Inicio >
Postgrado Nebrija >
Facultad de Ciencias de la Vida y de la Naturaleza >
Máster en Bioinformática
Máster en Bioinformática
Formación especializada de alta empleabilidad
SOLICITA MÁS INFORMACIÓN
Plan de estudios especializado en el análisis de datos que generan las nuevas tecnologías ‘ómicas’
La bioinformática es una de las disciplinas científicas que más protagonismo y proyección están teniendo en los últimos años, especialmente tras la pandemia generada por el COVID-19, gracias a la investigación, desarrollo y aplicación de herramientas informáticas y computacionales para permitir y mejorar el manejo de datos biológicos.
Al ser una disciplina de reciente creación, existe una demanda creciente de perfiles profesionales especializados. Este Máster Universitario nace como respuesta a esta necesidad empresarial para formar a los estudiantes de bioinformática que liderarán el campo en un futuro.
El título tiene como propósito principal ofrecer a los estudiantes una formación de último nivel, muy especializada, tanto a nivel teórico como aplicado, para afrontar eficazmente la creciente demanda de perfiles de informáticos especializados en la gestión y análisis de datos clínicos y con capacidad de generar modelos computacionales.
Leer +Objetivos formativos:
- Aportar un conocimiento detallado de los fundamentos matemáticos y estadísticos de los modelos que se utilizan comúnmente en el campo de la ciencia de datos médicos.
- Formar a los estudiantes en las herramientas de programación de última generación utilizadas en ciencia de datos, especialmente en aquellos empleados en técnicas ómicas.
- Proporcionar a los estudiantes los conocimientos, habilidades y competencias específicas para comprender y diseñar algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning) y de aprendizaje profundo (Deep Learning, redes neuronales).
- Ser capaces de entender las tecnologías y herramientas existentes para la adquisición, almacenamiento y procesamiento de datos masivos en plataformas de salud.
- Conocer las principales aplicaciones clínicas donde se están aplicando estas técnicas de ciencia e ingeniería de datos, con el objetivo de entender las necesidades de base y poder aportar un valor añadido a este proceso.
- Ser capaces de modelar sistemas biológicos de forma computacional para la obtención de predicciones e inferencias a nivel teórico.
Descubre los programas y actividades de la Facultad de Ciencias de la Vida y de la Naturaleza
Cuadro Resumen
Perfil del alumno:Los interesados en estudiar y obtener el título de Máster Universitario en Bioinformática, además de cumplir con los requisitos que impone la legislación vigente, deberán estar en posesión de una titulación perteneciente al ámbito de:
- Ingeniería informática y similares.
- Ingeniería Industrial (cualquier rama)
- Ingeniería biomédica y similares.
- Biología, biotecnología y similares
Titulación oficial:Máster Universitario en Bioinformática
Centro responsable:Facultad de Ciencias de la Vida y de la Naturaleza
Rama de conocimiento: Ingeniería y Arquitectura
Oferta de plazas: 35
Total Créditos 60 créditos.
Mínimo 12 ECTS y máximo 60 ECTS por matrícula y periodo lectivo
Duración: 1 año
Tipo de Enseñanza: Presencial
Normativa Académica: Reglamento General del Estudiante. Reconocimiento y transferencia de créditos. Reglamento de participación de los alumnos. Procedimientos comunes para la realización del TFG / TFM
Servicios de la Universidad: [+info]
Sistema de Garantía Interna de Calidad Responsables del sistema Incidencias, sugerencias y reclamaciones Informe de inserción laboral y valoración de formación recibida
Máster Universitario de alta empleabilidad
Plan de Estudios
El estudiante debe cursar 60 créditos
Primer Semestre 28 ECTS
- 4 ECTS | Herramientas informáticas para gestión de datos médicos
- 4 ECTS | Infraestructuras de computación en salud
- 4 ECTS | Bioquímica molecular
- 4 ECTS | Programación y algoritmos avanzados
- 4 ECTS | Probabilidad y bioestadística informática
- 4 ECTS | Obtención, análisis e interpretación de datos ómicos
- 4 ECTS | Diseño experimental en bioinformática
Segundo Semestre 32 ECTS
- 4 ECTS | Ómicas avanzadas
- 4 ECTS | Técnicas de IA
- 4 ECTS | Modelado molecular y ensayos in silico
- 4 ECTS | Genómica computacional
- 4 ECTS | Algoritmos bioinformática
- 6 ECTS | Seminarios externos y Especializaciones
- 6 ECTS | Trabajo Fin de Máster
Información de los tipos de Asignaturas
Leyenda
Profesores
Jaime Álvarez Benayas
Profesor
Professor
Ingeniero Informático y Doctor en Biología Molecular y Bioinformática (2020) por la Universidad de Sheffield en Inglaterra. Ha desarrollado su carrera profesional dentro de la universidad como investigador en cáncer usando técnicas de análisis bioinformático: combinando datos genómicos, transcriptómicos y epigenéticos de pacientes para avanzar el entendimiento de la biología del Mieloma Múltiple, la segunda neoplasia maligna sanguínea más común y actualmente incurable. Adicionalmente, ha impartido docencia en varias universidades españolas dentro del ámbito de ingeniería informática, matemática y biomédica. También ha trabajado en el campo de la consultoría para multinacionales del sector de las TIC, en seguridad informática y Business Intelligence en EY, PwC, Telefónica o Banco Santander. El área principal de interés incluye el uso de la informática y las nuevas tecnologías para la mejora de la vida de las personas, específicamente en el área de la salud y el cáncer.
Natalia Arias del Castillo
Profesora
Professor
Licenciada en Biología, graduada en Psicología, Máster en Neurociencias, Doctora en Psicología e IP del grupo de investigación de la Facultad de Ciencias de la Vida y de la Naturaleza. Su experiencia docente abarca diversos sistemas universitarios, especializada en el seguimiento y maximización de los resultados de los alumnos en entornos universitarios. A nivel de investigación, se interesa por el estudio de tratamientos no invasivos en estadios tempranos de la neurodegeneración, así como en la búsqueda de biomarcadores en dichas enfermedades. Su inquietud abarca desde los ensayos preclínicos hasta la traslación a humanos, lo cual se refleja en las numerosas colaboraciones con universidades nacionales y extranjeras y con empresas.
Ana Isabel Beltrán Velasco
Profesora
Professor
Graduada en Psicología. Máster Universitario en Neuropsicología (Itinerario Investigación). Doctora en Psicofisiología aplicada, sus principales líneas de investigación están centradas en el estudio de variables que impactan en los procesos cognitivos y el rendimiento de las funciones ejecutivas, así como la regulación de los ejes y circuitos neuronales implicados. Tiene amplia experiencia docente en grado y máster, y es autora de numerosos artículos científicos publicados en revistas de alto impacto en JCR. Además, es editora invitada en revistas de alto impacto como IJMS, Physiology & Behavior o Frontiers in Psychiatry.
Nieves Cubo Mateo
Profesora
Professor
Pionera en la Impresión 3D de tejidos humanos. Doctora en Farmacia por la Universidad Complutense de Madrid, e Ingeniería en Electrónica Industrial y Automática por la Universidad Carlos III de Madrid, donde también obtuvo el título de Máster en Ciencia e Ingeniería de Materiales. Evaluada positivamente por la ANECA en la categoría de Ayudante Doctor, Contratado Doctor y Profesora de Universidad Privada. Ha impartido docencia en la Universidad Internacional de Valencia, en el Grado de Informática (2021-2022) y en el Máster de Bioingeniería (2019-2022). También ha dado clase en la Escuela de Diseño Mecánico (EDDM) en el Máster de Fabricación Aditiva (MIFA) y en curso experto en impresión 3D Biomédico. Actualmente es profesora en el Grado en Ingeniería Informática. A nivel de investigación, ha publicado trabajos científicos dentro del área de la Bioingeniería en diferentes revistas internacionales (primer cuartil). Ha impartido conferencias en congresos internacionales y realizado estancias en el extranjero (Dresden, Alemania). Ha participado en varios proyectos de investigación (Plan Nacional de I+D+i , empresa privada e internacionales) y colabora con investigadores de la UCM, CSIC y la Technische Universität Dresden. Su investigación se centra en modelos y soluciones computacionales dentro del ámbito de la Bioingeniería y del Espacio, donde colabora con la Agencia Espacial Europea.
