memoriaexpertobioinformatica2022-2023

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CENTRO DE FORMACIÓN PERMANENTE 
C/ Fonseca 2, 1º – 37002 SALAMANCA
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Fax: 923 294 684
formacionpermanente@usal.es
http://formacionpermanente.usal.es
MEMORIA PARA LA SOLICITUD DE TÍTULO PROPIO
Diploma de Experto en
Bioinformática y Genómica Computacional
I. Acuerdo del órgano académico responsable del Título Propio
II. Plan de estudios
III. Propuesta de Director y Comisión Académica
IV. Presupuesto económico
V. Convenios de colaboración (adjuntar, en su caso)
[8 de julio de 2021]
Presentar antes de finalizar el mes de Febrero del curso anterior al que se pretende implantar
Referencias genéricas: Todas las referencias a cargos, puestos o personas para los que en este documento se utiliza la 
forma de masculino genérico deben entenderse aplicables, indistintamente, a mujeres y hombres.
1 11
mailto:formacionpermanente@usal.es
EJECUCIÓN DE ACUERDOS
La Junta de la Facultad de Ciencias
Con motivo de su reunión del pasado día .......... de .................................. de
..........,
Acordó INFORMAR FAVORABLEMENTE la memoria de solicitud de
Título Propio Diploma de Experto en Bioinformática y Genómica Computacional
a implantar en el curso académico 2021/2022 en los términos que se
expresan en la documentación que se acompaña con este acuerdo,
conforme con las instrucciones y plazos de preinscripción y matrícula
fijados por la Comisión de Formación Permanente para todos los Títulos
Propios.
Así mismo, se ponen a disposición de este Título Propio los siguientes
medios e infraestructuras (especificar aulas, salas, laboratorios, etc.)
...................................................................................................................
(En el caso de que los medios e infraestructuras dependan de otro 
órgano, se deberá adjuntar un acuerdo del mismo, en el que se refleje su 
disponibilidad)
El Secretario de la Facultad / Escuela / Departamento / Instituto)
.............................................................................
(Firma y sello)
Visto Bueno
El (Decano / Director) de la (Facultad / Escuela / Departamento / Instituto)
...............................................................
(Firma)
2
PLAN DE ESTUDIOS
1. DESCRIPCIÓN DEL TÍTULO PROPIO ………………………………………………………5
1.1. Datos básicos ……………………………………………………………………………… 5
1.2. Distribución de créditos ECTS en el título………………………………………… 6
2. JUSTIFICACIÓN ………………………………………………………………………………… 7
2.1. Justificación del título propuesto, argumentando el interés académico, científico o 
profesional del mismo…...............................................................................……... 7
2.2. Referentes externos a la universidad que avalen la adecuación de la propuesta a 
criterios nacionales y/o internacionales para títulos de similares características 
académicas.......………………………………………………………………………………... 9
2.3. Descripción de los procedimientos de consulta internos y externos utilizados para 
la elaboración del plan de estudios ………………………………………………………...... 10
3. COMPETENCIAS ………………………………………………………………………………....11
3.1. Competencias Básicas y Generales ………………………………………………………. 11
3.2. Competencias específicas……………………………………………………………......…. 12
4. ACCESO Y ADMISIÓN DE ESTUDIANTES…………………………………………….... 12
4.1. Requisitos previos de acceso y procedimientos de admisión……………………... 12
4.2. Sistema de información previa a la matriculación y procedimientos de acogida y 
orientación de los estudiantes de nuevo ingreso .…………………............................... 14
4.3. Sistemas de apoyo y orientación a los estudiantes matriculados …………….. 14
4.4. Sistema de transferencia y reconocimiento de créditos …………………………… 15
5. PLANIFICACIÓN DE LAS ENSEÑANZAS ……………………………………………….. 18
5.1. Estructura de la enseñanza y descripción del plan de estudios ……………….. 18
5.2. Descripción detallada de módulos o materias de enseñanza-aprendizaje ….... 18
5.3. Contribución de las materias al logro de competencias ………………………..... 19
5.4. Organización temporal de las asignaturas ………………...………………………..... 19
5.5. Descripción de asignaturas ……………..…………………………………………………. 23
 
6. PERSONAL ACADÉMICO …………………………………………….………………………. 44
6.1. Profesorado de la USAL……………………………………..………………………………. 44
6.2. Otro Profesorado………………………………………………………………………………. 45
7. INFRAESTRUCTURAS, RECURSOS MATERIALES Y SERVICIOS ………………… 46
7.1. Espacios a utilizar ..................................................................………................ 46
7.2. Recursos bibliográficos e informáticos ...................................…....................... 46
7.3. Servicios a la comunidad implicados, en su caso .........................……………….46
8. RESULTADOS PREVISTOS ........................................................…….................... 47
8.1. Valores cuantitativos estimados y su justificación ............................................ 47
8.2. Mecanismos para valorar el progreso y resultados de aprendizaje .................. 48
9. SISTEMA DE GARANTÍA DE CALIDAD DEL TÍTULO .......................................... 49
9.1. Responsables del sistema de garantía de calidad del plan de estudios ............ 49
9.2. Procedimientos de evaluación y mejora de la calidad de la enseñanza y el 
profesorado ……………………………………………………………………………………………… 49
9.3. Procedimientos para garantizar la calidad de las prácticas externas y programas 
de movilidad ..……....................................................................................................... 49
9.4. Procedimientos de análisis de la inserción laboral de los graduados y la 
satisfacción con la formación recibida ................................................................... 49
9.5. Procedimientos para el análisis de la satisfacción de los diferentes colectivos 
implicados (estudiantes, personal académico y de administración y servicios, etc.) y de 
atención a las sugerencias y reclamaciones. Criterios específicos en el caso de extinción 
del título ……….……...……………………………………………………………………………... 49
9.6. Mecanismos para publicar información sobre el plan de estudios, su desarrollo y 
sus resultados………………......................................................................................…. 50
9.7. Composición, designación, elección y actuación de la comisión académica…. 50
10. CALENDARIO DE IMPLANTACIÓN ……...…………………………………………….... 51
10.1.Curso de implantación del título propio .….........……............................……..... 51
10.2 Propuesta de dirección y comisión académica ................................................ 52
10.3 Presupuesto .............................................................. …………………….………… 53
1. DESCRIPCIÓN DEL TÍTULO PROPIO
1.1. Datos básicos 
Tipo de Título Propio: Diploma de Experto 
Denominación del Título Propio: Diploma de Experto en Bioinformática y 
Genómica Computacional
Órgano académico responsable: Facultad de Ciencias
Modalidad de enseñanza en la que se impartirá: Presencial. Por sus 
características, este TP no contempla la posibilidad de admitir a estudiantes 
matriculados a tiempo parcial. No obstante, de existir alguna petición en este 
sentido, será analizada y resuelta por la Comisión Académica.
Fecha en la que se impartirá: Curso académico: de septiembre a junio
Duración: Un curso
Precio del crédito sin decimales: 50 €
Preinscripción y cuantía de la preinscripción: Sí (100€)
 Número de estudiantes previstos:
Primer año de implantación Segundo año de implantación
Nº mínimo Nº máximo Nº mínimo Nº máximo
10 25 10 25
Perfil de egreso:
El egresado habrá adquirido un conocimiento amplio de los distintos aspectos
relacionados con la gestión y análisis computacional de datos biológicos, en
especial de datos ómicos obtenidos mediante técnicas de alto rendimiento
(high-troughput).
El egresado conocerá las distintas herramientas de análisis y repositorios de
datos genómicos, así como las aproximaciones algorítimicas y estadísticas que
le permitan desarrollar sus propias herramientas o adaptar las existentesa su
entorno de trabajo, bien sea un laboratorio de investigación o una empresa
relacionada con la biotecnología.
Este título otorga el nivel EQF 5, de acuerdo a la normativa de la USAL sobre
Títulos Propios (Art. 10)
5
Rama de conocimiento: Biomatemáticas (2404), Ciencia de los
Ordenadores (1203)
Es complejo dar un enfoque único y adaptado a los códigos UNESCO, tanto
por la multidisciplinaridad de la materia como por su novedad.
Por un lado, se podría encuadrar dentro de las Ciencias de la Vida (código
24), quizás teniendo su encuadre más correcto en las Biomatemáticas (2404),
al no existir como materia propia la Bioinformática. Por otro lado tendría
relación con las Ciencias Tecnológicas (33), más particularmente, dentro de
las Tecnologías de los Ordenadores (3309), aunque también dentro de las
Matemáticas (12) en Ciencia de los Ordenadores (1203), dependiendo si nos
centramos en los aspectos más propios de gestión de información (3309) o de
su análisis (1203), ambos relevantes en bioinformática.
Clasificación Unesco, International Standard Classification of Education 
(ISCED)
ISCED 1 ISCED 2
2404 1203
Lengua/s utilizada/s a lo largo del proceso formativo: Español, inglés
1.2. Distribución de créditos ECTS en el título:
Obligatorios Optativos
Prácticas
externas
(sólo si son obligatorias)
Trabajo Fin
de Título
(obligatorio en Máster)
TOTALES
30 0 0 0 30
ECTS a matricular por estudiantes a tiempo completo / tiempo parcial:
Estudiantes a tiempo completo Estudiantes a tiempo parcial
ECTS mínimo ECTS máximo ECTS mínimo ECTS máximo
Primer curso 30 30 - -
6
2. JUSTIFICACIÓN
2.1. Justificación del título propuesto
Interés académico, científico y profesional del mismo:
La bioinformática es una rama en expansión con múltiples salidas
profesionales. Casi toda la investigación en biología o medicina implica, a
día de hoy, el uso o desarrollo de métodos bioinformáticos, así como la
industria asociada a dichos campos. 
