Órgano responsable del programa
Universidad CEU - San Pablo
Escuela Politécnica Superior y Facultad de Farmacia
Coordinadores de programa
Carlos Óscar Sánchez Sorzano
e-mail: coss.eps@ceu.es
Carlos Bocos de Prada
e-mail: carbocos@ceu.es
Direcciones útiles:
Dir. Máster Biotecnología Computacional
Campus de Montepríncipe
Urbanización Montepríncipe S/N
Boadilla del Monte 28668
Madrid
telf.: +34 91 3724034
fax: +34 91 3724049
e-mail: compbiotec@ceu.es
Máster en Biotecnología Computacional
Presentación y objetivos generales
La biotecnología es una de las ramas de la ciencia moderna que mayor impulso está adquiriendo tanto a nivel empresarial como científico. Sus aplicaciones incluyen el diseño de fármacos particularizados a las características específicas de un paciente, la medicina basada en nanotecnología, la resolución de problemas medioambientales, la especialización y control de nuevas líneas de productos alimentarios, el diseño de biocarburantes y biomateriales.
La biotecnología ha sido identificada como una de las tecnologías actuales con mayor proyección de futuro tanto por la Unión Europea (la cual se plantea como objetivo la creación de una bioeconomía basada en una sociedad del conocimiento), los principales analistas económicos (NASDAQ ha creado un índice bursátil exclusivamente para empresas biotecnológicas), y asociaciones profesionales tanto del campo de la biología (EuropaBio, Asociación Europea de Bioindustrias o bien la “European Federation of Biotechnology”) como la ingenería (el "Institute of Electrical and Electronic Engineers" que ha creado una sociedad de ingeniería en medicina y biología (EMBS)).
Uno de los principales problemas con los que se encuentra la biotecnología es el análisis y modelado de la ingente cantidad de datos generados. Un solo array de DNA puede incluir información sobre la expresión de 30.000 genes. Cualquier experimento en microscopía, genómica o proteómica proporciona cientos sino miles de datos (espectroscopía de masas, electroforésis de geles, DNA/RNA chips, secuenciación de ácidos nucléicos, microscopía confocal, microscopía electrónica, etc.). En 2004 se publicó un artículo en Nucleic Acids Research que recogía 548 bases de datos de biología molecular, con un incremento de 162 bases de datos con respecto al año anterior (Galperin. Nucl. Acid. Res. 2004, 32: D3-D22). Casi todas las bases de datos de este entorno incrementan la cantidad de datos almacenados de forma exponencial. Ante estos hechos las empresas y los científicos se encuentran con una sobrecarga cognitiva (un exceso de información que no lleva a un aumento del conocimiento).
La aproximación correcta a este ingente volumen de datos viene del campo de la informática y la estadística computacional. Por una parte, la informática provee potentes mecanismos de almacenamiento de datos que permiten el acceso rápido a los mismos (para ello es imprescindible una formación en programación y técnicas computacionales). Del mismo modo, la capacidad de cálculo actual sobrepasa con mucho a la de hace tan sólo unos años, y sigue creciendo a un ritmo exponencial. Por otra parte, la estadística computacional se ha desarrollado en las últimas décadas en la dirección del análisis de grandes volúmenes de datos de forma práctica y accesible con los recursos de computación disponibles.
El objetivo del máster es el de proporcionar la formación necesaria para el desempeño de tareas de análisis de datos de origen biotecnológico tanto a “tecnólogos” (ingenieros, matemáticos, informáticos, etc.) como a “biotecnólogos” (bioquímicos, biólogos, químicos, farmacéuticos, etc.). El enfoque del máster pone un especial énfasis en la formación tanto biológica (en particular de las técnicas usadas en biotecnología) como estadística y computacional. Del mismo modo, se presta especial atención a los aspectos prácticos de todas las asignaturas y en todas ellas se realizarán prácticas ya sean de laboratorio "húmedo" o en ordenador.
Los egresados del máster serán capaces de abordar cualquier problema de análisis de datos en biotecnología ya que habrán sido formados tanto en las técnicas estadísticas adecuadas para hacerlo como en las técnicas de laboratorio que producen dichos datos. De esta forma, se consigue un perfil “único” de biotecnólogo con una sólida formación en ambas disciplinas.
