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Academic Year/course: 2023/24

446 - Degree in Biotechnology

27123 - Bioinformatics


Syllabus Information

Academic year:
2023/24
Subject:
27123 - Bioinformatics
Faculty / School:
100 - Facultad de Ciencias
Degree:
446 - Degree in Biotechnology
ECTS:
6.0
Year:
3
Semester:
Second semester
Subject type:
Compulsory
Module:
---

1. General information

The objective of this subject is to introduce students to the use of basic bioinformatics tools and computational biology used in various fields of biotechnology. The course is taught in the second quarter of the third year , when students already have methodological and theoretical knowledge that makes them aware of the enormous amount of information to process when working with biological systems . The subject allows them to know and use the main databases of biomolecules and genomes, and to deepen in the search for information and its analysis. To take this subject, it is recommended to have taken Biochemistry, Molecular Biology and Structure of Macromolecules, as well as to have taken or to be taking Genetic Engineering at the same time.

These approaches are aligned with the following SDGs of the United Nations 2030 Agenda ( https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/), such that the acquisition of the subject's learning results provides training and competence to contribute to some extent to their achievement; Goal 3: Health and wellness; Goal 5: Gender equality; Goal 7: Affordable and non-polluting energy; Goal 9: Industry, Innovation and infrastructure; Goal 14: Underwater life; Goal 15: Life of terrestrial ecosystems.

2. Learning results

Upon completion of the subject, the student will be able to:

  • Know, extract and use information from the main biomolecule and genome databases.
  • Construct and interpret multiple sequence alignments.
  • Construct and interpret phylogenetic trees.
  • Perform basic analysis of protein and nucleic acid structures.
  • Use computer tools to support diverse methodologies in Genetic Engineering and Structural Biology.
  • Perform simple simulations of biomolecule interaction, quaternary organization prediction and homology modelling.
  • Identify computational simulation methodologies in molecular dynamics analysis and in the study of enzymatic reactions involving biomolecules
  • Use and read simple Python and networked collaborative notebook scripts.
  • Tackle simple problems of molecular modelling, molecular dynamics, prediction of molecular interactions and prediction of catalysis using networked servers.
  • Analyse and critically interpret the information obtained.
  • Transmit in writing basic concepts of the methods studied and their application, as well as the results of a specific study
  • Communicate conclusions.

3. Syllabus

MASTER CLASSES

1. Introduction.

2. Gene and protein sequence databases. Data entry and retrieval.

3. Sequence alignment.

4.Genome analysis and comparison. Metagenomes. Transcriptomics databases.

5. Metabolic pathway databases

6. Phylogenetic trees. CP1. Construction of distance matrices and cladograms.

7. Protein and nucleic acid structure databases. Data entry and applications of visualization.

8. Molecular simulation methods.

9. Molecular Dynamics and Monte Carlo.

10. Protein and nucleic acid structure prediction methods.

11. Molecular docking prediction methods (docking).

12. Simulation of biological reactions. Hybrid Quantum Mechanics/Molecular Mechanics (QM/MM) methods.

13. Chemoinformatic: databases of organic molecules.

14. Tools for drug design. QSAR, ADMET.

15. Databases for proteomics and interactomics.

16. Databases and thematic servers (of diseases, etc.).

CASE STUDY CLASSES

Case 1: Sequence recovery, sequence alignment and construction of a phylogenetic tree.

Case 2: In silico gene amplification and cloning.

Case 3: Structural analysis: structure-function relationship of an enzyme.

Case 4: Molecular docking for drug design.

Case 5. Preparation of an analysis script. Analysis of a molecular dynamics trajectory.

PROJECT

Development of an individual tutored project on a real case and presentation of the results, discussion and conclusions in a report

4. Academic activities

MASTER CLASSES

Face-to-face. 2 ECTS. They present the basic theoretical knowledge of the subject. The basic material will be provided to students through UNIZAR's MOODLE blended learning platform.

CASE STUDIES

Face-to-face and mandatory. 2 ECTS. 5 sessions of 4 hours in a computer classroom. The student will be instructed on how to design their searches and simulations and interpret the results. The student will independently design searches, data analysis and simulations and critically evaluate the results obtained.

LEARNING THROUGH THE DEVELOPMENT OF AN INDIVIDUAL PROJECT

Face-to-face and mandatory. 2 ECTS. 5 sessions of 4 hours in a computer classroom for the preparation of a supervised project . Students will develop a specific tutored project and then generate a structured report including Results, Discussion, Conclusions, and Bibliography.

5. Assessment system

The general system will evaluate all the activities carried out by the student:

  • Theory exam. Examination at the end of the term. It will include a multiple-choice test and another test to solve short theoretical questions and/or exercises. Usually: 50 multiple choice questions and 10 short questions (contribution to the grade 50/50% respectively). A grade of 5 out of 10 in each test is required for averaging. Exceptionally, students with a 4.5 grade in either of the two parts of the Theory exam and at least a 5.5 in the other may average both grades.
  • Practical Cases. Continuous assessment Attendance and completion are mandatory. The student will write a report of each session that will be submitted through Moodle within one week from the end of the last face-to-face session. Only reports delivered in Moodle will be accepted. Those that do not are delivered on time will not be eligible for a grade higher than 5 (out of 10) in the Practical Case.