Países como Alemania, Inglaterra o EEUU contemplan grados en
bioinformática. En España la materia no se plantea como un grado, sino
como másteres generalmente de un año de duración, o bien como títulos
propios. Aún así, la oferta es muy limitada. Según el Registro de
Universidades, Centros y Títulos (RUCT) (ver figura), sólo existen 6
másteres oficiales, todos en la costa mediterránea salvo uno de reciente
creación en la Universidad de La Coruña.
Nótese que tres de los másteres oficiales ofertados son aproximaciones
conjuntas entre dos universidades, debido probablemente a la dificultad de
encontrar suficientes docentes con los conocimientos necesarios en una
sola Universidad.
Si buscamos títulos propios, sólo hemos encontrado oferta adicional en
Madrid (Máster en Bioinformática Aplicada a Medicina Personalizada y
Salud, Universidad Carlos III) y Sevilla (Diploma de Especialización en
Análisis Bioinformático, Universidad Pablo de Olavide)
Esto hace de la existencia de un título propio en bioinformática y biología
computacional una oportunidad para favorecer que el talento de los
7
egresados en Salamanca en grados afines (Biología, Biotecnología,
Ingeniería Informática), que deseen especializarse en bioinformática, se
mantenga en Salamanca. 
Además, permite articular una transferencia de conocimiento por parte del
grupo de expertos en Informática, Estadística, Genómica y Biología
Computacional con el que cuenta nuestra universidad. Actualmente, esta
transferencia a los estudiantes no se produce, o se produce de manera
disgregada en asignaturas aisladas en distintos grados o másteres, por
ejemplo en la asignatura Bioinformática del Grado en Biotecnología, en la
asignatura optativa Técnicas Estadísticas en Bioinformática en el Grado en
Estadística, o en la asignatura optativa Informática Biomédica en el Master
Universitario en Ingeniería Informática.
El interés académico es claro: transferir nuestro conocimiento acumulado
en distintos ámbitos de la Universidad de Salamanca a las generaciones
futuras, de manera articulada y coordinada, cubriendo una demanda
académica con baja o nula oferta en nuestra región y relativamente escasa
en el resto de España.
En cuanto al interés científico o profesional, cabe decir que tanto en
nuestros ámbitos de trabajo como en las experiencias compartidas con
otros científicos o profesionales del ámbito en España, observamos que la
cantidad de bioinformáticos en el mercado laboral es muy insuficiente,
incluso para las demandas relativamente bajas del tejido empresarial del
país, observando también una falta de conocimientos en el personal
investigador en formación. La formalización de este máster puede por tanto
servir como una oportunidad de trabajo para los egresados, así como nutrir
y mejorar la formación del personal de nuestros laboratorios y grupos de
investigación.
La decisión de proponer inicialmente un diploma de experto en lugar de un
máster o máster oficial obedece a dos razones. En primer lugar, poder
aglutinar de manera flexible como docentes a todos los expertos en la
materia de nuestra universidad, ya que no sólo incluye a Personal Docente
e Investigador sino también a Personal de Administración y Servicios
(directores y técnicos de unidades de bioinformática en nuestros centros de
investigación y servicios) e Investigadores de nuestros Institutos de
investigación CSIC-USAL. Encuadrar la docencia de estos profesionales en
el marco de un máster oficial es posible pero requiere de una serie de
pasos adicionales que plantearemos si el título propio se desarrolla con
éxito. En segundo lugar, los trámites para la aprobación de un título propio
son más rápidos, permitiendo ofertar el máster en bioinformática y biología
computacional en el curso 2020/2021, evitando perder un tren al que
llegamos relativamente tarde. Finalmente, un diploma experto da más
facilidades para el ingreso a estudiantes finalizando sus estudios, en
contraste con un diploma de especialización.
Por otro lado, las capacidades docentes del personal involucrado en el
título propio nos han llevado a ajustar la docencia a 30 ECTS, de los cuales
los profesores involucrados se pueden responsables con garantías de
calidad y coherencia. No obstante, este título no cierra la puerta a su
extensión futura a 60 ECTS, o a su conversión en un máster oficial si se dan
las condiciones necesarias para ello en posteriores ediciones.
8
Diferenciación de otras titulaciones (oficiales o propias) de la 
Universidad:
La bioinformática aparece, simplemente como asignatura, en algunos planes
de estudio, con carácter generalista (asignatura de Bioinformática en el
Grado en Biotecnología) o especializado y opcional en un aspecto concreto
(asignatura optativa de Técnicas Estadísticas en Bioinformática en el Grado
en Estadística, asignatura optativa de Informática Biomédica en el Máster en
Ingeniería Informática). Como se indicaba en la sección anterior, no existe,
por tanto, una titulación oficial o propia que aborde la docencia en
informática de manera completa.
Salidas profesionales:
Las salidas profesionales son abundantes en Institutos y Centros de 
investigación y en empresas del sector biotecnológico:
 Técnico bioinformático de laboratorio o unidades de investigación
 Desarrollador junior en empresas biotecnológicas
 Analista de datos en empresas biotecnológicas o laboratorios
 Formación complementaria para estudiantes de doctorado o 
postdoctorales
2.2. Referentes externos a la universidad que avalen la adecuación de
la propuesta a criterios nacionales y/o internacionales para títulos
de similares características académicas
En la elaboración del plan hemos analizado diferentes títulos de máster, así
como otros títulos propios en Bionformática, cuya relación se encuentraa
continuación:
Título (Universidad) URL
ECTS
(asignaturas)
Máster universitario en 
Bioinformática y Estadística 
(UOC)
https://estudis.uoc.edu/ca/masters-
universitaris/bioinformatica-bioestadistica/pla-
estudis 
60 (40)
Máster en Bioinformática 
Aplicada a Medicina 
Personalizada y Salud (UC3)
https://masterbioinformatica.com/ ~ 57(30)
Máster de Bioinformática para
Ciencias de la Salud (UDC)
https://www.master.bioinformatica.fic.udc.es/ 90 (75)
Máster en Análisis 
Bioinformático Avanzado 
(UPO)
https://www.upo.es/postgrado/Master-Analisis-
Bioinformatico-Avanzado 
60 (40)
Máster oficial en 
Bioinformática (UAB)
https://www.uab.cat/web/estudiar/la-oferta-de-
masteres-oficiales/plan-de-estudios/plan-de-
estudios/bioinformatica-/-bioinformatics-
1096480309783.html?param1=1327908905033 
60 (30)
M.S. in Computational 
Biology (CMU)
https://www.cmu.edu/ms-compbio/prospective-
students/program-description.html 
-
PhD. in Computational 
Biology (Berkeley)
https://qb3.berkeley.edu/phd-curriculum/ -
9
https://qb3.berkeley.edu/phd-curriculum/
https://www.cmu.edu/ms-compbio/prospective-students/program-description.html
https://www.cmu.edu/ms-compbio/prospective-students/program-description.html
https://www.uab.cat/web/estudiar/la-oferta-de-masteres-oficiales/plan-de-estudios/plan-de-estudios/bioinformatica-/-bioinformatics-1096480309783.html?param1=1327908905033
https://www.uab.cat/web/estudiar/la-oferta-de-masteres-oficiales/plan-de-estudios/plan-de-estudios/bioinformatica-/-bioinformatics-1096480309783.html?param1=1327908905033
https://www.uab.cat/web/estudiar/la-oferta-de-masteres-oficiales/plan-de-estudios/plan-de-estudios/bioinformatica-/-bioinformatics-1096480309783.html?param1=1327908905033
https://www.upo.es/postgrado/Master-Analisis-Bioinformatico-Avanzado
https://www.upo.es/postgrado/Master-Analisis-Bioinformatico-Avanzado
https://www.master.bioinformatica.fic.udc.es/
https://masterbioinformatica.com/
https://estudis.uoc.edu/ca/masters-universitaris/bioinformatica-bioestadistica/pla-estudis
https://estudis.uoc.edu/ca/masters-universitaris/bioinformatica-bioestadistica/pla-estudis
https://estudis.uoc.edu/ca/masters-universitaris/bioinformatica-bioestadistica/pla-estudis
Respecto a la oferta nacional, casi todos los títulos ofrecen entre 30 y 40
ECTS de asignaturas, complementados con entre 20 y 30 ECTS de prácticas
y trabajo fin de máster (TFM). En ese sentido, nuestro título busca dar una
oferta similar en asignaturas, con 30 ECTS. 
En cuanto al contenido de las asignaturas, nos hemos guiado en parte por
los títulos de la UOC y la UPO, ya que otros títulos como el de la Universidad
Carlos III son muy especializados (medicina y salud), y otros son de reciente
creación con lo que su consolidación y éxito todavía no son valorables
(Universidad de La Coruña). Tanto el título de la UOC como el de la UPO
plantean asignaturas ‘introductorias’ de programación, biología y estadística
que nosotros también consideramos esenciales, formando la base del
Módulo A de nuestra propuesta (A1, A2, A3 y A5). La UPO plantea un
segundo módulo con tres asignaturas que cubren las tres área clave del
análisis bioinformático: genómica, transcriptómica y proteómica, que en
nuestro caso cubrimos con tres de las cinco asignaturas en el Módulo B (B1,
B2 y B4), si bien las otras asignaturas buscan dar el soporte necesario para
ellas (A4, B3, B5). 
Casi todos estos másteres consideran itinerarios de inicio distintos en
función del perfil del alumnado, que también hemos considerado en nuestro
título.
Estudiando las universidades extranjeras, lo normal es que la
bioinformática se esté conformando como un título de grado completo, dada
la cantidad de materias implicadas. En ese sentido, hemos tenido en cuenta
el modelo de la Carnegie Mellon University (CMU), manteniendo
proporciones similares en cuanto a las materias que plantea:
• Cursos fundacionales en programación: 38% de las unidades de dicho
grado, un 33% en nuestro título (asignaturas A1, A2, A5).
• Cursos de transfondo en estadística y biología: entre 21 y 36% de las
unidades de dicho grado, dependiendo del conocimiento previo del
estudiante. En nuestro caso, con estudiantes ya seguramente con un
trasfondo amplio en informática y/o biología, implica entre un 0 y un
20% de las asignaturas.
