Ruta de navegación

pardot-form-master-computacionales

SOLICITAR INFORMACION expand_less

carrusel-trabajo-finde-master

Aplicaciones anidadas

Aplicaciones anidadas

texto-plan-estudios

El Máster tiene una orientación práctica: desde el primer día, cada estudiante empezará un proyecto en su área de interés para aplicar en un caso real las herramientas informáticas que se explican en las asignaturas.

El TFM (30 ECTS) es un trabajo dirigido por un tutor, que previamente debe entrevistarse con el estudiante. Empieza a realizarse el primer día del curso y constituye el pivote en torno al cual gira el Máster.

desplegable-trabajos-fin-de-master-2324

Trabajos Fin de Máster 2023-2024

desplegable-tfm-21-22

Trabajos Fin de Máster del curso 2022-2023

Título Departamento o Laboratorio Profesor responsable Estado

2. Control del movimiento colectivo de partículas autopropulsadas mediante energía foltovoltaica

Dto. Física y Matemática Aplicada

Iker Zuriguel Ballaz

Disponible

4. Thermodynamic cycles with magnetotactic bacteria

Dto. Física y Matemática Aplicada

Reinaldo García García

Disponible

9. Programación de minirobots para simulación de atascos

Dto. Física y Matemática Aplicada 

Ángel Garcimartín Montero

Disponible

18. Computational Mechanistic based Modelling applied to the development of Oncolytic virus Dto.  Tecnología y Químicas Farmacéuticas José Ignacio Fernández de Trocóniz Fernández Asignado
Título Departamento o Laboratorio Profesor responsable Estado
3. Al-based computational pathology applied to digitized patient biopsies Anatomía Patológica (CUN) Carlos E de Andrea Asignado
7. Búsqueda de biomarcadores de última generación para el diagnóstico temprano y estimación del pronóstico de pacientes con colangiocarcinoma
(El TFM se desarrolla en San Sebastián).
Enfermedades Hepáticas y Gastrointestinales Jesús María Bañales Disponible
8. Predicción de aptámeros con alta afinidad y especificidad in silico 3.06 Fernando Pastor Asignado
10. Uso de datos masivos de hepatocarcinoma para desarrollar nuevas estrategias terapéuticas 406 CIMA / UNAV Puri Fortes Asignado

11. Deconvolving the DMG tumor microenvironment from spatially resolved transcriptomics using Deep Learning models

Dto. Biología Computacional

Mikel Hernáez

Asignado

12. Deep learning para la anotación automática de patrones conductuales en primates no humanos Systems Neuroscience Lab. CIMA. Miguel Valencia Asignado
16. Implementation of RNAseq-based approaches to define T cell states and clonality of immunotherapy responses in lymphoma Bioquímica y Genética Sergio Roa Asignado

Área de Física y Matemática Aplicada

Título Departamento o Laboratorio Profesor responsable Estado

6. Análisis de imágenes experimentales mediante técnicas de inteligencia artificial

Dto. Física y Matemática Aplicada

Wenceslao González-Viñas

Disponible

7. Evaluación de la actividad eléctrica de la aurícula izquierda en pacientes con fibrilación auricular (tratamiento de imágenes biomédicas)

Dto. Física y Matemática Aplicada

Jean. R. Bragard

Disponible

9. Programación de robots para simular evacuaciones

Dto. Física y Matemática Aplicada 
Laboratorio Medios Granulares

Ángel Garcimartín Montero

Asignado

10. Sistema automatizado de diagnóstico por análisis de sangre

Dto. Física y Matemática Aplicada 
Dto. Microbiología

Ángel Garcimartín Montero

Disponible

15. Valoración cuantitativa de la motilidad manual de pacientes con Parkinson

Dto. Física y Matemática Aplicada 

Javier Burguete Mas

Asignado

16. Wind Turbine Wind Speed and Active Power Short-Term Forecasting: State of the Art, Forecasting Model, and Web Application

Dto. Física y Matemática Aplicada 

Sergio Ardanaz-Trevijano Moras

Disponible

19. Aplicaciones computacionales de la Agregación de T-subgrupos e indistinguibilidades

Dto. Física y Matemática Aplicada 

Jorge Elorza

Asignado

20. Estudio numérico de espirales en tejido cardiaco

Dto. Física y Matemática Aplicada 

Jean Bragard

Disponible


 

Área de Bioinformática

Título Departamento o Laboratorio Profesor responsable Estado

1. Uso de datos masivos de hepatocarcinoma para estratificar pacientes y predecir nuevas estrategias terapéuticas

Unidad de Bioinformática

Puri Fortes

Asignado

3. Explorando las relaciones evolutivas en el reino animal mediante caracteres moleculares: filogenias controvertidas y especies crípticas Dto. Biología Ambiental David Galicia Paredes Asignado

11. Estudio del microambiente tumoral de linfomas B mediante análisis de scRNAseq

Dto. Bioquímica y Genética

Sergio Roa

Asignado

12: Optimización de un predictor de respuesta a inmunoterapia de linfoma difuso, usando machine-learning con datos de transcriptómica

