Bioinformática, Biologia de Sistemas, Biologia Sintética

Código:

EBE0157

Sigla:

BBSB

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Biotecnologia Molecular

Ocorrência: 2011/2012 - 1S

Ativa?	Sim
Curso/CE Responsável:	Mestrado Integrado em Bioengenharia

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
MIB	8	Plano de estudos oficial	4	-	7	70	189

Língua de trabalho

Português - Suitable for English-speaking students

Objetivos

A disciplina tem por objectivos dotar os alunos da capacidade de:
1. utilizar recursos Web e ferramentas informáticas para estudos de Evolução Molecular
2. compreender e aplicar os fundamentos básicos e as metodologias de modelação e simulação
molecular em sistemas biomoleculares
3. compreender os algoritmos subjacentes às ferramentas de utilização frequente em Biologia
Molecular e Modelação de Dinâmica Molecular.
4. Conhecer e saber utilizar algoritmos de Análise Automática de dados para problemas de Biologia Molecular.

Programa

1. Evolução Molecular
Bases de dados biológicas
Conceitos básicos de Evolução Molecular
Métodos Filogenéticos
2. Modelação de Dinâmica Molecular
Introdução à Modelação Molecular
Tópicos de Mecânica Estatística
Campos de Forças
Mecânica e Dinâmica Molecular (MD)
Análise de simulações de MD
Cálculos de Energia Livre
Docking
Previsão de Estruturas
3. Algoritmos para:
Alinhamento
Alinhamento de Pares de Sequências
Alinhamentos Múltiplos
Árvores Filogenéticas
Expressão de genes
4. Algoritmos de Análise Automática de dados para problemas de Biologia Molecular
Algoritmos de Classificação e sua a aplicação em Proteómica e Drug Design racional
Algoritmos de Clustering e sua aplicação em problemas de Biologia Molecular.

Bibliografia Obrigatória

Douglas J. Futuyma; Evolution, INCPublishers, 2005
Daan Frenkel e B. Smit; Understanding Molecular Simulation, Academic Press, 2002
Andrew Leach; Molecular Modelling: Principles and Applications, Prentice Hall, 2001. ISBN: 0582382106
Arieh Y. Ben-Naim; Statistical Thermodynamics for Chemists and Biochemists, Plenum Press, 1992
Neil C. Jones e Pavel A. Pevzner; An Introduction to Bioinformatics Algorithms, MIT Press, 2004

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

As aulas teóricas são usadas para exposição formal da matéria, acompanhada da apresentação
de exemplos e sua discussão. Nas aulas práticas será realizado um trabalho de grupo versando um
dos temas: Evolução Molecular ou Modelação de Dinâmica Molecular.

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Fórmula de cálculo da classificação final

A classificação final é repartida da seguinte forma:
70% para o trabalho prático
15% relatório
10% apresentação e discussão do trabalho
5% para a impressão do professor sobre o (des)empenho do aluno nas aulas práticas.

Avaliação especial (TE, DA, ...)

Os alunos que frequentam ao abrigo de estatutos especiais têm os mesmos requisitos de avaliação
de frequência dos alunos regulares, devendo realizar os trabalhos práticos propostos e fazer a sua
demonstração nas épocas estabelecidas.

Melhoria de classificação

A classificação distribuída só pode ser melhorada frequentando de novo a disciplina num ano
lectivo posterior.