Los egresados del máster podrán incorporarse a los departamentos de I+D de cualquier empresa con una actividad relacionada con la biotecnología (empresas biotecnológicas propiamente dichas, farmacéuticas, bioinformáticas, biomédicas, químicas, agroalimentarias, etc.) así como a cualquier centro de investigación. Dado que el máster se realizará íntegramente en inglés, los egresados tendrán fluidez suficiente en este idioma como para poder buscar trabajo fuera de España. Actualmente se están firmando acuerdos con importantes empresas a nivel mundial así como con centros de investigación de elevado prestigio a nivel internacional.
Perfiles de ingreso
Dado el carácter multidisplicinar con el que se plantea, el máster es muy adecuado para biólogos, farmacéuticos, químicos, bioquímicos, etc. así como para ingenieros, informáticos, estadísticos, matemáticos y físicos. Aún es más, dado que se impartirá en inglés, se abre la posibilidad de aceptar alumnos de cualquier parte del mundo, siempre y cuando posean el perfil de ingreso requerido.
Metodología
OBJETIVOS ESPECÍFICOS DE APRENDIZAJE
Cada asignatura tendrá como objetivos:
• conseguir que el alumno domine los conceptos básicos de la materia en cuestión y sea capaz de expresar problemas reales en los términos adecuados relativos a la asignatura
• mostrar aquellos aspectos más avanzados y proporcionar mecanismos para que el alumno pueda acceder a dicho conocimiento si está interesado
• permitir la adquisición de cierta práctica de laboratorio (ya sea por ordenador o en un laboratorio “húmedo”)
• promover el pensamiento crítico del alumno en la materia estudiada
• para las materias tecnológicas: exposición de casos de uso en biotecnología; para las materias biotecnológicas: exposición de las técnicas de análisis de datos utilizadas.
METODOLOGÍA DOCENTE
Por cada crédito ECTS se considerarán aproximadamente 10 horas de aprendizaje presencial y 20 horas de trabajo del alumno no presencial. Las horas presenciales las distribuirá el profesor de la asignatura entre lecciones magistrales, prácticas tuteladas, discusiones en grupo, resolución de problemas, etc.
Se promoverá el aprendizaje activo del alumno por medio de prácticas orientadas a la adquisición de habilidades y capacidades relacionadas con la asignatura. Del mismo modo, se promoverá la exploración activa de la materia por medio de búsquedas bibliográficas y su posterior discusión.
CRITERIOS Y MÉTODOS DE EVALUACIÓN
Al final de la asignatura se realizará un examen en el que el profesor o profesores valorarán los conocimientos asimilados por el alumno. La nota final será una valoración ponderada de los resultados de dicho examen (60%), de la resolución de los ejercicios y problemas propuestos (20%) y de la realización de una o varias prácticas a lo largo del curso (20%). La valoración final será un valor numérico entre 0 y 10. Para superar con éxito la asignatura se debe obtener una calificación superior a 6,5. Si un alumno suspende la asignatura podrá disfrutar de un examen de recuperación. Si suspende el examen de recuperación deberá repetir la asignatura otro año. Si un alumno suspende más de dos asignaturas para otro año, no podrá obtener el título de Máster aunque sí recibirá la certificación de aprovechamiento correspondiente a las asignaturas superadas.
RECURSOS PARA EL APRENDIZAJE
Cada profesor distribuirá de antemano el material que utilice durante la presentación de la asignatura. Las discusiones y debates sobre temas concretos es posible que requieran el uso de artículos de investigación o libros. El profesor además complementará sus explicaciones con tantos documentos relativos al tema como considere necesarios. Se utilizará una herramienta tipo “Campus virtual” para el intercambio de archivos entre los alumnos y los profesores.
Cada alumno recibirá un ordenador portátil en el que realizar las prácticas computacionales. El ordenador pertenecerá a la Universidad mientras el alumno no termine su máster. Una vez terminado, el ordenador pasará a pertenecer al alumno.
Estructura de estudios
Módulo 1A. Adaptación biotecnológica (10 ECTS)
BT0.1.- Adaptación 1 (6 ECTS)
BT0.2.- Adaptación 2 (4 ECTS)
Módulo 1B. Adaptación computacional (10 ECTS)
AD0.1.- Adaptación 1 (6 ECTS)
AD0.2.- Adaptación 2 (4 ECTS)
Módulo 2. Análisis de datos 1 (14 ECTS)
AD1.1.- Inferencia estadística, Regresión y Diseño de Experimentos (5 ECTS)
AD1.2.- Análisis multivariante (3 ECTS)
AD1.3.- Redes bayesianas (3 ECTS)
AD1.4.- Redes neuronales (3 ECTS)
Módulo 3. Biotecnología 1 (14 ECTS)
BT1.1.- Biología molecular y Tecnología del ADN recombinante (5 ECTS)
BT1.2.- Secuenciación, Genotipado y Transcriptómica (3 ECTS)
BT1.3.- Proteómica (3 ECTS)
BT1.4.- Metabolómica (3 ECTS)
Módulo 4. Análisis de datos 2 (11 ECTS)
AD2.1.- Clasificación y clustering (5 ECTS)
AD2.2.- Modelos temporales (3 ECTS)
AD2.3.- Reglas asociativas, redes lógicas y gramáticas (3 ECTS)
Módulo 5. Biotecnología 2 (11 ECTS)
BT2.1.- Biología estructural e Ingeniería de proteínas (3 ECTS)
BT2.2.- Biotecnología (4 ECTS)
BT2.3.- Biología sintética y Biología de sistemas (4 ECTS)
Módulo 6. Bioinformática (15 ECTS)
BI.1.- Bases de datos en bioinformática y Análisis de literatura científica (3 ECTS)
BI.2.- Análisis de ADN, proteínas y estructuras (7 ECTS)
BI.3.- Análisis de redes de interacción y arrays (5 ECTS)
Proyecto Fin de Máster (15 ECTS)
Los alumnos de formación biológica no tendrán que cursar el módulo de adaptación biotecnológica. Los alumnos de formación técnica no tendrán que cursar el módulo de adaptación computacional.Organización de las enseñanzas
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Asignatura |
Fecha |
Fecha examen |
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Adaptation I |
1-Oct to 26-Oct |
29-Oct |
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Adaptation II |
29-Oct to 19-Nov |
26-Nov |
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Statistical inference … |
20-Nov to 5-Dec |
10-Dec |
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Molecular biology … |
10-Dec to 9-Jan |
14-Dec |
|
Multivariate data analysis |
10-Jan to 18-Jan |
21-Jan |
|
Sequencing, Genotyping … |
21-Jan to 1-Feb |
4-Feb |
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Bayesian networks |
4-Feb to 12-Feb |
18-Feb |
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Proteomics |
13-Feb to 21-Feb |
25-Feb |
|
Neural networks |
25-Feb to 4-Mar |
10-Mar |
|
Metabolomics |
5-Mar to 13-Mar |
25-Mar |
|
Classification and Clustering |
25-Mar to 9-Apr |
14-Apr |
|
Structural biology … |
10-Apr to 18-Apr |
21-Apr |
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Dynamic models |
21-Apr to 29-Apr |
5-May |
|
Biotechnology |
5-May to 20-May |
26-May |
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Associative rules … |
21-May to 29-May |
2-Jun |
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Synthetic and Systems Biology |
2-Jun to 13-Jun |
16-Jun |
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Bioinformatic databases … |
10-Sep to 18-Sep |
24-Sep |
|
