Bioinformática y análisis de datos ómicos (2025)

Diagrama de temas

• Bioinformática y análisis de datos ómicos (2025)

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  Profesores Ignacio Varela Egocheaga Ignacio Arechaga Iturregui Departamento de Biología Molecular

  Esta asignatura incluye en un primer bloque una formación básica del uso de herramientas bioinformáticas incluyendo el uso de parámetros de modulación del funcionamiento de las herramientas, navegación por el sistema de archivos y directorios, control de permisos, control de entrada y salida de las herramientas así como los formatos más habituales de archivos con información biológica. Un segundo bloque se centra en el uso del lenguaje de programación R para realizar análisis multivariable con información de origen biológico. También se estudiará el uso de la librería ggplot para la representación gráfica. El último bloque incluye temas específicos englobados en grandes áreas (genómica, transcriptómica, metagenómica, epigenómica y proteómica) que explican el diseño experimental en las principales estrategias ómicas así como los pasos necesarios para el análisis de los datos generados en estos experimentos.

  
  

  Palabras Clave de la Asignatura Técnicas ómicas, bioinformática, biomedicina, análisis multivariable, lenguaje R, genómica, transcriptómica, metagenómica, epigenómica, proteómica.

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    Foro

    Avisos Foro

• Programa

  
  

   
  

  Datos identificativos de la Asignatura Asignatura: Bioinformática y análisis de datos ómicos Código: G1934 Departamento: Departamento de Biología Molecular Título: Grado en Ciencias Biomédicas Centro: Facultad de Medicina Créditos ECTS: 6 Idioma de impartición: Español Profesores : Ignacio Varela Egocheaga / Ignacio Arechaga Iturregui

  
  

  
  

  Programa de la asignatura

  
  

  
  

  • Tema 1. Introducción al uso de herramientas bioinformáticas

  • Tema 2. Gestión de datos de origen biológico

  • Tema 3. Manejo de datos de origen biológico en R

  • Tema 4. Análisis bioinformáticos complejos en R

  • Tema 5. Representación gráfica de datos de origen biológico

  • Tema 6. Tecnologías de análisis moleculares masivos

  • Tema 7. Identificación de alteraciones genómicas

  • Tema 8. Caracterización de poblaciones complejas

  • Tema 9. Identificación de alteraciones transcriptómicas

  • Tema 10. Identificación de alteraciones epigenómicas

  
  

• Bibliografía

  

   

   

  Básica
  

   

  • T. Strachan, J. Goodship y P. Chinney (2014). Genetics and Genomics in Medicine. London: Garlan Science.
  • B. Alberts, A. Johnson, J. Lewis, D. Morgan, M. Raff, K. Roberts y P. Walter (2015). The Molecular Biology of the Cell. London. Garlan Science.
  • Hawkins, R. David, Hon Gary C, Ren Bing. Next-generation genomics: an integrative approach. Nat. Rev. Genet, (2010).11:476-486.

   

  
  Complementaria

   

  • R Development Core Team. An introduction to R. Recuperado de https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-intro.pdf (2021).
  • R Development Core Team. R Data Import/Export. Recuperado de https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-data.pdf (2021).
  • R Development Core Team. Package “ggplot2”. Recuperado de https://cran.r-project.org/web/packages/ggplot2/ggplot2.pdf (2021).
  • Christensen, Henrick. Introduction to Bioinformatics in Microbiology. Springer Nature Switzerland AG (2018) https://doi.org/10.1007/978-3-319-99280-8
  • Barthi, R and Grimm DG. Current challenges and best-practice protocols for microbiome analysis. Briefings in Bioinformatics (2021) 22:178–193.
  • Love M et al. Moderated estimation of fold change and dispersion for RNA-seq data with DESeq2. Genome Biol (2014) 15:550.
  • Aebersold, R y Mann, M. Mass spectrometry-based proteomics. Nature (2003). 422: 198-207.
  • Ankney, JA; Muneer, A y Chen, X. Relative and Absolute Quantification in Mass Spectrometry-Based proteomics. Annual Rev. Anal. Chem (2018). 11:49-77

• Materiales de Clase

  

   

  • MC-F-001. Tema 1. Introducción al uso de herramientas bioinformáticas

    
    

  • MC-F-002. Tema 2. Gestión de datos de origen biológico

    
    

  • MC-F-003. Manejo de datos de origen biológico en R

    
    

  • MC-F-004. Análisis bioinformáticos complejos en R

    
    

  • MC-F-005. Representación gráfica de datos de origen biológico

  
  

  
  

   

  • MC-F-006. Tecnologías de análisis moleculares masivos

    
    

   

  • MC-F-007. Identificación de alteraciones genómicas

    
    

   

  • MC-F-008. Caracterización de poblaciones complejas

    
    

   

  • MC-F-009. Identificación de alteraciones transcriptómicas

  • MC-F-010. Identificación de alteraciones epigenómicas

• Ejercicios

  

   

  Tema 1. Introducción al uso de herramientas bioinformáticas

  • EJ-F-001. Ejercicios Tema 1.1

  Carpeta para realizar los ejercicios del Tema 1

   
  Vídeo explicativo de resolución del ejercicio
  

  
  
  
  

  • EJ-F-002. Ejercicios Tema 1.2

  Vídeo explicativo de resolución del ejercicio

  Tema 2. Gestión de datos de origen biológico

  Carpeta para realizar los ejercicios del Tema 2

  • EJ-F-003. Ejercicios Tema 2.1

  Vídeo explicativo de resolución del ejercicio
  

  
  
  
  

  • EJ-F-004. Ejercicios Tema 2.2

  Vídeo explicativo de resolución del ejercicio
  

  Tema 3. Manejo de dato de origen biológico en R

  • EJ-F-005. Ejercicios Tema 3

  Vídeo explicativo de resolución del ejercicio
  

  Tema 4. Análisis bioinformáticos complejos en R

  Carpeta para realizar los ejercicios del Tema 4

  • EJ-F-006. Ejercicios Tema 4

  Vídeo explicativo de resolución del ejercicio
  

  Tema 5. Representación gráfica de datos de origen biológico

  • EJ-F-007. Ejercicios Tema 5

  Archivo .csv para realizar el ejercicio 5

   

  Vídeo explicativo de resolución del ejercicio
  

   

  Tema 6. Tecnologías de análisis moleculares masivos

  Carpeta para realizar los ejercicios del tema 6

  • EJ-F-008. Ejercicios Tema 6
    
    

  Vídeo explicativo de resolución del ejercicio
  

  Tema 7. Identificación de alteraciones genómicas

  • EJ-F-009. Ejercicios Tema 7

  Materiales para realizar los ejercicios del Tema 7

  Vídeo explicativo de resolución del ejercicio
  

  Tema 8. Caracterización de poblaciones complejas
  Carpeta para realizar los ejercicios del Tema 8

  • EJ-F-010. Ejercicios Tema 8

  
  Vídeo explicativo de resolución del ejercicio
  

  Tema 9. Identificación de alteraciones transcriptómicas
  Carpeta para realizar los ejercicios del Tema 9

  • EJ-F-011. Ejercicios Tema 9

  
  Vídeo explicativo de resolución del ejercicio
  

  Tema 10. Identificación de alteraciones epigenómicas
  Carpeta par realizar los ejercicios del Tema 10

  • EJ-F-012. Ejercicios Tema 10

  
  Vídeo explicativo de resolución del ejercicio (parte 1)
  

  Vídeo explicativo de resolución del ejercicio (parte 2)
  

• Otros Recursos

  

   