• Cursos de profundización: al menos un 60% en la CMU, estos cursos
se relacionan con materias avanzadas y en nuestro título se
corresponde aproximadamente con el módulo B (50% de las
asignaturas)
El programa de doctorado de la Universidad de Berkeley coincide en
plantear tres grandes partes: una que acredite saber programar (en nuestro
título a traves de las asignaturas A1 y A2 con 6.5 ECTS), otra centrada en la
estadística (en nuestro caso las asignaturas A5 y B3, con 6 ECTS) y la parte
central enfocada en la genómica computacional (unos 18 ECTS en nuestro
caso).
2.3. Descripción de los procedimientos de consulta internos y 
externos utilizados para la elaboración del plan de estudios
En la elaboración del plan, partiendo de la experiencia y conocimiento de los
docentes implicados en la misma, hemos adoptado los siguientes
procedimientos:
1. Como se explica con detalle en el punto 2.2, hemos analizado
cuidadosamente los planes de estudios en bioinformática de
10
universidades nacionales e internacionales que consideramos
referentes. En particular, hemos tenido muy en cuenta el programa
de la Universidad Carnegie-Mellon (Pittsburgh, Pensilvania), que
plantea por ejemplo cursos fundacionales de programación y biología
celular para estudiantes que vengan de distintas ramas, tenidos en
cuenta también, dentro de las limitaciones de un Diploma
Universitario. A nivel nacional nos hemos asesorado en el plan de
estudios del Máster en Bioinformática de la Universidad de
Barcelona, y en el Diploma de Estudios de la Universidad Pablo de
Olavide de Sevilla, considerando muy interesantes su distribución en
asignaturas de 3 ECTS, y corroborando asignaturas que teníamos
planificadas como clave.
2. Hemos consultado a nuestra comunidad universitaria relacionada
con la bioinformática pero no presente en la elaboración del plan,
tales como estudiantes de posdoctorado y estudiantes del último
curso del grado en Biotecnología, para detectar las posibles
carencias o necesidades de los colectivos que con mayor
probabilidad accederían a un Título de estas características.
3. Por último, hemos contactado con expertos nacionales e
internacionales con los que colaboramos habitualmente para conocer
su opinión y tenerla en cuenta durante del desarrollo de este plan. 
3. COMPETENCIAS
Objetivos del título
Este Título Propio busca formar al alumno para convertirlo en un
profesional en el ámbito de la bioinformática, con capacidades tanto para el
análisis de datos ómicos como para la utilización, adaptación, combinación
y, en menor medida, desarrollo de herramientas bioinformáticas.
3.1. Competencias Básicas y Generales
CB1. Comprender los conceptos fundamentales relacionados con la
problemática biosanitaria desde el punto de vista de la
bioinformática y el manejo de grandes volúmenes de datos ómicos. 
CB2. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo
o vocación de una forma profesional y posean las competencias que
suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de
argumentos y resolución de problemas dentro de su área de estudio.
CB3. Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar
datos relevantes a partir de repositorios públicos de datos
bioinfomáticos u otras fuentes de datos, para emitir juicios que
incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social,
científica o ética.
CB4. Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas,
problemas y soluciones relacionadascon el ámbito de la
bioinformática a un público tanto especializado como no
especializado. 
CB5: Desarrollar la capacidad del estudiante para aprender de manera
autónoma, siendo capaz de aprovechar y discriminar materiales
docentes, manuales y artículos científicos.
11
CG1: Desarrollar una capacidad crítica en el análisis de datos ómicos,
desde los distintos puntos de vista del problema (estadístico,
matemático, computacional, biológico, etc.)
3.2. Competencias específicas
CE1. Gestionar grandes volúmenes de información y estructuras de 
datos matriciales.
CE2. Desarrollar los conocimientos y capacidades para programar nuevas
aproximaciones algorítmicas para abordar las características 
específicas de un problema bioinformático.
CE3. Desarrollar las capacidades para combinar y adaptar 
aproximaciones existentes para abordar las características 
específicas de un problema bioinformático.
CE4. Capacidad para aplicar métodos estadísticos de modelado o 
análisis, e interpretar los resultados obtenidos.
CE5. Manejar con soltura los conceptos fundamentales de las áreas 
relacionadas con la bioinformática, especialmente respecto a la 
biología celular, la genética y las diversas ramas de la 
biotecnología.
4. ACCESO Y ADMISIÓN DE ESTUDIANTES
4.1. Requisitos previos de acceso y procedimientos de admisión
Requisitos de acceso:
Reunir alguno de los requisitos de acceso a estudios universitarios oficiales
de Grado en las universidades españolas. 
En el caso de estudiantes que vayan a asistir en modalidad online a las
horas presenciales, es imprescindible contar con un ordenador (no móvil)
con cámara y micrófono operativos. 
Criterios de admisión:
El criterio para la admisión al título valorarán el expediente académico en
el grado, ponderado por la nota media del mismo en el año de consecución
y adecuación al perfil, de manera similar a como se evalúan las becas
predoctorales para el personal investigador en cuanto a la formación del
solicitante. En caso de no disponer del dato de la nota media del egresado,
se le requerirá al solicitante, convenientemente certificado por su
Universidad. Los solicitantes en posesión de un grado tendrán prioridad
sobre los estudiantes que no lo tengan (ver sección anterior), y entre
estudiantes de ambos grupos se aplicará el criterio de expediente
12
académico. Entre los solicitantes en posesión de un grado, se valorarán
positivamente los grados más cercanos a la materia. Se valorará también
positivamente la titulación de Doctor. En cuanto al nivel de inglés, se
requiere un nivel B1, siendo recomendable un nivel B1+ o B2, sobre todo
en relación a comprensión de materiales escritos.
Los agentes involucrados en el proceso de admisión serán la Comisión
Académica del título propio, que se encargará de clasificar los expedientes
según este criterio, así como la Universidad de Salamanca, que facilitará
los datos de nota media, y otras Universidades, a través del estudiante, en
el resto de casos. Los pesos de la ponderación se detallan en la siguiente
tabla:
Criterios de valoración
Ponderación
(%)
Grado3 20
Doctorado3 10
Nota media del expediente 
académico1
50
Relación del grado con el 
título propio2
20
Entrevista personal, en caso 
de considerarse oportuno
*
Prueba específica, en su caso. *
1La nota media será ponderada por curso y grado. La nota más alta recibirá el máximo de ponderación (50%) y la más
baja el mínimo (0%), siendo el resto ponderadas linealmente entre ambos extremos.
2Los grados universitarios con asignaturas relacionadas con la ciencia de la computación, biología y estadística
recibirán la máxima ponderación (20%), los que no tengan ninguna asignatura relacionada recibirán la mínima (0%).
Entre ambos extremos, el resto de grados se ponderarán en función de la cantidad de asignaturas relacionadas. La
relación de las asignaturas con estas áreas queda a criterio de la comisión académica. Por ejemplo, una asignatura
básica de Informática sobre manejo de sistemas operativos u hojas de cálculo puede no evaluar como relacionada con
la computación.
3 Estar en posesión del título de grado o de doctor automáticamente otorga la ponderación indicada
*Sólo se realizarán entrevistas o pruebas en casos puntuales, o si se considera que hay demasiada igualdad entre
todos los solicitantes para tomar una decisión justa mediante el sistema de ponderación propuesto.
Procedimiento para la admisión:
La oferta para preinscripción se abrirá el 3 de mayo y se cerrará el 17 de
septiembre, siendo la reunión para la selección de estudiantes realizada en
la semana siguiente al cierre de la preinscripción, notificando los admitidos
el 24 de septiembre. El plazo de matriculación será entre el 1 de octubre y
el 30 de octubre. Estos plazos, en cualquier caso, están sujetos a los
cambios que establezca la sección de Negociado de Títulos Propios de la
USAL, y serán convenientemente actualizados y anunciados en la página
web del título (https:// experto bioinformatica.usal.es)
La documentación a entregar será la establecida por la sección de 
Negociado de Títulos Propios:
 Impreso de preinscripción cumplimentado (3 copias)
 Copia del DNI o pasaporte
 Fotocopia de titulación académica compulsada o autenticada (grado 
y doctorado, si se tienen)
 Certificado de notas expedido por la universidad del egresado.
 Acreditación de conocimiento de español u otras lenguas oficiales, 
en caso de estudiantes de otros países.
 Justificante del pago del importe de la preinscripción
La documentación se entregará en la siguiente dirección:
Negociado de Títulos Propios
Hospedería Fonseca
C/ Fonseca nº 2, 1º
37002 Salamanca
Tf: 923294500. ext. 1173 - 1176. E-mail: titulosp@usal.es
13
mailto:titulosp@usal.es
https://www.usal.es/files/titulos_propios/impresos/experto_en_bioinformatica_y_genomica_computacional_1191.pdf
https://expertobioinformatica.usal.es/
https://expertobioinformatica.usal.es/
https://expertobioinformatica.usal.es/
4.2. Sistema de información previa a la matriculación y
procedimientos de acogida y orientación de los estudiantes de nuevo
ingreso
Perfil de ingreso recomendado o idóneo:
El perfil de ingreso es el de estudiantes egresados en la rama biosanitaria (p.
ej. estudiantes graduados en Biotecnología, Biología, Medicina, Farmacia o
Ciencias Ambientales) y en la rama de ciencias (p.ej. Ingeniería Informática,
Estadística o Matemáticas). Adicionalmente, entendiendo que el título puede
ser interesantes para profesionales y estudiantes pre o postdoctorales en
dichos ámbitos, el título también busca dar facilidades a estos grupos
(especialmente relativas al horario académico). Por último, consideramos que
otro perfil al que le puede resultar interesante un título propio anual de 30
ECTS es a estudiantes de último año de grado, con un número bajo de
asignaturas o compromisos académicos pendientes (24 ECTS o menos) que
quieran complementar sus estudios y tengan los conocimientos básicos
requeridos por el título ya adquiridos. 
Los requisitos de acceso mínimos y los criterios de admisión en caso de que
haya más demanda que oferta se especifican en el apartado 4.1
Procedimientos de información previa a la matrícula y de acogida:
Todos los procedimientos de información previa a la matrícula estarán
disponibles en la página web https:// experto bioinformatica.usal.e s. Para
todas las posibles dudas que tenga el potencial alumnado, el Director del
Título se ocupará de darles respuesta, a través de su correo electrónico
(rodri@usal.es) o mediante reuniones en persona previa cita.
Toda esta información también estará recogida a través del plan de estudios
en el repositorio de títulos propios de la USAL (http://www.usal.es/titulos-
propios).
4.3. Sistemas de apoyo y orientación a los estudiantes matriculados:
La dirección del Título, así como la Comisión Académica estarán a disposiciónde los estudiantes matriculados para su apoyo y orientación. En particular,
habrá una jornada de presentación y acogida, una reunión a comienzo de
curso, y otras dos al final de cada semestre, para evaluar la marcha del título
y facilitar las tareas de apoyo y orientación. Todo esto sin perjuicio de que en
cualquier momento un estudiante, a través de los cauces del Director del
Título Propio o, si así lo estima, de la Comisión Académica a través del
representante de estudiantes, se pueda buscar apoyo u orientación.
Además, la Dirección del Título Propio y la Comisión Académica quedan a la
disposición de los requerimientos o recomendaciones de los dos servicios de
apoyo y orientación al universitario con los que cuenta la Universidad de
Salamanca:
El Servicio de Orientación Universitaria (SOU) (http://sou.usal.es) ofrece una
atención individualizada de carácter psicopedagógico, asesora en cuestiones
de normativas, becas y ayudas, etc.
El Servicio de Asuntos Sociales (SAS) (http://www.usal.es/sas) ofrece apoyo y
asesoramiento a estudiantes en diferentes ámbitos: apoyo social, extranjeros,
discapacidad, voluntariado, mayores, salud mental, sexualidad, lenguajes,
adicciones y conducta alimentaria. Además, a través de su Unidad de
14
file:///home/rodri/Documentos/docencia/master/nuevoBioinfo/TituloPropio/memoria/cambiosMemorias/http:%2F%2Fsou.usal.es)
http://www.usal.es/sas)
http://www.usal.es/titulos-propios
http://www.usal.es/titulos-propios
mailto:rodri@usal.es
https://expertobioinformatica.usal.es/
https://expertobioinformatica.usal.es/
https://expertobioinformatica.usal.es/
https://expertobioinformatica.usal.es/
Atención a Universitarios con Discapacidad
(http://www.usal.es/webusal/node/3515), ofrece una cartera de servicios al objeto
de garantizar el apoyo, asesoramiento y atención profesionalizada para dar
respuesta a las necesidades que presentan en la vida académica los
estudiantes con algún tipo de discapacidad.
4.4. Reconocimiento de créditos
La Normativa de la Universidad de Salamanca contempla la posibilidad de 
reconocimiento de ECTS en Títulos Propios, entendido como la aceptación como 
créditos que computarán a efectos de la obtención del Título Propio de las 
competencias obtenidas en otras enseñanzas o mediante experiencia laboral y 
profesional acreditada. En general, se sigue esta normativa (Consejo de 
Gobierno de 27 de Enero de 2011), con las particularidades indicadas a 
continuación.
La Comisión Académica del título podrá proponer para reconocimiento de 
créditos como máximo el 20% de los ECTS totales del título.
Reconocimiento de ECTS cursados en Enseñanzas Superiores Oficiales 
Universitarias:
Nº mínimo de ECTS a 
reconocer:
Nº máximo de ECTS a 
reconocer:
3 6
Criterios para realizar el reconocimiento:
Mediante una reunión de la comisión académica, se decidirá reconocer los 
ECTS de las asignaturas propuestas por el estudiante a partir de un 
certificado de estudios de título de procedencia. Los ECTS reconocidos 
cubrirán asignaturas completas (las asignaturas del curso constan de entre 
2 y 4 ECTS) y no se podrán reconocer más de tres asignaturas (10 ECTS).
El posible reconocimiento ocurrirá en enseñanzas de grado afines, previo 
estudio de las materias impartidas. Para algunos grados conocidos de la 
Universidad de Salamanca, podría haber convalidaciones tales como 
Biología (Genómica, 2 ECTS), Ingeniería Informática (Programación, 
Sistemas UNIX, hasta 7 ECTS), Biotecnología (Genómica, Programación, 
hasta 10 ECTS) o Estadística (hasta 3 ECTS).
No se descarta la posibilidad de realizar alguna prueba oral o escrita para 
poder evaluar mejor si se cumplen las competencias a reconocer si estas no 
quedaran suficientemente acreditadas en la opinión consensuada de la 
comisión académica del Título Propio.
Reconocimiento de ECTS cursados en Enseñanzas Superiores Oficiales
No Universitarias:
Nº mínimo de ECTS a reconocer: Nº máximo de ECTS a reconocer:
0 0
Criterios para realizar el reconocimiento:
15
http://www.usal.es/webusal/node/3515)
Por la dificultad en la acreditación de que se alcancen las competencias 
necesarias en enseñanzas no universitarias, no se contempla el 
reconocimiento de ECTS de este tipo.
16
Reconocimiento de ECTS cursados en otros Títulos Propios:
Nº mínimo de ECTS a reconocer: Nº máximo de ECTS a reconocer:
0 0
Criterios para realizar el reconocimiento:
Por las mismas razones arriba expresadas para enseñanzas no 
universitarias, no se contempla el reconocimiento de créditos de otros 
Títulos Propios.
Reconocimiento de ECTS por Acreditación de Experiencia Laboral y 
Profesional:
Nº mínimo de ECTS a reconocer: Nº máximo de ECTS a reconocer:
3 6
Criterios para realizar el reconocimiento:
Mediante una reunión de la comisión académica, se decidirá reconocer los 
ECTS de las asignaturas propuestas por el estudiante a partir del currículo 
del solicitante, acompañado de acreditación de las instituciones o empresas 
relacionadas con la bioinformática en las que ha trabajado, y que demuestre
las competencias y capacidades desarrolladas. No se descarta la posibilidad 
de realizar alguna prueba oral o escrita para poder evaluar mejor si se 
cumplen las competencias a reconocer si estas no quedaran suficientemente
acreditadas en la opinión consensuada de la comisión.
17
5. PLANIFICACIÓN DE LAS ENSEÑANZAS
5.1. Estructura de la enseñanza y descripción del plan de estudios
TIPO DE MATERIA
N.º créditos
ECTS
Ob Obligatorias 30
 Op Optativas 0
PE Prácticas externas 0
TFT Trabajo Fin de Título 0
CRÉDITOS TOTALES 30
5.2. Organización temporal de asignaturas:
PRIMER SEMESTRE (S1) SEGUNDO SEMESTRE (S2)
Asignatura Tipo ECTS Asignatura Tipo ECTS
A.1 Programación en Python 
orientada a Biología Molecular 
Computacional
Ob 3
B.1 Análisis de secuenciación de
DNA: genomas y epigenética Ob 3
A.2 Herramientas 
computacionales para 
bioinformática: UNIX, expr. 
regulares y shell script
Ob 3
B.2 Análisis de secuenciación de
RNA: transcriptómica Ob 3
A.3 Estructura, función y 
análisis bioinformático de 
genomas
Ob 3
B.3 Métodos estadísticos en 
bioinformática usando R Ob 3
A.4 Uso de bases de datos 
biológicas
Ob 3
B.4 Bioinformática Estructural: 
secuencias, estructuras e 
interacciones de proteínas
Ob 3
A.5 Programación en R aplicada 
a bioinformática
Ob 3 B.5 Visualización de datos 
biológicos
Ob 3
Total ECTS 15 Total ECTS 15
18
5.3. Contribución de las materias al logro de las competencias del título:
MATERIAS CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CG1 CE1 CE2 CE3 CE4 CE5
A.1 Programación en Python 
orientada a Biología Molecular 
Computacional
X X X X
A.2 Herramientas 
computacionales para 
bioinformática: UNIX, expr. 
regulares y shell script
X X X X
A.3 Estructura, función y análisis
bioinformático de genomas X X X X
A.4 Uso de bases de datos 
biológicas X X X X X
A.5 Programación en R aplicada 
a bioinformática X X X X X X X
B.1 Análisis de secuenciación de 
DNA: genomas y epigenética X X X X X X X X X
B.2 Análisis de secuenciación de 
RNA: transcriptómica X X X X X X X X X
B.3 Métodos estadísticos en 
bioinformática usando R X X X X X X X
B.4 Bioinformática Estructural: 
secuencias, estructuras e 
interacciones de proteínas
X X X X X X X X
B.5 Visualización de datos 
biológicos
X X X X X
Mecanismos de coordinación docente entre asignaturas (en la 
organización horaria y de desarrollo y en la coherencia de objetivos) 
del plan de estudios:
La Coordinación docente se llevará a cabo a través de la figura del Director del
Título, pudiendo apoyarse en la Comisión Académica para ello. Estas tareas
incluirán las reuniones periódicas programadas para evaluar la calidad de las
asignaturas y garantizar el apoyo a los estudiantes, la atención a cualquier
duda puntual de estudiantes o profesores. 
La coordinación docente entre asignaturas se complementará con la figura del
Coordinador de Egresados, encargado de hacer un seguimiento de los
egresados, asícomo facilitar el contacto con empresas y laboratorios, y
gestionar las posibles prácticas extracurriculares, todas ellas tareas que
pueden conllevar una carga relevante de trabajo y la distribución de horarios
adecuados. 
Idiomas (justificación y organización):
La formación en un área multidisciplinar asociada a técnicas novedosas y a la
investigación como es la bioinformática requiere obligatoriamente un
conocimiento básico de inglés. Asimismo, la Universidad de Salamanca debería
servir como un punto de atracción para estudiantes de Portugal y de otros
países, si el título propio adquiere cierta entidad. Lógicamente, todos los
docentes tienen una experiencia en la exposición y redacción de artículos en
inglés que garantiza la calidad de la enseñanza.
Parece por tanto recomendable el uso del inglés en el título propio. En cuanto
al material docente, gran cantidad de la documentación se encontrará en
inglés por ser su lengua nativa o por considerarse innecesaria su traducción.
En cuanto a las clases magistrales y seminarios prácticos, se tratará de dar
cabida al inglés en la medida de las capacidades del docente y las necesidades
del alumnado. Hay que tener en cuenta por otro lado que el alumnado español
no siempre tiene un dominio del inglés suficiente para seguir una clase hablada
en inglés, o para participar en ella; al igual que resulta relativamente más
complicado para el profesor, si bien factible. Por estos motivos no se explicita
19
ninguna asignatura como sólo impartida en inglés, sino que diferenciamos
entre dos tipos de asignaturas: aquellas que se imparten en español y aquellas
que pueden impartirse en inglés o español.
Se impartirán en español obligatoriamente solamente un 50% de asignaturas
opcionales. El resto de asignaturas opcionales y todas las obligatorias podrán
ser impartida en inglés o español, quedando esto subordinado a las
características de cada curso, asegurando la impartición de clases habladas en
inglés si al menos un 25% del alumnado matriculado no conoce la lengua
española, y la facilitación de materiales escritos en inglés a todo estudiante
que no conozca la lengua española.
Tipo de enseñanza (presencial in situ/online): justificación y 
organización)
Entendemos la enseñanza de la bioinformática como un proceso prolongado en
el tiempo, que necesita al menos la planificación de un curso académico
tradicional. En este sentido, la enseñanza presencial presenta varias ventajas
que buscamos aprovechar:
1. Ayuda a fijar conocimientos por la creación de una rutina de estudio
mediante la asistencia a clase.
2. Refuerza la relación entre profesor y alumno, clave para la resolución
inmediata de dudas, la precisión evaluadora del docente y el establecimiento
de un clima de debate crítico en las clases.
3. Refuerza la relación entre alumnos, clave para el aprendizaje
colaborativo, a través de rutinas comunes, trabajos prácticos realizados por
pareja o en grupos, y participación activa en clase.
La bioinformática es una materia amplia, donde es fácil perderse sin una guía
adecuada de un experto que pueda filtrar y sintetizar la información relevante.
Este es un proceso clave y visible en la elaboración y exposición del material
docente. Todo esto se puede perder sin una docencia presencial. 
Por todas estas razones la docencia de las asignaturas del título solicitado será
presencial.
Esta enseñanza presencial que mejora la docencia a menudo está reñida con
las posibilidades horarias de profesionales o estudiantes de últimos cursos. Para
facilitar la asistencia a las clases, el horario del título propio se establecerá por
las tardes, de 18 a 20h. El calendario docente es suficiente para impartir 30
ECTS en sesiones de dos horas de lunes a jueves. 
A nivel logístico, al plantearse un número máximo de alumnos de 25 y tan sólo
un curso académico no se prevén problemas de espacio para las clases teóricas.
El posible problema de espacio en aulas de ordenadores para las clases
prácticas se solucionará al impartirse en horario de tarde. Actualmente, con la
dotación de aulas de la Facultad de Ciencias de la Universidad de Salamanca,
tales necesidades estarían cubiertas.
La enseñanza presencial no está reñida con la virtual, si entendemos presencia
como sincronía, no como presencia física. Es esta presencia síncrona la que da a
la ‘presencialidad’ sus ventajas, independientemente de que tenga lugar in situ
o telemáticamente. A raíz de las circunstancias docentes por causas sanitarias
del curso 2021-2022, se ha obtenido una buena experiencia en la impartición de
docencia síncrona mixta. En ese sentido, en esta nueva edición del título se
plantea como opción abierta a cualquier estudiante la asistencia virtual
síncrona, respetando por tanto la presencialidad, pero facilitando un canal
online para asistir a las clases y explicaciones, soportado por los recursos de la
facultad mediante cámaras web, micrófonos y altavoces.
20
 
Actividades formativas (justificación y organización)
Las actividades formativas se dividirán fundamentalmente en tres partes:
clases teóricas, talleres prácticos y seminarios o conferencias. Las clases
teóricas y los talleres prácticos llevarán la mayor carga docente, quedando
seminarios y conferencias como puntos de conexión con el mundo profesional
o investigador que den una panorámica completa al estudiante. No obstante,
se considera que para la obtención de las capacidades planteadas como
objetivos del Título Propio es central el desarrollo de clases teóricas
presenciales que definan los problemas y soluciones existentes, y
especialmente el desarrollo de talleres prácticos presenciales en los que se
puedan trabajar las competencias relacionadas con la programación, la
gestión y análisis de datos y el uso de herramientas bioinformáticas.
Así, de manera general las asignaturas contarán con 1.5 ECTS de clases
teóricas y 1.5 ECTS de talleres prácticos, sin perjuicio de que, dependiendo
de las características de la asignatura, una de las dos partes pueda ganar más
importancia o tomar hasta 1 ECTS en conferencias o seminarios.
Sistemas de evaluación (justificación y organización)
Cada asignatura, de manera general y sin perjuicio de la libertad de cátedra
de cada profesor, tendrá un examen final y una prueba práctica, relacionados
con los aspectos teóricos con los aspectos desarrollados en los talleres de la
asignatura, respectivamente.
En particular, la prueba práctica consituirá la entrega de programas o scripts
desarrollados por los estudiantes, o bien la realización de informes con
análisis bioinformáticos relacionados con la asignatura.
Estas pruebas se consideran la mejor forma de evaluar si el estudiante ha
desarrollado las capacidades que se esperan de la asignatura, especialmente
en el caso de los aspectos más prácticos. 
Ambos aspectos de evaluación pueden amoldarse a las características propias
de cada asignatura, eliminando alguna prueba, o dividiéndola en entregas
más pequeñas, o modificándolas con trabajos de otra índole, siempre que el
profesor responsable estime necesario un sistema de evaluación distinto al
establecido como pauta general, y entendiendo que el carácter
eminentemente práctico de muchas asignaturas puede no requerir de un
examen final pero sí de una evaluación práctica a través de ejercicios,
informes o trabajos.
Cabe destacar, ante la proliferación de estas prácticas en los últimos años,
que el sistema de evaluación tendrá una tolerancia cero con cualquier intento
de plagio o copia deshonesta en cualquiera de las pruebas de evaluación
propuestas. Esto se concretará a través del a elevación del asunto a la
Comisión Académica, que en caso de confirmar el caso, procederá a adoptar
las medidas necesarias, sin descartar el suspenso automático dela
asignatura, la expulsión del estudiante del Título Propio o la apertura de
trámites para elaborar un expediente desde la Universidad de Salamanca.
Sistema de calificaciones
Se utilizará el sistema de calificaciones vigente (RD 1125/2003) artículo 5º.
Los resultados obtenidos por el alumno en cada una de las materias del
plan de estudios se calificarán en función de la siguiente escala numérica
21
de 0 a 10, con expresión de un decimal, a la que podrá añadirse su
correspondiente calificación cualitativa: 
0-4,9: Suspenso (SS); 5,0-6,9: Aprobado (AP); 7,0-8,9: Notable (NT); 9,0-10:
Sobresaliente (SB). 
La mención de Matrícula de Honor podrá ser otorgada a alumnos que
hayan obtenido una calificación igual o superior a 9,0. Su número no podrá
exceder del 5% de los alumnos matriculados en una asignatura en el
correspondiente curso académico, salvo que el número de alumnos
matriculados sea inferior a 20, en cuyo caso se podrá conceder una sola
Matrícula de Honor. 
Así mismo, se seguirá la Normativa sobre el sistema de calificaciones y
cálculo de la nota media y de la calificación global de los expedientes
académicos de los estudiantes de la USAL (Consejo Gobierno
23/junio/2011) que actualiza el sistema de calificaciones y el cálculo de la
nota media en la USAL
(http://campus.usal.es/~gesacad/coordinacion/normativaproce/notas_23_06_2011.pdf).
Se tendrá en cuenta el Reglamento de Evaluación de la Universidad de
Salamanca (aprobado en Consejo de Gobierno de Diciembre de 2008 y
modificado en el Consejo de Gobierno de 30 de octubre de 2009) 
http://campus.usal.es/~gesacad/coordinacion/normativaproce/regla_eval.pdf 
5.4.Descripción detallada de las asignaturas
A continuación se encuentran las fichas detalladas de cada asignatura. En la 
siguiente figura se resume la interrelación entre asignaturas y sus influencias 
más relevantes (se usan nombres cortos para las asignaturas).
Fig. 2. Relación entre asignaturas en el Diploma de Experto 
22
http://campus.usal.es/~gesacad/coordinacion/normativaproce/regla_eval.pdf
http://campus.usal.es/~gesacad/coordinacion/normativaproce/notas_23_06_2011.pdf
en Bioinformática y Genómica Computacional
A.1 PROGRAMACIÓN EN PYTHON ORIENTADA A BIOLOGÍA MOLECULAR COMPUTACIONAL
Tipo: Obligatoria
ECTS: 3
Semestre: 1
Lenguas en las que se imparte: español, inglés
Modalidad de enseñanza: presencial
Profesor: Alejandro Benito Santos
Básicas / Generales:
CB2. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma
profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la
elaboración y defensa de argumentos y resolución de problemas dentro de su área de
estudio.
CB5: Desarrollar la capacidad del estudiante para aprender de manera autónoma, siendo capaz
de aprovechar y discriminar materiales docentes, manuales y artículos científicos.