Víctor Echeverry Alzate
Profesor
Professor
Licenciado en Psicología, en la especialidad de Psicología y Ciencia Cognitiva, máster y Doctor en Psicofarmacología y drogas de abuso, por la Universidad Complutense de Madrid. Investigador Post-doctoral “Sara Borrell” (Instituto IBIMA, Málaga). Ha participado en labores docentes en la Facultad de Psicología de la Universidad Complutense de Madrid desde el año 2010, en las asignaturas de Fundamentos de Psicobiología I y II, Psicología Fisiológica y Aspectos Neurobiológicos y Cognitivos de las Adicciones. Además, desde ese mismo año, y formando parte del equipo del profesor Dr. Jose Antonio López Moreno (UCM), ha participado en la organización de más de once actividades de I+D+i, así como en la supervisión de varios trabajos fin de grado o máster y, actualmente, es codirector de dos tesis doctorales en curso. En el año 2009 realizó una estancia predoctoral de seis meses en el Instituto Cajal (CSIC), en el laboratorio de Neurobiología de los Ganglios Basales, con la Dra. Rosario Moratalla; y en el año 2017 una estancia postdoctoral de un año de duración en Francia, en el "Groupe de Recherche sur l’Alcool & les Pharmacodépendances (GRAP, INSERM 1247)", dirigido por el profesor Dr. Mickael Naassila. En enero de 2018, se incorporó al Grupo de Neuropsicofarmacología, de la Fundación Pública Andaluza para la Investigación de Málaga en Biomedicina y Salud (FIMABIS), dirigido por el profesor Dr. Fernando Rodríguez de Fonseca, gracias a la concesión de un contrato como investigador postdoctoral "Sara Borrell". En sus años de investigación, pre y postdoctoral, ha colaborado en 11 proyectos de investigación de ámbito nacional e internacional, llevados a cabo tanto en roedores como en humanos. Esto ha dado lugar a 22 publicaciones en revistas indexadas (64% en Q1), y más de 35 trabajos presentados en congresos nacionales e internacionales. Dentro de las áreas temáticas de sus publicaciones se encuentran la psicofarmacología, genética, enfermedades neurodegenerativas, conducta, y neurobiología de la adicción. Índice h: 10 (Scopus).
Silvia Gómez Senent
Profesora
Professor
Licenciada en Medicina por la Universidad Complutense de Madrid. Especialista en Aparato Digestivo. Experta en Enfermedades esofágicas por la Universidad de Alcalá de Henares. Master en Microbiota intestinal por la Universidad Cardenal Herrera/CEU. Experta en Inmunonutrición por la Universidad Católica de Valencia san Vicente Mártir. Profesora en Master propio en Actualización en Cirugía General y del Aparato Digestivo Universidad Cardenal Herrera/CEU. Profesora en el Máster de Microbiota intestinal de la Universidad Europea. Directora y profesora en el Experto de Permeabilidad intestinal de la Universidad Francisco de Vitoria. Clínica Colaboradora Docente en la Universidad Autónoma de Madrid. Vocal Junta Directiva de la Sociedad Española de microbiota, probióticos y prebióticos (SEMIPyP). Actividad asistencial como Médico Adjunto de Aparato Digestivo en el Hospital Universitario La Paz, desde el 2007, siendo la responsable de la Unidad de Trastornos funcionales Digestivos. Autora de numerosas publicaciones y comunicaciones científicas en revistas y congresos nacionales e internacionales, así como de capítulos de libros.
