RESUMEN DEL CURSO



La consecución de grandes proyectos de secuenciación genómica ha transformado la Biología y sus diversas ramas (como la Bioquímica o la Biotecnología) en un área de la ciencia muy rica en datos. Esto supone un enorme reto, debido a la necesidad de desarrollar nuevas herramientas para la interpretación y utilización coherente y fructífera de tanta información; y también una gran oportunidad, porque a partir dicha interpretación se pueden comenzar a descifrar muchos de los complejos mecanismos evolutivos y de organización celular que aún se resisten a los tradicionales enfoques moleculares reduccionistas. Como resultado, hemos asistido recientemente al nacimiento de una nueva disciplina denominada 'Biología de Sistemas', que combina ingredientes de otras disciplinas como la Biología Molecular, la Biología Matemática, la Dinámica de Sistemas o la Bioinformática. El objetivo fundamental de esta asignatura es, pues, el de introducir al alumnado a los principales aspectos de esta nueva disciplina, con un énfasis especial en mostrar cómo la integración de estrategias teóricas y experimentales pueden efectivamente ayudarnos a entender algunas de las preguntas abiertas más relevantes en el campo de las ciencias naturales. Su impartición en el último curso de los grados de Bioquímica y Biotecnología está plenamente justificada, ya que muchos de los contenidos, tanto conceptuales como metodológicos, requieren un conocimiento previo de los fundamentos de la Biología, así como el dominio de algunos recursos matemáticos elementales (de cálculo y álgebra lineal). Por otro lado, el tipo de asignatura y su inclusión al término del grado es idónea para llevar a cabo una reflexión crítica, de conjunto, sobre los diversos conocimientos adquiridos a lo largo de los 4 años, y lo mucho que queda por conocer para quien quiera dedicarse a la investigación.

OBJETIVOS PRINCIPALES (desde el punto de vista del profesor)



A) Introducir al alumnado a la 'Biología de Sistemas', acompañándolos a descubrir las razones de su emergencia como campo de investigación, así como las bases teóricas y experimentales sobre las que se sostiene -- incluyendo también aquí algunos retos conceptuales que continúan abiertos en dicho campo.



B) Ayudar a l@s alumn@s a apreciar cómo ciertas herramientas matemáticas (Teoría de Sistemas Dinámicos, Teoría de Redes) y computacionales (Matlab, Cytoscape, Algoritmos genéticos, Autómatas celulares) pueden ayudar a la comprensión de ciertos rasgos complejos de los sistemas biológicos, y a su estudio cuantitativo y pormenorizado.



C) Fomentar el pensamiento crítico y la capacidad de profundización (con ayuda de la bibliografía especializada): favorecer la discusión y el debate razonado sobre aquellas temáticas relacionadas con la asignatura que mayor interés despierten entre el alumnado.



D) Facilitar la adquisición de algunas competencias básicas en modelización matemática, así como contribuir a elaboración de una visión crítica global, propia de cada alumn@, sobre este campo y su relación con otros de reciente creación, como la biología sintética.

PROGRAMA (I): contenidos teóricos



0. Introducción. 'Biología de Sistemas': una nueva disciplina. Motivaciones y objetivos.

1. ¿Qué es un sistema biológico? ¿Hay alguna buena definición, varias o ninguna?

2. El problema del origen de la vida.

3. Auto-organización: relevancia del concepto para la biología.

4. Las teorías evolutivas y su conexión o posible integración con los enfoques 'systems'.

5. La idea de información en Biología: ¿metáfora o principio organizativo básico?

6. El concepto de organismo: integración funcional y agencia. Unicelulares vs multicelulares.

7. Bioinformática: ¿qué hacemos con tanto dato?

8. Redes biológicas. Ejemplos, clasificación y aplicaciones.

9. Biología sintética: el reto de fabricar sistemas vivos. Potencial y limitaciones.

10. Recapitulación: modelos y niveles descriptivos en Biología -- emergencia vs reduccionismo.



PROGRAMA (II): contenidos metodológicos -- herramientas matemáticas y computacionales

i. Introducción a la teoría de sistemas dinámicos

ii. Métodos deterministas

iii. Métodos estocásticos

iv. Práctica de Matlab -- Análisis del modelo 'Brusselator' (reacción 'B-Z')

v. Teoría de redes: introducción, propiedades básicas y aplicaciones biológicas.

vi. Práctica de Cytoscape -- Análisis topológico de redes complejas

vii. El estudio de las redes metabólicas: breve introducción a las teorías del MCA (Metabolic

Control Analysis) y FBA (Flux Balance Analysis).

viii. Práctica de ACs (autómatas celulares)



PROGRAMA (III): seminarios especializados (impartidos/coordinados por investigadores)

a. Proteómica

b. Redes de regulación genética

c. Tráfico celular

d. Otras opciones (dependiendo de la disponibilidad de investigadores invitad@s al curso)

METODOLOGÍA DIDÁCTICA GENERAL Y COMPENTENCIAS A DESARROLLAR



Este curso de introducción a la Biología de Sistemas se plantea como un ejercicio conjunto e interactivo en el que tanto el profesor como el alumnado contribuyen de manera activa a la elaboración de una serie de materiales relacionados con esta nueva disciplina científica, los cuales serán requeridos para la preparación del examen. El profesor será un catalizador y moderador de dicho ejercicio, jugando un papel de mayor protagonismo en la introducción de las herramientas matemáticas y computacionales (y también en la evaluación final), pero procurando e incentivando en todo momento la participación del alumnado en el proceso. De hecho, la responsabilidad en cuanto al trabajo sobre los contenidos teóricos del curso recae en mayor medida sobre l@s alumn@s, que son quienes, colaborando en pequeños grupos de 2 ó 3 personas, deberán distribuirse los temas y las lecturas preliminares correspondientes, recabar información adicional, realizar las presentaciones orales en clase, sostener el debate y la discusión con el resto, y recoger en un trabajo escrito los resultados de todo ese proceso de aprendizaje. Por tanto, además de las competencias específicas a desarrollar (relacionadas con los contenidos conceptuales y metodológicos del curso -- en particular, la elaboración de una visión propia sobre los fundamentos básicos de la disciplina, y una mínima capacidad de modelización teórica) se pretende que el alumnado mejore en competencias transversales como la capacidad de trabajo en grupo, organización y planificación de tareas, comunicación oral y escrita (en inglés), gestión y síntesis de la información, y razonamiento crítico.





