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Academic Year/course: 2019/20

446 - Degree in Biotechnology

27123 - Bioinformatics

Syllabus Information

Academic Year:
27123 - Bioinformatics
Faculty / School:
100 - Facultad de Ciencias
446 - Degree in Biotechnology
Second semester
Subject Type:

1. General information

2. Learning goals

3. Assessment (1st and 2nd call)

4. Methodology, learning tasks, syllabus and resources

4.1. Methodological overview

The methodology followed in this course is oriented towards the achievement of the learning objectives. A wide range of teaching and learning tasks are implemented, such as theory sessions, informatic lab sessions and assignments.The learning process is designed so that on the basis of an intensification of the theoretical knowledge the students will be able to acquire an orientation in the management of bioinformatic tools that is eminently practical and applied in the computing room.

Students are expected to participate actively in the class throughout the semester, particularly in the computer lab. As far as possible students will be able to choose the bioinformatic tools to apply for particular needs on the basis of theoretical and practical knowledge. In this strategy the realization of general practical cases allows the student to become familiar with the tools, to subsequently move to the resolution of a real biochemical problem that, ultimately, is the applied section and a way to approach the students to day-to-day work situations.

Thus, the subject has an applied orientation, the proposed activities are focused in the application of a series of principles first to concrete cases, through the analysis and results interpretation of cases provided by Professor, and them by the individual preparation of a supervised but real case requiring the application of one or more of the methodologies treated in the course.

Classroom materials will be available via Moodle. These include a repository of the lecture notes used in class, the course syllabus, as well as other course-specific learning materials.
Further information regarding the course will be provided on the first day of class.

4.2. Learning tasks

The course includes the following learning tasks: 

  • LECTURES (2 ECTS). Face-to-face. 20 hr. Basic theoretical knowledge of the subject is presented. Computer screen projections, including animations, videos and navigations online will be used. The basic material will be provided by the professors to the students through the MOODLE UNIZAR learning platform. 
  • PRACTICE CASE STUDIES (2 ECTS). Face-to-face and mandatory. 20 hours. Computer room. The professor will distribute practical cases through the online learning platform, and he will instruct the students in how to design their searches, simulations and interpret the results. These activities will help the student to acquire the capacity and skills to later analyze and solve particular problems by hisowm/herowm. The student will be able to independently design searches, data analysis and simulations and to critically evaluate the results obtained.
  • ASSESSMENT TASK. Face-to-face and mandatory. 20 h. 5 sessions of 4 hours in the computer classroom were the professor will assist the students to prepare an individual project. The students will develop a concrete case on an individual basis and then generate a report, for evaluation, according to the extension and regulations indicated in the directions provided by the professor. The analysis of the information should lead to the preparation of a structured presentation that must contain results, discussion, conclusions, and bibliography sections. This activity will encourage students to use various software applications and servers, which have been explained in the theoretical classes and used in the sessions of practical cases, to resolve a particular problem. This activity stimulates the use by students of online scientific material as well as its interpretation, communication and discussion.

4.3. Syllabus

The course will address the following topics: 

  1. Introduction.
  2. Sequence Databases: genes and proteins. Data introduction and recovery.
  3. Sequence alignment.
  4. Analysis and comparison of genomes. Metagenomes. Transcriptomics data bases.
  5. Metabolic pathways databases.
  6. Phylogenetics. 
  7. Proteomics and interactomics databases.
  8. Protein and nucleic acid structure databases. Introduction of data, and applications for visualization.
  9. Cheminformatics: small molecule databases.
  10. Tools for drug design. QSAR, ADMET.
  11. Web servers: how they are made and how they work?
  12. Thematic databases and servers.
  13. Methods for Molecular Simulation.
  14. Molecular Dynamics and Monte Carlo.
  15. Protein and nucleic acid structure prediction methods.
  16. Molecular docking.
  17. Hybrid Quantum Mechanics/Molecular mechanics (QM/MM) Methods. Simulation of enzyme reactions.

PRACTICE CASE STUDIES will address the following topics:

Case of study (20 hours), Computer room.

  • Case 1: Recovery of sequences, sequence alignment and phylogenetic tree construction.
  • Case 2: In silico gene amplification and cloning.
  • Case 3: Structural analysis: enzyme structure-function relationships.
  • Case 4: Protein-ligand docking.
  • Case 5. Preparation of an analysis script.


