Universitat Internacional de Catalunya
Bases de Datos Biológicas
Otras lenguas de impartición: catalán, castellano
Profesorado
Presentación
La asignatura va dirigida a conocer los diferentes tipos de bases de datos disponibles en el área de las ciencias de la salud para resolver problemas del campo de la biomedicina. A lo largo de la asignatura se ampliará los aspectos que se introducen en la asignatura “Introducción a la bioinformática” y se profundizará en su aplicación para el acceso a la información.
Requisitos previos
Se recomienda haber cursado y superado:
- Introducción a la bioinformática
Objetivos
- Conocer las principales bases de datos biomédicas y sus portales web para acceder y explotar este tipo de datos.
- Saber buscar, recopilar, procesar e interpretar datos biomédicos para resolver problemas de este campo.
- Desarrollar el pensamiento crítico basado en resultados científicos.
Competencias/Resultados de aprendizaje de la titulación
- CB01 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
- CB03 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
- CB04 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
- CB05 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.
- CE07 - Aplicar las herramientas estadísticas a estudios en Ciencias de la Salud.
- CE19 - Reconocer los principios de las ciencias biomédicas relacionadas con la salud y aprender a trabajar en cualquier ámbito de las ciencias biomédicas (empresa biomédica, laboratorios de bioinformática, laboratorios de investigación, empresa de análisis clínicos, etc.).
- CG07 - Integrar los conceptos básicos relacionados con el campo de la biomedicina tanto a nivel teórico como experimental.
- CG10 - Diseñar, redactar y ejecutar proyectos relacionados con el área de las ciencias biomédicas.
- CG11 - Reconocer conceptos básicos de diferentes ámbitos vinculados a las ciencias biomédicas.
- CT01 - Desarrollar la capacidad de organización y planificación adecuadas al momento.
- CT02 - Desarrollar la capacidad para la resolución de problemas.
- CT03 - Desarrollar la capacidad de análisis y síntesis.
- CT04 - Interpretar resultados experimentales e identificar elementos consistentes e inconsistentes.
- CT05 - Usar internet como medio de comunicación y como fuente de información.
- CT06 - Saber comunicar, hacer presentaciones y redactar trabajos científicos.
- CT07 - Ser capaz de trabajar en equipo.
- CT08 - Razonar y evaluar las situaciones y resultados desde un punto de vista crítico y constructivo.
- CT09 - Tener la capacidad de desarrollar habilidades en las relaciones interpersonales.
- CT10 - Ser capaz de llevar a cabo un aprendizaje autónomo.
- CT11 - Aplicar los conocimientos teóricos a la práctica.
- CT12 - Aplicar el método científico.
- CT13 - Reconocer los aspectos generales y específicos relacionados con el campo de la nutrición y envejecimiento.
- CT14 - Respetar los derechos fundamentales de igualdad entre hombres y mujeres, y la promoción de los derechos humanos y los valores propios de una cultura de paz y de valores democráticos.
Resultados de aprendizaje de la asignatura
Como resultado de aprendizaje específico de esta mención se contemplan el siguiente:
- Analizar los problemas biomédicos e identificar los aspectos que requieren el uso de bases de datos. Obtener la información de interés de las principales bases de datos masivas (Big Data) del ámbito de las Ciencias Biomédicas.
Además, otros resultados de aprendizaje serán que el/la alumno/a:
- Conoce los diferentes tipos de bases de datos disponibles en el área de las ciencias de la salud para resolver los problemas principales del campo de la biomedicina.
- Conoce los fundamentos de la recogida, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos provenientes de investigaciones biomédicas.
- Conoce las principales herramientas en el campo de la bioinformática y las bases de los lenguajes de programación que permiten la extracción de información de las bases de datos.
- Conoce y utiliza adecuadamente el vocabulario científico, técnico o específico del ámbito en el que desarrollará la actividad.
Contenidos
1) Introducción a las bases de datos biológicas. Uso de los datos biomédicos en el ámbito de las ciencias de la vida. Tipos de datos disponibles en biomedicina. Principales bases de datos. Búsqueda de información en una base de datos.
