Bioinformática

Código:

CC4021

Sigla:

CC4021

Nível:

400

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Ciência de Computadores

Ocorrência: 2014/2015 - 2S

Ativa?	Sim
Página Web:	http:/dcc.dc.up.pt/~vsc/`bioinformatica.MCC
Unidade Responsável:	Departamento de Ciência de Computadores
Curso/CE Responsável:	Mestrado em Ciência de Computadores

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
M:CC	9	PE a partir do ano letivo de 2014	1	-	6	42	162
MI:ERS	18	Plano Oficial desde ano letivo 2014	4	-	6	42	162

Língua de trabalho

Português - Suitable for English-speaking students

Objetivos

Objetivo é o de formecer ao aluno a capacidade de usar e entender, e tambem de poder cntribuir na resolução de novos problemas para a importante área de Biologia Computacional.

Resultados de aprendizagem e competências

Pretende-se que o aluno:
1 se familiarize com os conceitos básicos de Bioinformática, com especial ênfase na Biologia Molecular Computacional;
2 conheça e compreenda os tipos e fontes de dados usados e os problemas computacionais mais importantes;
3 entenda os algoritmos mais importantes e interessantes, em particular no emparelhamento de sequências, filogenia e reconhecimento de padrões (no genoma, proteoma e redes de interação);
4 tenha uma perspectiva das ferramentas mais populares e das questões abertas na área.

Modo de trabalho

Presencial

Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)

Programa

Problemas Computacionais em Biologia Molecular. Revisão dos Conceitos Fundamentais da Biologia Molecular. Alinhamento de Pares de Sequências e alinhamentos múltiplos. Árvores Filogenéticas. Modelos Probabilísticos e Cadeias de Markov. Biologia de Sistemas e Análise de Redes Biológicas. Novas direções na Bioinformática.

Bibliografia Obrigatória

Durbin Richard 070; Biological sequence analysis. ISBN: 0-521-62971-3 (Biological Sequence Analysis: Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acidst)

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Aulas teóricas: exposição da matéria, acompanhada de exemplos.
Aulas práticas laboratoriais: uso de ferramentas existentes, implementação de alguns dos algoritmos e apoio aos trabalhos práticos.
A avaliação será distribuída com exame final, com a seguinte divisão:

Componente distribuída: peso 13
* Mini-Trabalhos: peso 6 (grupos de no máximo 2 estudantes)
* Apresentação/Revisão de Artigo Científico: peso 7 (individual)
Exame Escrito Final: peso 7

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Exame	35,00
Participação presencial	65,00
Total:	100,00

Fórmula de cálculo da classificação final

soma das notas nos mini-trabalhos, exame e monografia.