3.14.3 BMB/Bioinformática y Biología Computacional

Métodos computacionales para el análisis de secuencias biológicas, estructuras y datos a escala genómica, incluyendo el alineamiento de secuencias, el modelado por homología, la bioinformática estructural y las aplicaciones de aprendizaje automático en biología.
Temas:
Core

• Algoritmos de alineamiento de secuencias: Needleman-Wunsch (global), Smith-Waterman (local) y BLAST para búsqueda en bases de datos
• Construcción de árboles filogenéticos, medidas de distancia evolutiva y alineamiento múltiple de secuencias
• Modelado comparativo por homología y predicción de estructura de proteínas basada en plantillas
• Bioinformática estructural: acoplamiento molecular, métricas de comparación de estructuras (RMSD, puntuación TM) y predicción de sitios de unión
• Análisis de datos a escala genómica: llamado de variantes, expresión diferencial de RNA-seq y enriquecimiento de vías
• Aprendizaje automático en bioinformática: predicción de función proteica, interacción fármaco-diana y análisis de datos de célula única

Aprendizaje esperado (Learning Outcomes):
Core:

1. Explicar las diferencias algorítmicas entre el alineamiento de secuencias global y local e identificar los casos de uso apropiados para cada uno [Familiarizarse]
2. Realizar búsquedas en bases de datos de secuencias usando BLAST e interpretar los resultados en términos de homología, valores e y conservación evolutiva [Usar]
3. Evaluar la precisión de las predicciones computacionales de estructura de proteínas usando métricas estándar como GDT-TS y puntuación TM [Evaluar]