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Academic Year/course: 2021/22

626 - Máster Universitario en Biofísica y Biotecnología Cuantitativa / Master in Biophysics and Quantitative Biotechnology

68452 - Introduction to Computational Methods in Biology

Syllabus Information

Academic Year:
68452 - Introduction to Computational Methods in Biology
Faculty / School:
100 - Facultad de Ciencias
626 - Máster Universitario en Biofísica y Biotecnología Cuantitativa / Master in Biophysics and Quantitative Biotechnology
First semester
Subject Type:

1. General information

1.1. Aims of the course

The course will provide the students with basic skills regarding computation required for the successful completion of their Master studies.

1.2. Context and importance of this course in the degree

Different courses in this Master assume that all students have basic programming skills, and are acquainted with programming languages such as R, as well as elementary knowledge on Statistics and basic algorithms. This introductory course covers this basic knowledge.

1.3. Recommendations to take this course

No specific recommendations are applicable.

2. Learning goals

2.1. Competences

Transversal Competences:

  • CT 01 – To properly manage available resources and time for solving a problem or developing a project.
  • CT 02 – To communicate their own conclusions and the advanced knowledge providing rationale for them to both specialized and non-specialized audiences in a clear and unambiguous way.
  • CT 03 – To convey oral, written and graphical information using appropriate presentation tools and within space and time restrictions.
  • CT 05 - Use Information and Communications Techniques (ICTs) as a tool for expression and communication
  • CT 06 - To be proficient in knowledge that provides a basis for the proposal and development of ideas, specifically within the context of research

Specific Competences

  • CE 29 Understand and manage the information technology in order to accurately and efficiently communicate to system managers and other computational experts the problems and needs that appear in research on biological and / or bioinformatics problems.
  • CE 30 Be acquainted and manage a set of basic computer tools for the development and study of biological problems.
  • CE 31 Efficiently manage web resources that are useful for the development and study of biological problems.
  • CE 32 Exhibit skill in the use of some of the most widely used programming languages in the field of biological and / or bioinformatic problems.
  • CE 33 Know how to construct and develop code to solve relatively simple problems in relation to the treatment of biological and / or bioinformatics data.

2.2. Learning goals

  • Students will learn essential concepts and acquire skills in using widely-used computer tools required to carry out computational work in Biology and Biomedicine.
  • Students will be able to describe the essentials of computer systems supporting web- and cloud-based resources for the analysis of biological data.
  • Students will be able to identify, assess and efficiently apply available computer-based tools used in biotechnological and biomedical environments.
  • Students will be able to effectively and efficiently catch up on the use of applications used in later courses in the Master.
  • Students will be able to follow and adapt to the new trends in Biotechnology and Biomedicine-oriented computational tools.

2.3. Importance of learning goals

Mastery in computational skills is undoubtedly required for practitioners and researchers in Biophysics aiming at completing their studies and, moreover, develop a professional career.

3. Assessment (1st and 2nd call)

3.1. Assessment tasks (description of tasks, marking system and assessment criteria)

Evaluation is based upon two types of activities:

Activity Weight

Solving of problems and practical cases, both individually and in team. Students must submit a report at the end of each session following the guidelines and presentation format to be marked. The qualifications and the corrected exercises will be made available to students for review. These types of controls are framed within the concept of continuous evaluation, which will allow monitoring of the learning process.


Written exam which can include both theoretical and applied questions discussed throughout the course.




4. Methodology, learning tasks, syllabus and resources

4.1. Methodological overview

The course will follow an eminently practical approach. Theoretical sessions introducing the main concepts will be immediately followed by practical sessions where students will solve exercises (which tend to reinforce the theoretical notions) and problems within the scope of Biophysics. Problems will require a discussion of the question considered, and the methodology required for solving it: modelling the system under study, designing algorithms (which includes considerations on their correctness and efficiency) and implementing them using a programming language.

