Titulación | Tipo | Curso |
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Nanociencia y Nanotecnología | OT | 4 |
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Ninguno específico
Tema 1. Introducción. Características de las moléculas biológicas y de las máquinas biológicas. Motores biológicos.
Tema 2. Introducción a las máquinas moleculares sintéticas y su comparación con las biológicas.
Tema 3. Propiedades nanomecánicas de los ácidos nucleicos. Los ribosomas como máquinas sintéticas celulares.
Tema 4. Máquinas biomoleculares. Miosina, quinesina y dineína. Microtúbulos. ATP sintasas y ATPasas. Flagelos bacterianos. DNA y RNA polimerasas. Otros motores basados en proteínas como las bombas de eflujo.
Tema 5. Diseño de nanomateriales a partir de las propiedades auto-asociativas de las biomoléculas. El ADN como material de construcción: DNA Origami. Nanomateriales basados en proteínas, péptidos, liposomas, magnetosomas, virus-like particles.
Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
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Tipo: Dirigidas | |||
Clases de problemas o prácticas | 18 | 0,72 | 2, 3, 6, 7, 10, 11, 15, 16, 17, 18, 20, 21, 22 |
Clases de teoria | 34 | 1,36 | 2, 4, 6, 11, 12, 16, 17, 19, 18, 20, 23 |
Tipo: Supervisadas | |||
Tutoria | 8 | 0,32 | 3, 4, 15, 17, 19, 23 |
Tipo: Autónomas | |||
Estudio | 61,5 | 2,46 | 2, 4, 10, 11, 14, 15, 17, 18, 21 |
Resolución de casos prácticos y problemas | 22,5 | 0,9 | 6, 11, 17, 20, 21, 22, 23 |
Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.
Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
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Entrega de trabajos | 30 | 2 | 0,08 | 1, 3, 8, 5, 6, 7, 9, 10, 11, 13, 14, 15, 16, 17, 20, 21, 22, 23 |
Pruebas escritas | 70 | 4 | 0,16 | 2, 4, 6, 7, 10, 11, 12, 15, 17, 19, 18 |
Evaluación continua:
Evaluación del trabajo del curso 30% del total el 70% restante del total se repartirá entre asistencia/participación 20% y examen escrito 50%.
Evaluación del trabajo durante el curso: Habrá dos trabajos a realizar durante el curso. Pueden ser de búsqueda bibliográfica, presentación de seminarios, interpretación de datos de trabajos, etc. Según el profesor pueden ser trabajos individuales o de grupo a entregar de forma impresa, por medio del campus virtual o presentaciones en el aula.
La nota mínima a aprobar será de 5 sobre 10.
En caso de que el alumno tenga una nota inferior a 3,5 o no haya completado al menos 2/3 de las actividades evaluables no se podrá presentar al examen final que comprenderá los contenidos teóricos y que valdrá como máximo un 70 % de la nota final.
Importante: Si se detecta plagio en alguno de trabajos entregados podrá comportar que el alumno suspenda el módulo entero.
Para esta asignatura, se permite el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) exclusivamente en tareas de apoyo, como la búsqueda bibliográfica o de información, la corrección de textos o las traducciones. El estudiante deberá identificar claramente qué partes han sido generadas con esta tecnología, especificar las herramientas utilizadas e incluir una reflexión crítica sobre cómo estas han influido en el proceso y en el resultado final de la actividad. La falta de transparencia en el uso de la IA en esta actividad evaluable se considerará una falta de honestidad académica y podrá conllevar una penalización parcial o total en la calificación de la actividad, o sanciones mayores en casos graves.
Evaluación única:
Habrá un Examen que incluirá Teoría y el contenido realizado en las sesiones de prácticas de aula y contenidos de los seminarios realizados en la asignatura. La prueba constará de preguntas de tipos temas a desarrollar. La nota obtenida en esta prueba supondrá el 70% de la nota final de la asignatura, el 50% correspondiente a la teoría y el otro 20% correspondiente a los contenidos de las prácticas de aula y seminarios.
La entrega de las actividades realizadas durante todo el curso seguirá el mismo procedimiento que en la evaluación continua: Habrá dos trabajos a realizar durante el curso. Pueden ser de búsqueda bibliográfica, presentación de seminarios, interpretaciónde datos de trabajos, etc. Según el profesor pueden ser trabajos individuales o de grupo a entregar de forma impresa, por medio del campus virtual o presentaciones en el aula. La entrega se realizará el mismo día que el día del examen. La nota obtenida en esta prueba supondrá el 30% de la nota final de la asignatura.
En caso de que el alumno tenga una nota inferior a 3,5 no se podrá presentar en el examen final que comprenderá los contenidos teóricos y que valdrá como máximo un 70% de la nota final.
1- Nanochemistry: A Chemical Approach to Nanomaterials. RSC Publishing. 2008.
2- Molecular Machines . Benoit Roux Ed. 2011.
3- Motor proteins and Molecular Motors. CRC Press 2020.
No hay
La información proporcionada es provisional hasta el 30 de noviembre de 2025. A partir de esta fecha, podrá consultar el idioma de cada grupo a través de este enlace. Para acceder a la información, será necesario introducir el CÓDIGO de la asignatura
Nombre | Grupo | Idioma | Semestre | Turno |
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(PAUL) Prácticas de aula | 1 | Catalán/Español | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
(TE) Teoría | 1 | Catalán/Español | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |