Plan de estudios

Este curso introduce a los estudiantes a los conceptos fundamentales del cálculo diferencial e integral, con énfasis en aplicaciones prácticas. Se abordarán sucesiones, series y ecuaciones diferenciales.

El curso de Biología proporciona una base integral sobre los principios fundamentales de la vida necesarios para comprender la estructura y función de los sistemas biológicos, desde el nivel molecular hasta el ecosistémico, con énfasis en su aplicación en biotecnología.

El objetivo de la asignatura es proveer una introducción a la programación. Las metas específicas son: desarrollar las habilidades de resolución de problemas y las habilidades de programación básicas que habiliten al estudiante a diseñar e implementar problemas no triviales utilizando un lenguaje de programación.

Presentar a la bioinformática como un abordaje multidisciplinar para el análisis de datos biológicos, así como el diseño e implementación de metodologías para ello.

Se darán a conocer hitos históricos que ilustren el desarrollo de las distintas ramas que componen el abordaje, de forma de presentar al estudiante un resumen de lo que se verá en la carrera.

Se verán conceptos fundamentales y ejemplos de aplicación de la bioinformática en la academia e industria nacional. Se realizarán trabajos prácticos con el fin de introducir a los estudiantes a las bases de datos y herramientas online más usadas, así como también a la terminal de Linux y programas bioinformáticos básicos de línea de comandos.

Desarrollar la capacidad de analizar, plantear y resolver problemas. Manejar clara y precisamente los conceptos y las técnicas del álgebra matricial y su vinculación con las aplicaciones. Estudiar los conceptos y las técnicas del cálculo diferencial de varias variables y su vinculación con las aplicaciones.

Completar una base de matemática que permita al estudiante desarrollar los temas de la carrera, resolver problemas similares a los vistos en el desarrollo del curso y analizar aplicaciones.

A partir de los conceptos de información biológica e interacción molecular como fundamentos de la vida, presenta los fundamentos de la herencia y la variación en los seres vivos para comprender la base material de la herencia y la diversidad biológica.

Analiza los distintos niveles en los que estos fenómenos pueden estudiarse y ser modificados. Presenta una visión del concepto de genoma y postgenoma. Estudia las leyes que explican el comportamiento de los genes en las familias y las poblaciones. Presenta las potenciales implicancias de estos conocimientos sobre nuestra sociedad, salud y formas de producción.

Primer acercamiento práctico (con una programación y biología ya cursada). Repaso práctico de los conceptos vistos en el semestre anterior, con ejemplos simples.

Estudiar los elementos de la teoría de probabilidades y el análisis estadístico desde un punto de vista práctico.  

Más en particular: 

• Repasar los cálculos de probabilidades e introducir distintos modelos a través de las variables aleatorias. 
• Manejar las herramientas estadísticas para el procesamiento de datos y la realización de inferencias a partir de ellos. 
• Introducir a la aplicación de estas herramientas en la disciplina de la carrera.

Este curso introduce los fundamentos de la Biología Celular, destacando su papel como materia transversal dentro de las ciencias biológicas. Se abordan aspectos estructurales y funcionales de la célula eucariota, integrando mecanismos moleculares con fenómenos celulares clave para la comprensión del funcionamiento celular en organismos vivos.

Estudiar el álgebra matricial y los espacios vectoriales con sus aplicaciones. Desarrollar la capacidad de analizar, plantear y resolver problemas en estas temáticas.

El objetivo de esta asignatura es que el estudiante aprenda las técnicas fundamentales de diseño y análisis de algoritmos y de estructuras de datos.

La aprobación del curso deberá implicar que el estudiante haya adquirido habilidades de resolución de problemas no triviales por medio de algoritmos, así como la capacidad de argumentar sobre las propiedades relevantes de sus soluciones, tanto en el plano de su corrección como en los aspectos cuantitativos relativos al desempeño computacional.

Esta asignatura tiene como objetivo introducir al estudiante en los conocimientos avanzados de Biología Celular y Molecular, que le permitirán comprender los mecanismos involucrados en el funcionamiento y reproducción de los seres vivos.

Por ejemplo, en el mantenimiento y expresión de la información genética en organismos procariotas y eucariotas, en la estructura del material genético, en la replicación, recombinación y reparación de ADN, la transcripción y el procesamiento de ARN, y la traducción y regulación de la expresión génica.

Cualquier laboratorio ofrecido en la carrera de Biotecnología si se cumple con las previas requeridas. 

El objetivo de esta materia es que el estudiante aplique técnicas fundamentales y avanzadas de diseño y análisis de algoritmos y estructuras de datos en la implementación de soluciones de porte significativo.

La aprobación del curso deberá implicar que el estudiante haya mostrado la capacidad de analizar problemas complejos y resolverlos mediante combinaciones adecuadas de estructuras de datos y algoritmos, implementadas en forma completa y debidamente fundamentadas.

El objetivo de la materia es estudiar los conceptos teóricos esenciales del aprendizaje computacional de base estadística y los algoritmos concretos que se derivan de ellos.

El curso sigue una metodología “hands-on” que guía al estudiante en sus primeros pasos en el desarrollo de sistemas inteligentes integrados por componentes con capacidad de aprendizaje para resolver tareas complejas.

Diseñar bases de datos a nivel conceptual y lógico, expresar consultas usando los lenguajes de consulta teóricos, y desarrollar habilidades de uso del lenguaje estándar SQL.

Este curso brinda una formación integral en ingeniería genética, abarcando desde los fundamentos del clonado molecular y expresión de proteínas recombinantes hasta aplicaciones avanzadas como terapia génica, transgénesis animal y vegetal. 

A lo largo del semestre, los estudiantes explorarán diversas estrategias y herramientas utilizadas en biotecnología, aplicadas tanto en investigación como en la industria.

Se combinarán clases teóricas con talleres, resolución de problemas y seminarios, promoviendo un enfoque práctico y aplicado.  
Además, los estudiantes desarrollarán y defenderán proyectos, fomentando el pensamiento crítico y la capacidad de innovación en el campo. 

Trata los principios fundamentales de la microbiología, como instrumento para comprender sus diferentes aplicaciones a la biotecnología. Se presentan aspectos de la estructura y función de microorganismos procariotas y eucariotas. Se estudian los requerimientos nutricionales y el metabolismo microbiano, así como la cinética de crecimiento.

Se presentan los principales agentes antimicrobianos, de esterilización y desinfección, junto con sus mecanismos de acción. Posteriormente se estudian aplicaciones que vinculan la microbiología con las biotecnologías, incluyendo el campo de la salud, las tecnologías de alimentos, ambientales, agrícolas e industriales.

Se estudian aspectos del metabolismo aplicado a los procesos y se analizan los habitats extremos, que se consideran una posible fuente de microorganismos de interés biotecnológico.

Brindar las herramientas necesarias para poder analizar y seleccionar la tecnología de base de datos más adecuada según las necesidades, estudiando y comparando distintos paradigmas de bases de datos.

Se introducirá y profundizará en el análisis de datos genómicos de organismos eucariotas, poniendo especial énfasis en el genoma humano.

Se verán técnicas estándar y actuales para el procesamiento de datos de secuenciación masiva y la detección de mutaciones de interés.

Los estudiantes adquirirán conocimientos sobre la organización y evolución del genoma humano. Se discutirán otras técnicas “ómicas” relevantes para el estudio de expresión génica diferencial (transcriptómica) y variantes somáticas (genómica de célula única).

Esta asignatura presenta la estructura del sector industrial y sus principales subsectores. Se analizan casos de estudio de emprendimientos basados en biotecnologías, los modelos de negocio utilizados en el sector y la financiación de emprendimientos de biotecnología.

Se presentan los conceptos de evaluación económica de proyectos. Se analizan las técnicas para la identificación de oportunidades y se aplican a un caso o ejemplo de estudio.

En este curso se repasarán algunos conceptos vistos en Genética y Evolución y se profundizará en la Teoría Sintética Evolutiva Moderna. Se acercará a los estudiantes a dos siglos de pensamiento, partiendo desde Lamarck y otras hipótesis pre-darwineanas, pasando por la Teoría de la Evolución por Selección Natural presentada por Darwin y Wallace en el siglo XIX, hasta la Síntesis Evolutiva Moderna de Dobzhansky, Mayr, y Simpson, y tendencias actuales como mutación, seleccionismo, neutralismo, deriva génica y flujo génico.

Se verá cómo opera la evolución a diferentes escalas de organización biológica, y cómo influye la geografía en las estructuras poblacionales. Se profundizará en evolución molecular y evolución genómica. Se abordará el efecto del aislamiento reproductivo y la hibridación en relación con la especiación.

Algoritmos greedy, programación dinámica, Divide and Conquer, HMM, algoritmos sobre grafos, árboles filogenéticos (UPMGA, neighbour-joining). 

Este curso está diseñado para estudiantes con conocimientos previos en genómica computacional y se enfoca en las herramientas, métodos y conceptos avanzados aplicados al mundo microbiano.