Project (20 hours), Computer room.

Individual project applying learned methods. Each student will present a report of his/her project following the guidelines given in the corresponding protocol.

4.4. Course planning and calendar

Schedules of lectures and problems will coincide with the officially established and will be available at:

The places, calendar and groups for training and practical sessions will be established in coordination with the rest of subjects at the beginning of course. The Coordinator will produce the groups of students for these activities at beginning of course to avoid overlaps with other subjects.

The course will begin with the 20 hours of lectures session (February-March). Then there will be a week of practical cases with 5 cases in the computer room in 5 sessions of 4 hours each (February-April).

Finally students will benefit from another week of 5 sessions of 4 hours in the computer room for the preparation of the individual project assisted by the teacher, and then of an additional week for completion by their owns (April-May).

For students enrolled in the subject, places, times and dates of lectures and practical sessions will be public via Bulletin Board advertisements of the grade on the platform Moodle at the University of Zaragoza,, and in the moodle page for the course. These routes will be also used to communicate enrolled students their distribution by groups of practical sessions, which will be organized by the coordination of degree.  Provisional dates will be available on the website of the Faculty of Sciences in the corresponding section of the Degree in Biotechnology:

In this web there will be also available the dates of exams.

4.5. Bibliography and recommended resources

Recomended Text Books can be found at

Curso Académico: 2019/20

446 - Graduado en Biotecnología

27123 - Bioinformática

Información del Plan Docente

Año académico:
27123 - Bioinformática
Centro académico:
100 - Facultad de Ciencias
446 - Graduado en Biotecnología
Periodo de impartición:
Segundo semestre
Clase de asignatura:

1. Información Básica

1.1. Objetivos de la asignatura

El objetivo de esta asignatura es introducir a los estudiantes a herramientas bioinformáticas y de biología computacional, familiarizándoles con el potencial de su utilización en diversos campos de la Biotecnología.

1.2. Contexto y sentido de la asignatura en la titulación

Esta asignatura se imparte en el segundo cuatrimestre del tercer curso del Grado en Biotecnología y pertenece al Módulo de formación Obligatoria. En este momento los alumnos ya disponen de un gran número de conocimientos metodológicos y teóricos, y son conscientes de la ingente cantidad de información que es necesario procesar al trabajar con sistemas biológicos.

Esta asignatura les permite conocer las bases de datos principales de biomoléculas, servidores en red para su almacenamiento, búsqueda de información o análisis. En las clases magistrales y las prácticas en el aula de informática los alumnos adquirirán los conocimientos y destrezas básicas de esta materia. Con la elaboración de un trabajo personal individual en el aúla de informática los alumnos pondrán en práctica los conocimientos adquiridos en un caso real y de actualidad. Esto les permitirá trabajar competencias transversales relacionadas con la búsqueda de información y su análisis crítico, así como en la redacción y comunicación de contenidos científicos.

1.3. Recomendaciones para cursar la asignatura

Para cursar con aprovechamiento esta asignatura se recomienda

* Haber cursado Bioquímica, Biología Molecular y Estructura de Macromoléculas, así como haber cursado o estar cursando simultáneamente Ingeniería Genética.

* Realizar un trabajo regular y continuado a lo largo del curso, participando activamente en las clases teóricas, prácticas y tutorías, y realizando los casos propuestos en el aula de informática.

* Consultar libros específicos relacionados con la asignatura, además del material suministrado por el profesor.


2. Competencias y resultados de aprendizaje

2.1. Competencias

Al superar la asignatura con aprovechamiento, el estudiante será capaz de:

  • Identificar las principales bases de datos de moléculas biológicas disponibles en red.
  • Obtener información de dichas bases de datos (genómicos, transcriptómicos, proteómicos, metabolómicos y similares derivados de otros análisis masivos) e interpretarla en términos bioquímicos y biotecnológicos.
  • Utilizar las herramientas bioinformáticas básicas para el análisis de secuencias de macromoléculas y para la realización de estudios filogenéticos.
  • Elegir y utilizar las herramientas adecuadas para obtener datos estructura-función de un molécula biológica a partir de su secuencia.
  • Utilizar el software básico para analizar estructuras de macromoléculas depositadas en las bases de datos.
  • Abordar  problemas sencillos de modelado molecular, dinámica molecular, predicción de interacción entre proteínas y predicción de mecanismos de catálisis, mediante la utilización de servidores en red.
  • Analizar e interpretar de forma crítica la información obtenida.
  • Transmitir por escrito conceptos básicos acerca de los métodos estudiados y su aplicación, así como de los resultados de un estudio concreto.
  • Comunicar conclusiones a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
  • Disponer de habilidades informáticas para obtener, analizar e interpretar datos, y para entender modelos sencillos de los sistemas y procesos biológicos a nivel molecular.
  • Plantear y resolver cuestiones y problemas en el ámbito de la Bioquímica, la Biología Molecular y la Biotecnología a través de hipótesis científicas que puedan examinarse empíricamente.

2.2. Resultados de aprendizaje

  • Conocer, utilizar y extraer información de las principales bases de datos de biomoléculas.
  • Construcción e interpretación de alineamientos múltiples de secuencias.
  • Construcción e interpretación de árboles filogenéticos.
  • Realización de análisis básicos de estructuras de proteínas y ácidos nucleicos.
  • Utilización de herramientas informáticas en el apoyo de diversas metodologías de Ingeniería Genética y Biología Estructural.
  • Realización de simulaciones sencillas de interacción entre biomoléculas, predicción de organizaciones cuaternarias y modelado por homología.
  • Identificación de metodologías computacionales de simulación en el análisis de dinámica molecular y en el estudio de reacciones enzimáticas que implican biomoléculas.

2.3. Importancia de los resultados de aprendizaje

La información que se deriva del empleo de distintos métodos bioinformáticos resulta cada vez más relevante para el manejo y análisis de datos en áreas que implican a los organismos vivos, como son la Biotecnología, la Bioquímica, y las Biologías Estructural, Molecular y Celular. La competencias que el estudiante adquiere en esta asignatura le proporcionarán herramientas que será de interés en la predicción y mejora de sistemas biológios de cara a su uso en las distintas ramas de la Biotecnología.

3. Evaluación

3.1. Tipo de pruebas y su valor sobre la nota final y criterios de evaluación para cada prueba

El estudiante deberá demostrar que ha alcanzado los resultados de aprendizaje previstos mediante las siguientes actividades de evaluación

  • Examen de Teoría. Exámen al final del cuatrimestre. Las competencias específicas se evaluaran mediante pruebas escritas que incluirán una prueba de tipo test con respuestas múltiples y otra que corresponderá a la resolución de cuestiones teóricas cortas y/o ejercicios. Habitualmente: 50 preguntas test y 10 preguntas cortas (contribución a la nota 50/50% respectivamente).  Será imprescindible puntuar 5 sobre 10 en cada una de estas pruebas para que promedien. Esta prueba se realizará en las fechas que la Facultad determine para tal fin durante los periodos oficiales de exámenes.
  • Casos Prácticos. Evaluación continua durante la realización de los mismos. Asistencia y realización obligatoria. El alumno elaborará un pequeño informe de cada sesión práctica que será presentado a través de la plataforma Moodle en el plazo de una semana desde la finalización de la última sesión presencial. La hora límite de entrega de todos los informes será a las 23:45 horas del día fijado para cada grupo. Solo se admitirán informes entregados a través de la plataforma Moodle. Los que no sean entregados en plazo a través de Moodle no podrán optar a una nota superior a 5 (sobre 10) en la calificación de los Casos Prácticos.
  • Preparación de un proyecto individual. Se evaluará el rigor en la obtención de resultados, así como la claridad y coherencia en su presentación y discusión en el informe que se presentará al profesor. El alumno dispondrá de una semana tras la finalización de las sesiones presenciales para su presentación a través de la plataforma Moodle. La hora límite de entrega de todos los informes será a las 23:45 horas del día fijado para cada grupo. Solo se admitirán informes entregados a través de la plataforma Moodle. Los que no sean entregados en plazo a través de Moodle no podrán optar a una nota superior a 5 (sobre 10) en la calificación de los Casos Prácticos.Asistencia y realización obligatoria.
  • General. Hay que aprobar Teoría y Prácticas (casos prácticos + proyecto individual) de forma independiente.
  • A la nota final de la asignatura contribuirán: Examen de Teoría=50%, Casos Prácticos=15% y Proyecto Individual=35%.
  • Para superar la asignatura será imprescindible tener un 5 sobre 10 en cada uno de los apartados computables, y 5 sobre 10 en la nota global.

