Bioinformática

Semestre:

7°

Fecha de elaboración:

Agosto de 2013

Fecha de revisión:

Septiembre de 2013

Elaborado por:

Armando Hernández Mendoza

Ciclo de formación:

Profesional

Área curricular:

Ciencias de la Disciplina

Tipo de unidad:

Teórica

Carácter de unidad:

Obligatoria

Clave:

BN01FP050010

Créditos:

10

Semestre:

7°

Horas Teoría:

5

Horas Práctica:

0

Programas académicos en los que se imparte:

Licenciatura en Ciencias Áreas terminales en Matemáticas, Física, Bioquímica y Biología Molecular, y Ciencias Computacionales y Computación Científica

Prerrequisitos:

Conoce y aplica los métodos estadísticos básicos para la descripción e interpretación de datos experimentales en biología; utiliza diversas estimaciones probabilísticas, pruebas estadísticas y recursos computacionales adecuados para la investigación cuantitativa; muestra aptitudes para aprender procedimientos estadísticos más especializados con relevancia en áreas interdisciplinarias de la biología.

Antecedentes Recomendadas:

Ninguna

Consecuentes Recomendadas:

  • Ninguna

Presentación de la unidad de aprendizaje:

Esta unidad de aprendizaje provee al estudiante la capacidad de explorar y establecer áreas de interdisciplina que le permitan usar, ajustar y diseñar métodos computacionales para la resolución de problemas en biología estructural y funcional. Se promueve la valoración de estrategias bioinformáticas como enfoques auxiliares, complementarios o imprescindibles, sus requerimientos y alcances.

Propósito de la unidad de aprendizaje:

Comprender las bases y usos de las principales herramientas bioinformáticas existentes y discernir entre ellas para utilizarlas en la resolución de problemas biológicos.

Competencias profesionales:

Tiene conocimientos de estadística que le permiten analizar la calidad de los datos analíticos Realiza cálculos teóricos con herramientas computacionales e interpreta los resultados contrastando con la información experimental de forma que es capaz de interpretar ésta última.

Contribución al perfil de egreso:

Se considera como aporte para dar cumplimiento al perfil de egreso: habilidad para enlazar conocimientos y técnicas de diferentes áreas de las ciencias exactas y naturales.

Secuencia temática:

  1. I Introducción.
    1. Las bases de datos. Secuencias de nucleótidos: EMBL y Gene Bank. Secuencias de aminoácidos: SWISSPROT. Estructuras de proteínas: PDB.
    2. Introducción a la bioinformática. Alineamientos de secuencias. Mapas de restricción. Traducción a proteínas. Plots de hidropatía. Búsqueda de motivos protéicos. Haciendo figuras para publicación. Cuestionamiento de bases de datos. Armado de contigs a partir de datos crudos.
    3. Bioinformática y biología en la www. Índices de recursos en línea. Recuperación de secuencias con SRS. ENTREZ: de la secuencia al Medline. BioMedNet. Biology Workbench en NCSA.
  2. II Algoritmos básicos.
    1. Las matrices de calificación: BLOSUM, PAM, y matrices basadas en clasificaciones de aminoácidos.
    2. Alineamientos: matrices de puntos.
    3. Búsqueda por similaridad usando FASTA y BLAST: el significado de los resultados.
    4. Alineamientos múltiples globales. Programación dinámica y criterios de penalización. Alineamiento progresivo (CLUSTAL y MSA).
    5. Análisis de alineamientos múltiples (AMAS).
    6. Inferencia de filogenias (el enfoque de PHYLIP).
  3. III Búsquedas de señales en genes.
    1. Promotores.
    2. Regiones de regulación.
    3. ORFs.
    4. Exones.
    5. Señales de puntuación transcripcional y traduccional.
  4. IV Búsqueda de señales en proteínas.
    1. PROSITE.
    2. BLOCKS.
  5. V Predicción de estructura secundaria de ARNs.
    1. Predicción de estructura secundaria de ARNs.
  6. VI Visualización de proteínas.
    1. RASMOL.
    2. MOLMOL.
  7. VII Introducción a la estructura de proteínas.
    1. Propiedades fisicoquímicas de los aminoácidos.
    2. Propiedades estadísticas de los aminoácidos en las proteínas naturales: tendencia a aparecer en hélices, hojas betas, vueltas y "coils"; tendencia a estar en el interior o exterior de la proteína.
    3. Estructuras secundarias básicas.
    4. El problema del plegamiento de proteínas. Proteínas, subunidades y dominios: PRODOM.
    5. El universo de plegamientos (folds) y su clasificación: SCOP, DALI y CATH.
  8. VIII Predicción de estructuras secundarias.
    1. Sin alineamientos: nnPredict.
    2. Con alineamientos múltiples: PREDATOR, PHD, DSSP.
    3. Predicción de estructuras transmembranales.
    4. Predicciones combinadas basadas en secuencia: PredictProteins.
  9. IX Identificación de plegamiento por alineamiento secuencia estructura (Threading).
    1. THREADER.
    2. TOPITS.
  10. X Diseño de una secuencia compatible con un fold (Threading inverso)
    1. Diseño de una secuencia compatible con un fold (Threading inverso).
  11. XI Introducción al modelado por homología.
    1. Introducción al modelado por homología.
  12. XII Modelado automático de estructura terciaria.
    1. SWISSMODEL.
  13. XIII Bioinformática aplicada a la genómica funcional.
    1. Bioinformática aplicada a la genómica funcional.

Criterios de Evaluación:

Bibliografía básica:

  • Zvelebil, M. y Baum, J. O. 2007. Understanding bioinformatics. Ed. Garlands Science.

Bibliografía complementaria: