperar y aprovechar la información biotecnológica disponible relacionada con las secuencias biológicas, las estructuras de las biomoléculas, la genómica y la proteómica. | |
Conocer los fundamentos de los principales métodos de tratamiento de secuencias biológicas y saber aplicarlos mediante herramientas informáticas. | |
Conocer los principios de adquisición de imágenes y otras señales en el contexto biotecnológico y las causas de su degradación. | |
Resultados adicionales | |
Descripción | |
Conocer el aprendizaje automático y las posibilidades que ofrece en la resolución de problemas en el campo de la biotecnología. |
Actividad formativa | Metodología | Competencias relacionadas (para títulos anteriores a RD 822/2021) | ECTS | Horas | Ev | Ob | Descripción | |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL] | Método expositivo/Lección magistral | CB02 CE14 CT02 | 1 | 25 | N | N | Debido a que la asignatura es de carácter instrumental, parte de las clases de teoría se dedicará a la explicación de conceptos básicos, y otra parte a seminarios sobre las distintas herramientas. | |
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL] | Resolución de ejercicios y problemas | CB02 CB03 CB05 CE14 CT02 | 0.6 | 15 | N | N | Estas clases se dedicarán a la resolución explicación de ejercicios y casos prácticos. | |
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL] | Prácticas | CB01 CB02 CB03 CB04 CB05 CE14 CG01 CG03 CT01 CT02 | 0.4 | 10 | N | N | Se propondrán trabajos prácticos. Estas clases se dedicarán a la presentación, explicación y resolución de dudas sobre éstos. | |
Elaboración de memorias de Prácticas [AUTÓNOMA] | Trabajo dirigido o tutorizado | CB01 CB02 CB03 CB04 CB05 CE14 CG01 CG02 CG03 CT01 CT02 CT03 CT04 | 1 | 25 | S | S | Fruto de cada práctica, se ha de elaborar una memoria con la descripción del proceso y el análisis de los resultados del trabajo. | |
Evaluación Formativa [PRESENCIAL] | Pruebas de evaluación | CB01 CB03 CE14 CG02 CT03 | 0.16 | 4 | S | S | Se llevarán a cabo dos pruebas de progreso a lo largo del curso. Ambas son recuperables en el examen final. | |
Tutorías de grupo [PRESENCIAL] | Tutorías grupales | CB04 CT04 | 0.04 | 1 | N | N | Se planifica una sesión para hacer balance de la marcha del curso a mitad del cuatrimestre. | |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] | Trabajo autónomo | CB02 CB03 CB05 CE14 CG01 CG02 | 2.6 | 65 | N | N | ||
Presentación de trabajos o temas [PRESENCIAL] | Presentación individual de trabajos, comentarios e informes | CB02 CB03 CB04 CB05 CG02 CG03 CT02 CT03 CT04 | 0.2 | 5 | S | N | Uno de los trabajos prácticos consistirá en la presentación de un tema relacionado con la asignatura y no incluido en el programa. | |
Total: | 6 | 150 | ||||||
Créditos totales de trabajo presencial: 2.4 | Horas totales de trabajo presencial: 60 | |||||||
Créditos totales de trabajo autónomo: 3.6 | Horas totales de trabajo autónomo: 90 |
Ev: Actividad formativa evaluable Ob: Actividad formativa de superación obligatoria (Será imprescindible su superación tanto en evaluación continua como no continua)
Sistema de evaluación | Evaluacion continua | Evaluación no continua * | Descripción |
Prueba | 65.00% | 65.00% | Las pruebas consisten en un examen escrito. Se realizarán dos, una a mitad del curso y otra al final. Ambas son opcionales y pueden recuperarse mediante un examen en la convocatoria ordinaria. |
Elaboración de memorias de prácticas | 10.00% | 10.00% | A lo largo se proponen 5 problemas o casos prácticos. Uno de ellos, el último, consistirá en la presentación de un tema relacionado con la asignatura y no incluido en el programa. Deberá ser recogido en una memoria y expuesto. |
Práctico | 25.00% | 25.00% | A lo largo se proponen 5 problemas o casos prácticos, relativos a cada uno de los temas. Los cuatro primeros han de ser resueltos y serán evaluados mediante la resolución de un cuestionario. |
Total: | 100.00% | 100.00% |
No asignables a temas | |
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Horas | Suma horas |
Evaluación Formativa [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] | 4 |