4.2. Learning tasks

  • Theory sessions (1.5 ECTS: 15 hours), where the basic theoretical knowledge of the subject is presented to students. who are encouraged to participate. 
  • Practice sessions (2 ECTS: 20 hours), dedicated to discuss exercises and problems. They will be interspersed with the theory sessions. Students will analyse the application of the methods developed in the theory sessions by solving exercises and cases.
  • Workshops and practical work in the computer room (2.5 ECTS: 25 hours). They will deal with aspects presented in the theory and practice sessions.
  • Autonomous work and study (9 ECTS: 90 hours)



4.3. Syllabus

  • Basic notions on Computing.
    • Computers, their elements and basic operation.
    • Representation and coding of the information.
    • Notions of Operating Systems.
  • Basic programming elements in some advanced language: common concepts and differences between platforms:
    • Data Structures
    • Control Structures
    • Functions
  •  Implementation of simple programs and algorithms
  •  Examples of numerical methods relevant to computational biology
  • Use of a programming language (R) to implement statistical and data analysis tools to biological data

4.4. Course planning and calendar

The course will start the first week of the Master.

It will cover 60 face-to-face sessions, of which approximately the first 60% will correspond to computers and programming, the following 15% to the use of statistical methods for the analysis of biological data and the final 25% to the introduction of fundamental algorithms.

Further information concerning the timetable, classroom, office hours, assessment dates and other details regarding this course will be provided on the first day or class.

4.5. Bibliography and recommended resources

Curso Académico: 2021/22

626 - Máster Universitario en Biofísica y Biotecnología Cuantitativa / Master in Biophysics and Quantitative Biotechnology

68452 - Introducción a los Métodos Computacionales en Biología

Información del Plan Docente

Año académico:
68452 - Introducción a los Métodos Computacionales en Biología
Centro académico:
100 - Facultad de Ciencias
626 - Máster Universitario en Biofísica y Biotecnología Cuantitativa / Master in Biophysics and Quantitative Biotechnology
Periodo de impartición:
Primer semestre
Clase de asignatura:

1. Información Básica

1.1. Objetivos de la asignatura

La asignatura tiene por objetivo el desarrollo de destrezas básicas de computación  que los estudiantes necesitarán para cursar con éxito sus estudios de Máster.


1.2. Contexto y sentido de la asignatura en la titulación

A lo largo del Máster a los estudiantes se les supondrá una serie de destrezas básicas en programación, así como que estén familiarizados con lenguajes de uso frecuente en el ámbito de la Biofísica, como R, y un conocimiento elemental de Estadística y de algoritmos básicos. La asignatura proporciona estos conocimientos básicos.

1.3. Recomendaciones para cursar la asignatura

La asignatura no tiene ninguna recomendación específica

2. Competencias y resultados de aprendizaje

2.1. Competencias


  • CT 01 : Gestionar el tiempo y los recursos disponibles para resolver un problema y desarrollar un proyecto.
  • CT 02 : Comunicar conocimiento avanzado y  resultados propios, justificándolos adecuadamente, tanto a audiencias especializadas como al público en general en una forma clara.
  • CT 03 : Transmitir información oral, escrita y gráfica usando herramientas de representación adecuadas, ciñéndose a restricciones de espacio y tiempo. 
  • CT 05 : Usar Tecnologías de la Información y la Comunicación (TICs) como medio para la expresión y la comunicación. 
  • CT 06 : Adquirir un conocimiento básico que sirva de base a la propuesta y desarrollo de ideas dentro del contexto de la investigación en Biofísica.


  • CE 29:  Comprender y gestionar las tecnologías de la información para comunicar con precisión y eficiencia  necesidades y problemas que surgen en el ámbito de la investigación de problemas biológicos y bioinformáticos. 
  • CE 30: Usar eficaz y eficientemente una serie de herramientas computacionales básicas para el desarrollo y estudio de problemas biológicos y bioinformáticos. 
  • CE 31: Gestionar de forma eficiente recursos web que son útiles para el desarrollo y estudio de problemas biológicos y bioinformáticos. 
  • CE 32:  Adquirir destreza en el uso de algunos de los lenguajes de programación más utilizados en el ámbito biológico y bioinformático. 
  • CE 33: Ser capaz de desarrollar código para la resolución de problemas básicos relativos al tratamiento de datos biológicos y bioinformáticos. 

