Máster Universitario en Análisis de Datos Ómicos y Biología de Sistemas por la Universidad de Sevilla y la Universidad Internacional de Andalucía

Datos generales, Objetivos y Competencias

Coordinador/a del máster

• BERNAL BAYARD, JOAQUIN

Centro(s) responsables del título

Centro(s) responsables del título

Facultad de Biología

Centro(s) en los que se oferta el título

Facultad de Biología (US), Sede UNIA La Cartuja (Monasterio Santa María de las Cuevas) en Sevilla

Convenio titulaciones conjuntas

Fecha de publicación en el RUCT

Fecha Consejo de ministro: 24/08/2021
Fecha BOE: 13/09/2021

Curso de implantación

Rama de conocimiento

Duración del programa

Créditos: 60.00
Años: 1

Tipo de enseñanza

Lenguas utilizadas

Profesión a la que capacita

Información sobre horarios, aulas y exámenes

Horario del Máster

Procedimiento para la expedición del suplemento Europeo al título

BOE del procedimiento

Perfil del profesorado

Recursos materiales disponibles asignados

Recursos materiales

Cronograma de implantación

La titulación se implanta en el curso 2021-2022.

Objetivos y Resultados

Objetivos

El máster formará a expertos con conocimientos y habilidades orientados al desarrollo de nuevas estrategias computacionales y sistemas informáticos de utilidad en la investigación en las diferentes ramas de la biología, investigación biomédica, farmacéutica o biotecnológica y en el tratamiento de datos para fines aplicados en el ámbito empresarial relacionado con las biociencias. Por tanto, el máster plantea una formación especializada e interdisciplinar en la frontera entre la biología, en su más amplio sentido, y la informática, ajustándose al Real Decreto 1393/2007, de 29 de octubre, por el que se establece la ordenación de las enseñanzas universitarias oficiales que, en referencia específicamente a las enseñanzas de máster, indica en el punto 1 del artículo 10: “Las enseñanzas de Máster tienen como finalidad la adquisición por el estudiante de una formación avanzada, de carácter especializado o multidisciplinar, orientada a la especialización académica o profesional, o bien a promover la iniciación en tareas investigadoras”.

La formación en análisis de datos ómicos tiene su origen en la necesidad de procesar datos biológicos de gran volumen y complejidad que requieren de herramientas informáticas. El desarrollo de las diferentes ómicas (genómica, transcriptómica, proteómica, metabolómica,…) aplicadas a diferentes áreas relacionadas con la biología requiere de expertos capaces de trabajar y desarrollar herramientas para el análisis masivo de datos y que a su vez tengan un bagaje que les permita la interpretación de los resultados obtenidos por las diferentes técnicas bioinformáticas. Por otro lado, la constante disminución en los costes de obtención de datos masivos dará lugar a que no sólo se realicen de forma rutinaria análisis ómicos a nivel de investigación básica, sino que se extenderán, muy posiblemente, a la industria biotecnológica, la práctica clínica, la farmacología, agricultura, etc. Esto generará una gran necesidad de expertos con la formación adecuada para gestionar esa ingente cantidad de datos ómicos.

Por ello, la demanda de expertos con formación en análisis de datos ómicos es ya una realidad y seguirá creciendo en los próximos años no sólo a nivel de investigación sino en muy diversos ámbitos. Por otro lado, no sólo es necesario que los profesionales sean capaces de realizar análisis ómicos e interpretarlos, sino que será imprescindible que dispongan de las capacidades básicas para poder implementar nuevas aplicaciones de software que se puedan adaptar a las necesidades tanto investigadoras como empresariales que surjan en el futuro.

