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Informática Biomédica (302444)


Presentación Grupos Recursos Bibliografía Exámenes Avisos

Recomendaciones previas

Aunque no son necesarios conocimientos previos en biología o medicina, sí se recomienda un cierto interés por los campos de la genómica, la biomedicina y la biología molecular, como aspecto motivador.

Tampoco son necesarios conocimientos de ciencia de datos, aunque sí pueden resultar útiles si se conocen.

Se impartirán una breve introducción a Python, asumiendo que los estudiantes sean expertos en programación, al menos con otros lenguajes de programación.

Objetivos de la asignatura

El objetivo de la asignatura es que el alumno disponga de las bases tecnológicas para tener:

• Conocimiento de la problemática y terminología de la biomedicina, desde el enfoque del tratamiento y análisis de datos biomédicos

• Capacidad para estimar los requisitos de análisis y tratamiento de la información de un equipo biomédico.

• Capacidad para diseñar e implantar un sistema de análisis en el ámbito de la bioinformática

 

Contenidos

Contenidos Teóricos

Tema 1.- Biomedicina: problemática y conceptos

Tema 2.- Búsqueda de patrones en el DNA

Tema 3.- Búsqueda de motivos en el DNA

Tema 4.- Ensamblaje de secuencias

Tema 5.- Transformada de Burrows Wheeler

Tema 6.- Análisis transcriptómico

Los contenidos prácticos se encuentran incrustados entre los contenidos prácticos, en forma de ejercicios que se desarrollan o explican durante la sesión teórica-práctica.

Tema 1- Manipulación y análisis estadístico básico de grandes cadenas de texto

Tema 2- Manipulación y análisis de múltiples cadenas de texto: comparación, combinación y estadística.

Tema 3 - Análisis de cadenas de texto con variabilidad en cada posición (mutaciones)

Tema 4 - Grafos de DeBruijn, ciclos Eulerianos y ensamblaje de contigs

Tema 5 - Arrays de sufijos, BWT, búsquedas avanzadas en cadenas genómicas.

Tema 6 - Clustering de k-medias y jerárquico. Anotaciones: parseo y enriquecimiento.

Competencias a adquirir

Básicas / Generales: CG3, CG4, CG8

Específicas:

De Dirección y Gestión: CE-DG1
De Tecnologías informáticas: CE-TI9

Metodologías

Las actividades formativas que se proponen para esta materia son las siguientes:


Actividades presenciales:
Lección magistral: exposición de teoría y resolución de problemas
Talleres: Realización de prácticas guiadas en laboratorio, empleando metodología basada en problemas
Pruebas de auto-evaluación mediante un servidor online


Actividades no presenciales:
Estudio autónomo por parte del estudiante
Revisión bibliográfica y búsqueda de información
Realización de trabajos, prácticas libres o informes de prácticas
Tutorías a través del campus virtual (videoconferencia, foro de debate)

El contenido teórico de las materias presentado en las clases magistrales junto con su aplicación en las clases de problemas y las prácticas guiadas facilitará la asimilación de las competencias anteriormente descritas.

Previsión de Técnicas (Estrategias) Docentes
Nombre Horas presenciales Horas no presenciales dirigidas por el profesor Horas de trabajo autónomo del estudiante Horas totales
Clases magistrales 4 0 10 14
Seminarios 1 0 0 1
Prácticas en aula 0 0 0 0
Prácticas en el laboratorio 0 0 0 0
Prácticas en aula de informática 3 0 10 13
Prácticas de campo 0 0 0 0
Prácticas de visualización 0 0 0 0
Trabajo personal de contenidos presenciales y recursos on line 0 0 0 0
Exposiciones y debates 0 0 0 0
Tutorías 0 0 2 2
Actividades de seguimiento on line 0 0 6 6
Preparación de trabajos 0 0 22 22
Otras actividades 0 0 0 0
Exámenes 2 0 15 17
Prácticas: Realización del TFM 0 0 0 0
Documentación TFM 0 0 0 0
TOTAL 10 0 65 75
Evaluación

Criterios de evaluación:
Peso de los diferentes tipos de evaluación:
• Resolución de ejercicios: 100%
• Evaluación continua: hasta un 10% adicional

La nota final de la asignatura se obtendrá de forma ponderada a partir de los ejercicios evaluados correctamente a través de la plataforma de autoevaluación. Esa nota puede venir ponderada tanto por las puntuaciones obtenidas como por la posible defensa o pregunta presencial sobre el código de una selección de ejercicios.
La asignatura se supera cuando la nota ponderada sea mayor o igual a 5.

Sistemas de evaluación:
• Foro de debate online
• Servicio web de autoevaluación de ejercicios
• Discrecionalmente, defensa informada sobre el código fuente de los ejercicios resueltos

Recomendaciones

Consideraciones generales y recomendaciones para la evaluación y la recuperación:
Consideraciones generales
La evaluación de la asignatura será eminentemente práctica.
• Evaluación continua
Se tendrá en cuenta la la participación activa en clase o en los distintos foros online habilitados.
• Resolución de ejercicios:
Los distintos ejercicios que se irán explicando entrelazados con la teoría serán autoevaluables por el alumno. Cada ejercicio dará una serie de puntos si es realizado correctamente, con un sistema de reintentos con bonificaciones y penalizaciones.

Recomendaciones para la evaluación

Recomendaciones para la recuperación

Datos de interés

BIBLIOGRAFÍA

Libros de consulta para el alumno

P. Compeau and P. Pevzner. Bioinformatics Algorithms. An Active Learning Approach (vol I y II). Active Learning Publishers. La Jolla, CA. 2014

Otras referencias bibliográficas

The Biostart Handbook. Bioinformatics Data Analysis Guide.
https://www.biostarhandbook.com/
Es un libro más aplicado y enfocado a biólogos, pero muy interesante para ver cómo los conocimientos algorítmicos que estudiamos se aplican en casos reales.

T. R. Robinson. Genetics for Dummies. Wiley Publishing. Indiana. 2005
T. Allen and G. Cowling. The Cell. A very short introduction. Oxford University Press. Nueva York. 2011
Estos dos son libros sobre conceptos biológicos para expandir conocimientos sobre el DNA y la genética (el primero) o sobre la célula y su metabolismo (el segundo).

http://vis.usal.es/rodrigo/teaching/bioinformatica-biotec.html Material en abierto utilizado para la asignatura Bioinformática de la extinta Licenciatura en Biotecnología (2010-2011).

Profesorado
Rodrigo Santamaría Vicente
Correo electrónico
Otros datos

Créditos: 3.0 (1.5 T + 1.5 P) , Primer cuatrimestre , Optativa , Número de grupos de teoría: 1 , Número de grupos de práctica: 1

Máster Universitario en Ingeniería Informática Segundo curso

Áreas de Conocimiento
Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
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