Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Horas de Tutorías: 2 Clase Expositiva: 24 Clase Interactiva: 22 Total: 48
Lenguas de uso Castellano, Gallego
Tipo: Materia Ordinaria Máster RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Química Analítica, Nutrición y Bromatología, Estadística, Análisis Matemático y Optimización
Áreas: Química Analítica, Estadística e Investigación Operativa
Centro Facultad de Ciencias
Convocatoria: Primer semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
Generales
OG1. Proporcionar al alumnado una formación avanzada y de carácter especializado y multidisciplinar a las áreas relacionadas con la
Bioquímica y la Biotecnología en sectores tan diversos como: alimentario, biosanitario, cosmético, farmacéutico, medio ambiental químico.
OG2. Formar al alumnado en la realización de trabajos y estudios en áreas vinculadas a actividades científicas e investigadoras o dirigidos a
otras actividades profesionales como son su incorporación a empresas tecnológicas, el trabajo en laboratorios en I+D+i, en la
industria farmacéutica, industria agroalimentaria, etc.
OG 3. Formar futuros profesionales capacitados para la creación de empresas de carácter tecnológico, innovador o de alto valor añadido.
OG 4. Constituir una oferta de máster complementaria a los grados y másteres ya existentes en el campus Terra y campus Vida,
particularmente, el grado en Bioquímica y el grado de Biotecnología.
OG 5. Aprovechar los recursos materiales y las infraestructuras existentes en ambos campus de la USC. En particular la reciente dotación
de infraestructuras y el equipamiento docente en los últimos 2 años, procedentes del “Convenio Autonómico para Accións de I+D. 2022 (Acción novos graos)”.
OG 6. Posibilitar la retención de talento de forma que el capital humano captado pueda revertir en el desarrollo y el dinamismo de los grupos de investigación del SUG y el establecimiento de líneas sólidas de investigación.
Específicos
OE1. En esta materia se inicia al alumno en el conocimiento de las técnicas fundamentales de diseño de experimentos y quimiometría y en especial aquellas de mayor significación y aplicación en el laboratorio y trabajo bioquímico.
OE2. Se pretende que el alumno sea capaz de plantear experimentos de manera eficiente, así como manejar datos bioquímicos y extraer información útil de los mismos mediante el uso de diferentes paquetes de software estadístico.
Teoría
Bloque I. Diseño experimental.
• Introducción al diseño experimental: principios y modelos básicos.
• Diseños factoriales completos a 2 niveles.
• Diseños factoriales fraccionados a 2 niveles.
• Otros diseños.
Bloque II. Análisis multivariante de datos bioquímicos.
• Quimiometría y análisis multivariante. Introducción y desarrollo histórico.
• Técnicas de visualización multivariante. Análisis en componentes principales (ACP) y análisis de clústers (HCA).
• Técnicas de reconocimiento de modelos supervisadas. Análisis discriminante (LDA y QDA), K vecinos más próximos (KNN), Soft independent modelling of class analogy (SIMCA), y redes neuronales artificiales (ANN).
• Calibración multivariada. Regresión en mínimos cuadrados parciales (PLSR) y redes neuronales artificiales (ANN).
Prácticas
Práctica 1.- Diseño y aleatorización. Análisis de modelos básicos de diseño de experimentos.
Práctica 2.- Generación de diseños completos y fraccionados a 2 niveles. Análisis de los resultados.
Práctica 3.- Otras técnicas de diseño de experimentos.
Práctica 4.- Métodos de visualización: exploración espacio de las variables.
Práctica 5.- Análisis multivariable. Técnicas de reconocimiento de modelos supervisadas: clasificación.
Practica 6.- Calibración multivariada. Aplicaciones.
Bibliografía Básica
Gutiérrez Pulido, H.; De la Vara Salazar (2012). Análisis y diseño de experimentos, 3ª edición. McGraw-Hill Interamericana.
Lawson, J. (2015). Design and Analysis of Experiments with R. CRC Press.
Massart, D.L.; Vandeginste, B.G.M.; Buydens, L.M.C.; De Jong, S.; Lewi, P.J.; Smeyers-Verbeke, J. (1998). Handbook of Chemometrics and Qualimetrics, Parts A and B. Elsevier.
Montgomery, D. (2019). Design and Analysis of Experiments, 10th edition. Wiley.
Otra bibliografía de interés
Branco, M.; Cerdá, V. -editores- (2007). Temas avanzados de quimiometría. Colección Materiales Didácticos, nº 125. Universitat de les Illes Balears.
Kuehl, R.O. (2001). Diseño de experimentos: principios estadísticos de diseño y análisis de investigación. Thomson Learning.
Lazic, Z. R. (2004). Design of Experiments in Chemical Engineering: A Practical Guide. Wiley-VCH.
Ramis Ramos, G.; García Álvarez-Coque, M.C (2001). Quimiometría. Ed. Síntesis.
Habilidades/Destrezas
H/D06: Interpretar resultados experimentales e identificar elementos consistentes e inconsistentes.
H/D07: Aplicar principios de ingeniería al diseño y construcción de nuevos componentes biológicos o rutas metabólicas o de señalización.
H/D08: Aplicar los conocimientos adquiridos en la planificación e implementación de proyectos de investigación.
Competencias
Comp01: Desarrollar la capacidad de organizar y planificar adecuadamente el trabajo, partiendo de una síntesis y análisis que permitan tomar decisiones.
Comp04: Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos teóricos-prácticos de una forma profesional y sean competentes en el planteamiento/resolución de problemas tanto en contextos académicos como profesionales relacionados con las Biociencias Moleculares.
Conocimientos
Con04: Determinar la técnica analítica o molecular (flujo de trabajo) más adecuada para una situación u objetivo de investigación determinado, en el ámbito de la bioquímica y la biotecnología.
Con05: Conocer los procedimientos de gestión de la calidad en un laboratorio bioquímico y las modernas técnicas quimiométricas de análisis multivariante de datos.
Con07: Conocer el mapa de relaciones entre moléculas que forman parte del interactoma y aprender a caracterizarlas.
METODOLOGÍA DE ENSEÑANZA
Para la correcta adquisición de las competencias se ha adoptado para las materias obligatorias y optativas del título, el siguiente conjunto general de metodologías:
1ª) Docencia expositiva. Incluyendo clase magistral, y en su caso de problemas.
2ª) Docencia interactiva. Incluyendo prácticas en aula de informática, que serán de asistencia obligatoria; clases de resolución de problemas numéricos y/o casos prácticos; visitas a empresas; seminarios; tutorías en grupos reducidos; y uso del Campus Virtual.
3ª) Realización de trabajos. Trabajos individuales o en grupo (con o sin exposición).
4ª) Tutorías individuales.
El procedimiento de evaluación tendrá en cuenta los siguientes aspectos con las ponderaciones indicadas (competencias evaluadas).
1/ Examen del contenido teórico de la asignatura: 60%, (Con04, Con05, Con07, Comp1).
2/ Examen práctico en aula de informática 30%, (Comp4, H/D06, H/D07, H/D08)
3/ Asistencia y participación en actividades de aula: 10%, (Comp4, H/D06, H/D07, H/D08).
La calificación final se obtendrá como media de las calificaciones obtenidas en cada una de las partes (diseño de experimentos y análisis multivariante), entendiendo que para que se realice dicha media la nota de cada una de dichas partes deberá ser mayor o igual a 4. En caso de no conseguirse la nota mínima de 4 en una de las partes, la nota final será el valor inferior entre 4,5 y la media de ambos bloques.
Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o probas será de aplicación o establecido en la “Normativa de evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y de revisión de las cualificaciones”.
En relación con la dispensa de asistencia a clase, y dado el carácter experimental de los estudios, no se contempla la concesión de dispensa salvo en casos absolutamente excepcionales y sólo podrá concederse en ausencia de otras alternativas viables. En los casos excepcionales en que la dispensa de asistencia sea concedida por la Comisión de Titulación de acuerdo con lo establecido en la Normativa de Asistencia a Clases, deberán tener en cuenta que para aprobar la asignatura será necesario realizar las prácticas, presentar todas las actividades de evaluación continua y aprobar los exámenes correspondientes.
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...................................................HORAS.......PRESENCIALIDADE (%)
Docencia teórica................................24......................100
Docencia interactiva seminario..............2......................100
Docencia interactiva laboratorio/
Aula de informática............................20......................100
Tutorías en grupos reducidos.................2......................100
Trabajo personal do alumnado............102.........................0
Se recomienda llevar la materia al día, asistir a la totalidad de las clases y resolver los ejercicios que se propongan.
La materia se impartirá en los idiomas oficiales de Galicia: Castellano y/o gallego.
Jose Manuel Colmenero Alvarez
- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Correo electrónico
- josemanuel.colmenero [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Asociado/a de Universidad LOSU
Luis Alberto Ramil Novo
- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Correo electrónico
- l.ramil [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidad
Carlos Herrero Latorre
Coordinador/a- Departamento
- Química Analítica, Nutrición y Bromatología
- Área
- Química Analítica
- Correo electrónico
- carlos.herrero [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Catedrático/a de Universidad
| Martes | |||
|---|---|---|---|
| 16:00-17:00 | Grupo /TI-ECTS01 | Castellano | 1P AULA 1 PRIMERA PLANTA |
| 17:00-19:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | 1P AULA 1 PRIMERA PLANTA |
| Miércoles | |||
| 16:00-18:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | 1P AULA 1 PRIMERA PLANTA |
| 16.01.2026 10:00-13:00 | Grupo /CLE_01 | 1P AULA 5 PRIMERA PLANTA |
| 16.01.2026 10:00-13:00 | Grupo /CLE_01 | AULA INFORMÁTICA 4 |
| 17.06.2026 10:00-13:00 | Grupo /CLE_01 | 2P AULA 4 SEGUNDA PLANTA |
| 17.06.2026 10:00-13:00 | Grupo /CLE_01 | AULA INFORMÁTICA 1 |