Bioinformática

Código:

OPT_IM_18

Sigla:

Bioinf

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Informática Médica

Ocorrência: 2014/2015 - 2S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Departamento de Ciência de Computadores
Curso/CE Responsável:	Mestrado em Informática Médica

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
MIM	6	Plano de Estudos em vigor	1	-	3	27	81

Língua de trabalho

Português

Objetivos

Pretende-se que o aluno:

• Se familiarize com os conceitos básicos de Bioinformática, com especial ênfase na Biologia Molecular Computacional


• Conheça e compreenda os tipos e fontes de dados usados


• Conheça os problemas computacionais mais importantes


• Entenda os algoritmos mais importantes e interessantes, em particular no emparelhamento de sequências, filogenia e reconhecimento de padrões (no genoma, e proteoma)


• Tenha uma perspectiva das ferramentas mais populares da área

Resultados de aprendizagem e competências

• Compreender dos conceitos básicos da Bioinformática, com especial ênfase na Biologia Molecular Computacional


• Conhecer e compreender os tipos e fontes de dados usados


• Conhecer os problemas computacionais mais importantes


• Entender os algoritmos mais importantes e interessantes, em particular no emparelhamento de sequências, filogenia e reconhecimento de padrões


• Utilizar as ferramentas mais populares da área

Modo de trabalho

Presencial

Programa

1. Introdução e Conceitos Fundamentais
   
   
   
   1. Definições de Bioinformática
   
   
   2. Problemas Computacionais Associados
   
   
   3. Revisão dos Conceitos Fundamentais da Biologia Molecular
   
   
   4. Bases de Dados
   
   
   
   


2. Alinhamento de Pares de Sequências
   
   
   
   1. Homologia
   
   
   2. Alinhamento Globais: Algoritmo de Needleman e Wunsch
   
   
   3. Alinhamento Locais: Algoritmo de Smith e Waterman
   
   
   4. Alinhamento para Funções de Penalização Afins
   
   
   5. Métodos Heurísticos: BLAST
   
   
   6. Modelos para Alinhamentos: BLOSUM
   
   
   
   


3. Alinhamentos Múltiplos
   
   
   
   1. Avaliação de Alinhamentos Múltiplos
   
   
   2. Alinhamento em Estrela
   
   
   3. Alinhamento em Árvore: Clustal-W
   
   
   
   


4. Árvores Filogenéticas
   
   
   
   1. Métodos de Construção
   
   
   2. UPGMA
   
   
   3. Junção de Vizinhos
   
   
   4. Parcimónia
   
   
   5. Branch & Bound
   
   
   
   


5. Modelos Probabílisticos
   
   
   
   1. Conceitos Básicos de Probabilidade
   
   
   2. Cadeias de Markov
   
   
   3. Aplicações: Encontrar Genes
   
   
   4. Cadeias de Markov Escondidas (HMMs)
   
   
   5. Aprendizagem de HMMs: "Forward-Backward"
   
   
   6. Aplicações: Profile HMMs
   
   
   
   

Bibliografia Obrigatória

Durbin Richard 070; Biological sequence analysis. ISBN: 0-521-62971-3

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Exposição de conceitos e análise de casos de estudo. 

Resolução de exercícios e pequenos estudos de caso, em certos casos com recurso a ferramentas informáticas específicas.

Tipo de avaliação

Avaliação por exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Exame	100,00
Total:	100,00

Fórmula de cálculo da classificação final

100% Exame final