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dc.contributor.authorCano, C. 
dc.contributor.authorCuadros, M. 
dc.contributor.authorLabarga, A. 
dc.contributor.authorBlanco, A. 
dc.date.accessioned2012-02-15T08:21:28Z
dc.date.available2012-02-15T08:21:28Z
dc.date.issued2011-07
dc.identifier.citationCANO, C.; CUADROS, M.; LABARGA, A.; BLANCO, A. Plataforma para el aprendizaje de algoritmos computacionales y su aplicación a las ciencias de la vida. En: Congreso Internacional de Innovación Docente, Cartagena, 2011. Cartagena: Universidad Politécnica de Cartagena, 2011. p.851-858eng
dc.identifier.isbn978-84-694-5333-9
dc.description.abstract[SPA]Con el avance de las nuevas tecnologías de alto rendimiento de procesamiento (high-throughput), la investigación en el campo de las Biociencias ha sufrido en las últimas décadas un cambio de rumbo por el enorme volumen de resultados biológicos obtenidos. Los resultados van desde el perfil de expresión génica, el análisis de polimorfismos, la creación de mapas metabólicos, la secuenciación de genomas completos, entre ellos el humano, hasta la integración e interpretación de dichos resultados para la cada vez más cercana “medicina personalizada”. Este tipo de investigaciones se realizan en centros de investigación especializados, hospitales, universidades y compañías farmacéuticas, y han producido un enorme aumento, en la última década, de la demanda de profesionales especializados en el análisis de la información biológica producida por estas tecnologías de alto rendimiento, en particular por la tecnología de Microarrays. El EEES impone una nueva metodología en las enseñanzas universitarias en la que resulta fundamental incorporar las nuevas tecnologías e internet como vehículo de formación y experimentación. Este trabajo propone una herramienta web de apoyo a la docencia, tanto en el campo de las Biociencias (Biología, Bioquímica, Farmacia, Medicina, etc), como en el de las Tecnologías de la Información, que permita a los alumnos familiarizarse y experimentar con el análisis de datos biomédicos, en particular de Microarrays. Además, este proyecto pretende crear en los alumnos del campo de Tecnologías de la Información la motivación necesaria para aplicar sus conocimientos en el desarrollo de nuevas aplicaciones informáticas para el análisis e interpretación de este tipo de datos biológicos, contribuyendo a la especialización de estos alumnos hacia uno de los perfiles más demandado tanto en el mundo empresarial como en el de la investigación, el de bioinformático. [ENG]Scientific research in the Life Sciences domain has experienced a huge revolution with the advent of highthroughput technologies. These technologies are producing massive amounts of biomedical data, ranging from gene expression profiles to the sequencing on whole human genomes, enabling new important discoveries and allowing progress towards a personalized medicine. This data is produced and analyzed at research centres, hospitals, universities and pharmaceutical companies. Therefore, the need of highly-qualified proffesionals with a multidisciplinary background in Life Sciences and Computer Science, who are able to analyze these massive amounts of data and interpret the results from a biological perspective, has experienced an exponential raise in the last years. This paper discuss a novel perspective to incorporate Computer Science into Life Science degrees to allow this complementary formation. The EEES imposes a new methodology in university degrees in which it is essential to incorporate the internet and the use of the new technologies as a vehicle for the formation and experimentation. This work presents a web-based tool that supports the teaching of expert algorithms and methods used to analyzed high-throughput biomedical data generated by Microarray Technologies. This web platform is to be used in both the Life Sciences domain (biology, biochemistry, Pharmacy, Medicine, etc.) and the Computer Science domain, and would allow the students to get used to the analyzis of biomedical data from Microarrays. Furthermore, this project pretends to motivate the students from the Computer Science domain so they realize they can apply their knowledge in the development of new software for the analysis of biological data. We believe this contribution is essential for a bioinformatician, a professional profile which is increasingly demanded in the last year by the industry.eng
dc.description.sponsorshipCampus Mare Nostrum, Universidad Politécnica de Cartagena, Universidad de Murcia, Región de Murciaeng
dc.formatapplication/pdfeng
dc.language.isospaeng
dc.publisherUniversidad Politécnica de Cartagenaeng
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.titlePlataforma para el aprendizaje de algoritmos computacionales y su aplicación a las ciencias de la vidaeng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjecteng
dc.subjectBioinformáticaeng
dc.subjectBiomedicinaeng
dc.subjectCiencias de la Computacióneng
dc.subjectMicroarrayseng
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10317/2130


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