%0 Journal Article 
%A Cano Gutiérrez, Carlos
%A Cuadros Celorrio, Marta
%A Labarga Gutiérrez, Alberto
%A Blanco Morón, Armando
%T Plataforma para el aprendizaje de algoritmos computacionales y su aplicación a las ciencias de la vida
%D 2011
%U http://hdl.handle.net/10317/2130
%X [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.
%K Bioinformática
%K Biomedicina
%K Ciencias de la Computación
%K Microarrays
%~ GOEDOC, SUB GOETTINGEN