Bioinformación para ciencias físicas e ingeniería 2025

 

Durante el semestre 2026-1 existe la opción de tomar el curso que impartiré en la carrera de Matemáticas Aplicadas de la Facultad de Ciencias de la UNAM.

Modalidad: virtual

Material: computadora o laptop, cámara, micrófono e internet

Día y hora: Lu-Vi 18:00 a 19:00 hrs

Asistencia: 90% indispensable

Características: Curso activo enfocado en la investigación y el uso de bioinformación, bioliteratura y biodatos.

Herramientas básicas

• Recursos: https://start.me/p/q6x7Nn/infovestigacion y https://start.me/p/ydG76P/culturacientifica
• Etiqueta: #BioinformacionMatematicasAplicadas
• https://mstdn.social/tags/BioinformacionMatematicasAplicadas
• Bibliografía: https://www.zotero.org/groups/5990083/bioinformacionmatematicasaplicadas

La idea es aprovechar al máximo las ventajas del formato virtual: la personalización, versatilidad y colaboración, por ejemplo. Vamos a utilizar información especializada en biociencias, herramientas informáticas para procesarla y analizar datos para contestar preguntas de interés para las matemáticas, la física y la ingeniería.

Estaré encantada de compartir con Ustedes un curso centrado en usar la bioinformación, la bioliteratura y los biodatos producto de investigación en biociencias dirigida a estudiantes de las carreras de físico, matemáticas e ingenierías.

Durante un semestre conversaremos sobre cómo usar la literatura científica,en especial la de biociencias para hacer investigación, probaremos las herramientas actuales para procesarla y haremos un proyecto que nos permita colaborar, generar preguntas y contestarlas, practicaremos escribir un reporte para generar habilidades de redacción, citar, estructurar, justificar y argumentar.

Detalles🖊️

Siempre es importante escucharnos y ponernos de acuerdo, siempre estoy dispuesta a escuchar para mejorar las estrategias del curso.

En la primera clase acordamos detalles sobre el horario y la estrategia del curso para que sea accesible a todos los interesados, por ejemplo grabaré todas las sesiones en línea, podemos ajustar el horario y generar flexibilidad para todos aquellos que tengan que transportarse, etc...

Evaluación💯

Mi propuesta para evaluar e la siguiente pero lo platicaremos en la primera clase:

1. Exposición de un tema: 20%

2. 10 tareas libres: 30%

3. Presentar un artículo científico: 10%

4. Participación: 15%

5. Reporte de trabajo de investigación 20%

Más información en la siguiente liga⭐️

https://biogarabatos.blogspot.com/2025/06/bioinformacion-para-ciencias-fisicas-e.html

Si tienen dudas pueden escribirme a laylamichan@ciencias.unam.mx y podemos agendar una videoconferencia en esta semana para resolverlas.

Materiales💿

Todos los inscritos recibirán una carpeta con información sobre las herramientas del curso, iniciamos el lunes 11 a las 18:00 por Jitsi

Seminario de Matemáticas Aplicadas a las Ciencias Físicas e Ingeniería: Bioinformación 

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO Denominación de la actividad académica: Bioinformación
Clave:		Semestre:			Campo de conocimiento:					Número de créditos:
Carácter Optativo	Horas						Horas por semana		Horas por semestre
	Teóricas 5						Prácticas 0		80
Modalidad Virtual						Duración Semestral
Seriación: Ninguna
Asignatura antecedente: Ninguna
Asignatura subsecuente: Ninguna
Objetivo general: Comprender y aplicar los fundamentos teóricos, metodológicos y prácticos de la investigación digital para buscar, recuperar, procesar, analizar y reusar literatura académica en biociencias.
Objetivos específicos: Explorar los conceptos y teorías fundamentales relacionados con el uso de información, literatura y datos especializados en ciencia, con énfasis en las biociencias. Desarrollar las competencias básicas para el uso de las herramientas digitales disponibles en la Web fundamentales para la investigación en especial en biociencias. Diseñar productos, recursos tecnológicos digitales y actividades por medio de investigación digital  activa, crítica, participativa, colaborativa y abierta centrada en biociencias.
Temario Unidad 1. Introducción a la investigación digital en biociencias Unidad 2. Bioinformación Unidad 3. Herramientas y recursos tecnológicos para investigación en biociencias Unidad 4. Diseño de una revisión de literatura en biociencias usando tecnología informática Unidad 5. Reporte de una investigación digital en biociencias Unidad 6. Tendencias, desafíos y futuro de la investigación basada en bioinformación
								Horas
								Teóricas			Prácticas
1. La cultura de investigación 1.1 Definiciones y conceptos fundamentales 1.2 El ciclo de la investigación 1.3 Los tipos de productos 1.4 La investigación en el siglo XXI 1.5 La publicación académica 1.6 Ciencia Abierta 1.7 Buenas prácticas								10			5
2. Bioinformación 2.1 Teorías, métodos y conceptos fundamentales 2.2 Las fuentes 2.3 Bioliteratura 2. 4 Biorevisiones 2.5 Biodatos								8			7
3. La tecnología informática para investigación en biociencias 3.1 Clasificación de las tecnologías informáticas para investigación 3. 2 Dimensiones, enfoques, funciones y tipos de tecnologías 3.3 Créditos y licencias 3.4 Fuentes de calidad 3.5 Bases de datos 3.6 Repositorios 3.7 Metadatos								8			7
4. Diseño de la revisión de información 4.1 Planeación 4.2 Las preguntas 4.3 El procedimiento 4.4. El análisis 4.4 El conjunto de datos 4.6 El procesamiento 4.7 La visualización								8			7
5. El reporte de investigación 5.1 El documento 5.2 Las herramientas 5.3 Las secciones 5.4 Referencias y citas								7			13
6. Tendencias, desafíos y futuro  6.1 Tendencias actuales 6.2 Retos y perspectivas 6.3 Ventajas y desventajas								8			2
Subtotals								48			32
Total								80
Bibliografía básica Bauer, D. (2009). Ten Simple Rules for Searching and Organizing the Scientific Literature. Nature Precedings. https://doi.org/10.1038/npre.2009.3867.1  Hull, D., Pettifer, S. R., & Kell, D. B. (2008). Defrosting the Digital Library: Bibliographic Tools for the Next Generation Web. PLOS Computational Biology, 4(10), e1000204. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1000204 Nehm, R. H. (2019). Biology education research: Building integrative frameworks for teaching and learning about living systems. Disciplinary and Interdisciplinary Science Education Research, 1(1), 15. https://doi.org/10.1186/s43031-019-0017-6 Penders, B. (2018). Ten simple rules for responsible referencing. PLOS Computational Biology, 14(4), e1006036. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006036 Méndez M (2018) Ten simple rules for developing good reading habits during graduate school and beyond. PLoS Comput Biol 14(10): e1006467. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006467  Pautasso, M. (2013). Ten simple rules for writing a literature review. PLOS Computational Biology, 9(7), e1003149. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003149 Bibliografía complementaria Bourne PE, Fink JL, Gerstein M (2008) Open Access: Taking Full Advantage of the Content. PLoS Comput Biol 4(3): e1000037. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1000037  Ding, Y., Song, M., Han, J., Yu, Q., Yan, E., Lin, L., & Chambers, T. (2013). Entitymetrics: Measuring the impact of entities. PLoS ONE, 8(8), e71416. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0071416  Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N., & Lim, W. M. (2021). How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 133, 285-296. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.070  Gartner, R. (2016). Metadata. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-40893-4  Krajewski, M. (2017). Tell data from meta: Tracing the origins of big data, bibliometrics, and the opac. Osiris, 32(1), 224-240. https://doi.org/10.1086/694228  Mingers, J., & Leydesdorff, L. (2015). A review of theory and practice in scientometrics. European Journal of Operational Research, 246(1), 1-19. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2015.04.002  Mons, B., Van Haagen, H., Chichester, C., Hoen, P.-B. ’T, Den Dunnen, J. T., Van Ommen, G., Van Mulligen, E., Singh, B., Hooft, R., Roos, M., Hammond, J., Kiesel, B., Giardine, B., Velterop, J., Groth, P., & Schultes, E. (2011). The value of data. Nature Genetics, 43(4), 281-283. https://doi.org/10.1038/ng0411-281  Price, D. J. D. S. (1963). Little science, big science. Columbia University Press. https://doi.org/10.7312/pric91844  Rougier, N. P., Droettboom, M., & Bourne, P. E. (2014). Ten simple rules for better figures. PLoS Computational Biology, 10(9), e1003833. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003833 Thessen, A., & Patterson, D. (2011). Data issues in the life sciences.  ZooKeys, 150, 15-51. https://doi.org/10.3897/zookeys.150.1766
Sugerencias didácticas:				Mecanismos de evaluación del aprendizaje de los alumnos:
X Exposición oral _X Exposición audiovisual  X Ejercicios dentro de clase  X Ejercicios fuera del aula _ _ Seminarios _X _ Lecturas obligatorias  _X _ Trabajos de investigación   Prácticas de taller o laboratorio   Prácticas de campo   Otros (indicar cuáles)				Exámenes parciales   Examen final escrito      Tareas y trabajos fuera del aula    X _ Exposición de seminarios por los alumnos      Participación en clase   Asistencia   Seminario      Otros (Ensayos)
Perfil profesiográfico Dominio de la literatura académica, uso de la tecnología informática y capaces de integrarse en un contexto activo y colaborativo, que preferiblemente desarrollen investigación en el área.