  Enlaces de interés Tema 1

  • Variables de entorno: https://www.hostinger.es/tutoriales/variables-de-entorno-linux
  • Comandos Unix: https://www.unixtutorial.org/basic-unix-commands
  • MD5SUM: https://www.gnu.org/software/coreutils/manual/html_node/md5sum-invocation.html
  • Comando Grep: https://www.gnu.org/software/grep/manual/grep.html

  
  Enlaces de interés Tema 2
  

  • Formato GFF: https://gmod.org/wiki/GFF2
  • Format BED: https://www.ensembl.org/info/website/upload/bed.html

  
  Enlaces de interés Tema 3
  

  • Vectores: https://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/752914_8a4f67e3f35f46c795b19929891b79b5.html#vectores
  • Matrices y marcos de datos : https://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/752914_8a4f67e3f35f46c795b19929891b79b5.html#manipulaci%C3%B3n-de-datos-i-parte
  • Importar y exportar datos : https://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/752914_8a4f67e3f35f46c795b19929891b79b5.html#importar-y-exportar-datos

  Enlaces de interés Tema 4

  • Bucles: https://www.datacamp.com/tutorial/tutorial-on-loops-in-r
  • Bucles2: https://intro2r.com/loops.html
  • Funciones personalizadas : https://fhernanb.github.io/Manual-de-R/creafun.html

  Enlaces de interés Tema 5

  • ggplot2: https://rpubs.com/anlope10/562981

  Enlaces de interés Tema 6

  • Paquete limma para análisis de arrays: https://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/limma/inst/doc/usersguide.pdf
  • Técnicas de secuenciación masiva: https://moodle.unican.es/pluginfile.php/2537958/mod_resource/content/1/NGS_2008.pdf
  • Aplicaciones NGS: https://moodle.unican.es/pluginfile.php/2537959/mod_resource/content/1/Next-generation_sequencing_2015.pdf

  Enlaces de interés Tema 7

  • Secuenciación de genoma en cáncer: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC2758710/pdf/ddp396.pdf
  • Formato SAM: https://moodle.unican.es/pluginfile.php/2537972/mod_resource/content/1/SAM1%20%282%29.pdf
  • Explain SAM Flags: https://broadinstitute.github.io/picard/explain-flags.html

  Enlaces de interés Tema 8

  • Métodos de ensamblaje: https://training.galaxyproject.org/training-material/topics/assembly/tutorials/algorithms-introduction/slides-plain.html
  • Gráficos de Bruijin: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC5531759/
  • Blast: https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi

   

  Enlaces de interés Tema 9

  • Normalización: https://www.youtube.com/watch?v=ecjN6Xpv6SE
  • Corrección multitest: https://www.youtube.com/watch?v=HLzS5wPqWR0
  • PCA: https://www.youtube.com/watch?v=fkf4IBRSeEc
  • DESeq2: https://moodle.unican.es/pluginfile.php/2538004/mod_resource/content/1/DESeq2.pdf

  Enlaces de interés Tema 10

  • scATAC-seq: https://www.10xgenomics.com/products/epi-atac
  • 4C: Benchmarking of 4C
  • MACs: https: https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/gb-2008-9-9-r137

  
  
  
  
  

• Pruebas de Evaluación
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    Cuestionario

    Cuestionario Tema1
  • 

    Cuestionario

    Cuestionario Tema 2
  • 

    Cuestionario

    Cuestionario Tema 3
  • 

    Cuestionario

    Cuestionario Tema 4
  • 

    Cuestionario

    Cuestionario Tema 5
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    Cuestionario

    Cuestionario Tema 6
  • 

    Cuestionario

    Cuestionario Tema 7
  • 

    Cuestionario

    Cuestionario Tema 8
  • 

    Cuestionario

    Cuestionario Tema 9
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    Cuestionario

    Cuestionario Tema 10

• Guía de Aprendizaje

  

   

  • Aquí puede descargarse la Guía de Aprendizaje en formato pdf

• Sobre el Profesor

  

  
  

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