DNA, protein and structure analysis |
19-Sep to 5-Oct |
9-Oct |
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Interaction networks and array analysis |
9-Oct to 24-Oct |
30-Oct |
Profesorado
MÓDULO 1A. ADAPTACIÓN BIOTECNOLÓGICA (10 ECTS)
BT0.1.- Adaptación 1 (6 ECTS)
Dr. Nuno Henriques Gil (Univ. San Pablo - CEU)
Dr. Riánsares Arriazu Navarro (Univ. San Pablo - CEU)
Dr. Sonia López Giral (Univ. San Pablo - CEU)
Dr. Eva Ruiz Casares (Univ. San Pablo – CEU)
Dr. María Teresa de Troya Franco (Univ. San Pablo – CEU)
BT0.2.- Adaptación 2 (4 ECTS)
Dr. Paola Otero Gómez (Univ. San Pablo - CEU)
Dr. Ana María Ramos González (Univ. San Pablo - CEU)
Dr. Encarnación Amusquivar Arias (Univ. San Pablo - CEU)
MÓDULO 1B. ADAPTACIÓN COMPUTACIONAL (10 ECTS)
AD0.1.- Adaptación 1 (6 ECTS)
Dr. Abraham Otero Quintana (Univ. San Pablo - CEU)
Dr. Roberto Marabini Ruiz (Univ. Autónoma de Madrid)
Dr. Carlos Óscar Sánchez Sorzano (Univ. San Pablo – CEU)
AD0.2.- Adaptación 2 (4 ECTS)
Dr. Abraham Otero Quintana (Univ. San Pablo - CEU)
Dr. Celia Gutiérrez Cosío (Univ. San Pablo - CEU)
MÓDULO 2. ANÁLISIS DE DATOS 1 (14 ECTS)
AD1.1.- Inferencia estadística, Regresión y Diseño de Experimentos (5 ECTS)
Dr. Alejandro Sánchez Pla (Univ. De Barcelona)
AD1.2.- Análisis multivariante (3 ECTS)
Dr. Carlos Óscar Sánchez Sorzano (Univ. San Pablo – CEU)
Antonio Rausell (Centro Nacional Investigaciones Oncológicas)
AD1.3.- Redes bayesianas (3 ECTS)
Dr. Pedro Larrañaga Múgica (Univ. Del País Vasco)
Dr. María Concepción Bielza Lozoya (Univ. Politécnica de Madrid)
AD1.4.- Redes neuronales (3 ECTS)
Dr. Juan Julián Merelo Guevós (Univ. De Granada)
Dr. Alberto Pascual Montano (Univ. Complutense de Madrid)
MÓDULO 3. BIOTECNOLOGÍA 1 (14 ECTS)
BT1.1.- Biología molecular y Tecnología del ADN recombinante (5 ECTS)
Dr. Carlos Bocos de Prada (Univ. San Pablo – CEU)
Dr. Paola Otero Gómez (Univ. San Pablo - CEU)
Dr. Gonzalo Herradón Gil Gallardo (Univ. San Pablo - CEU)
Dr. Eva Ruiz Casares (Univ. San Pablo – CEU)
Dr. Mª Isabel Panadero Antón (Univ. San Pablo - CEU)
BT1.2.- Secuenciación, Genotipado y Transcriptómica (3 ECTS)
Dr. Gonzalo Herradón Gil Gallardo (Univ. San Pablo - CEU)
Dr. Carlos Bocos de Prada (Univ. San Pablo – CEU)
Dr. Eva Ruiz Casares (Univ. San Pablo – CEU)
Dr. Ana Dopazo (Centro Nacional Investigaciones Cardiovasculares)
BT1.3.- Proteómica (3 ECTS)
Dr. Carmen Pérez García (Univ. San Pablo - CEU)
Dr. Concepción Gil García (Univ. Complutense de Madrid)
Juan Alberto Medina Auñón (Centro Nacional Biotecnología, CSIC)
BT1.4.- Metabolómica (3 ECTS)
Dr. Coral Barbas Arribas (Univ. San Pablo - CEU)
Dr. Juan José Álvarez Millán (Univ. San Pablo - CEU)
Dr. Antonia García Fernández (Univ. San Pablo – CEU)
MÓDULO 4. ANÁLISIS DE DATOS 2 (11 ECTS)
AD2.1.- Clasificación y clustering (5 ECTS)
Dr. Carlos Óscar Sánchez Sorzano (Univ. San Pablo – CEU)
Dr. Pedro Larrañaga Múgica (Univ. Del País Vasco)
Dr. Alberto Pascual Montano (Univ. Complutense de Madrid)
AD2.2.- Modelos temporales (3 ECTS)
Dr. Carlos Óscar Sánchez Sorzano (Univ. San Pablo – CEU)
