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Academic Year/course: 2022/23

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

1.1. Aims of the course

The aim of this course is to introduce students to the use of basic bioinformatics and computational biology tools, familiarising them with their use in various fields of Biotechnology.

These approaches and objectives are aligned with the following Sustainable Development Goals (SDGs) of the United Nations Agenda 2030 (, so that the acquisition of the learning outcomes of the subject provides training and competence to contribute to some extent to their achievement.

- Goal 3: Health and well-being.

- Goal 7: Affordable and clean energy.

- Goal 9: Industry, innovation and infrastructure.

- Goal 14: Underwater life.

- Goal 15: Terrestrial ecosystem life.

1.2. Context and importance of this course in the degree

This subject is taught in the second semester of the third year of the Degree in Biotechnology and belongs to the Compulsory Training Module. At this point, students already have a large amount of methodological and theoretical knowledge, and are aware of the enormous amount of information that needs to be processed when working with biological systems.

This subject allows them to learn about the main databases of biomolecules, network servers for storage, information search or analysis. In the lectures and practical classes in the computer classroom, students will acquire basic knowledge and skills in this subject. With the elaboration of an individual personal project in the computer classroom, students will put into practice the knowledge acquired in a real case. This will allow them to work on transversal competences related to the search for information and its critical analysis, as well as in the writing and communication of scientific-technological contents.

1.3. Recommendations to take this course

In order to take this subject successfully, it is recommended to

* To have previously coursed Biochemistry, Molecular Biology and Structure of Macromolecules, as well as to have taken or to be taking Genetic Engineering at the same time.

* To carry out regular and continuous work throughout the course, actively participating in the theoretical and practical classes and tutorials, and carrying out the cases proposed in the computer room.

* To consult specific books related to the subject, in addition to the material provided by the lecturer.

2. Learning goals

2.1. Competences

On passing the course with flying colours, the student will be able to:

Identify the main databases of biological molecules available online. Obtain information from these databases (genomics, transcriptomics, proteomics, metabolomics and other databases derived from massive analyses) and interpret it in biochemical and biotechnological terms.

Use basic bioinformatics tools for the analysis of macromolecule sequences and for phylogenetic studies.

Choose and use the appropriate tools to obtain structure-function data of a biological molecule from its sequence.

Use basic software to analyse macromolecule structures deposited in databases.

Tackle simple problems of molecular modelling, molecular dynamics, prediction of molecular interactions and prediction of catalysis mechanisms, using network servers.

Critically analyse and interpret the information obtained.

Transmit in writing basic concepts about the methods studied and their application, as well as the results of a specific study.

Communicate conclusions to specialised and non-specialised audiences in a clear and unambiguous way.

Have computer skills to obtain, analyse and interpret data, and to understand simple models of biological systems and processes at the molecular level.

To pose and solve questions and problems in the field of Biochemistry, Molecular Biology and Biotechnology through scientific hypotheses that can be empirically examined.

2.2. Learning goals

Know, use and extract information from the main biomolecule databases. Construction and interpretation of multiple sequence alignments.

Construction and interpretation of phylogenetic trees.

Carrying out basic analyses of protein and nucleic acid structures.

Use of computer tools in support of different methodologies of Genetic Engineering and Structural Biology.

Carrying out simple simulations of interaction between biomolecules, prediction of quaternary organisations and homology modelling.

Identification of computational simulation methodologies in the analysis of molecular dynamics and in the study of enzymatic reactions involving biomolecules.

Introduction to the use of simple Python scripts and collaborative network notebooks.

2.3. Importance of learning goals

The information derived from the use of different bioinformatics methods is essential for the management and analysis of data in areas involving living organisms, such as Biotechnology, Biochemistry, and Structural, Molecular and Cellular Biology. The competences that the student acquires in this subject will provide him/her with tools that will be of interest in the prediction and improvement of biological systems for their use in the different branches of Biotechnology.

3. Assessment (1st and 2nd call)

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

The student must demonstrate that he/she has achieved the expected learning outcomes by means of the following assessment activities

Theory exam at the end of the term. The specific competences will be assessed by means of written tests that will include a multiple-choice test and another one that will correspond to the resolution of short theoretical questions and/or exercises. Usually: 50 multiple-choice questions and 10 short questions (contribution to the mark 50/50% respectively). It will be essential to score 5 out of 10 in each of these tests in order for them to be averaged. This test will take place on the dates determined by the Faculty for this purpose during the official examination periods.

Practical Cases. Continuous assessment during the practical cases. Attendance and completion are compulsory. The student will prepare a short report of each practical session which will be submitted through the Moodle platform within one week of the end of the last classroom session. The deadline for submission of all reports will be 23:45 hours on the day set for each group. Only reports submitted through the Moodle platform will be accepted. Those that are not handed in on time via Moodle will not be eligible for a mark higher than 5 (out of 10) in the Practical Cases grade.

