3.14. Bioquímica y Biología Molecular (BMB)

Esta área de conocimiento explora los procesos químicos a nivel molecular dentro de los organismos vivos. Abarca la estructura y función de las biomoléculas, el metabolismo, la bioenergética, la enzimología y los mecanismos de señalización celular esenciales para la vida.

3.14.1. BMB/Estructura y Función de las Biomoléculas

Estudio de la arquitectura química y los roles biológicos de los aminoácidos, proteínas, carbohidratos, lípidos y ácidos nucleicos.
Temas:
Core

• Aminoácidos: propiedades químicas, quiralidad, clases de cadenas laterales y formación del enlace peptídico
• Jerarquía de la estructura proteica: niveles primario, secundario, terciario y cuaternario y las fuerzas estabilizadoras
• Problema del plegamiento de proteínas, perspectiva del paisaje energético, mal plegamiento y relevancia para AlphaFold
• Estructura de ADN y ARN: reglas de apareamiento de bases, geometría de la doble hélice y motivos de estructura secundaria
• Banco de Datos de Proteínas (PDB) y bases de datos estructurales como fuentes de datos para cadenas de bioinformática

Aprendizaje esperado (Learning Outcomes):
Core:

1.

Describir las propiedades químicas de los aminoácidos y nucleótidos como bloques de construcción de proteínas y ácidos nucleicos [Familiarizarse]

2.

Analizar estructuras de proteínas a partir de archivos PDB, identificando elementos de estructura secundaria, sitios activos y residuos funcionales clave [Usar]

3.

Evaluar métodos de predicción de estructura de proteínas incluyendo enfoques basados en energía y herramientas de aprendizaje profundo como AlphaFold [Evaluar]

3.14.2. BMB/Genética Molecular y Enzimología

Mecanismos del flujo de información genética y el estudio de la cinética y mecanismos de la catálisis enzimática.
Temas:
Core

• El dogma central de la biología molecular: mecanismos de replicación, transcripción y traducción
• Cinética enzimática de Michaelis-Menten: Km, Vmax, número de recambio y modos de inhibición
• Regulación de la expresión génica: operones y factores de transcripción
• Técnicas de ADN recombinante: PCR, CRISPR-Cas9 y sistemas de expresión génica usados en biotecnología
• Tecnologías ómicas de alto rendimiento: generación de datos de genómica, transcriptómica, proteómica y metabolómica

Aprendizaje esperado (Learning Outcomes):
Core:

1.

Describir el dogma central de la biología molecular e identificar excepciones conocidas como la transcripción inversa y la edición de ARN [Familiarizarse]

2.

Analizar datos cinéticos enzimáticos usando Michaelis-Menten y gráficas de Lineweaver-Burk para determinar Km y Vmax [Usar]

3.

Interpretar conjuntos de datos ómicos para identificar genes o vías biológicas diferencialmente expresados o enriquecidos en una condición dada [Evaluar]

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]