Guía docente de Genómica Funcional (M58/56/1/79)

Genética y genómica. Predicción computacional de función en secuencias genómicas: genes y elementos reguladores (islas CpG, promotores, TFBSs, etc). Métodos de análisis de la expresión génica a gran escala. Hibridación genómica comparada mediante microarrays. Análisis epigenético de los estados de la cromatina mediante microarrays. Procesado de datos de microarrays: el paquete R y Bioconductor. Uso de ontologías para anotación y descubrimiento de función

Haber cursado el módulo docente genérico.

El alumno sabrá/comprenderá:

Los conceptos y métodos básicos de la genómica, tanto experimentales como computacionales.

El alumno será capaz de:

Seleccionar las técnicas más apropiadas en cada caso para estudiar la expresión de genes particulares.

Determinar qué técnicas de estudio masivo de expresión génica (microarrays, NGS) son más adecadas en cada caso.

Entrar en contacto con las técnicas de secuenciación masiva (NGS) y las herramientas computacionales necesarias para su análisis

Acceder y manejar las secuencias de genomas completos

Predicción de función biológica en genomas completos

Análisis de datos de microarrays de expresión

Análisis epigenéticos: metilación, histonas, etc.

Comparar genomas completos a nivel funcional

Preparar una presentación sobre genómica

TEMARIO TEÓRICO:

Tema 1. Introducción. Genes y genomas.

Tema 2. Técnicas de estudio de la expresión de genes particulares. Northern Blot, RT-PCR, Q-RT-PCR, hibridación in situ, inmunohistoquímica e inmunofluorescencia, micro- y macromatrices.

Tema 3. Técnicas de estudio de la función génica. Transgenización de células y organismos completos. Organismos quiméricos, inactivación génica dirigida (organismos knock-out, RNAi y organismos knock-down), organismos knock-in.

Tema 4. Ténicas masivas de estudio del transcriptoma. Hibridación genómica comparada (CGH) mediante microarrays. Microarrays de expresión génica. Microarrays de expresión de exones. Técnicas de secuenciación masiva (pirosecuenciación) para análisis de expresón génica.

Tema 5. Genómica computacional. Predicción computacional de genes, Conceptos básicos de la predicción de genes. Diferencias entre eucariotas y procariotas. Programas para la predicción computacional de genes. Evaluación de la calidad de la predicción. Tablas de genes (RefSeq, Ensembl), NCBI, UCSC table browser.

Tema 6. Predicción computacional de otros elementos funcionales. Predicción de TFBSs (perfiles de pesos porposición, señal filogenética). Islas CpG y el impacto de la metilación en la regulación de la expresión génica. Predicción de promotores.

Tema 7. Regulación génica por microRNAs. Regulación postranscripcional. Base de datos miRBase. Predicción de genes de microRNAs. Predicción de dianas de microRNAs.

Tema 8. Procesado de datos de microarrays y secuenciación masiva (NGS). Expresión diferencial.

Tema 9. Análisis funcional a escala de genomas completos. Términos funcionales. Análisis de ontologías y descubrimiento de función biológica..

TEMARIO PRÁCTICO:

1. Resolución de problemas y casos prácticos de secuenciación masiva. Alineamiento de ‘reads’ y genomas de referencia.

2.Resolución de problemas y casos prácticos de predicción de función biológica

3. Supuesto práctico de análisis de datos de microarrays de expresión.

PRÀCTICAS DE LABORATORIO

Se realizará una práctica de laboratorio, dividida en tres sesiones de dos horas, que consistirá en cuantificar los niveles de expresión de un gen (Sox9) en dos órganos diferentes de ratón (ovario y testículo). Durante la primera sesión de la práctica se realizará el aislamiento y purificación de las dos muestras de RNA. En la segunda sesión se comprobará la integridad y calidad del RNA purificado, se realizará la reacción de retrotranscripción y se pondrá en marcha la reacción de Q-PCR. En la tercera sesión se observarán y analizarán los resultados obtenidos y se calcularán los niveles relativos de expresión del gen Sox9 en las dos muestras, respecto a un gen de referencia (GAPDH), usando el método 2-ΔΔCT.

