Programa Bioinformática. Máster en Biofísica

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Andrés Córdoba Reyes
hace 5 años
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1 Programa Bioinformática. Máster en Biofísica Resumen del programa: El curso de bioinformática está finalizado a introducir las técnicas y las herramientas de la bioinformática que pueden ser de mayor utilidad para estudios de biofísica. Se tratarán las aplicaciones más comunes de la bioinformática, los fundamentos teóricos de sus algoritmos, y se profundizarán los temas con una relación más directa con la biofísica: estructura, dinámica y mecánica estadística de las proteínas por un lado, y evolución molecular y su relación con la mecánica estadística por otro lado. Para ello, se ha dividido el temario en tres bloques: En el primer bloque se presentarán nociones de bioestadística y herramientas clásicas de la bioinformática para el análisis de secuencias biológicas, en particular comparación y alineamiento de secuencias y búsqueda en bases de datos. El segundo bloque estará orientado a introducir conceptos y métodos de bioinformática y biología computacional centrados en la estructura de proteínas, la termodinámica del plegamiento, la dinámica de las proteínas y sus interacciones, campos en los cuales los conceptos y las técnicas de la biofísica son más relevantes. El último bloque estará orientado a aplicar los conceptos aprendidos a lo largo de los dos primeros bloques al estudio de la evolución molecular, en particular la evolución de la estructura, estabilidad termodinámica y función de las proteínas, haciendo particular hincapié en la analogía con la mecánica estadística y en las aplicaciones biológicas. El segundo y tercer bloque constituyen nuestra interpretación de los fundamentos teóricos de la bioinformática, entre la física de las macromoléculas y la evolución. BLOQUE I: Bases de datos, bioestadística y análisis de secuencias biológicas (12 horas) 1. Bioestadística. 4h. Ramón Díaz Uriarte 1.1 Introducción a los microarrays. 1.2 Expresión diferencial - Qué es un contraste de hipótesis y un p-valor? - Tests paramétricos, no paramétricos, permutación. - Test Múltiple. - Nociones de diseño experimental, tipos de variables dependientes, grandes grupos de modelos Clasificación.

2 - Objetivo. - Estimación de error de clasificación. - Métodos de agrupación (clustering) 2. Análisis de Secuencias 2h. David Abia. 2.1 Secuenciación clásica e introducción a secuenciación masiva. 2.2 Predicción de propiedades a partir de secuencia. 2.3 Bases de datos de secuencias de nucleótidos y proteínas. 2.4 Bases de datos de perfiles. 2.5 Búsquedas en bases de datos (BLAST) 2.6 Alineamiento de secuencias por pares y múltiples. 3. Grafos y cadenas de Markov. 2h, Pablo Angulo. 3.1 Modelización con grafos pesados. 3.2 Caminos aleatorios en grafos. 3.3 Cadenas de Markov. Aplicación: Malabares. Aplicación: Páginas web. Aplicación: Evolución. 4. Minería de datos en genómica funcional. 4h. Alberto Pascual Montano. 4.1 Análisis de anotaciones biológica. 4.2 Estudios de asociación. 4.3 Herramientas de análisis funcional: análisis simple, modular y de conjunto. 4.4 Biclustering. 4.5 Minería de textos. 4.6 Meta-análisis. BLOQUE II. Física y biología computacional aplicadas a proteínas (13 horas) 1. Introducción a la estructura de las proteínas. 1h, Jesús Mendieta - Propiedades físico-químicas del enlace peptídico. - Interacciones débiles que estabilizan la conformación. - Organización jerárquica de la estructura de proteínas.

3 2. Dinámica molecular. 4 h, Jesús Mendieta Fundamentos de la dinámica molecular. 2.2 Campos de fuerza. 2.3 Algoritmos de minimización. 2.4 Algoritmos de dinámica molecular. 2.5 Aplicaciones. 3 Métodos bioinformáticos para predecir estructura e interacciones de las proteínas 4 h, David Abia. Modelado por homología. Refinado con dinámica molecular Modelado de complejos de proteínas y análisis de sus interacciones 4. Mecánica estadística de las proteínas. 4h, Ugo Bastolla El estado nativo: modelo de modos normales. - Aproximación harmónica y modos normales - Modos normales con un campo de fuerza ab-initio - Dinámica esencial de proteínas y modos normales. - Representación de la matriz de contactos. - Modos normales con un campo de fuerza empírico: Modelo de Red Elástica. - Aplicaciones: cambios de conformación y respuesta lineal. 4.2 El plegamiento de las proteínas y los estados no nativos - Mecánica estadística del estado desplegado. Proteńas desordenadas - Mecánica estadística de los estados plegados de forma no nativa. - Estabilidad del plegamiento nativo. Diseñabilidad. - Campos de fuerza empíricos y predicción de plegamiento. BLOQUE III: Evolución molecular (6 horas)

4 1. Árboles filogenéticos y sus métodos de reconstrucción. 2h. Miguel Arenas (incluye prácticas) - Modelos de substitutción aplicados en análisis filogenético - Que es un árbol filogenético - Métodos básicos: maximum parsimony, distancias, maximum likelihood y cálculo Bayesiano - Influencias y sesgos en la reconstrucción de árboles filogenéticos. Estimación de la fiabilidad mediante el bootstrap. - Redes filogenéticas - Programas computacionales para reconstrucción filogenética 2. Selección natural y ritmo de la evolución 2h. Ugo Bastolla. - Tipos de mutaciones. - Genética de poblaciones y selección natural. - Procesos de Markov en evolución. - El proceso de sustitución como un proceso de Markov. - Física estadística y evolución. - Tamaño de la población. - Función de fitness y neutralidad. - Sesgo en la mutación. - Reloj molecular. - Distancia evolutiva y ritmo evolutivo. - Dependencia temporal del ritmo de evolución. - Análisis de Ka/Ks. - Test McDonald y Kreitman de selección positiva. - Variación en el ritmo de evolución. - Aceleración de los ritmos de evolución tras duplicación génica. - Un experimento evolutivo con E. Coli.

5 3. Evolución de estructura y estabilidad de proteínas 2h Ugo Bastolla. - Medidas de similitud estructural. - Divergencia en secuencia frente a divergencia en función. - Divergencia de estructura de proteínas y su dinámica intrínseca. - Plasticidad conformacional, estabilidad y cambio de plegamiento. - Balance entre estabilidad frente al estado desplegado y estados incorrectamente plegados. - Efecto de la estabilidad de plegamiento en el fitness. - Buffering de las chaperonas. - Síntesis de proteínas y evolución de la robustez frente a mutaciones. - Introducción a la agregación de proteínas. - Proteínas desordenadas.

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