Esther Martínez Miguel
Profesora
Professor
Graduada en Enfermería, Especialista en Pediatría y Doctora en Ciencias de la Salud. Es también Licenciada en Antropología Social y Cultural y posee el Certificado de Aptitud Pedagógica por la Universidad Complutense de Madrid. Cuenta con amplia experiencia clínica en el Hospital Universitario Infantil La Paz, en unidades pediátricas como neonatología, urgencias y trasplantes, entre otras. Así mismo, tiene una larga trayectoria docente y de gestión académica en diferentes Universidades, tanto en estudios de Grado como de Postgrado. Además de en la dirección de Programas de Liderazgo y Gestión en Enfermería, e Innovación y Transformación Digital del Cuidado, cabe destacar su experiencia en simulación clínica como diseñadora e instructora. En este sentido, está acreditada por la Universidad de Barcelona en la Metodología TeamSTEPPS®, orientada a la mejora del trabajo en equipo interprofesional y la seguridad del paciente, desarrollada por la American Agency for Healthcare Research and Quality y homogéneamente implementada en los hospitales de Estados Unidos. Sus líneas de investigación en el área clínica se centran en la salud neonatal y de la mujer y, en el área docente, en la evaluación de competencias y metodologías con especial interés en realidad virtual y simulación clínica.
Manuel Reiriz Rojas
Profesor
Professor
Licenciado en Biología, con Máster Universitario en Fisiología y Neurociencias, presentó su tesis doctoral en el año 2017 en la Universidad de Sevilla investigando las diferentes regiones telencefálicas implicadas en las conductas emocionales en los peces Teleósteos. Gracias a la concesión de una beca FPI (del Ministerio de Economía y Competitividad del Gobierno de España) pudo desempeñar docencia durante el desarrollo de su Tesis Doctoral, impartiendo asignaturas tanto troncales como optativas, en el Área de Psicobiología de la Facultad de Psicología de la Universidad de Sevilla. Entre ellas, se pueden destacar las asignaturas de Fundamentos en Psicobiología y Psicobiología Sistémica, o asignaturas que imparte en la actualidad asociadas a esta rama de la Psicología, como es la asignatura de Procesos Cognitivos y Educación que se imparte en el Máster en Cognición y Emoción en Contextos Educativos en la Universidad Antonio de Nebrija. Actualmente, imparte también diferentes asignaturas específicas dentro de la especialidad de Biología y Geología en el Máster Universitario en Formación del Profesorado de Educación Secundaria Obligatoria y Bachillerato, Formación Profesional y Enseñanza de Idiomas, en la Universidad Antonio de Nebrija. Ha ejercido como tutor y como miembro de tribunales de evaluación de TFM y TFG, así como tutor de Practicum. Durante su etapa docente, ha realizado diferentes cursos de formación para la mejora de la docencia, como cursos de innovación docentes o de formación del profesorado en entornos docentes digitales. Además, ha asistidos a diferentes congresos Docentes en los que ha podido mostrar algunos de sus resultados en el campo de la Educación. Respecto a su producción científica, Manuel posee diferentes publicaciones en congresos tanto nacionales como internacionales, y publicaciones en diferentes revistas de prestigio. Su producción científica, siempre se ha dirigido al estudio desde un punto de vista evolutivo, del procesamiento neural de diferentes emociones. Sus publicaciones se centran en el estudio anatómico y funcional de diferentes subregiones telencefálicas que podrían estar implicadas en el control de las emociones, y en las distintas conductas que son desencadenadas por las mismas. Por último, Manuel ha formado parte de varios proyectos de Investigación I + D, financiados por el Gobierno de España.
