• Descripción

El trabajo final de máster (TFM) es un ejercicio individual y de carácter profesional que sintetiza los conocimientos y competencias adquiridos a lo largo de todo el máster. Este trabajo se realiza bajo la supervisión de un consultor, que actúa como director del trabajo.  Existen diferentes áreas temáticas de TFM. 

El resultado final del trabajo final constará de los siguientes elementos:

• Una memoria, que documenta el trabajo realizado
• Un producto, que variará según el tipo de trabajo (aplicación, diseño, estudio, ...) y puede estar incluido en la memoria
• Una presentación, que resume los resultados obtenidos y el desarrollo del trabajo
• Un informe de autoevaluación
• Una defensa pública del TFM

Concretamente, en esta área se desarrollan trabajos dentro del ámbito BIOESTADÍSTICA (Fernando Carmona)

• La asignatura en el conjunto del plan de estudios

El trabajo final de máster es una asignatura obligatoria y de carácter finalista. Es el resultado final y natural del proceso de aprendizaje realizado por el alumno durante sus estudios  y es donde el alumno tiene oportunidad de hacer converger los conocimientos adquiridos.

• Campos profesionales en que se proyecta

El trabajo requiere desarrollar y aplicar competencias de gran aplicación en el día a día del ámbito profesional: planificación, gestión del tiempo, automotivación, iniciativa, etc.

El campo profesional concreto relacionado con el trabajo final dependerá del área temática.

• Conocimientos previos

Estadística descriptiva, análisis estadísticos de tiempos de fallo, uni y multivariantes y utilización de software R.

• Información previa a la matrícula

Requisitos de la matrícula

Se recomienda leer con antelación y detenimiento este plan docente  para  tener la seguridad de cumplir todos los requisitos y recomendaciones necesarios.

•  Es imprescindible que el estudiante haya superado o tenga reconocidos cómo mínimo 30 ECTS del propio programa y, matricular el resto de las asignaturas pendientes del máster.
•  Por lo tanto, es necesario estar en el último semestre del máster. Esto significa que se puede cursar en paralelo con otras asignaturas pero no puede quedar ninguna asignatura del máster pendiente de matricular

Recomendaciones

Teniendo en cuenta las peculiaridades del TFM y su peso curricular, es muy recomendable durante  las semanas previas a la matrícula:

• Leer con detenimiento el plan docente del TFM y consultar las dudadas al tutor.
• De acuerdo con el procedimiento establecido (y que concretará el tutor), escoger el àrea en la que se quiere hacer el trabajo según las preferencias temáticas del estudiante. Cada director dirige proyectos dentro de una área concreta de especialidad que se describe en la oferta y tiene una disponibilidad limitada para dirigir proyectos.   El trabajo concreto a realizar se acabará de definir durante los primeros días del semestre de acuerdo mutuo entre el director y el estudiante.

El TFM se debe de cursar al final de la titulación. Por tanto, para matricularlo, es imprescindible tener superados, reconocidos o estar cursando los 45 créditos ECTS del programa correspondientes a las asignaturas obligatorias y  optativas.

Además, hay que tener en cuenta que, se trata de una asignatura de 15 créditos y  que por  tanto, conlleva una carga de trabajo de 375 horas. Esto implica una dedicación de unas 22 horas semanales aproximadamente.éditos que corresponden a 375 horas de trabajo (un promedio de 22 horas por semana), es por tanto un trabajo equivalente a cursar tres asignaturas del máster. Es importante tener en cuenta este aspecto y tener claro que se dispone del tiempo necesario antes de matricular el TFM. Leer con detenimiento este plan docente del TFM y consultar las dudas al tutor.

• Objetivos y competencias

El TFM exige al estudiante cumplir una serie de objetivos, y pone de manifiesto y evalúa explícitamente la capacidad del estudiante para utilizar tanto las competencias básica, generales y transversales como las específicas del Máster.

Competencias básicas y generales:

• Todas las competencias básicas
• CG1- Capacidad para aplicar conocimientos y resolver problemas en el ámbito de la Bioinformática y la Bioestadística, tanto en entornos conocidos como en entornos nuevos.
• CG2- Capacidad para la investigación, el desarrollo y la innovación en centros tecnológicos, universidades y empresas en el ámbito de la Bioinformática y la Bioestadística.
• CG3- Capacidad de búsqueda, gestión y uso de información y recursos en el ámbito de la Bioinformática y la Bioestadística.

Competencias transversales:

• CT1- Capacidad de iniciativa, de automotivación y de trabajar de forma independiente.
• CT2- Capacidad para la comunicación oral y escrita para la vida académica y profesional.
• CT3- Capacidad para proponer soluciones innovadoras y tomar de decisiones.
• CT5- Capacidad para la comprensión, el análisis y la síntesis.
• CT6- Capacidad para el diseño y la gestión de proyectos.

Competencias específicas:

Las competencias específicas del Trabajo Final de Máster dependerán de la temática concreta en la que se contextualice el proyecto. Sin embargo, en todos los casos se trabajarán las siguiente competencia específica:

• CE10- Capacidad de analizar un problema de bioinformática y ser capaz de identificar y definir los requerimientos informáticos y estadísticos apropiados para resolverlo.
• CE14- Capacidad de realizar un proyecto que integre conocimientos y habilidades propios del ámbito de la bioinformática y/o la bioestadística, y capacidad de presentar y defender dicho proyecto ante un grupo de expertos o tribunal.

• Contenidos

En el Trabajo Final de Máster se pondrán en práctica y se profundizará en las competencias generales del máster mediante la elaboración de un trabajo escrito. Asimismo, durante la elaboración de dicho trabajo se intentará fomentar el desarrollo de competencias similares a las de la práctica profesional. Del mismo modo, cabe resaltar que se hará especial énfasis en los aspectos relacionados con la planificación, seguimiento, búsqueda de información, habilidades comunicativas, su impacto en el mundo real, análisis económico, etc. Por último, es importante destacar que en función de la temática del Trabajo Final de Máster, el estudiante profundizará sus conocimientos en las competencias relacionadas con dicha temática.

Área de Trabajo - Bioestadística

Desarrollo mi trabajo principalmente en el área de la bioestadística, con breves incursiones en el ámbito bioinformático, en relación con la investigación en oncología, patología molecular y estudio de biomarcadores y alteraciones asociadas a neoplasias. Participo en el diseño y cumplimentación de las bases de datos de proyectos de investigación, incluyendo la selección de variables respuesta, clasificación y medida, tamaño muestral y análisis y representación de resultados. Las metodologías de análisis estadísticos de datos en las que desarrollo fundamentalmente mi labor son aquellas relacionadas con análisis de supervivencia, datos longitudinales y factores pronósticos.

Director - Fernando Carmona

Licenciado en Ciencias Ambientales con especialización en el itinerario de Gestión Ambiental por la Universidad Pablo de Olavide de Sevilla. Máster en Prevención de Riesgos Laborales por la Universidad de Sevilla (2006) y en Bioinformática y Bioestadística por la Universidad Abierta de Cataluña (UOC, 2016). Trabajo como Coordinador/Responsable de Área en el nodo Biobanco HUVR-IBiS, perteneciente al Biobanco del Sistema Sanitario Público Andaluz y a la Plataforma Nacional de Biobancos del Instituto de Salud Carlos III, en la organización, gestión y resolución de las solicitudes recibidas en el mismo para la utilización de muestras humanas en diferentes proyectos de investigación y ensayos clínicos. Colaboro como tutor en el Máster de Bioinformática y Bioestadística de la UOC desde mayo de 2017.

Miembro del grupo de investigación “Patología Molecular del Cáncer” (IP Dr. José Palacios Calvo) hasta 2013 y posteriormente y hasta el momento actual del grupo “Patología Molecular de los Sarcomas y Otros Tumores” (IP Dr. Enrique de Álava Casado), ambos pertenecientes al area de investigación de Oncohematología y Genética del Instituto de Biomedicina de Sevilla (IBiS).

Requisitos conocimientos previos

Estadística descriptiva, análisis estadísticos de tiempos de fallo, uni y multivariantes y utilización de software R.

Posibles trabajos

• Aplicación en R de modelos univariantes en variables continuas y categóricas. Evaluación, clasificación y análisis de los métodos apropiados
  • Objetivo: adquirir los conocimientos necesarios para realizar el análisis univariante diferencial correspondiente según el formato/tipo de los datos de partida
  • Proceso:
    • Realizar una revisión inicial bibliográfica sobre el material publicado en relación con la temática del trabajo (métodos estadísticos y código de R vinculado)
    • Definir los problemas derivados al afrontar diferentes distribuciones de datos y variables, incluyendo los estadísticos y gráficos que deben incluirse en una exploración de datos sistemática univariante para variables continuas y categóricas
    • Describir los métodos más adecuados para el análisis en cada supuesto y su ejecución en R
    • Analizar la problemática derivada de un estudio utilizando modelos erróneos
    • Aplicación práctica a través de análisis de combinaciones de variables en diferente número y tipo con el software R (p.e. estudios de correlación de expresión a nivel de RNAm o proteínas con variables clínicas como el estadiaje clínico, parámetros bioquímicos, demográficos, etc.). La base de datos brutos será proporcionada, para su rediseño y depuración previo al estudio por parte del alumno

• Análisis estadístico de eventos asociados a variables de tiempo en R (modelos de supervivencia). Aplicación práctica en modelos de enfermedades en el ámbito biomédico
  • Objetivo: adquirir los conocimientos necesarios para la correcta identificación, selección y desarrollo del análisis de modelos de supervivencia en diferentes bases de datos clínicos
  • Proceso:
    • Realizar una revisión inicial bibliográfica sobre el material publicado en relación con la temática del trabajo (métodos estadísticos y código de R vinculado)
    • Describir los modelos teóricos más importantes del análisis de supervivencia, incluyendo una evaluación comparativa de sus ventajas e inconvenientes
    • Desarrollar y comentar en profundidad y detalle técnico el análisis computacional de los modelos de supervivencia descritos en R
    • Aplicación práctica con datos clínicos en el software R (p.e. estudio de respuesta farmacológica, intervalo libre de enfermedad, supervivencia global, recaída). La base de datos brutos será proporcionada, para su rediseño y depuración previo al estudio por parte del alumno.

• Empleo de modelos estadísticos multivariantes en la búsqueda de factores pronósticos independientes. Aplicación práctica en R en modelos clínicos
  • Objetivo: adquirir los conocimientos necesarios para el uso adecuado de modelos estadísticos multivariantes aplicados al ámbito clínico
  • Proceso:
    • Realizar una revisión inicial bibliográfica sobre el material publicado en relación con la temática del trabajo (métodos estadísticos y código de R vinculado)
    • Analizar la relación entre los datos de partida disponibles y el modelo multivariante a aplicar en cada caso, y evaluar la idoneidad de cada modelo estadístico para cada conjunto de datos. Describir fortalezas y debilidades asociadas
    • Desarrollar y comentar en profundidad y detalle técnico el análisis de los modelos multivariantes utilizados más frecuentemente en biomedicina en R
    • Analizar la problemática derivada de un estudio utilizando modelos erróneos
    • Aplicación práctica con datos clínicos en el software R (p.e. estudios inmunohistoquímicos de proteínas, biomarcadores sanguíneos, etc.). La base de datos brutos será proporcionada, para su rediseño y depuración previo al estudio por parte del alumno.

• Metodología

El Trabajo Final de Máster (TFM) tiene como objetivo que el estudiante realice un trabajo individual en el que se apliquen e integren los conocimientos adquiridos a lo largo del máster. El estudiante desarrollará un trabajo de bioinformática y/o bioestadística, de una temática concreta que será propuesta por el director del TFM o el propio estudiante. En este último caso, la propuesta de trabajo tendrá que ser validada por el director del TFM.

Selección del área del TFM: Se informará al estudiante del proceso a través del aula de tutoría.

• Consulta del modelo de evaluación

• Evaluación Contínua

La evaluación de la asignatura de TFM se realizará a través de la Evaluación continuada. El trabajo continuado del estudiante a lo largo del semestre se evaluará a través de entregas parciales relacionadas con el trabajo y la memoria del TFM, las cuales se harán en las PECs (Pruebas de Evaluación Continua) de la asignatura. La cantidad de PECs, el alcance de cada una de ellas, y las fechas de entrega, serán designadas por el director del TFM. Aun así, el contenido de la primera y última PEC del TFM seguirá el mismo formato para todos los estudiantes:

    PEC 1:

•         Introducción y objetivos del proyecto.
•         Planificación del trabajo a lo largo del semestre.

    PEC final:

•         Memoria del trabajo.
•         Producto obtenido en la realización del proyecto.
•         Autovaluación del estudiante
•         Presentación y defensa virtual del proyecto (diapositivas y vídeo).

La entrega final del TFM será valorada por un Tribunal de Evaluación. El director del programa nombrará los Tribunales de Evaluación, que estarán formados por 3 docentes del máster: el director del TFM, el responsable de la área del trabajo y un tercer profesor.

Después de la fecha de entrega de la PEC final, se establecerá un período  en que los miembros del Tribunal de Evaluación podrán formular preguntas al estudiante en relación a su trabajo. La calificación del TFM se asignará por consenso de los miembros del Tribunal de Evaluación.

• Evaluación final

La evaluación final de la asignatura de TFM se realizará a través de la Evaluación continuada.

El trabajo final de máster es un trabajo estrictamente individual. Por tanto, aunque para realizarlo se busque información en diferentes fuentes (Internet, libros, manuales, etc.), la reproducción literal de cualquier fragmento, si no se indica adecuadamente la referencia (con la cita entre comillas y la referencia completa de la fuente) se considerará plagio y, en consecuencia, la calificación final será una "D".