Temas y subtemas del curso:1. Análisis Filogenético
2. Optimización aplicada a biología computacional
3. Predicción de estructuras
4. DNA Microarrays
5. Tópicos
Objetivos específicos de aprendizaje:1.1. Definir el análisis filogenético y sus aplicaciones.
1.2. Comprender el concepto de búsqueda y relación con el análisis filogenético.
1.3. Entender el concepto de árboles y su utilización en el análisis filogenético.

2.1. Definir optimización y su relación con la biología computacional
2.2. Conocer las técnicas de optimización y aplicarlas en problemas de biología computacional
2.3. Comprender la técnica de búsqueda alpinista
2.4. Entender la técnica de recocido simulado
2.5. Conocer el concepto de computación evolutiva
2.6. Comprender la utilización de algoritmos genéticos
2.7. Comprender el concepto de redes neuronales

3.1. Comprender el concepto de predicción de estructuras.
3.2. Conocer la importancia de la predicción de estructuras en el contexto actual de la investigación biotecnológica.

4.1. Conocer las tecnología de microarreglos
4.2. Investigar el desarrollo de tecnología relacionada con la biología computacional a nivel global.

5.1. Presentar los tópicos de actualidad más relevantes relacionados con el área de biología computacional.

Metodología de enseñanza:ñanza
Tiempo estimado de cada tema:Tema 1- 9 hrs.
Tema 2- 18 hrs.
Tema 3- 9 hrs
Tema 4- 6 hrs
Tema 5- 6 hrs
Políticas de evaluacion sugeridas:De acuerdo a la estrategia de PBL se evaluará de acuerdo a los avances, grupos tutoriales, portafolio y resultados de acuerdo a las rúbricas presentadas en cada escenario.

1 Evaluación parcial 25%
2 Evaluación parcial 25%
3 Evaluación parcial 25%
Evaluación Final 25%
Libro de texto1:Baldi Pierre (2001)
Bioinformatics The Machine Learning Approach
MIT Press.
Libro de texto2:Lesk Arthur (2002)
Introduction to Bioinformatics
Oxford University Press