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Máster Universitario en Bioinformática para Ciencias da Saúde
Todos os centros da UDC dispoñen dun Sistema de Garantía Interna de Calidade (SGIC), verificados pola Agencia para a Calidade do Sistema Universitario de Galicia (ACSUG) e ANECA nos programas FIDES e AUDIT, respectivamente, e de acordo cos Criterios e Directrices de Garantía de Calidade do EEES. Dentro dos SGIC dos centros se integran todos os seus graos e másteres. Os procedementos dos SGIC establecen quen e cómo deben realizar o seguimento e supervisión dos resultados e do proceso de aprendizaxe do estudante na titulación, establecendo os órganos e mecanismos de coordinación, avaliación e mellora continua dos estudos, que son a comisión académica e a comisión de garantía de calidade do centro.
Os SGIC establecen como os Centros da UDC miden e analizan os resultados da aprendizaxe. Para iso os SGIC utilizan taxas e indicadores globais que permiten avaliar a calidade da formación que se imparte. Inclúense entre os resultados obtidos, ademais das taxas incluídas nas memorias de verificación do título (Taxas de eficiencia, gradación e abandono), as taxas de avaliación, éxito e rendemento. Compáranse os resultados obtidos no título cos resultados do centro para cada indicado.
Para asegurar que o título se desenvolve de acordo coa memoria de verificación presentada o centro realiza anualmente un informe de seguimento de acordo cos procedementos do SGIC do centro e os resultados obtidos. Este informe é revisado por a ACSUG, axencia externa de avaliación.
Do resultado desta análise desprenderanse as accións correctivas e propostas de mellora que permitan alcanzar os obxectivos previstos e a mellora da titulación.
Para garantir a calidade, os centros da UDC contan con unha comisión de xestión académica e outra de garantía de calidade. Ademais, os centros poderán crear unha comisión académica específica do título.
Vogal Coordinador de Título
Rodríguez Luaces, Miguel Ángel
Vogal Coordinador de Título
Vogal Coordinador de Título
Nóvoa Manuel, Francisco Javier
Vogal Coordinador de Título
Lorenzo Freire, Silvia María
Vogal Coordinadora de Título
Guijarro Berdiñas, Berta María
Vogal Coordinadora de Título
Castro Souto, Laura Milagros
Vogal Coordinadora de Título
Vogal Coordinador de Título
Total de créditos matriculados
Créditos en 1ª matrícula
Créditos en 2ª matrícula
Créditos en 3ª e sucesivas matrículas
Media de créditos por estudante
Total de créditos matriculados
Créditos en 1ª matrícula
Créditos en 2ª matrícula
Créditos en 3ª e sucesivas matrículas
Media de créditos por estudante
Total de créditos matriculados
Créditos en 1ª matrícula
Créditos en 2ª matrícula
Créditos en 3ª e sucesivas matrículas
Media de créditos por estudante
Total de créditos matriculados
Créditos en 1ª matrícula
Créditos en 2ª matrícula
Créditos en 3ª e sucesivas matrículas
Media de créditos por estudante
Total de créditos matriculados
Créditos en 1ª matrícula
Créditos en 2ª matrícula
Créditos en 3ª e sucesivas matrículas
Media de créditos por estudante
Total de créditos matriculados
Créditos en 1ª matrícula
Créditos en 2ª matrícula
Créditos en 3ª e sucesivas matrículas
Media de créditos por estudante
Traballos de fin de máster
Estes son os traballos de fin de máster lidos nos últimos cursos académicos. Para maior información, acceda ao buscador de traballos fin de máster
Análise morfolóxico automático de células endoteliais corneáis en imaxes de microscopía dixital
Análisis molecular de posibles receptores de fagos en cepas clínicas de Klebsiella pneumoniae
Apredizaxe profunda para a segmentación do disco óptico e das capas da retina en imaxes de OCT centradas en disco óptico
Detección e reconto de núcleos celulares en imaxes histopatolóxicas de mama mediante técnicas de deep learning
Determinantes Transcriptómicos para a Inmunoterapia Personalizada en Carcinoma Urotelial
Diagnóstico de múltiples patoloxías en retinografía baseado en modelos Deep Learning explicables
Ensamblaxe de novo do Xenoma de Graellsia isabellae (Lepidoptera, Saturniidae)
Evaluación e caracterización de parámetros d o algoritmo EvoDOCK
Mellora das ferramentas existentes para indexar e buscar en bases de datos Panxenómicas
Revisión dos patróns de retrotransposición somática no xenoma do cancro mediante tecnoloxías de secuenciación de terceira xeración
Simulación da expansión dun virus en función da efectividade e aceptación das medidas de contención mediante un modelo baseado en axentes
Sistema de recolección, etiquetado e indexación de recursos de axuda para trastornos da saúde mental
Análise da estructura xenética dunha poboación de Iberolacerta monticola usando polimorfismos de nucleótido único (SNP) en marcadores distribuidos por todo o xenoma
Análise de factores de virulencia en Klebsiella Pneumoniae con técnicas de machine learning
Anotación do transcriptome dun Scuticociliate Turbot
Aplicación de técnicas de Intelixencia Artificial para a análise de datos de historias clínicas electrónicas
Caracterización estructural de variantes da Humanina
Clasificación de Fibrilación Auricular a partir de rexistros de ECG dunha soa derivación
Desenvolvemento dunha ferramenta para a monitorización da circulación do SARS-CoV-2 en Galicia a través de análises xenómicos
Ferramenta biomédica para axudar no diagnóstico de enfermidades gastrointestinais en imaxes de endoscopia mediante o uso de técnicas de Deep Learning
Identificación de xenotipos endémicos de M. tuberculosis en Malawi mediante enfoques de epidemioloxía xenómica
Identificación e clasificación automática de fitoplancto en imaxe dixital de microscopio mediante aprendizaxe profundo.
Implementación dun pipeline para a detección de relacións de parentesco en bases de datos de ARNseq.
Métodos xenerativos de produción de novas radiografías torácicas para mellorar o diagnóstico de COVID-19.
Modelos de predición da actividade antimalaria de compostos químicos utilizando a teoría da perturbación e aprendizaxe automática
Papel da cortiza prefrontal na toma de decisión, na aprendizaxe de regras e na memoria de traballo
Plataforma para a rehabilitación da parálise cerebral mediante actividades duais basadas en Micro:bit
Predición da estrutura de proteínas do SARS-CoV-2 con Rosetta e métodos de computación evolutiva
Predición de compostos naturais inhibidores da proteasa principal Mpro dos SARS-CoV usando modelos Deep Learning
Reposicionamento de medicamentos contra COVID-19 mediante modelos QSAR obtidos con Machine Learning
Segmentación Automática e Visualización Intuitiva da Membrana Epirretiniana en Imaxes OCT 3D Utilizando Métodos Convolucionais Profundos.
Oferta de prazas ofertadas o pasado curso. No caso dos estudos de grado tamén podes consultar as notas de corte dos admitidos polas PAAU.