    Excepcionalmente, aquellos alumnos que obtengan un 4.5 en alguna de las dos partes del examen de Teoría y al menos un 5.5 en la otra podrán promediar ambas notas. Esta nota promedio del examen se tomará como Nota Final de la asignatura (independientemente de la nota obtenida en Casos Prácticos y Proyecto Individual, cuya previa superación, no obstante, será necesaria para acogerse a esta posibilidad de superar la asignatura).

  • El fraude o plagio total o parcial en cualquiera de las pruebas de evaluación (incluyendo informes de sesiones prácticas) dará lugar al suspenso de la asignatura con la mínima nota, además de las sanciones disciplinarias que la comisión de garantía adopte para estos casos.

Además de la modalidad de evaluación señalada, aquellos alumnos que NO acudieran a las sesiones practicas obligatorias o NO presentaran los correspondientes informes deberán realizar una prueba global, que juzgará la consecución de los resultados del aprendizaje señalados anteriormente. Esta prueba consistirá en la realización del Examen de Teoría en la misma fecha y horario que el resto de sus compañeros más la de una prueba adicional en el aula de informática en las fechas que la Facultad determine para tal fin.

El temario que los estudiantes deben utilizar para preparar las diferentes pruebas se encuentra en el apartado "Programa" de esta misma guía docente.

4. Metodología, actividades de aprendizaje, programa y recursos

4.1. Presentación metodológica general

El proceso de aprendizaje se ha diseñado para que partiendo de unos conocimientos teóricos adquiridos en las primeras semanas de docencia de la asignatura, el alumno adquiera una orientación eminentemente práctica y aplicada en el aula de informática para el manejo de las herramientas bioinformáticas, donde se utilizará la técnica de aprendizaje mediante la realización de un proyecto individual.

Se pretende que en la medida de lo posible los alumnos sean capaces de elegir la herramienta bioinformática que aplicar a sus necesidades partiendo de los conocimientos teórico-prácticos que han adquirido en la asignatura. Esta estrategia se adapta incluyendo primero la realización de unas prácticas generales que permitirán al alumno familiarizarse con algunos métodos bioinformáticos, para posteriormente pasar al desarrollo tutorizado de un proyecto real que supone, en definitiva, la parte más aplicada de la asignatura y un modo de aproximar a los estudiantes a las situaciones que confrontarían el día a día en un ámbito profesional.

La asignatura tiene una orientación fundamentalmente aplicada, las actividades que se proponen se centran en la aplicación de una serie de principios fundamentales a casos reales concretos, bien sea mediante el análisis del caso proporcionado por el profesor e interpretación desde el punto de vista biológico, o la preparación individual por parte del alumno de un proyecto concreto que requiere de la utilización de varias de las herramientas tratadas en la asignatura y su presentación en forma de memoria.


4.2. Actividades de aprendizaje


Presencial. 2 ECTS (20 horas). Presentan los conocimientos teóricos básicos de la asignatura. Se utilizarán proyecciones de pantalla de ordenador, incluyendo prequeñas animaciones, vídeos y  navegaciones on-line. El material básico se proporcionar a los alumnos a través de la plataforma semipresencial MOODLE de UNIZAR.


Presencial y obligatorio. 2 ECTS (20 horas). 5 sesiones de 4 horas en el aula de Informática. El profesor repartirá los casos prácticos a través de la plataforma de enseñanza semi-presencial. Se instruirá al alumno en cómo debe diseñar sus búsquedas y simulaciones e interpretar los resultados. Estas actividades permitirán al alumno adquirir la capacidad y destrezas necesarias para más adelante analizar y resolver problemas particulares. El alumno será capaz de diseñar búsquedas, análisis de datos y simulaciones de forma independiente y evaluar críticamente los resultados obtenidos.


Presencial y obligatorio. 2 ECTS (20 h). 5 sesiones de 4 horas en aula informática para preparación de un proyecto supervisadas por un profesor. Cada alumno presentará, para su evaluación, un informe de su proyecto según la extensión y normativa que se indique en el guion proporcionado por el profesor para su realización. En esta actividad los alumnos desarrollarán un proyecto concreto tutorizado de forma individual y después generarán un informe. El análisis de la información deberá conducir a la elaboración de una presentación estructurada que incluya Resultados, Discusión, Conclusiones, y Bibliografía. Esta actividad estimulará a los alumnos a utilizar las distintas aplicaciones informáticas en red que se han explicado en las clases teóricas y utilizado en las sesiones de casos prácticos para resolver un problema particular. Estimulará la utilización por parte de los estudiantes de material científico en red y su interpretación para la presentación de un informe donde deberán discutir sus resultados y comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan.

4.3. Programa


  1. Introducción.
  2. Bases de datos de secuencias de genes y proteínas. Introducción y recuperación de datos.
  3. Alineamiento de secuencias.
  4. Análisis y comparación de genomas. Metagenomas. Bases de datos de Transcriptómica.
  5. Bases de datos de rutas metabólicas
  6. Árboles filogenéticos. CP1. Construcción de matrices de distancia y cladogramas.
  7. Bases de datos de estructura de proteínas y ácidos nucleicos. Introducción de datos y aplicaciones de visualización.
  8. Métodos de simulación molecular.
  9. Dinámica Molecular y Montecarlo. CP2. Simulaciones de plegamiento y estabilidad.
  10. Métodos de predicción de estructuras de proteínas y ácidos nucleicos.
  11. Acoplamiento molecular (docking).
  12. Métodos híbridos Mecánica Cuántica/Mecánica Molecular (QM/MM). CP3: Simulaciones de reacciones enzimáticas.
  13. Bases de datos para proteómica y para interactómica.
  14. Quimioinformática: bases de datos de moléculas orgánicas.
  15. Herramientas para el diseño de fármacos. QSAR, ADMET.
  16. Servidores web: ¿cómo se hacen y cómo funcionan?.
  17. Bases de datos y servidores temáticos (de enfermedades, etc.).
  • Caso 1: Recuperación de secuencias, alineamiento de secuencias y construcción de un árbol filogenético.
  • Caso 2: Amplificación y clonaje de genes in silico.
  • Caso 3: Análisis estructural: relación estructura-función de una enzima.
  • Caso 4: Acoplamiento molecular para el diseño de un fármaco.
  • Caso 5. Confección de un script de análisis.


Desarrollo de un proyecto individual tutorizado sobre un caso de estudio real y presentación de los resultados, discusión y conclusiones del estudio en un informe.

4.4. Planificación de las actividades de aprendizaje y calendario de fechas clave

El periodo de clases teóricas y de problemas coincidirá con el establecido oficialmente. Consultar en:

El calendario y los grupos de prácticas se establecerán de manera coordinada con el resto de materias a principio de curso. El coordinador confeccionará los grupos de prácticas a principio de curso con el objeto de no producir solapamientos con otras asignaturas.

La asignatura se iniciará con las 20 horas de sesiones de clases magistrales (Febrero-Marzo).

A continuación se realizarán la semana de Sesiones de Casos Prácticos con 5 casos en el aula de informática en 5 sesiones de 4 horas cada uno (Febrero-Abril).

Finalmente los alumnos dispondrán de otra semana de 5 sesiones de 4 horas en el aula de informática para la preparación del proyecto asistidos por el profesor, y de una semana más para su finalización de forma individual (Abril-Mayo).

La asignatura pertenece al Módulo Obligatorio y es cuatrimestral del segundo cuatrimestre de tercer curso del Grado.

Para aquellos alumnos matriculados los horarios y fechas de clases teóricas (único grupo, febrero-marzo) y sesiones en aula de informática (4 grupos, dos bloques de 5 sesiones de 4 hr por grupo entre febrero-mayo) se harán públicos a través del TABLON DE ANUNCIOS DEL GRADO en moodle y en el moodle de la asignatura. Dichas vías serán también utilizadas para comunicar a los alumnos matriculados su distribución por grupos de prácticas confeccionada desde la Coordinación del Grado.

Las fechas provisionales se podrán consultar en la página web de la Facultad de Ciencias en la sección correspondiente del Grado en Biotecnología: En dicha web se podrán consultar también las fechas de exámenes de las convocatorias de Febrero, Junio y Septiembre.

4.5. Bibliografía y recursos recomendados

La bibliografía recomendada puede consultarse en: