Módulo 1: Bioquímica y Biología Molecular (15 ECTS)

1. La célula: estructura
2. Componentes de las células: (visión general) + glúcidos
3. Lípidos
4. Péptidos
5. ADN
6. ARN
7. Cromosomas
8. Genes y genoma
9. Estudio de los cromosomas
10. Mutaciones y polimorfismos
11. División celular
12. Dogma central de la biología molecular
13. Replicación y reparación del ADN
14. Transcripción
15. Traducción
16. Control de la expresión genética en procariotas
17. Control de la expresión genética en eucariotas I
18. Control de la expresión genética en eucariotas II
19. Epigenética
20. PCR
21. Tecnología del ADN recombinante
22. Secuenciación
23. Hibridación de ácidos nucleicos: arrays
24. Movilidad de la célula y transporte
25. Proteínas de membrana
26. Espectrometría de masas
27. Cristalografía de rayos X
28. Predicción de estructura de proteínas
29. Inmunología básica
30. Virus: estructura y función

Módulo 2: Bioestadística y R (15 ECTS)

1. Fundamentos del análisis descriptivo de datos unidimensionales
2. Introducción a R y RSTUDIO
3. Fundamentos de cálculo de Probabilidades I
4. Fundamentos de cálculo de Probabilidades II
5. Variables aleatorias discretas
6. Variables aleatorias continuas
7. Distribuciones notables discretas
8. Práctica de R- Principales Objetos de R
9. Distribuciones notables continuas
10. Elementos básicos de un vector aleatorio
11. Práctica con R. Representación y simulación de variables aleatorias con R
12. Vector de medias y matriz de covarianzas
13. Estimación de los parámetros de una población
14. Intervalo de confianza para una proporción
15. Intervalo de confianza en distribuciones normales
16. Contraste de hipótesis para una proporción
17. Contraste de hipótesis para una población normal
18. Comparación de poblaciones
19. Práctica de R. Contraste de hipótesis en R
20. El método de máxima verosimilitud
21. El método de máxima verosimilitud para la estimación de parámetros. Estimando la media y la varianza de una muestra procedente de una distribución normal mediante el método de máxima verosimilitud
22. El modelo de regresión lineal simple. Estimación de los parámetros por mínimos cuadrados
23. Propiedades de los estimadores. Contrastes de hipótesis sobre los parámetros. Predicción
24. El modelo de regresión lineal múltiple. Estimación de los parámetros por mínimos cuadrados. Propiedades de los estimadores.

El máster cuenta con una metodología programada, con una fecha de inicio y fin y con una temporalización semanal. El alumno accede al campus virtual con sus credenciales. Una vez dentro, y hasta la fecha de comienzo del máster, el alumno tiene acceso al área de bienvenida.

La formación pretende estar en línea con las necesidades e intereses de los participantes y tiene como objetivo implicar al alumno y hacerlo protagonista del proceso de enseñanza-aprendizaje.

A partir del momento en el que da comienzo el máster, se da acceso semanalmente al alumno a los contenidos de 2-3 temas. Dentro de cada tema el alumno dispone de:

• Una o varias clases en vídeo a cargo del profesor explicando la materia a tratar
• Clases telepresenciales en directo de resolución de dudas semanales
• Un cuestionario de autoevaluación
• Una o varias actividades y/o trabajos a realizar de manera individual
• Breves contenidos teóricos en formato pdf
• Bibliografía completa
• Documentos y enlaces para ampliación de contenidos (opcionales)

La metodología seleccionada es eminentemente práctica por lo que se adquieren los conocimientos por medio de la realización de continuas actividades y trabajos.

Se utiliza una metodología multimedia, visual y atractiva que despierta el interés de los participantes.

Al terminar los módulos teóricos, los alumnos realizarán un Trabajo fin de máster dirigido por uno de nuestros profesores que tienen que entregar en formato pdf. La defensa será mediante un vídeo, contestando las preguntas que le ha formulado previamente la directora/o del trabajo.

40 semanas de formación + 10 semanas de Trabajo Fin de Máster (TFM).
Prácticas extracurriculares.
3 convocatorias anuales, que comienzan respectivamente en febrero, junio y octubre.