AD2.3.- Reglas asociativas, redes lógicas y gramáticas (3 ECTS)
Dr. Oswaldo Trelles Salazar (Univ. De Málaga)
MÓDULO 5. BIOTECNOLOGÍA 2 (11 ECTS)
BT2.1.- Biología estructural e Ingeniería de proteínas (3 ECTS)
Dr. Beatriz de Pascual Teresa (Univ. San Pablo - CEU)
Dr. Sonsoles Martín Santamaría (Univ. San Pablo – CEU)
Dr. Modesto Orozco (Univ. De Barcelona)
Dr. Javier Velázquez Muriel (Univ. California - San Francisco)
BT2.2.- Biotecnología (4 ECTS)
Dr. Carlos Bocos de Prada (Univ. San Pablo – CEU)
Dr. Ricardo Díaz Martín (Univ. San Pablo - CEU)
Dr. Mª Isabel Panadero Antón (Univ. San Pablo - CEU)
Dr. Pablo Redondo Martín (Univ. San Pablo – CEU)
Dr. Cruz Santos Tejedor (Univ. Francisco de Vitoria)
Dr. Maite Iglesias Badiola (Univ. Francisco de Vitoria)
BT2.3.- Biología sintética y Biología de sistemas (4 ECTS)
Dr. Jesús Blázquez Gómez (Centro Nacional Biotecnología , CSIC)
Dr. Víctor de Lorenzo (Centro Nacional Biotecnología, CSIC)
Dr. Juan Poyatos Adeva (Centro Nacional Investigaciones
Oncológicas)
MÓDULO 6. BIOINFORMÁTICA (15 ECTS)
BI.1.- Bases de datos en bioinformática y Análisis de literatura científica (3 ECTS)
Dr. Mónica Chagoyen Quiles (Univ. Complutense de Madrid)
Juan Alberto Medina Auñón (Centro Nacional Biotecnología, CSIC)
BI.2.- Análisis de ADN, proteínas y estructuras (7 ECTS)
Dr. Florencio Pazos Cabaleiro (Centro Nacional Biotecnología, CSIC)
Dr. Federico Abascal Sebastián de Erice (Centro Nacional
Biotecnología, CSIC)
Dr. Oswaldo Trelles Salazar (Univ. De Málaga)
BI.3.- Análisis de redes de interacción y arrays (5 ECTS)
Dr. Alberto Pascual Montano (Univ. Complutense de Madrid)
Dr. Pedro Carmona Sáez (Centro Nacional Biotecnología, CSIC)
Dr. Igor Zwir (Howard Hughes Medical Institute)
Número mínimo de créditos a cursar
Un alumno puede matricularse de cualquier asignatura independientemente de que siga el máster completo o no. Aquellos alumnos que sigan el máster completo deberán matricularse de los 90 créditos ECTS. Ver los criterios de evaluación para la consecución del título de máster en biotecnología computacional.
Número de plazas
El número máximo de plazas es 30.
Solicitudes de admisión
En la siguiente dirección web http://www.postgradoceu.es/web/postgrado_04_01.php encontrará toda la información necesaria para realizar la solicitud de admisión y preinscripción.
Titulación
El título obtenido es el de "Máster Oficial en Biotecnología Computacional" de acuerdo con el Real Decreto 56/2005 de 21 de enero por el que se regulan los estudios oficiales de postgrado. Este título ha sido aprobado por la Comunidad de Madrid y el Consejo de Coordinación Universitaria del Ministerio de Educación y Ciencia.
Precios
Las tarifas del máster pueden ser consultadas en http://www.postgradoceu.es/web/postgrado_06.php, y nuestra política de becas en http://www.postgradoceu.es/web/postgrado_07.php
El precio del crédito ECTS es:
Alumnos de máster completo: 133.33 euros.
Alumnos de asignatura suelta: ***
Crédito convalidado: ***
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