2) Bases de datos bibliográficas. Base de datos bibliográfica MEDLINE. Vocabulario biomédico MeSH. Motor de búsqueda PubMed. Repositorio bibliográfico PubMed Central. Gestor bibliográfico Mendeley.
3) Bases de datos de nucleótidos: genomas, genes y tránscritos. INSDC: NCBI, EMBL-EBI y DDBJ. Genomas, genes y tránscritos en NCBI: Entrez, Nucleotide, GenBank, RefSeq; y en EMBL-EBI: ENA y Ensembl. Visualización de genomas en UCSC. Nomenclatura de genes en HGNC. Descripción de genes en Gene Cards. Secuencia codificante en CCDS.
4) Bases de datos de expresión y regulación génica. Expressión génica en GEO, Expression Atlas, Single Cell Expression Atlas y Single Cell Portal. Regulación génica en GTEx y ENCODE.
5) Bases de datos de proteínas. Secuencia de proteínas en UniProt, RefSeq y Ensembl. Dominios de proteína en InterPro, PROSITE y Pfam. Estructuras de proteínas en PDBe, RCSB PDB y AlphaFold. Interacción de proteínas en IntAct, STRING y BioGRID.
6) Bases de datos de redes. Función de genes en Gene Ontology. Rutas metabólicas en Reactome y KEGG.
7) Bases de datos de enfermedades, variabilidad genética y fármacos. Enfermedades en OMIM i Orphanet. Variabilidad genética en ClinVar, UniProt, gnomAD y dbSNP. Fármacos en DrugBank, PubChem y PHARMGKB.
Metodología y actividades formativas
Modalidad totalmente presencial en el aula
Clases magistrales: exposición durante 50 minutos de un tema teórico por parte del profesor.
Métodos del caso: Planteamiento de una situación real o imaginaria. Los alumnos trabajan las preguntas formuladas en interacción activa con el profesor y se discuten las respuestas. El profesor interviene activamente y si hace falta aporta nuevos conocimientos.
Prácticas de laboratorio: Los alumnos trabajan de forma individual los problemas planteados por el profesor que habrá que resolver utilizando diferentes herramientas bioinformáticas.
Sistemas y criterios de evaluación
Modalidad totalmente presencial en el aula
Alumnos en primera convocatoria:
- Métodos del caso: 15%
- Informes de las prácticas: 15%
- Examen parcial: 30%
- Examen final: 40%
1) Para poder hacer media, se deberá obtener una nota mínima de 5 en el examen final.
2) La asistencia a métodos del caso y prácticas es obligatoria. El carácter continuado de esta avaluación hace que no sea posible avaluar la asignatura si no se ha participado a un mínimo del 75% de las horas.
3) El uso indebido de aparatos electrónicos (como la grabación y difusión tanto del alumnado como del profesorado durante las diferentes lecciones, así como el uso de estos aparatos con fines lúdicos y no educativos) puede comportar la expulsión de clase.
4) La expulsión de un alumno del aula puede conllevar el suspenso de la asignatura.
Alumnos en segunda o posterior convocatoria: la nota de los métodos del caso y la nota de prácticas se guardará; y el examen final representará un 70% de la nota final. Los alumnos repetidores que deseen repetir el parcial en 3 o 5 convocatoria, podrán realizarlo comunicándolo previamente al profesor titular.
Bibliografía y recursos
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/home/tutorials/
https://www.ensembl.org/info/index.html
https://www.ebi.ac.uk/training/online/
Andreas D. Baxevanis (Editor) , B. F. Francis Ouellette (Editor) (2004). Bioinformatics: A Practical Guide to the Analysis of Genes and Proteins (3 ed.). Wiley.
Model, Mitchell L. (2010). Bioinformatics programming using Python (1 ed.). O’Reilly .
Periodo de evaluación
- E1 22/01/2025 A10 16:00h
- R1 30/01/2025 18:00h
- E2 25/06/2025 I3 18:00h