Tutorías de grupo [PRESENCIAL][Tutorías grupales] | 1 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 65 |
Tema 1 (de 6): Introducción a la bioinformática | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 1 |
Periodo temporal: Semana 1 |
Tema 2 (de 6): Procesamiento de datos con Python | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 6 |
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 4 |
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Prácticas] | 2 |
Elaboración de memorias de Prácticas [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] | 5 |
Periodo temporal: Semanas 1, 2, 3 y 4 |
Tema 3 (de 6): Exploración y visualización de datos | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2 |
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 4 |
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Prácticas] | 2 |
Elaboración de memorias de Prácticas [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] | 5 |
Periodo temporal: Semanas 5 y 6 |
Tema 4 (de 6): Análisis de datos y modelos predictivos con statsmodels | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 6 |
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 4 |
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Prácticas] | 2 |
Elaboración de memorias de Prácticas [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] | 5 |
Periodo temporal: Semanas 7, 8 y 9 |
Tema 5 (de 6): Procesamiento de imágenes en biología | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 5 |
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 4 |
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Prácticas] | 2 |
Elaboración de memorias de Prácticas [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] | 5 |
Periodo temporal: Semanas 10, 11 y 12 |
Tema 6 (de 6): Análisis de secuencias genéticas y proteínas. | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 5 |
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 4 |
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Prácticas] | 2 |
Elaboración de memorias de Prácticas [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] | 5 |
Periodo temporal: Semanas 13, 14 y 15 |
Actividad global | |
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Actividades formativas | Suma horas |
Comentarios generales sobre la planificación: | Esta planificación es ORIENTATIVA, pudiendo variar a lo largo del periodo lectivo en función de las necesidades docentes, festividades, o por cualquier otra causa imprevista. La planificación semanal de la asignatura podrá encontrarse de forma detallada y actualizada en la plataforma Campus Virtual. La planificación temporal podrá verse modificada ante causas imprevistas. |
Autor/es | Título | Libro/Revista | Población | Editorial | ISBN | Año | Descripción | Enlace Web | Catálogo biblioteca |
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Documentación de Pandas | http://pandas.pydata.org/ | ||||||||
Documentación Matplotlib | http://matplotlib.org/ | ||||||||
Introducción a la programación con Python | https://www.u-cursos.cl/ingenieria/2011/2/CC3501/1/material_docente/bajar?id_material=381752 | ||||||||
Jake VanderPlas | Python Data Science Handbook | O'Reilly Media, Inc. | 9781491912058 | 2016 | https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/ | ||||
Miguel Rocha, Pedro G. Ferreira | Bioinformatics Algorithms. Design and Implementation in Python | Elsevier | 978-0-12-812520-5 | 2018 | |||||
Phillip Compeau, Pavel Pevzner | Bioinformatics Algorithms | Active Learning Publishers | 978-0990374633 | 2018 | https://www.bioinformaticsalgorithms.org/ | ||||
Ravishankar Chityala | Image Processing and Acquisition using Python | Chapman & Hall/CRC | 978-1466583757 | ||||||
Sebastian Bassi | Python for Bioinformatics | (Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series) | 978-1138035263 | 2018 | |||||
Tim J. Stevens, Wayne Boucher | Python Programming for Biology: Bioinformatics and Beyond | Cambridge University Press | 978-0521720090 | 2015 | |||||
William W. Cohen | A Computer Scientists Guide to Cell Biology | Springer | 978-0-387-48275-0 | 2007 |