Álvaro Serrano Navarro
Profesor
Professor
Álvaro Serrano Navarro, PhD. Doctor en Biociencias Moleculares de la Universidad Autónoma de Madrid, máster en Bioinformática para las ciencias de la salud de la Universidad Pompeu Fabra y graduado en Bioquímica por la Universidad de Castilla-La Mancha. Su experiencia laboral incluye roles significativos, como Asistente de Investigación en el Instituto Karolinska en Estocolmo. Además, ha compartido su conocimiento como profesor invitado en el Master de Bioinformática y Biología Computacional en la UAM, enseñando la asignatura de SGTR. Durante su tesis ha trabajado en la detección de mutaciones somáticas utilizando métodos computacionales y ha implementado modelos de probabilidad bayesianos para el diseño experimental de aproximaciones de secuenciación de alta profundidad.
Sara Uceda Gutiérrez
Profesora
Professor
Graduada en Psicología. Máster Universitario en Neuropsicología (Itinerario Investigación). Doctora en Psicofisiología aplicada, sus principales líneas de investigación están centradas en el estudio de variables que impactan en los procesos cognitivos y el rendimiento de las funciones ejecutivas, así como la regulación de los ejes y circuitos neuronales implicados. Tiene amplia experiencia docente en grado y máster, y es autora de numerosos artículos científicos publicados en revistas de alto impacto en JCR. Además, es editora invitada en revistas de alto impacto como IJMS, Physiology & Behavior o Frontiers in Psychiatry.
Más Información Académica
Competencias
Conocimientos o contenidos- K1. El titulado o titulada podrá recopilar conocimiento de materias básicas científicas y técnicas que le capaciten para el aprendizaje de nuevos métodos y tecnologías, así como que le dote de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.
- K2. El titulado o titulada podrá reproducir las estructuras de datos y algoritmos estudiados, aplicando su uso a los datos de origen biológico.
- K3. El titulado o titulada podrá recopilar datos ómicos para su posterior análisis e interpretación en un entorno clínico.
- K4. El titulado o titulada podrá memorizar conocimientos relacionados con la biología celular y molecular.
- K5. El titulado o titulada podrá identificar las principales infraestructuras para trabajar con datos médicos, así como las herramientas informáticas necesarias para ello.
- K6. El titulado o titulada podrá enunciar los principios fundamentales del diseño experimental en relación a las bases estadísticas correspondientes.
- K7. El titulado o titulada podrá recopilar los conocimientos medios/avanzados de la bioinformática, así como demostrar una comprensión de los aspectos teóricos y prácticos y de la metodología de trabajo en su campo de estudio.
- K8. El titulado o titulada podrá reproducir los modelos biológicos presentados de manera computacional, en función del contexto presentado.
- H1. El titulado o titulada podrá aplicar sus conocimientos generales de la bioinformática y sus especialidades para comprender problemáticas médicas.
- H2. El titulado o titulada podrá resolver problemas básicos de bioinformática mediante un proceso de análisis, realizando la identificación del problema, el establecimiento de diferentes métodos de resolución, la selección del más adecuado y su correcta implementación.
- H3. El titulado o titulada podrá realizar diseños conceptuales para aplicaciones de bioinformática de acuerdo a su nivel de conocimiento y comprensión, trabajando en equipo. El diseño abarca programas, procesos, protocolos, estrategias, objetos y especificaciones más amplias que las estrictamente técnicas, lo cual incluye conciencia social, salud y seguridad, y consideraciones medioambientales y comerciales.
- H4. El titulado o titulada podrá usar métodos apropiados para llevar a cabo estudios y resolver problemas del ámbito bioinformático, en consonancia con su nivel de conocimiento. La investigación implica la realización de búsquedas bibliográficas, el diseño y ejecución de prácticas experimentales computacionales, la interpretación de datos, la selección de la mejor propuesta y la comunicación de los conocimientos, ideas y soluciones en el ámbito de su campo de estudio. Puede requerir la consulta de bases de datos, normas y procedimientos de seguridad.
- H5. El titulado o titulada podrá aplicar los conocimientos teóricos adquiridos a la resolución de problemas reales, haciendo uso de las herramientas (físicas o computacionales) ofrecidas.