2.2. Resultados de aprendizaje

Los estudiantes aprenderán conceptos esenciales y desarrollarán destrezas básicas en el uso de herramientas computacionales relevantes para el trabajo en Biología y Biomedicina.

Los estudiantes serán capaces de describir los fundamentos de sistemas informáticos que dan soporte a recursos web y en la nube para el análisis de datos biológicos.

Los estudiantes serán capaces de identificar, evaluar y aplicar de forma eficiente herramientas informáticas usadas en entornos biotecnológicos y biomédicos.

Los estudiantes serán capaces de ponerse al día el el uso de aplicaciones vistas en asignaturas posteriores del Máster.

Los estudiantes serán capaces de seguir y adaptarse a las nuevas tendencias en las herramientas computacionales usadas en Biotecnología y Biomedicina.

2.3. Importancia de los resultados de aprendizaje

El dominio de destrezas computacionales es sin duda un requisito esencial para practicantes e investigadores en Biofísica, tanto para finalizar con éxito sus estudios como para desarrollar una carrera profesional.


3. Evaluación

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

La evaluación se basa en dos tipos de actividades


Actividad Peso

Resolución de problemas y casos prácticos, tanto individualmente como en equipo. Los estudiantes harán entrega de una serie de entregables a lo largo del curso.Las calificaciones obtenidas estarán disponibles para revisión. Este tipo de controles se enmarca en una evaluación continua, que monitoriza el desarrollo del proceso de aprendizaje.


Prueba escrita que puede incluir preguntas tanto teóricas como prácticas sobre los temas desarrollados a lo largo del curso.






4. Metodología, actividades de aprendizaje, programa y recursos

4.1. Presentación metodológica general

El curso tendrá un enfoque eminentmente práctico. Los conceptos básicos serán introducidos en sesiones teóricas, que estarán seguidas por sesiones prácticas en que los estudiantes resolverán ejercicios (orientados a reforzar las nociones teóricas) y problemas en el ámbito de la Biofísica. Los problemas requieren una discusión sobre la cuestión considerada, así como sobre la metodología para resolverlos: modelización del sistema estudiado, diseño de algoritmos (incluyendo consideraciones de corrección y eficiencia) e implementación utilizando un lenguaje de programación.


4.2. Actividades de aprendizaje

Sesiones teóricas (1.5 ECTS: 15 horas)

Sesiones de prácticas (2 ECTS: 20 horas), dedicadas a la discusión de ejercicios y problemas.

Talleres y trabajo en el aula de Informática (2.5 ECTS: 25 horas)

Trabajo personal y estudio (9 ECTS: 90 horas)


4.3. Programa

  • Nociones básicas de computación.
    • El ordenador, sus elementos y funcionamiento básico.
    • Representación y codificación de la información
    • Nociones de sistemas operativos
  • Programación
    • Estructuras de datos
    • Estructuras de control
    • Funciones
    • Implementación de algoritmos.
  • Uso de un lenguaje de programación (R) para implementar análisis estadísticos de datos biológicos.
  • Ejemplos de métodos numéricos relevantes para la Biología computacional.

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

La asignatura empieza la primera semana del Máster.

Cubrirá 60 sesiones presenciales, de las cuales aproximadamente el 60% corresponderán a ordenadores y programación, el 15% al uso de métodos estadísticos para el análisis de datos biológicos y el 25% a la introducción de algoritmos básicos.

El primer día de clase se ofrecerá información más detallada sobre el horario, aulas, horas de clase y de tutorías, y actividades y fechas de evaluación.


4.5. Bibliografía y recursos recomendados