Dto. Bioquímica y Genética

Francisco Javier Novo Villaverde

Asignado

13. Predicting the cellular composition and molecular makeup of the neurovascular unit using machine learning methods

Programa Biología Computacional

Mikel Hernáez

Asignado

18. Aplicaciones de deep learning y open hardware en etología: anotación automática de patrones conductuales en modelos animales de enfermedades neurológicas y neurodegenerativas

Systems Neuroscience LAB

Miguel Valencia

Asignado

21. Systems biology approaches for the treatment of mutant KRAS gastrointestinal tumors with dismal prognosis Programa Tumores Sólidos, CIMA · Programa Biología Computacional CIMA Silvestre Vicent Asignado
22. Studying the transition from Myelodisplastic syndrome to Acute Myeloid from a transcriptomics point of view Computational Biology Tecnun Fernando Carazo Asignado
23. Deciphering Alternative Splicing and DNA Methylation Association in Head and Neck Squamous Carcinoma Computational Biology Tecnun Fernando Carazo Asignado
25. A Bioinformatic Methodology to Identify small Circular RNAs. Terapia Génica y regulación de la expresión génica Tomás Aragón Asignado

 

 

Área de Biología y Medio Ambiente

Título Departamento o Laboratorio Profesor responsable Estado

4. Análisis de la sensibilidad de distintos procedimientos SDM a la degradación de la información biológica y ambiental accesible

Dto. Biología Ambiental

David Galicia Paredes

Disponible

5. Automatización en la detección de landmarks en estructuras craneales de mamíferos para el análisis de patrones morfológicos

Dto. Biología Ambiental

David Galicia Paredes

Disponible

14. Análisis de la efectividad del desarrollo del programa europeo LIFE y otras ayudas internacionales en la conservación de la biodiversidad

Dto. Biología Ambiental

Rafael Miranda

Asignado

17. Explotación de los datos de Biodiversidad obtenidos en un muestreo en el MSS de la Sierra de Guadarrama

Dto. Biología Ambiental

Enrique Baquero

Disponible

26. Desarrollo e implementación de una nueva herramienta de ayuda a la toma de decisión para el desarrollo de las energías renovables marinas, bajo el enfoque de la planificación espacial marítima

Dto. Biología Ambiental Ibon Galparsoro Disponible

 

 

Área de Química

Título Departamento o Laboratorio Profesor responsable Estado

2. Desarrollo de nuevos materiales adsorbentes selectivos y aplicación en el tratamiento de aguas

Dto. Química

José Ramón Isasi

Asignado

8. In silico toxicology: an overview of computational methods for the genotoxicity prediction of a series of bioactive compounds

Dto. Tecnología y Química Farmacéuticas

María Font

Disponible

24. Microfluídica de hidrogeles: optimización del proceso, caracterización y aplicaciones Química y Física y Matemática Aplicadas José Ramón Isasi Asignado

 

bloque-videos-trabajo-fin-de-master

VÍDEOS - TRABAJO FIN DE MÁSTER

Aplicaciones anidadas

video-julen-torrens

Julen Torrens

video-sergio-leon

Sergio León

Aplicaciones anidadas

video-ivan-ruiz

Iván Ruiz

video-irene-marin

Irene Marín

texto.-planes-estudios-2

Muchos profesores de diversas áreas ofrecen títulos de TFM que están dispuestos a supervisar. Alternativamente, el estudiante puede buscar un profesor dispuesto a dirigir un trabajo de su interés que no esté incluido en esta lista y proponerlo como TFM. Algunos ejemplos:

Aplicaciones anidadas

tfm-1

Sistema automatizado de diagnóstico por análisis de imágenes
 

El proyecto persigue elaborar un kit de diagnóstico de bajo coste con el fin de detectar, mediante análisis de imágenes en una muestra biológica, algunas enfermedades de especial incidencia en países pobres (tuberculosis, malaria, etc.).

Sistema automatizado de diagnóstico por análisis de imágenes

Más información

tfm-3

Análisis de la sensibilidad de distintos modelos de distribución de especies a la degradación de la información biológica y ambiental disponible

Conocer las limitaciones que los métodos más frecuentemente utilizados en la literatura tienen ante la calidad de la información de entrada, con el fin de decidir cuál es la herramienta más adecuada a utilizar en función de los datos primarios disponibles.

Análisis de la sensibilidad de distintos modelos de distribución de especies a la degradación de la información biológica y ambiental disponible

Más información

tfm-2

Medicina personalizada de precisión para el tratamiento del mieloma múltiple empleando técnicas de Deep Learning (aprendizaje profundo)

En este proyecto se propone emplear datos de RNA-Seq, DNA-Seq y datos clínicos para diseñar un nuevo sistema de estratificación de pacientes con mieloma múltiple basado en el empleo de autoencoders.
 

Deep Learning

Más información

tfm-4

Modelización de la cinética de fotodegradación catalítica en medios acuosos
 

El trabajo consistirá en desarrollar modelos cinéticos generales de fotodegradación que tengan en cuenta otras sustancias presentes en el medio acuoso.

 

Modelización de la cinética de fotodegradación catalítica en medios acuosos

Más información

PlandeEstudios-comision

COMISIÓN DEL MÁSTER

texto-comision

Director Académico:
Dr. Ángel Garcimartín Montero
Vocal:
Dr. Mikel Hernáez Arrazola
Secretario:
Dr. David Galicia Paredes