A través de la genómica comparativa, la filogenia molecular y la pangenómica, los estudiantes aprenderán a analizar, interpretar y visualizar grandes conjuntos de datos genómicos para entender la evolución, ecología y patogenicidad de los microorganismos.

El curso capacitará a los estudiantes para abordar problemas complejos, desde la reconstrucción de genomas a partir de datos de comunidades microbianas hasta la detección de genes de resistencia a antibióticos y el rastreo de brotes de enfermedades.

Introducir al estudiante en las tecnologías aplicables al diseño de compuestos bioactivos, con foco en interacción de pequeñas moléculas con proteínas, con una adecuada compresión de los métodos de mecánica molecular, métodos cuánticos y mixtos, así como la preparación y ejecución de ensayos de simulaciones biomoleculares, para validar y refinar el diseño de compuestos bioactivos.

Este curso ofrece una introducción a la biología de sistemas, enseñando cómo usar herramientas computacionales y matemáticas para entender procesos biológicos complejos. Los estudiantes aprenderán a analizar diferentes tipos de redes biológicas, como las metabólicas y de señalización.

El curso también cubre cómo crear modelos para simular el comportamiento dinámico de sistemas biológicos y cómo usar datos experimentales para ajustar estos modelos. Las sesiones prácticas complementarán la teoría, aplicando estos conocimientos en casos reales de biología de sistemas.

Introducir al estudiante en las tecnologías aplicables al diseño de compuestos bioactivos asistidos por inteligencia artificial y/o redes neuronales profundas, combinando la potencia de la IA en todo el ciclo de diseño de compuestos bioactivos.

Adaptar para incluir copyright, copyleft, licencias de software, ética de manejo de datos biológicos.

Esta materia extiende el marco teórico-práctico que sustenta el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial basados en componentes con capacidad de aprendizaje.

En la primera parte se profundiza el aprendizaje computacional con redes neuronales (deep learning). En la segunda parte, se aborda el problema de la construcción de agentes inteligentes que aprenden a resolver tareas complejas en entornos percibidos de manera aproximada.

Introducción a las señales y sistemas. Ruido, filtros, normalización, error. Fasores. Series de Fourier. Transformada de Fourier. Sampleo y procesamiento digital. Aplicaciones en bioinformática: Cristalografía de rayos X. Detección de secuencias codificantes, alineamientos (mafft), procesamiento de imágenes biomédicas, procesamiento de señales de secuenciación nanopore.

Se aprenderá un lenguaje compilado de bajo nivel para el desarrollo de aplicaciones de alta performance.

La primera parte del curso propone una introducción a la comunicación de la ciencia desde una mirada filosófica y social. A partir de conceptos del periodismo, estudios de ciencia y tecnología, y análisis de casos reales, se busca que los estudiantes, como futuros científicos, comprendan por qué comunicar ciencia es parte de su responsabilidad profesional.

Se trabajará sobre estereotipos, tensiones éticas, modelos de comunicación y la construcción de confianza con diferentes públicos, para reflexionar no solo sobre cómo se comunica la ciencia, sino también sobre qué imagen de ciencia se proyecta y con qué consecuencias.

Además, el curso busca acercar a los estudiantes a las especificidades de comunicar datos e información estadística: cómo visualizar datos, cómo presentarlos de manera clara y eficiente, haciendo uso de herramientas que les permitan pasar de la teoría a la práctica.

El curso equipa a los estudiantes con las habilidades necesarias para desarrollar y aplicar soluciones de inteligencia artificial a problemas bioinformáticos del mundo real, tales como la predicción de estructuras de proteínas y funciones genéticas, el uso de redes neuronales profundas en la genómica y la transcriptómica, y la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial para el descubrimiento de fármacos y la medicina personalizada, entre otros.

Mediante prácticas se verá cómo se preparan y secuencian bibliotecas de ADN, desde la extracción hasta el análisis bioinformático. Se abordarán las técnicas de secuenciación de segunda y tercera generación.

El trabajo final de carrera es una actividad integradora clásica en las carreras de Ingeniería, en donde los estudiantes, trabajando en grupos de hasta tres integrantes, desarrollan el planteo de un proceso, producto o servicio basado en la biotecnología.

Los temas de proyecto pueden ser propuestos por los propios alumnos y aprobados por la Coordinación Académica, o pueden surgir de una lista propuesta por la Coordinación Académica a partir de temas originados en la industria, en sectores de producción primaria o en problemas de interés productivo.

El proyecto debe tener en cuenta, además de los aspectos técnicos, aquellos vinculados con la propiedad intelectual e industrial y una correcta evaluación de viabilidad económica.