Preparation of an individual project. The rigour in obtaining results will be assessed, as well as the clarity and coherence in its presentation and discussion in the report to be submitted to the lecturer. The student will have one week after the end of the face-to-face sessions to submit the project through the Moodle platform. The deadline for submission of all reports will be 23:45 hours on the day set for each group. Only reports submitted through the Moodle platform will be accepted. Those that are not delivered on time through Moodle will not be eligible for a mark higher than 5 (out of 10) in the Practical Cases grade. Attendance and completion are compulsory.

General. Theory and Practicum (case studies + individual project) must be passed independently.

The following will contribute to the final grade of the course: Theory exam=50%, Practical Cases=20% and Individual Project=30%.

In order to pass this subject, it will be essential to have a 5 out of 10 in each of the computable sections, and 5 out of 10 in the overall grade.

Exceptionally, those students who obtain a 4.5 in one of the two parts of the Theory exam and at least a 5.5 in the other may average both marks. This average mark of the exam will be taken as the final mark of the course (independently of the mark obtained in the Practical Cases and Individual Project, which must be passed in order to pass the course).

The Practical Cases and Individual Project grade only applies to the academic year in which they were taken, being the same for the June and September exams. If there is a new enrolment in the subject in a different academic year, they will have to be retaken.

Fraud or total or partial plagiarism in any of the assessment tests (including practical session reports) will result in failure of the subject with the minimum mark, in addition to the disciplinary sanctions that the guarantee committee adopts for these cases.

In addition to the aforementioned assessment method, those students who do NOT attend the compulsory practical sessions or do NOT submit the corresponding reports will have to take a global test, which will judge the achievement of the learning outcomes mentioned above. This test will consist of taking the Theory Exam on the same date and time as the rest of their classmates plus an additional test in the computer room on the dates determined by the Faculty for this purpose. These two evaluation tasks will contribute to the final mark 50%/50% respectively.  

The syllabus that students must use to prepare for the different tests can be found in the "Programme" section of this teaching guide.

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 diverse on-line bioinformatics 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.

"Teaching and evaluation activities will be carried out in face-to-face mode, unless the rules issued by the competent authorities and the University of Zaragoza have them carried out on-line."

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. Thematic databases and servers.
  12. Methods for Molecular Simulation.
  13. Molecular Dynamics and Monte Carlo.
  14. Protein and nucleic acid structure prediction methods.
  15. Molecular docking.
  16. 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. Analysis of a molecular dynamics trajectory.


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: 2022/23

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 en el uso de herramientas basicas de bioinformática y de biología computacional, familiarizándoles con su utilización en diversos campos de la Biotecnología.

Estos planteamientos y objetivos están alineados con los siguientes Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la Agenda 2030 de Naciones Unidas (, de tal manera que la adquisición de los resultados de aprendizaje de la asignatura proporciona capacitación y competencia para contribuir en cierta medida a su logro.

• Objetivo 3: Salud y bienestar.

• Objetivo 7: Energía asequible y no contaminante.

• Objetivo 9: Industria, innovación e infraestructuras.

• Objetivo 14: Vida submarina.

• Objetivo 15: Vida de ecosistemas terrestres.

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 conocimientos y destrezas básicas de esta materia. Con la elaboración de un trabajo personal individual en el aula 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 científico-técnicos.

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 una 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 interacciones moleculares 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.
  • Introducción al uso de scripts sencillos de Python y de cuadernos colaborativos en red.

2.3. Importancia de los resultados de aprendizaje

La información que se deriva del empleo de distintos métodos bioinformáticos resulta imprescindible 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. Las competencias que el estudiante adquiere en esta asignatura le proporcionarán herramientas que será de interés en la predicción y mejora de sistemas biológicos 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. Examen al final del cuatrimestre. Las competencias específicas se evaluarán 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. Asistencia y realización obligatoria. 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.
  • 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=20% y Proyecto Individual=30%.
  • 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).

  • La calificación de Casos Prácticas y Proyecto Individual solo aplica para el curso académico en que se hayan realizado, siendo la misma para las convocatorias de Junio y Septiembre. Si hay nueva matricula en la asignatura en un año académico diferente, tendrán que volver a realizarse.
  • 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 asistan a las sesiones prácticas obligatorias o NO presenten 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. La contribución de estas pruebas a la nota final será 50/50% respectivamente.

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 diversas herramientas bioinformáticas en red, 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 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.

Las actividades docentes y de evaluación se llevarán a cabo de modo presencial salvo que las disposiciones emitidas por las autoridades competentes y por la Universidad de Zaragoza obliguen a realizarlas en otro formato.

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.
  10. Métodos de predicción de estructuras de proteínas y ácidos nucleicos.
  11. Métodos de predicción de acoplamiento molecular (docking).
  12. Simulación de reacciones biológicas. Métodos híbridos Mecánica Cuántica/Mecánica Molecular (QM/MM).
  13. Bases de datos para proteómica y para interactómica.
  14. Bases de datos y servidores temáticos (de enfermedades, etc.).
  15. Quimioinformática: bases de datos de moléculas orgánicas.
  16. Herramientas para el diseño de fármacos. QSAR, ADMET.
  • 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. Análisis de una trayectoria de dinámica molecular.


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).

Simultáneamente se realizará 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 Julio.

4.5. Bibliografía y recursos recomendados

La bibliografía recomendada puede consultarse en: