TÉCNICAS ESTADÍSTICAS EN BIOINFORMÁTICA
Grado en Estadística- Plan 2016
Curso 2023/2024
1. Datos de la asignatura
(Fecha última modificación: 22-06-23 10:51)- Código
- 108431
- Plan
- 2016
- ECTS
- 6.00
- Carácter
- OPTATIVA
- Curso
- 3
- Periodicidad
- Segundo Semestre
- Idioma
- ESPAÑOL
- Área
- ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
- Departamento
- Estadística
- Plataforma Virtual
Datos del profesorado
- Profesor/Profesora
- José Manuel Sánchez Santos
- Grupo/s
- 1
- Centro
- Fac. Ciencias
- Departamento
- Estadística
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Despacho
- Edif. Ciencias D1509
- Horario de tutorías
- Lunes de 10:00 a 12:00, Martes de 10:00 a 11:00, Miércoles de 11:00 a 12:00, Jueves de 12:00 a 14:00
- URL Web
- studium.usal.es
- jose@usal.es
- Teléfono
- 670620481
2. Recomendaciones previas
Las generales para acceder al Grado de Estadística.
3. Objetivos
Generales:
- Interpretar, valorar, generar y transformar datos estadísticos con el fin de producir información útil para la toma de decisiones, y analizar, modelar, manipular y diseñar elementos y sistemas informáticos.
- Obtener modelos, inferencias y predicciones acerca de una o varias poblaciones de interés a partir de la información que proporcionan una o varias muestras de las mismas.
Específicos:
- Dominar la terminología básica de la BioInformática.
- Calcular e interpretar las medidas estadísticas asociadas a un conjunto de datos biológicos y biomoleculares.
- Conocer los tipos de variables utilizadas en BioInformática y aprender a recoger la información de acuerdo con la naturaleza de las variables.
- Aprender a diferenciar los tipos de datos biológicos y biomoleculares susceptibles de
análisis estadístico computacional.
- Conocer las principales bases de datos biológicas públicas y manejar las principales
herramientas estadísticas para analizar dichos datos.
- Adquirir un conocimiento y un uso básicos de R como lenguaje de programación y cálculo estadístico.
- Utilizar los diferentes tipos de diseños y herramientas bioinformáticas conociendo sus ventajas e inconvenientes en la investigación biomédica.
4. Competencias a adquirir | Resultados de Aprendizaje
Específicas.
CE1.- Adquirir los conocimientos estadísticos necesarios para diseñar adecuadamente una investigación y realizar estudios descriptivos e inferenciales, utilizando las herramientas informáticas más adecuadas.
CE2.- Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales utilizando las técnicas estadísticas más adecuadas a los fines que se persigan.
CE3.- Adquirir la capacidad para detectar y modelizar el azar en problemas reales. Distinguir entre método estadístico y razonamiento determinista.
CE4.- Capacitar para el análisis de datos procedentes de diferentes ámbitos: técnico, biosanitario, socio-jurídico o económico mediante técnicas estadísticas.
Transversales.
CT1. Conocimientos generales básicos
CT3. Capacidad de análisis y síntesis
CT5. Comunicación oral y escrita en la lengua propia
CT9. Resolución de problemas
CT10. Toma de decisiones
CT11. Capacidad crítica y autocrítica
CT12. Trabajo en equipo
5. Contenidos
Teoría.
- Tipos de datos biológicos y biomoleculares susceptibles de análisis estadístico computacional. Bases de datos biológicas públicas. Microarrays de ADN.
- Test de hipótesis estadísticos: fundamentos y métodos, tipos de errores, corrección para test múltiples.
- Métodos no-paramétricos frente a métodos paramétricos. Métodos bayesianos frente a métodos clásicos.
- Normalización de datos ómicos. Análisis de la expresión diferencial en genómica.
- Técnicas multivariantes de clasificación y visualización: análisis de componentes principales, análisis factorial, análisis de correspondencias, métodos de particionamiento o clustering, heatmaps.
6. Metodologías Docentes
Se expondrá el contenido teórico de los temas a través de clases presenciales, siguiendo el material que se les proporcionará y los libros de texto recomendados, que servirán para fijar los contenidos y dar paso a clases prácticas de resolución de problemas y clases prácticas de ordenador usando los programas informáticos adecuados en cada caso. Se utilizará la plataforma virtual STUDIUM para apoyar los contenidos teóricos desarrollados y comprobar los conocimientos adquiridos.
A partir de las clases teóricas y prácticas se propondrá a los estudiantes la realización de trabajos personales sobre problemas y prácticas de ordenador, para cuya realización tendrán el apoyo del profesor en seminarios tutelados. En esos seminarios los estudiantes podrán compartir con sus compañeros y con el profesor las dudas que encuentren, obtener solución a las mismas y comenzar a desempeñar por si mismos las competencias de la materia.
Además, los estudiantes tendrán que desarrollar por su parte un trabajo personal de estudio y asimilación de la teoría, resolución de problemas, prácticas y preparación de trabajos propuestos, para alcanzar los objetivos previstos.
7. Distribución de las Metodologías Docentes
Previsión de distribución de las metodologías docentes (Fecha: 22-06-23)8. Recursos
Libros de consulta para el alumno.
T.K. Attwood y D.J. Parry-Smith (2002). Introducción a la Bioinformática. Prentice Hall.
Otras referencias bibliográficas, electrónicas o cualquier otro tipo de recurso.
- F. Azuaje, J. Dopazo (2006). Data Analysis and Visualization in Genomics and Proteomics. John Wiley and Sons.
- P. Baldi, S. Brunak (2001). Bioinformatics. The Machine Learning Approach. MIT.
- H.C. Causton, J. Quackenbush, A. Brazma (2004). A Beginner’s Guide: Microarrays Gene Expression Data Analysis. Blackwell Publishing.
- Michael J. Crawley: Statistics: An Introduction Using R.
- Sarah Boslaugh, Paul Andrew Watters: Statistics in a Nutshell: A Desktop Quick Reference (In a Nutshell (O'Reilly)).
- Conrad Bessant, Ian Shadforth, Darren Oakley: Building Bioinformatics Solutions:
with Perl, R and MySQL.
- Robert Gentleman, Vincent Carey, Wolfgang Huber, Rafael Irizarry, Sandrine Dudoit (Editors): Bioinformatics and Computational Biology Solutions Using R and Bioconductor.
9. Evaluación
Consideraciones generales.
La evaluación será el resultado de una ponderación basada en:
- el desarrollo de trabajos y ejercicios planteados a los estudiantes durante el curso.
- las prácticas de ordenador y la asistencia a éstas.
- la exposición oral de alguna técnica estadística bioinformática.
- el examen escrito de teoría, problemas y prácticas de ordenador.
Dichas pruebas permitirán evaluar las competencias descritas anteriormente.
Criterios de evaluación.
Convocatoria ordinaria y extraordinaria:
El conjunto de pruebas intermedias realizadas por los estudiantes durante el curso supondrá el 30% de la calificación de la “evaluación continua”.
La evaluación final será por medio de una prueba (resolución de cuestiones teóricas, ejercicios y prácticas de ordenador) que supondrá el 70% restante.
Será necesaria una asistencia mínima del 50% a las clases de ordenador y necesario para promediar un mínimo de 3 sobre 10 de manera independiente para cada parte, es decir, al menos 3 de 10 en la evaluación continua, al menos 3 de 10 en la teoría, al menos 3 de 10 en los ejercicios y al menos 3 de 10 en la prueba práctica de ordenador.
Instrumentos de evaluación.
Pruebas escritas y entrega de trabajos:
-Se propondrán problemas y prácticas para resolver por el estudiante.
-La prueba escrita final se realizará en la fecha prevista en la planificación docente
Recomendaciones para la evaluación.
Se exige la asistencia mínima al 50% de las clases de ordenador, y se recomienda la asistencia y participación activa en todas las actividades programadas y el uso de las tutorías, así como estudiar la asignatura de forma regular desde el principio de curso y consultar al profesor las dudas que se planteen en cada momento.
Recomendaciones para la recuperación.
Preparar/repasar la teoría, problemas y prácticas de ordenador, consultar al profesor las dudas que se tengan.