Introdução à Bioinformática

Ano
4
Ano lectivo
2020-2021
Código
02005292
Área Científica
Ciências Biomédicas
Língua de Ensino
Português
Modo de Ensino
Presencial
Duração
Semestral
Créditos ECTS
6.0
Tipo
Opcional
Nível
2º Ciclo - Mestrado

Conhecimentos de Base Recomendados

- Conhecimentos de programação

- Biologia celular e molecular

- Bioestatística e modelação computacional.

Métodos de Ensino

A u.c. encontra-se dividida em aulas teóricas e em aulas PL. Na primeira é exposta a matéria numa vertente mais teórica, sem no entanto deixar de promover a participação activa dos alunos. Pretende-se desenvolver nestes a capacidade de raciocínio e de integração de conhecimentos e estimular o seu espírito crítico. As aulas Práticas vão possibilitar, ao aluno, explorar os conceitos adquiridos. Seguir-se-à uma abordagem orientada ao problema através do lançamento de desafios que relacionem conhecimento interdisciplinar fazendo, sempre que possível, uso de grupos de trabalho e de discussão.

Resultados de Aprendizagem

Conhecer de forma sistemática os principais algoritmos e ferramentas utilizados em Biologia Computacional. Em particular, é objetivo focar nos métodos de análise e de anotação de sequências, algoritmos com aplicação em proteómica e na área da biologia de sistemas, e em especial nas redes de regulação genómicas.

Estágio(s)

Não

Programa

1. Introdução e Conceitos Fundamentais

  • a. Desafios Computacionais em Biologia Computacional
  • b. Revisão de conceitos de Biologia Molecular e de programação
  • c. Revisão de conhecimentos de programação
  • d. Bases de dados e bibliotecas Bioinformáticas

2. Métodos para análise da sequência

  • a. Alinhamento Global e Local de sequências
  • b. Funções de penalização e métodos Heurísticos
  • c. Avaliação de Alinhamentos Múltiplos
  • d. Anotação de de genomas
  • e. Variações genéticas e doenças

3. Métodos para análise da expressão génica:

  • a. Microarrays e RNASeq
  • b. Clustering e classificação

4. Previsão da estrutura proteica:

  • a. Métodos ab initio
  • b. Métodos Fold Prediction e de threading
  • c. Modelação de PTMs (Post Translational Modifications)

5. Biologia de Sistemas

  • a. Propriedades de Redes Biológicas
  • b. Descoberta de padrões e de assinaturas
  • c. Previsão e simulação de redes biológicas (Regulatory and Protein networks)
  • d. Reconstrução de séries temporais

Métodos de Avaliação

Avaliação
Exame: 40.0%
Trabalho laboratorial ou de campo: 60.0%

Bibliografia

Gusfield, Dan. Algorithms on Strings, Trees and Sequences: Computer Science and Computational Biology. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 1997. ISBN: 0521585198.

Waterman, Michael. Introduction to Computational Biology: Maps, Sequences, and Genomes. Boca Raton, FL: CRC Press, 1995. ISBN: 0412993910.

Durbin, Richard, Graeme Mitchison, S. Eddy, A. Krogh, and G. Mitchison. Biological Sequence Analysis: Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 1997. ISBN: 0521629713.

Jones, Neil, and Pavel Pevzner. An Introduction to Bioinformatics Algorithms. Cambridge, MA: MIT Press , 2004. ISBN: 0262101068.