Específcas:
CE2. Desarrollar los conocimientos y capacidades para programar nuevas aproximaciones algorítmicas
para abordar las características específicas de un problema bioinformático.
CE3. Desarrollar las capacidades para combinar y adaptar aproximaciones existentes para abordar las 
características específicas de un problema bioinformático.
RESULTADOS DE APRENDIZAJE PREVISTOS:
Se busca que el estudiante se familiarice con los conceptos básicos de programación, fundamentales tanto para trabajar en 
equipo con técnicos informáticos como para comprender la algoritmia bioinformática y las herramientas relacionadas. No se 
espera formar desarrolladores de proyectos complejos pero sí dar una formación básica que permita al estudiante poder 
interpretar programas así como realizar pequeños programas o adaptaciones, así como sentar los cimientos para aquellos 
estudiantes que quieran profundizar más en la programación.
BREVE DESCRIPCIÓN DE CONTENIDOS:
Para obtener los resultados de aprendizaje previstos, se planea impartir los siguiente contenidos
1) Lenguajes de programación: introducción a Python
2) Variables: tipos, asignación y operaciones básicas.
3) Entrada y Salida. Escritura/lectura de archivos. Formatos.
4) Colecciones: vectores, cadenas, conjuntos. Representación de secuencias.
5) Control de flujo: condiciones y bucles
6) Funciones.
7) Colecciones avanzadas: matrices y diccionarios. Representación de expresión
8) Bibliotecas. El entorno Scipy. Numpy. Matplotlib. BioConductor
OBSERVACIONES
(Requisitos previos, coordinación. Otras)
Esta es una asignatura de entrada a la bioinformática desde el ámbito de la programación. Como tal, aportará el 
conocimiento de conceptos básicos en otras asignaturas, debiendo encontrarse especialmente coordinada con la asignatura 
de Programación en R para no duplicar la explicación de conceptos teóricos, buscando introducirlos primero en esta 
asignatura cuando sea posible (variables, funciones, flujo). La asignatura no requerirá de requisitos previos, exceptuando 
conocimientos básicos de matemáticas y lógica, siendo orientada para un público egresado de ciencias biosanitarias. La 
asignatura se complementará con ejercicios y problemas prácticos directamente relacionados con la bioinformática, 
introduciendo la representación de datos de secuencia, matrices numéricas de expresión, etc.
23
 ACTIVIDADES FORMATIVAS
 Actividad Formativa
Horas de interacción síncrona
entre profesor – estudiante (A)
Horas de interacción
virtual (asíncrona)
profesor – estudiante (B)
Horas de trabajo
autónomo del
estudiante (C)
% presencialidad
(T1)
 Clases teóricas
8 0 7
 Clases prácticas en 
ordenadores
22 0 38
 Realización de trabajos e 
informes
0 0 0
 TOTALES
30 0 45 100
 TOTAL HORAS 75
 % VIRTUALIDAD 0
 SISTEMAS DE EVALUACIÓN
 Prueba de evaluación
Tipo (Continua o Final)
Ponderación
máxima (%)
Ponderación
mínima (%)
Evaluación continua Continua 40 20
Trabajos e informes Final 100 80
A.2 HERRAMIENTAS COMPUTACIONALES PARA BIOINFORMÁTICA: UNIX, EXPRESIONES 
REGULARES Y SHELL SCRIPT
Tipo: Obligatoria
ECTS: 3
Semestre: 1
Lenguas en las que se imparte: español, inglés
Modalidad de enseñanza: presencial
Profesor: Alejandro Benito Santos
Básicas / Generales:
CB2. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma
profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la
elaboración y defensa de argumentos y resolución de problemas dentro de su área de
estudio.
CB5: Desarrollar la capacidad del estudiante para aprender de manera autónoma, siendo capaz
de aprovechar y discriminar materiales docentes, manuales y artículos científicos.
Específcas:
CE2. Desarrollar los conocimientos y capacidades para programar nuevas aproximaciones algorítmicas
para abordar las características específicas de un problema bioinformático.
CE3. Desarrollar las capacidades para combinar y adaptar aproximaciones existentes para abordar las 
características específicas de un problema bioinformático.
RESULTADOS DE APRENDIZAJE PREVISTOS:
Se busca que el estudiante se familiarice con los conceptos básicos de los sistemas operativos UNIX, fundamentales para 
trabajar en servidores con grandes volúmenes de datos y para manejar muchas de las herramientas bioinformáticas 
existentes. De este modo, el estudiante obtendrá los conocimientos necesarios para conectarse y compartir información con 
un servidor remoto y navegar en un sistema operativo tipo UNIX. Asimismo, conocerá las órdenes básicas del sistema de 
archivos y edición de textos, así como las técnicas para concatenar órdenes y para buscar patrones de texto. Finalmente, 
aprenderán a almacenar protocolos de órdenes UNIX en archivos de shell script.
24
BREVE DESCRIPCIÓN DE CONTENIDOS:
Para obtener los resultados de aprendizaje previstos, se planea impartir los siguiente contenidos
1) Sistemas operativos: introducción a UNIX y GNU/Linux
2) Terminales y servidores: conexión, intercambio de información (ssh, sftp, scp, wget)
3) NavegandoUNIX: sistema de rutas, información (permisos, propiedad), manejo de archivos, y edición de texto 
(nano)
4) Expresiones regulares: búsqueda (grep) y modificación (sed, awk)
5) Tuberías: concatenación de órdenes (|) y deriva de datos (>, >>, 2>)
6) Shell script: variables, bucles, ejecución
OBSERVACIONES
(Requisitos previos, coordinación. Otras)
Esta es una asignatura de entrada a la bioinformática desde el ámbito de los sistemas operativos UNIX. UNIX es una 
herramienta básica de trabajo en investigación y especialmente en bioinformática, donde los grandes volúmenes de datos y 
las herramientas existentes requieren a menudo el uso de servidores UNIX. 
Esta asignatura aportará las bases para el manejo de sistemas UNIX, vital en otras asignaturas como las de análisis de 
secuenciación de DNA o RNA en el segundo semestre. Junto con la programación en Python y en R en el primer semestre, 
darán los fundamentos computacionales básicos para un bioinformático. Los conceptos teóricos de variables, bucles y 
ejecución del tema 6 se esperan y obetnidos en los primeros temas de las asignaturas de programación. La asignatura no 
requerirá de requisitos previos, exceptuando conocimientos básicos de sistemas operativos (conceptos de archivo y 
directorio), siendo orientada para un público egresado de ciencias biosanitarias. La asignatura se complementará con 
ejercicios y problemas prácticos directamente relacionados con la bioinformática, tales como el manejo de archivos FASTA y 
GFF, introducidos en la asignatura Uso de bases de datos biológicas.
 ACTIVIDADES FORMATIVAS
 Actividad Formativa
Horas de interacción síncrona
entre profesor – estudiante (A)
Horas de interacción
virtual (asíncrona)
profesor – estudiante (B)
Horas de trabajo
autónomo del
estudiante (C)
% presencialidad
(T1)
 Clases teóricas
5 0 5
 Clases prácticas en 
ordenadores
25 0 40
 Realización de trabajos e 
informes
0 0 0
 TOTALES
30 0 45 100
 TOTAL HORAS 75
 % VIRTUALIDAD 0
 SISTEMAS DE EVALUACIÓN
 Prueba de evaluación
Tipo (Continua o Final)
Ponderación
máxima (%)
Ponderación
mínima (%)
Evaluación continua Continua 40 20
Trabajos e informes Final 100 80
25
A.3 ESTRUCTURA, FUNCIÓN Y ANÁLISIS BIOINFORMÁTICO DE GENOMAS
Tipo: Obligatoria
ECTS: 3
Semestre: 1
Lenguas en las que se imparte: español, inglés
Modalidad de enseñanza: presencial
Profesores: Francisco Antequera Márquez, Alicia García Martínez, Laura Durán Prieto.
COMPETENCIAS:
Básicas / Generales: 
CB1. Comprender los conceptos fundamentales relacionados con la problemática biosanitaria desde
el punto de vista de la bioinformática y el manejo de grandes volúmenes de datos ómicos.
 
CB2. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma
profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y
defensa de argumentos y resolución de problemas dentro de su área de estudio.
CB5: Desarrollar la capacidad del estudiante para aprender de manera autónoma, siendo capaz de
aprovechar y discriminar materiales docentes, manuales y artículos científicos.
Específcas:
CE5. Manejar con soltura los conceptos fundamentales de las áreas relacionadas con la bioinformática, 
especialmente respecto a la biología celular, la genética y las diversas ramas de la biotecnología.
RESULTADOS DE APRENDIZAJE PREVISTOS:
El estudiante adquirirá una visión integrada de la lógica con la que la información codificada en los genomas dirige
el funcionamiento de los organismos. Este conocimiento es imprescindible para dar un sentido biológico a los
datos que serán analizados con las herramientas estadísticas y computacionales de las demás asignaturas.
También adquirirá competencia en la construcción de librerías de DNA para su posterior secuenciación masiva y
en la interpretación de datos genómicos tanto a nivel biológico como a nivel de su relevancia Biomédica. 
BREVE DESCRIPCIÓN DE CONTENIDOS:
Para obtener los resultados de aprendizaje previstos, se planea impartir los siguiente contenidos:
1) Naturaleza de la información genética y epigenética y de la diversidad y evolución de los genomas 
2) Estructura y funcion del genoma humano y de sus alteraciones en situaciones patológicas
3) Métodos de secuenciación genómica, visualización y análisis bioinformático de los resultados
4) Metagenómica y epigenómica
5) Diseño y edición de genomas. Biología de sistemas y biología sintética
OBSERVACIONES
(Requisitos previos, coordinación. Otras)
El estudiante deberá tener un conocimiento básico de conceptos genéticos y bioquímicos y de la estructura del DNA y de
su regulación. También deberá tener conocimientos básicos del acceso a bases de datos genómicas.y de UNIX.
26
 ACTIVIDADES FORMATIVAS
 Actividad Formativa
Horas de interacción síncrona
entre profesor – estudiante (A)
Horas de interacción
virtual (asíncrona)
profesor – estudiante (B)
Horas de trabajo
autónomo del
estudiante (C)
% presencialidad
(T1)
 Clases teóricas
10 0 9
 Clases prácticas en 
ordenadores
20 0 18
 Realización de trabajos e 
informes
0 0 18
 TOTALES
30 0 45 100
 TOTAL HORAS 75
 % VIRTUALIDAD 0
 SISTEMAS DE EVALUACIÓN
 Prueba de evaluación
Tipo (Continua o Final)
Ponderación
máxima (%)
Ponderación
mínima (%)
Evaluación continua Continua 40 20
Trabajos e informes Final 100 80
Examen final Final 60 0
27
A.4 USO DE BASES DE DATOS BIOLÓGICAS
Tipo: Obligatoria
ECTS: 3
Semestre: 1
Lenguas en las que se imparte: español, inglés
Modalidad de enseñanza: presencial
Profesor: Diego Alonso López
COMPETENCIAS:
Básicas / Generales: 
CB1. Comprender los conceptos fundamentales relacionados con la problemática biosanitaria desde
el punto de vista de la bioinformática y el manejo de grandes volúmenes de datos ómicos. 
CB2. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma
profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y
defensa de argumentos y resolución de problemas dentro de su área de estudio.
CB5: Desarrollar la capacidad del estudiante para aprender de manera autónoma, siendo capaz de
aprovechar y discriminar materiales docentes, manuales y artículos científicos.
Específcas:
CE1. Gestionar grandes volúmenes de información y estructuras de datos matriciales.
CE5. Manejar con soltura los conceptos fundamentales de las áreas relacionadas con la bioinformática, 
especialmente respecto a la biología celular, la genética y las diversas ramas de la biotecnología.
RESULTADOS DE APRENDIZAJE PREVISTOS:
Como resultados de aprendizaje el estudiante obtendrá un conocimiento básico de la estructura interna de las bases de 
datos relacionales, así como algunos conceptos de otro tipo de bases de datos (no relacionales, orientadas a grafos, etc.). 
También obtendrá un conocimiento preciso de las diferentes bases de datos públicas que son referencia en cada ámbito de 
la biología molecular. Será capaz de efectuar consultas avanzadas en cada una de ellas y de manejar los diferentes tipos de 
resultados que se obtienen, tanto en pantalla como en ficheros. Además, podrá acceder de forma automatizada a aquellos 
sistemas que proporcionen servicios web, implementado dicho acceso en diferentes lenguajes de programación.
BREVE DESCRIPCIÓN DE CONTENIDOS:
Para obtener los resultados de aprendizaje previstos, se planea impartir los siguiente contenidos:
1) Bases de datos y sistemas de información: arquitectura de los sistemas de información, modelo relacional, SQL, otros 
paradigmas.
2) Repositorios públicos: NCBI (Gene, Pubmed, GEO, SRA, etc.), EMBL-EBI (Ensembl, ArrayExpress, Reactome, PDB, 
Expression Atlas, etc.), UniProt (SwissProt, TrEMBL, Proteomes, etc.), KEGG, etc.
3) Anotaciones y ontologías: estructuración del conocimiento, vocabularios controlados, Gene Ontology, OLS, OBO.
4) Acceso automatizado: ficheros de datos, formatos, servicios web, acceso mediante lenguajes de programación.
OBSERVACIONES
(Requisitos previos, coordinación. Otras)
28ACTIVIDADES FORMATIVAS
 Actividad Formativa
Horas de interacción síncrona
entre profesor – estudiante (A)
Horas de interacción
virtual (asíncrona)
profesor – estudiante (B)
Horas de trabajo
autónomo del
estudiante (C)
% presencialidad
(T1)
 Clases teóricas
10 0 5
 Clases prácticas en 
ordenadores
20 0 20
 Realización de trabajos e 
informes
0 0 20
 TOTALES
30 0 45 100
 TOTAL HORAS 75
 % VIRTUALIDAD 0
 SISTEMAS DE EVALUACIÓN
 Prueba de evaluación
Tipo (Continua o Final)
Ponderación
máxima (%)
Ponderación
mínima (%)
Evaluación continua Continua 30 20
Trabajos e informes Final 90 80
Examen final Final 40 0
29
A.5 PROGRAMACIÓN EN R APLICADA A BIOINFORMÁTICA
Tipo: Obligatoria
ECTS: 3
Semestre: 1
Lenguas en las que se imparte: español, inglés
Modalidad de enseñanza: presencial
COMPETENCIAS:
Básicas / Generales: 
CB1. Comprender los conceptos fundamentales relacionados con la problemática biosanitaria desde el
punto de vista de la bioinformática y el manejo de grandes volúmenes de datos ómicos. 
CB5: Desarrollar la capacidad del estudiante para aprender de manera autónoma, siendo capaz de
aprovechar y discriminar materiales docentes, manuales y artículos científicos.
CG1: Desarrollar una capacidad crítica en el análisis de datos ómicos, desde los distintos puntos de vista
del problema (estadístico, matemático, computacional, biológico, etc.)
Específcas:
CE1. Gestionar grandes volúmenes de información y estructuras de datos matriciales.
CE2. Desarrollar los conocimientos y capacidades para programar nuevas aproximaciones algorítmicas para 
abordar las características específicas de un problema bioinformático.
CE3. Desarrollar las capacidades para combinar y adaptar aproximaciones existentes para abordar las 
características específicas de un problema bioinformático.
CE4. Capacidad para aplicar métodos estadísticos de modelado o análisis, e interpretar los resultados 
obtenidos.
RESULTADOS DE APRENDIZAJE PREVISTOS:
Como resultados de aprendizaje el estudiante tendrá la capacidad de utilizar el software estadístico R. Trabajará de forma 
efectiva en el entorno de programación de R y será capaz de consultar las fuentes de ayuda existentes. Será capaz de instalar 
paquetes de CRAN y Bioconductor. Realizará operaciones matemáticas en R. Diferenciará las diversas estructuras de datos en R, 
sabrá reconocer cual es la más idónea para cada caso y será capaz de utilizarlas. Sabrá leer y escribir ficheros de datos en los 
formatos más populares. Conocerá y ejecutará las funciones fundamentales para el uso de R. Realizará representaciones 
gráficas de datos con R. Programará instrucciones condicionales y bucles. Empleará las funciones apply de R. Será capaz de 
entender y adaptar protocolos de análisis bioinformático en R.
BREVE DESCRIPCIÓN DE CONTENIDOS:
Para obtener los resultados de aprendizaje previstos, se planea impartir los siguiente contenidos
1) Introducción a R y a los lenguajes de programación
2) Entorno de programación R
3) Estructuras de datos
4) Lectura y escritura de archivos
5) Creación/Acceso/Modificación de estructuras de datos
6) Funciones fundamentales en R
7) Representaciones gráficas en R
8) Estructuras de control y funciones apply en R
9) Creación de protocolos bioinformáticos en R
OBSERVACIONES
(Requisitos previos, coordinación. Otras)
30
 ACTIVIDADES FORMATIVAS
 Actividad Formativa
Horas de interacción síncrona
entre profesor – estudiante (A)
Horas de interacción
virtual (asíncrona)
profesor – estudiante (B)
Horas de trabajo
autónomo del
estudiante (C)
% presencialidad
(T1)
 Clases teóricas
5 0 0
 Clases prácticas en 
ordenadores
25 2 23
 Realización de trabajos e 
informes
0 2 18
 TOTALES
30 4 41 88
 TOTAL HORAS 75
 % VIRTUALIDAD 12
 SISTEMAS DE EVALUACIÓN
 Prueba de evaluación
Tipo (Continua o Final)
Ponderación
máxima (%)
Ponderación
mínima (%)
Evaluación continua Continua 30 20
Trabajos e informes Final 90 80
Examen final Final 40 0
31
B.1 ANÁLISIS DE SECUENCIACIÓN DE DNA: GENOMAS Y EPIGENÉTICA
Tipo: Obligatoria
ECTS: 3
Semestre: 2
Lenguas en las que se imparte: español, inglés
Modalidad de enseñanza: presencial
Profesor: Luis Antonio Corchete Sánchez
COMPETENCIAS:
Básicas / Generales: 
CB1. Comprender los conceptos fundamentales relacionados con la problemática biosanitaria
desde el punto de vista de la bioinformática y el manejo de grandes volúmenes de datos
ómicos. 
CB2. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma
profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la
elaboración y defensa de argumentos y resolución de problemas dentro de su área de
estudio.
CB3. Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes a partir de
repositorios públicos de datos bioinfomáticos u otras fuentes de datos, para emitir juicios
que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
CB4. Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones
relacionadas con el ámbito de la bioinformática a un público tanto especializado como no
especializado. 
CG1: Desarrollar una capacidad crítica en el análisis de datos ómicos, desde los distintos puntos de
vista del problema (estadístico, matemático, computacional, biológico, etc.)
Específcas:
CE1. Gestionar grandes volúmenes de información y estructuras de datos matriciales.
CE3. Desarrollar las capacidades para combinar y adaptar aproximaciones existentes para abordar las 
características específicas de un problema bioinformático.
CE4. Capacidad para aplicar métodos estadísticos de modelado o análisis, e interpretar los resultados 
obtenidos.
CE5. Manejar con soltura los conceptos fundamentales de las áreas relacionadas con la bioinformática,
especialmente respecto a la biología celular, la genética y las diversas ramas de la 
biotecnología.
RESULTADOS DE APRENDIZAJE PREVISTOS:
Como resultados de aprendizaje el estudiante tendrá un conocimiento y capacidad amplia para manejar datos de 
secuenciación masiva. En particular será capaz de evaluar su calidad, ensamblarlos y alinearlos contra genomas de 
referencia, evaluar la calidad de los alineamientos y determinar su cobertura. Además, el estudiante adquirirá competencias 
para la determinación de diferentes alteraciones a nivel genómico y epigenómico, así como para su posterior interpretación.
BREVE DESCRIPCIÓN DE CONTENIDOS:
Para obtener los resultados de aprendizaje previstos, se planea impartir los siguiente contenidos
1) Datos de secuenciación masiva: formatos (FASTQ), fabricantes y repositorios (GEO, SRA) 
2) Generación del entorno analítico: máquinas virtuales, Unix, Conda, R y dependencias.
3) Evaluación de calidad (fastQC), trimming.
4) Alineamiento contra genomas de referencia: transformada de Burrows-Wheeler y Bowtie2, generación de índices, 
calidad del alineamiento (RSeqC)
5) Aplicación de pipelines para la detección de variantes germinales y somáticas, INDEL y otras variantes estructurales. 
6) Variación del número de copias (CNV) y regiones mínimas comunes (MCR)
7) Introducción a los estudios poblacionales (GWAS) 
8) Introducción al análisis de prevalencia celular y clonalidad
32
9) Modificaciones epigenómicas y secuenciación masiva: ATAC-seq, methyl-seq y ChIP-Seq
10) Metagenómica: alineamiento contra múltiples genomas de referencia
OBSERVACIONES
(Requisitos previos, coordinación. Otras)
El estudiante debe tener unas competencias básicas de manejo de sistemas UNIX, así como comprensión de los formatos de 
anotaciones y repositorios fundamentales, obtenidos en sendas asignaturas del primer semestre. Asimismo los 
conocimientos básicos de programación y genómica serán muy útiles para seguir el curso de la asignatura y pensar de 
manera crítica en las soluciones propuestas. Esta asignatura tras sus tres primeros temas sirve de nexo de unión con la 
asignatura, también impartida en el segundo semestre,de análisis de secuenciación de RNA.
 ACTIVIDADES FORMATIVAS
 Actividad Formativa
Horas de interacción síncrona
entre profesor – estudiante (A)
Horas de interacción
virtual (asíncrona)
profesor – estudiante (B)
Horas de trabajo
autónomo del
estudiante (C)
% presencialidad
(T1)
 Clases teóricas
8 0 5
 Clases prácticas en 
ordenadores
22 0 20
 Realización de trabajos e 
informes
0 0 20
 TOTALES
30 0 45 100
 TOTAL HORAS 75
 % VIRTUALIDAD 0
 SISTEMAS DE EVALUACIÓN
 Prueba de evaluación
Tipo (Continua o Final)
Ponderación
máxima (%)
Ponderación
mínima (%)
Evaluación continua Continua 30 15
Trabajos e informes Final 85 75
33
B.2 ANÁLISIS DE SECUENCIACIÓN DE RNA: TRANSCRIPTÓMICA
Tipo: Obligatoria
ECTS: 3
Semestre: 2
Lenguas en las que se imparte: español, inglés
Modalidad de enseñanza: presencial
Profesor: Rodrigo Santamaría Vicente
COMPETENCIAS:
Básicas / Generales: 
CB1. Comprender los conceptos fundamentales relacionados con la problemática biosanitaria desde el
punto de vista de la bioinformática y el manejo de grandes volúmenes de datos ómicos. 
CB2. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma
profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y
defensa de argumentos y resolución de problemas dentro de su área de estudio.
CB3. Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes a partir de
repositorios públicos de datos bioinfomáticos u otras fuentes de datos, para emitir juicios que
incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
CB4. Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones relacionadas
con el ámbito de la bioinformática a un público tanto especializado como no especializado. 
CG1: Desarrollar una capacidad crítica en el análisis de datos ómicos, desde los distintos puntos de vista
del problema (estadístico, matemático, computacional, biológico, etc.)
 Específcas:
CE1. Gestionar grandes volúmenes de información y estructuras de datos matriciales.
CE3. Desarrollar las capacidades para combinar y adaptar aproximaciones existentes para abordar las 
características específicas de un problema bioinformático.
CE4. Capacidad para aplicar métodos estadísticos de modelado o análisis, e interpretar los resultados 
obtenidos.
CE5. Manejar con soltura los conceptos fundamentales de las áreas relacionadas con la bioinformática, 
especialmente respecto a la biología celular, la genética y las diversas ramas de la biotecnología.
RESULTADOS DE APRENDIZAJE PREVISTOS:
Como resultados de aprendizaje el estudiante tendrá un conocimiento y capacidad amplia para analizar datos de expresión 
ómica, orientados a la tecnología más actual, RNA-Seq, pero sin perjuicio de comprender tecnologías anteriores como los 
microarrays u otras tecnologías actuales hermanas; y de ser capaz de aplicar la teoría computacional y estadística subyacente 
a cualquier otro conjunto de datos que represente abundancia, ya sea en genómica, proteómica o transcriptómica, o incluso 
en otras disciplinas.
BREVE DESCRIPCIÓN DE CONTENIDOS:
Para obtener los resultados de aprendizaje previstos, se planea impartir los siguiente contenidos:
1) Tecnologías de medida de la transcripción: microarrays, NGS (RNA-seq), Nanoporos
2) Expresión: la matriz de expresión, repositorios, calidad de la medida, réplicas.
3) Análisis de expresión: fold change y significatividad estadística, expresión diferencial, coexpresión, enriquecimiento 
funcional.
4) RNA-Seq: alineamiento, calidad del alineamiento, cuantificación y normalización, cuasi-alineamiento, herramientas 
específicas y particularidades del análisis expresión diferencial.
5) Metatranscriptómica: breve introducción.
En cada apartado se realizarán prácticas con tecnologías y soluciones concretas acordes al estado actual de arte.
34
OBSERVACIONES
(Requisitos previos, coordinación. Otras)
Es necesario por un lado que el estudiante tenga claros los conceptos básicos del dogma central de la biología molecular así 
como de los distintos aspectos de la estructura del genoma (ORFs, CDSs, genes, intrones y exones, UTRs, etc.) que se obtienen 
en la asignatura del primer semestre Conceptos Biomédicos o equivalente si se encuentra convalidada.
Por otro lado, es requisito indispensable tener conocimientos de R (compilación, variables y funciones, paquetes) y de análisis 
básico estadístico (significación estadística, modelos lineales) obtenidos en las asignaturas Programación en R y Estadística del 
primer semestre. 
Por último, el análisis en RNA-Seq suele venir precedido de un análisis de la secuencia similar al utilizado en otras técnicas de 
alto rendimiento (high-throughput), en particular del alineamiento y ensamblado de lecturas de transcritos, con lo cual la 
asignatura Análisis de Secuencia del segundo semestre tendrá una relación directa con esta asignatura.
 ACTIVIDADES FORMATIVAS
 Actividad Formativa
Horas de interacción síncrona
entre profesor – estudiante (A)
Horas de interacción
virtual (asíncrona)
profesor – estudiante (B)
Horas de trabajo
autónomo del
estudiante (C)
% presencialidad
(T1)
 Clases teóricas
10 0 5
 Clases prácticas en 
ordenadores
20 2 18
 Realización de trabajos e 
informes
0 2 18
 TOTALES
30 4 41 88
 TOTAL HORAS 75
 % VIRTUALIDAD 12
 SISTEMAS DE EVALUACIÓN
 Prueba de evaluación
Tipo (Continua o Final)
Ponderación
máxima (%)
Ponderación
mínima (%)
Evaluación continua Continua 30 20
Trabajos e informes Final 100 80
Examen final Final 40 0
35
B.3 MÉTODOS ESTADÍSTICOS EN BIOINFORMÁTICA USANDO R
Tipo:
Obligatoria
ECTS: 3
Semestre: 2
Lenguas en las que se imparte: español, inglés
Modalidad de enseñanza: presencial
Profesor: José Manuel Sánchez Santos
COMPETENCIAS:
Básicas / Generales: 
CB1. Comprender los conceptos fundamentales relacionados con la problemática biosanitaria
desde el punto de vista de la bioinformática y el manejo de grandes volúmenes de datos
ómicos. 
CB2. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma
profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración
y defensa de argumentos y resolución de problemas dentro de su área de estudio.
CB5: Desarrollar la capacidad del estudiante para aprender de manera autónoma, siendo capaz de
aprovechar y discriminar materiales docentes, manuales y artículos científicos.
CG1: Desarrollar una capacidad crítica en el análisis de datos ómicos, desde los distintos puntos de vista del
problema (estadístico, matemático, computacional, biológico, etc.)
Específcas:
CE1. Gestionar grandes volúmenes de información y estructuras de datos matriciales.
CE2. Desarrollar los conocimientos y capacidades para programar nuevas aproximaciones algorítmicas 
para abordar las características específicas de un problema bioinformático.
CE3. Desarrollar las capacidades para combinar y adaptar aproximaciones existentes para abordar las 
características específicas de un problema bioinformático.
CE4. Capacidad para aplicar métodos estadísticos de modelado o análisis, e interpretar los resultados 
obtenidos.
RESULTADOS DE APRENDIZAJE PREVISTOS:
Como resultados de aprendizaje el estudiante adquirirá una capacidad y conocimientos amplios para analizar
estadísticamente datos de expresión ómica, será capaz de aplicar la teoría estadística subyacente a cualquier
conjunto de datos que represente abundancia, ya sea en genómica, proteómica o transcriptómica, y manejará con
soltura en el software R las principales herramientas estadísticas de análisis de datos ómicos.
BREVE DESCRIPCIÓN DE CONTENIDOS:
Para obtener los resultados de aprendizaje previstos, se planea impartir los siguiente contenidos:
1) Conceptos básicos de Estadística y Distribuciones de Probabilidad.
2) Contrastes de hipótesis estadísticas. Comparaciones múltiples.
3) Enfoques clásicos para el análisis de