EVALUACIÓN



A pesar de que la opción de ser evaluad@ exclusivamente mediante la realización de un examen final queda abierta, aquell@s alumn@s que se comprometan a asistir a clase (mínimo: 80% del conjunto de las sesiones, incluyendo todas las actividades y 3 prácticas de ordenador obligatorias) tendrán la posibilidad de ser sometid@s a un proceso de evaluación continua y, en caso de superar unos mínimos, no estarán obligad@s a presentarse al examen final (aunque eso en la práctica supone una penalización sobre la nota final a la que pueden aspirar -- precisamente con objeto de incentivar la realización del examen, pero concebido este como una prueba evaluativa más, sin que su resultado pueda ir en detrimento de la nota ya alcanzada a lo largo del curso). Quienes opten por la vía de evaluación final (examen con un peso del 80%) deberán realizar las prácticas obligatorias en cualquier caso (evaluación que supondrá un 20% de su nota final).



Para la evaluación continua del alumnado se tendrán en cuenta los siguientes aspectos:

1) presentación oral de --al menos-- uno de los temas (de la lista de contenidos teóricos del

programa), en grupos pequeños de 2 ó 3 personas [nota individual; porcentaje: 20%]

2) trabajo escrito sobre la(s) temática(s) presentada(s) en clase por cada grupo [nota de

grupo; porcentaje: 30%]

3) informes de prácticas [nota individual; porcentaje: 20%]

4) participación activa en las clases y los seminarios [nota individual; porcentaje: 10%]

5) prueba escrita final (examen), que incluirá una sección tipo test, un problema a resolver y

una cuestión teórica a desarrollar [nota individual; porcentaje: 20% o mayor, dependiendo

del grado de cumplimiento de unos mínimos en los apartados 1) - 4)]



Nota: en la parte relacionada con la presentación oral de los temas (1), el profesor tomará en cuenta un 'ejercicio de autoevaluación' a realizar por el alumnado (es decir, cada cual sobre sí mismo y sobre el resto de compañer@s) una vez se concluya con dichas presentaciones y teniendo en cuenta tanto el contenido transmitido como la capacidad comunicativa demostrada.

• Sistema de Evaluación Final
• Herramientas y porcentajes de calificación:
  • Prueba escrita a desarrollar (%): 20
  • Prueba tipo test (%): 10
  • Realización de prácticas (ejercicios, casos o problemas) (%): 20
  • Trabajos en equipo (resolución de problemas, diseño de proyectos) (%): 30
  • Exposición de trabajos, lecturas… (%): 20

Según normativa vigente (orientativamente: 9 semanas para renunciar a la evaluacion continua y 1 mes antes de acabar las clases --semana 11-- para indicar que renuncian a la convocatoria). La renuncia debe realizarse por escrito.

En el caso de que las condiciones sanitarias impidan la realización de una evaluación presencial, se activará una evaluación no presencial de la que será informado el alumnado puntualmente.

Según normativa vigente. En el caso de que las condiciones sanitarias impidan la realización de una evaluación presencial, se activará una evaluación no presencial de la que será informado el alumnado puntualmente.

Bibliografía básica

Alon, U. (2007) Introduction to Systems Biology. Chapman & Hall/CRC



Klipp, E. et al (2011) Systems Biology -- A Textbook. John Wiley & Sons.



Voit, E. O. (2012) A First Course on Systems Biology. Garland Science.

Bibliografía de profundización

Boogerd FC, Bruggeman FJ, Hofmeyr J-H, Westerhoff, HV (Eds) (2007) Systems Biology. Philosophical Foundations Amsterdam: Elsevier.

Fell, D.A. (1997) Understanding the control of metabolism. Portland Press, Londres.

Kauffman, S. (2000) Investigations. Oxford University Press.

Keller, E. Fox (2000) The century of the gene. Harvard University Press.

Kitano, H. (2002) Systems biology: a brief overview. Science, 295, 1662-1664.

Lewontin, R. (2000) The triple helix: gene, organism and environment. Harvard Univ. Press.

O'Malley, M. A. & Dupré, J. (2005) Fundamental issues in systems biology. BioEssays, 27: 1270-76.

Oltvai, Z. N. & Barabasi, A. L. (2002) Systems Biology. Life's complexity pyramid. Science 298: 763-764.

Revistas

Molecular Systems Biology
BMC Systems Biology
PLoS Computational Biology
IET Systems Biology
Journal of Theoretical Biology
Biological Theory
BioSystems
Theory in Biosciences
Artificial Life
Complexity
BioEssays
Origins of Life & Evolution of Biospheres

Direcciones web

Muy numerosas.

Algunos ejemplos:

http://sysbio.med.harvard.edu/
https://www.sbi.uni-rostock.de/home/
https://www.csb.pitt.edu/
http://www.bioc.cam.ac.uk/research/systems-biology