Curso Académico: 2023/24

446 - Graduado en Biotecnología

27123 - Bioinformática


Información del Plan Docente

Año académico:
2023/24
Asignatura:
27123 - Bioinformática
Centro académico:
100 - Facultad de Ciencias
Titulación:
446 - Graduado en Biotecnología
Créditos:
6.0
Curso:
3
Periodo de impartición:
Segundo semestre
Clase de asignatura:
Obligatoria
Materia:
---

1. Información básica de la asignatura

El objetivo de esta asignatura es introducir a los estudiantes en el uso de herramientas básicas de bioinformática y biología computacional utilizadas en diversos campos de la Biotecnología. La asignatura se imparte en el segundo cuatrimestre de tercer curso, cuando los alumnos ya disponen de conocimientos metodológicos y teóricos que les hacen conscientes de la ingente cantidad de información a procesar al trabajar con sistemas biológicos. La asignatura les permite conocer y utilizar las principales bases de datos de biomoléculas y genomas, y profundizar en la búsqueda de información y en su análisis. Para cursar esta asignatura se recomienda haber cursado Bioquímica, Biología Molecular y Estructura de Macromoléculas, así como haber cursado o estar cursando simultáneamente Ingeniería Genética.

Estos planteamientos están alineados con los siguientes ODS de la Agenda 2030 de Naciones Unidas (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/), 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 5: Igualdad de género, Objetivo 7: Energía asequible y no contaminante, Objetivo 9: Industria, innovación e infraestructuras, Objetivo 14: Vida submarina, y Objetivo 15: Vida de ecosistemas terrestres.

2. Resultados de aprendizaje

Como resultado de superar la asignatura el estudiante será capaz de:

  • Conocer, extraer y utilizar información de las principales bases de datos de biomoléculas y genomas. Construir e interpretar de alineamientos múltiples de secuencias.
  • Construir e interpretar árboles filogenéticos.
  • Realizar análisis básicos de estructuras de proteínas y ácidos nucleicos.
  • Utilizar herramientas informáticas en el apoyo de diversas metodologías de Ingeniería Genética y Biología Estructural.
  • Realizar simulaciones sencillas de interacción entre biomoléculas, predicción de organizaciones cuaternarias y modelado por homología.
  • Identificar metodologías computacionales de simulación en el análisis de dinámica molecular y en el estudio de reacciones enzimáticas que implican biomoléculas.
  • Utilizar y leer scripts sencillos de Python y de cuadernos colaborativos en red.
  • 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 de los métodos estudiados y su aplicación, así como de los resultados de un estudio concreto.
  • Comunicar conclusiones.

3. Programa de la asignatura

CLASES MAGISTRALES

  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. Quimioinformática: bases de datos de moléculas orgánicas.
  14. Herramientas para el diseño de fármacos. QSAR, ADMET.
  15. Bases de datos para proteómica y para interactómica.
  16. Bases de datos y servidores temáticos (de enfermedades, etc.).

 

CLASES DE CASOS PRÁCTICOS

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.

 

PROYECTO

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

4. Actividades académicas

CLASES MAGISTRALES

Presencial. 2 ECTS. Presentan los conocimientos teóricos básicos de la asignatura. El material básico se proporcionar a los alumnos a través de la plataforma semipresencial MOODLE de UNIZAR.

CASOS PRÁCTICOS

Presencial y obligatorio. 2 ECTS. 5 sesiones de 4 horas en aula de Informática. Se instruirá al alumno en cómo debe diseñar sus búsquedas y simulaciones e interpretar los resultados. El alumno diseñará búsquedas, análisis de datos y simulaciones de forma independiente y evaluará críticamente los resultados obtenidos.

APRENDIZAJE MEDIANTE EL DESARROLLO DE UN PROYECTO INDIVIDUAL

Presencial y obligatorio. 2 ECTS. 5 sesiones de 4 horas en aula informática para preparación de un proyecto supervisado. Los alumnos desarrollarán un proyecto concreto tutorizado y después generarán un informe estructurado que incluya Resultados, Discusión, Conclusiones, y Bibliografía.

5. Sistema de evaluación

El sistema general evaluará todas las actividades realizadas por el alumno:

  • Examen de Teoría. Examen al final del cuatrimestre. Incluirá una prueba tipo test con respuestas múltiples y otra de resolución de cuestiones teóricas cortas y/o ejercicios. Habitualmente: 50 preguntas test y 10 preguntas cortas (contribución a la nota 50/50% respectivamente). Imprescindible puntuar 5 sobre 10 en cada prueba para promediar. Excepcionalmente, los alumnos con 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.
  • Casos Prácticos. Evaluación continua. Asistencia y realización obligatoria. El alumno elaborará un informe de cada sesión que presentará a través de Moodle en el plazo de una semana desde la finalización de la última sesión presencial. Solo se admitirán informes entregados en Moodle. Los que no sean entregados en plazo no podrán optar a una nota superior a 5 (sobre 10) en la calificación del Caso Práctico.
  • Preparación de un proyecto individual. Se evaluará el rigor en obtención de resultados, y 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 presentarlo a través de Moodle. Solo se admitirán informes entregados a través de Moodle. Los que no sean entregados en plazo no podrán optar a una nota superior a 5 (sobre 10) en la calificación del Proyecto.
  • Nota Final. 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 hay que puntuar 5 sobre 10 en cada apartado computable, y en la nota global. Esta será la 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 Prácticos y Proyecto Individual aplica para el curso académico en que realicen. Si hay nueva matrícula, tendrán que volver a realizarse o se conservará la nota con una reducción del 5%.

 

El fraude o plagio en cualquiera de las pruebas de evaluación (incluyendo informes) dará lugar al suspenso de la asignatura, además de las sanciones disciplinarias que la comisión de garantías adopte.

 

Los alumnos que NO asistan a las sesiones prácticas obligatorias o NO presenten los informes deberán realizar una PRUEBA GLOBAL, que 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. La contribución de estas pruebas a la nota final será 50/50%.