Bioinformática

 

Docentes:

Creditos: 3

Conocimientos deseables: Lenguajes de programación Java, C++.

Hora: Sábados, 9:00 a.m. -12:00 m. Salón 3.20 Almendros.

Objetivos

Brindar al estudiante conocimientos básicos, tanto teóricos como prácticos, sobre la bioinformática. Al finalizar el curso el estudiante estará en capacidad de:

  • Comprender lo que es la bioinformática, sus aplicaciones, desarrollo actual, tendencias e impacto en la ciencia de la computación.
  • Entender la relación entre las ciencias biológicas y la computación desde la perspectiva de la ingeniería de sistemas.
  • Utilizar bases de datos, herramientas y lenguajes de programación especializados para resolver problemas relacionados con biosecuencias.

Contenido

1. Introducción a la bioinformática:

  • Que es la bioinformática
  • Historia de la bioinformática
  • Relación entre biología y computación
  • Aplicaciones de la bioinformática
  • El rol del bioinformático, ingeniero y biólogo frente a la bioinformática
  • Futuro de la bioinformática

2. Biología Celular, La célula:

  • Teoría celular
  • Diferencias entre células eucariotas y procariotas
  • Organelas celulares

3. Estructuras moleculares:

  • Ácidos nucleicos
  • Aminoácidos y Proteínas
  • Genes y genomas

4. El dogma central de la Biología Molecular:

  • Replicación
  • Trascripción
  • Traducción

5. Alineamiento de secuencias:

  • Búsquedas por similitud de secuencias
  • Métodos para Alineamiento de secuencias
  • Concepto de Programación Dinámica aplicado en Alineamientos
  • Alineamiento global
  • Alineamiento local
  • Algoritmos de alineamiento y búsqueda

6. Análisis Filogenético:

  • Concepto de árbol evolutivo
  • Métodos de construcción de árboles
  • Alineamiento múltiple
  • Algoritmos de construcción de árboles

7. Predicción de genes:

  • Que es la predicción de genes
  • Métodos de búsqueda ab-initio
  • Aplicación de Modelos de Markov en búsquedas de genes
  • Algoritmos de búsqueda más populares (GENSCAN, TWINSCAN)
  • Métodos de genómica comparada y métodos híbridos

8. Bases de datos, herramientas y Servicios públicos:

  • GenBank
  • PDB
  • SwissProt
  • Blast
  • Rasmol
  • Clustalw
  • Phylip
  • Emboss
  • MyGrid
  • BioMoby

9. Lenguajes, módulos y bilbiotecas para bioinformática:

  • Bioperl
  • Biojava
  • Biopython

10. Reconocimiento de patrones y Aprendizaje automático en bioinformática:

  • Modelamiento probabilístico
  • Algoritmos de aprendizaje automático
  • Redes neuronales
  • Modelos ocultos de Markov
  • Gramáticas estocásticas y lingüística

Evaluación

Por definir

Syllabus 2012

Sesión
1: Introducción a la bioinformática bioinfo_sesion1.pdf

Lectures and Extra Material 2011

Titulo
1: Material disponible en dropbox

Laboratorios y Ejercicios

Title
1: http://www.cecalc.ula.ve/bioinformatica/BIOTUTOR/tutoriales.html
2: http://genoma.unsam.edu.ar/trac/docencia/wiki/Bioinformatica/Guias
3: http://sites.google.com/site/rodrigotorressaez/bioinformatics/taller-1
4: http://www-2.dc.uba.ar/materias/biocomp/Practica4.rtf
5: http://bioinformate.uniandes.edu.co/PDFs/C6.pdf

Evaluaciones

1: Resultados disponibles en el sistema de notas de la universidad

Bibliografía

– Developing Bioinformatics Computer Skills. Cynthia Gibas & Per Jambeck. Editorial O’Reily. (No está en la biblioteca PUJ)
– Java for Bioinformatics and Biomedical Applications. Harshawardhan Bal and Johnny Hujol.(No está en la biblioteca PUJ)
– Bioinformatics and Systems Biology, Collaborative Research and Resources. Frederick B. Marcus. Editorial Springer. (No está en la biblioteca PUJ)
– Principles of Biochemistry. Albert Lehninger. 2.000. Ediciones Omega. (No está en la biblioteca PUJ)
– Cell and Molecular Biology. Gerald Karp. 1.999. John Wiley Sons. (Si está en la biblioteca PUJ)
– Biología Celular y Molecular Lodish H. 2000. Editorial Médica Panamericana. (Si está en la biblioteca PUJ)
– Genes VII. Lewin B. Oxford University Press. 2.000 (No está en la biblioteca PUJ)
– Molecular Biology of the Cell. Alberts B. Garland Publishing Co. 2000 (No está en la biblioteca PUJ)
– The Ten most wanted solutions in protein bioinformatics. Anna Tramontano. CHAPMAN & HALL/CRC. 2005. (Si está en la biblioteca PUJ)
– Introduction to Bioinformatics. Arthur M. Lesk. Oxford University Press. 2002. (No está en la biblioteca PUJ)
– Bioinformatics : the machine learning approach. Pierre F. Baldi, Soren Brunak. 2ed. The MIT Press. 2001. (Si está en la biblioteca PUJ)
– Sushmita Mitra, Sujay Datta, Theodore Perkins, George Michailidis. Introduction to machine learning and bioinformatics. Ed. CRC. 2008. (Si está en la biblioteca PUJ)

Software

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