Resultados del proceso de formación y de aprendizaje

CB.06. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
CB.07. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
CB.08. Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
CB.09. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
CB.10. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
CG01.- Saber aplicar la teoría a la práctica.
CG02.- Aplicar los conocimientos adquiridos y desarrollar la capacidad de plantear nuevas hipótesis.
CG03.- Aprender a analizar, interpretar y comunicar las conclusiones.
CG04.- Saber buscar y seleccionar fuentes impresas y digitales en las lenguas relevantes para el ámbito científico.
CG05.- Capacidad de análisis crítico y de expresión escrita, oral y visual.
CG06.- Desarrollar la capacidad de organizar, gestionar y planificar.
CG07.- Desarrollar habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de forma individual.
CG08.-Adquirir una base sólida de conocimiento científico de base que permita una capacidad de agilidad intelectual.
CG09.-Adquirir un conocimiento profundo de técnicas en diversos campos de investigación y aplicación de la Biología.
CG10.- Desarrollar capacidades para aplicar conocimientos a entornos nuevos, especialmente en contextos multidisciplinares.
CG11.- Desarrollar la curiosidad científica, de la iniciativa y la creatividad.
CG12.- Desarrollar las capacidades de trabajo en equipo, enriquecidas por la pluridisciplinariedad. Adquirir capacidad de difusión y divulgación de ideas en contextos tanto académicos como no especializado.
CT1.- Que los estudiantes adquieran capacidad para promover el progreso y desarrollar y fomentar el espíritu emprendedor.
CT2.- Que los estudiantes adquieran actitudes y capacidad para fomentar y garantizar el respeto a los Derechos Humanos y a los principios de accesibilidad universal, igualdad, no discriminación y los valores democráticos y de la cultura de la paz.
CE1.-Conocer la estructura y función celular. Biomoléculas. Definir la estructura y función de las proteínas y describir las bases bioquímicas y moleculares de su plegamiento, tráfico intracelular, modificación post-traduccional y recambio
CE2.-Demostrar que comprende y aplica los mecanismos de catálisis biológica basados en la estructura de los catalizadores biológicos y las reacciones químicas.
CE3.-Describir las rutas metabólicas, sus interconexiones y su significado fisiológico, así como comprender los mecanismos que regulan su actividad para satisfacer las demandas fisiológicas.
CE4.- Comprender las técnicas principales de investigación en sistemas biológicos: métodos de separación y caracterización de biomoléculas, cultivos celulares, técnicas de DNA y proteínas recombinantes, técnicas inmunológicas, técnicas de microscopia...
CE5.- Comprender las metodologías analíticas para el ensayo de la actividad biológica de los componentes celulares, en especial enzimas.
CE6-Comprender los conceptos básicos y procedimientos propios de la Genética Molecular.
CE7.-Resolver problemas genéticos.
CE8.-Diseñar experimentos genéticos.
CE9.-Analizar, interpretar, valorar, discutir y comunicar los datos procedentes de los experimentos genéticos.
CE10.- Manejar correctamente el instrumental habitual en un laboratorio de genética.
CE11.-Conocer los principios básicos acerca de la estructura y función de las células y de las técnicas básicas para su estudio.
CE12.-Conocer los procesos e interacciones que se establecen entre los distintos compartimentos celulares.
CE13.-Conocer los principios básicos sobre el ciclo celular eucariota.
CE14.-Comprender los procesos de comunicación entre las células y los componentes extracelulares que conducen al establecimiento de una estructura tisular.
CE15.-Aprender el uso y manejo del Microscopio óptico.
CE16.-Adquirir capacidad de análisis y diagnóstico de imágenes microscópicas ópticas y electrónicas.
CE17.- Adquirir los conocimientos básicos sobre la biología y estructura de la célula que permitan su estudio cuantitativo.
CE18.- Conocer que es la fisiología. Comprender el concepto de homeostasis, los sistemas de retroalimentación por lo que se regulan los procesos fisiológicos y los diferentes niveles de estudio de dichos procesos.
CE-19. Conocer los procesos básicos de la fisiología celular: trasporte a través de la membrana, potencial de membrana y potencial de acción.
CE20.- Comprender las funciones, procesos básicos y la regulación de cada uno de los sistemas fisiológicos, así como la interacción entre estos.
CE21.- Distinguir, a nivel práctico, las distintas estructuras y órganos de los sistemas estudiados mediante la utilización de modelos anatómicos.
CE22.- Adquirir una formación fundamental en las técnicas matemático/computacionales aplicadas a la bioinformática y la modelización de sistemas biológicos.
CE23.- Adquirir una visión global sobre la bioinformática y la biología de sistemas.
CE24.- Utilizar sistemas operativos, programas y herramientas de uso común en biología de sistemas.
CE25.- Conocimiento de las distintas técnicas de secuenciación masiva para la obtención de genomas y metagenomas.
CE26-. Conocimiento de los distintos algoritmos y protocolos de análisis y comparación de datos genómicos y metagenómicos de secuenciación masiva, así como la interpretación de los resultados.
CE27.- Habilidades prácticas para el uso de las distintas herramientas informáticas para el procesamiento, análisis e integración de datos genómicos y metagenómicos de secuenciación masiva.
CE28.- Conocimiento y habilidades prácticas de uso de las distintas bases de datos genómicos y metagenómicos.
CE29.- Capacidad de planificación de un estudio genómico y metagenómico de una comunidad microbiana (recogida de muestra, secuenciación y análisis).
CE30.- Conocimiento de las distintas técnicas de altas prestaciones para la medición del transcriptoma y el epigenoma.
CE31.- Conocimiento y habilidades prácticas de uso de las distintas bases de datos transcriptómicos y epigenómicos.
CE32.- Conocimiento de los distintos algoritmos y protocolos de análisis e integración de cantidades masivas de datos transcriptómicos y epigenómicos.
CE33.- Capacidad de planificación de un estudio transcriptómico y epigenómico (recogida de muestras, secuenciación y análisis).
CE34.- Habilidades prácticas para el uso de las distintas herramientas software para el procesamiento, análisis e integración de cantidades masivas de datos transcriptómicos y epigenómicos.
CE35.- Conocimiento de los métodos estadísticos para el análisis integrativo de datos ómicos.
CE36.- Conocimiento de lenguajes de programación estadísticos usados en el análisis integrativo de datos ómicos.
CE37.- Habilidades prácticas para el uso de las distintas herramientas software para la realización de análisis integrativo de datos ómicos en bioinformática y biología de sistemas.
CE38.- Adquirir una formación fundamental en las técnicas estadísticas para el el análisis integrado de datos ómicos.
CE39.- Adquirir una formación multidisciplinar de proceso de I+D+i (investigación, desarrollo e innovación).
CE40.- Adquirir una visión global y destreza en el uso de los métodos estadísticos de interés en bioinformática y para el análisis integrado de datos ómicos.
CE41.- Poseer las habilidades estadísticas e informáticas para obtener, analizar, interpretar e integrar datos ómicos, y para entender los modelos y métodos estadísticos de integración aplicados.
CE42.- Ser capaz de analizar y representar gráficamente datos ómicos, interpretar los resultados que resulten de su análisis integrativo y presentarlos en un formato adecuado para un trabajo científico.
CE43.- Aprender a planificar e interpretar los resultados de los análisis de experimentos ómicos desde un punto de vista integrado.
CE44.- Conocimiento de los fundamentos y conceptos básicos de los sistemas de ecuaciones diferenciales usados en modelización de sistemas biológicos
CE45.- Conocimiento de algoritmos para la aproximación numérica de soluciones de sistemas de ecuaciones diferenciales.
CE46.- Habilidades prácticas para el uso de las distintas herramientas de software para la especificación, simulación y análisis de modelos basados en ecuaciones diferenciales.
CE47.- Conocimiento de los fundamentos y conceptos básicos de los sistemas multiagentes en modelización de sistemas biológicos.
CE48.- Habilidades prácticas para el uso de las distintas herramientas de software para la especificación, simulación y análisis de modelos basados en sistemas multiagentes.
CE49.- Conocimiento de los fundamentos y conceptos básicos de teoría de redes así como habilidades prácticas para el uso de las distintas herramientas software genéricas para el análisis y visualización de redes.
CE50.- Conocimiento de los algoritmos y protocolos para la reconstrucción de redes transcripcionales y redes de co-expresión génica a partir del procesamiento de datos transcriptómicos y epigenómicos.
CE51.- Habilidades prácticas para el uso de las distintas herramientas software específicas para la reconstrucción de redes transcripcionales y redes de co-expresión génica.
CE52.- Conocer la metodología para la reconstrucción de redes metabólicas a escala genómica.
CE53.- Conocer los principios matemáticos para la obtención de modelos metabólicos.
CE54.- Conocer y aplicar los principales métodos y herramientas y computacionales para el análisis de modelos metabólicos
CE55.- Realizar predicciones in silico para analizar el fenotipo metabólico mediante MATLAB (CobraToolbox)
CE56.- Adquirir la formación necesaria para utilizar el análisis de redes basado en restricciones en diferentes aplicaciones
CE57.- Conocer los fundamentos y conceptos básicos de la ingeniería metabólica y biología sintética para su aplicación en la mejora de cepas.
CE58.- Conocer las principales estrategias de modificación genética utilizadas en ingeniería metabólica para la optimización de cepas.
CE59.- Ampliar y aplicar el conocimiento sobre análisis de modelos metabólicos a escala genómica para la predicción de fenotipos mejorados.
CE60.- Conocer el ciclo de especificación, diseño e implementación guiado por modelos matemático/computacionales de componentes, partes y sistemas en biología sintética.

Salidas profesionales y académicas

Salidas Profesionales

La demanda de expertos en análisis ómicos seguirá creciendo, ya que en el escenario actual sólo se están empezando a implantar las técnicas ómicas en centros de investigación, universidades, hospitales y algunas empresas. Se prevé que la implantación de este tipo de técnicas en empresas se incremente notablemente, con lo que la demanda de profesionales especializados crecerá de forma significativa, aumento que irá paralelo a la gran capacidad actual y futura de generación de datos ómicos.

Salidas Académicas

Acceso al Doctorado

Acceso a Doctorado

La Universidad de Sevilla y la Universidad Internacional de Andalucía tienen probada experiencia en la impartición de másteres, cursos de postgrado y programas de doctorado en las áreas de ciencias y ciencias de la salud, así como en ingeniería informática y la aplicación de técnicas computacionales al estudio procesos biológicos.

Sistema de Garantía de Calidad del Título

Memoria

• Memoria de verificación
• Informe de verificación

Resultados del Título

Información sobre el Sistema de Garantía de Calidad del Título

Sistema de Garantía de Calidad de los Títulos:

• SGCT

Seguimientos:

• Informe de seguimiento de la DEVA 2021-2022

Información sobre el procedimiento para realizar sugerencias y reclamaciones:

Buzón de quejas

• Buzón de quejas, sugerencias, felicitaciones e incidencias