- C1. El titulado o titulada podrá conocer los principios fundamentales de la biología molecular, celular, estructural y bioquímica aplicada al ser humano.
- C2. El titulado o titulada podrá conocer los principios fundamentales de la programación funcional, orientada a objetos y a las principales estructuras de datos y sus algoritmos.
- C3. El titulado o titulada podrá comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
- C4. El titulado o titulada podrá citar los conocimientos adquiridos en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
- C5. El titulado o titulada podrá formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
- C6. El titulado o titulada podrá comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
- C7. El titulado o titulada podrá continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
- C8. El titulado o titulada habrá adquirido conocimientos avanzados y demostrado, en un contexto de investigación científica y tecnológica o altamente especializado, una comprensión detallada y fundamentada de los aspectos teóricos y prácticos y de la metodología de trabajo en uno o más campos de estudio.
- C9. El titulado o titulada podrá aplicar e integrar sus conocimientos, la comprensión de estos, su fundamentación científica y sus capacidades de resolución de problemas en entornos nuevos y definidos de forma imprecisa, incluyendo contextos de carácter multidisciplinar tanto investigadores como profesionales altamente especializados.
- C10. El titulado o titulada podrá evaluar y seleccionar la teoría científica adecuada y la metodología precisa de sus campos de estudio para formular juicios a partir de información incompleta o limitada incluyendo, cuando sea preciso y pertinente, una reflexión sobre la responsabilidad social o ética ligada a la solución que se proponga en cada caso.
- C11. El titulado o titulada podrá predecir y controlar la evolución de situaciones complejas mediante el desarrollo de nuevas e innovadoras metodologías de trabajo adaptadas al ámbito científico/investigador, tecnológico o profesional concreto, en general multidisciplinar, en el que se desarrolle su actividad.
- C12. El titulado o titulada habrá desarrollado la autonomía suficiente para participar en proyectos de investigación y colaboraciones científicas o tecnológicas dentro su ámbito temático, en contextos interdisciplinares y, en su caso, con una alta componente de transferencia del conocimiento.
- C13. El titulado o titulada podrá asumir la responsabilidad de su propio desarrollo profesional y de su especialización en uno o más campos de estudio.
- C14. El titulado o titulada podrá citar los conocimientos adquiridos en la consecución de un objetivo concreto, por ejemplo, la resolución de un ejercicio o la discusión de un caso práctico
- C15. El titulado o titulada podrá demostrar razonamiento crítico y saber gestionar información científica y técnica de calidad
Empleabilidad
Salidas Profesionales
Al finalizar los estudios del Máster universitario en Bioinformática por la Universidad Nebrija, los egresados deberán tener la habilidad de aplicar en el ámbito profesional los conocimientos que han adquirido durante la formación, pudiendo desempeñar su labor profesional en el campo de la investigación biomédica, siendo aplicable a nivel clínico, académico e investigador.
Más Información de Prácticas en EmpresasTu Máster en Bioinformática
Visita todas las Actividades de la Facultad de Ciencias de la Vida y de la Naturaleza
Carlos López-Otín, investido doctor honoris causa por la Universidad Nebrija
“Practiquemos el arte de la vida y avancemos en el humanismo, cultivemos la salud y la solidaridad como elixires de longevidad y bienestar emocional, recordemos que lo auténticamente asombroso es sobrevivir cada día y olvidemos los imposibles sueños de inmortalidad”. De esta brillante manera finalizó su discurso el bioquímico en la ceremonia de investidura.
Ver noticia
Elena Alfaro, directora de Data & Open Innovation en BBVA, impartió una charla sobre Big Data y Machine Learning
Elena Alfaro, head of Data & Open Innovation de BBVA, dio una charla a nuestros estudiantes sobre Big Data y Machine Learning y el valor estratégico del análisis de los datos para las empresas en la nueva era digital.
Ver noticia