BIBLIOGRAFÍA FUNDAMENTAL:

Lewin, B. 2008. Genes IX. McGraw-Hill/Interamericana.

Barnes, MR. (Ed.) 2007. Bioinformatics for Geneticists: A Bioinformatics Primer for the Analysis of Genetic Data, 2nd ed. John Wiley and Sons Ltd,

Brown, T.A. 2008. Genomas. Editorial Médica Panamericana.

Pevsner, J. 2003. Bioinformatics and Functional Genomics. John Wiley & Sons, Inc.

Hartl, D.L. and Jones, E.W. (2009) Genetics. Analysis of genes and genomes. 7ª edición. Jones & Bartlett Pub., USA.

BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA:

Nagy A, Gertsenstein M, Vintersten K, Behringer R (2003) Manipulating the mouse embryo. A Laboratory Manual (Third Edition). Cold Spring Harbour Laboratory Press. New York.

Strachan, T. (1992). The Human Genome. Bios S.P

Biblioteca de la Universidad de Granada (acceso a revistas electrónicas): http://biblioteca.ugr.es/

Sociedad Española de Genética (SEG): http://www.segenetica.es/

Herencia mendeliana en el hombre (OMIM): http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/entrez?db=omim

GeneCards: http://www.genecards.org/

National Center for Biotechnology Information (NCBI): http://www.ncbi.nlm.nih.gov

Bases de datos del NCBI: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Entrez/index.html

PubMed: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed

Medline: http://medlineplus.nlm.nih.gov/medlineplus/

Centro Nacional de Biotecnología (CNB): http://www.cnb.uam.es

Instituto Europeo de Bioinformática (EBI): http://www.ebi.ac.uk

The Institute for Genome Research: http://www.jcvi.org/

Science On-Line: http://www.sciencemag.org

Nature On-Line: http://www.nature.com

Se propone un sistema de evaluación continua en el que se valorará:

1. Adquisición de las competencias, aptitudes y conocimientos propios de cada materia, mediante exámenes de su valoración.

40%

2. Las aportaciones del alumno en:

a. Las Sesiones de Discusión en términos de ideas interesantes, dudas, y cualquier intervención que demuestre su interés por la materia y su estudio continuado a lo largo del curso.

b. La actitud del alumno en el laboratorio durante las Prácticas de Laboratorio, su interés por aprender las técnicas y su destreza con éstas.

c. La actitud del alumno en el aula durante las Prácticas con ordenador, su interés por aprender los procedimientos y sudestreza con éstos.

20%

3. Realización de ejercicios propuestos tanto para su resolución en clase como para su realización en horas no presenciales. Igualmente, se valorará la capacidad del alumno para la elaboración de trabajos e informes.

40%

Un único examen con preguntas sobre los contenidos teóricos (60%) y prácticos (40%).

Un único examen con preguntas sobre los contenidos teóricos (60%) y prácticos (40%).

METODOLOGÍA DOCENTE

Se propone una metodología docente de enseñanza-aprendizaje basada en las siguientes actividades formativas para el desarrollo de cada materia.

Clases teóricas:

A. Lección magistral para cada unidad temática en la que se presentan los contenidos, se suscitan cuestiones para debate y se proponen diferentes actividades de aprendizaje.

B. Sesiones de discusión en las que se establecen debates para profundizar en la comprensión de los contenidos del tema y se discuten ejercicios y trabajos propuestos como actividad individual.

Tiempo dedicado: 12,5 horas

Clases prácticas:
A. Resolución de problemas y casos prácticos de los diferentes contenidos de las materias

B. Prácticas de laboratorio

C. Prácticas con ordenador

D. Análisis de bibliografía sobre distintos contenidos de la materia

E. Seminarios

Tiempo dedicado: 12,5 horas.

Tutorías grupales e individuales:

Tiempo dedicado: 5 horas.

Estudio y trabajo independiente del alumno:

Tiempo dedicado: 65 horas.

Evaluación:

Tiempo dedicado: 5 horas.