Bioinformática

Código:

EBE0122

Sigla:

BIOI

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Biotecnologia Molecular

Ocorrência: 2013/2014 - 1S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Biologia Molecular
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	1	Plano de estudos oficial	5	-	6	42	162

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.

Resultados de aprendizagem e competências

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.

Modo de trabalho

Presencial

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.

Conceitos fundamentais de Alinhamento de Sequências. Alinhamento de duas sequências e múltiplo. Algoritmo de Needleman-Wunsch e de Smith-Waterman. Buracos lineares e afins.

Matrizes de substituição entre amino-ácidos: PAM e BLOSUM. Algoritmos aproximados para alinhamento: BLAST e suas extensões.

Alinhamento múltiplo. Alinhamento por estrela e por árvore. Clustal-W.

Modelos Probabílisticos. “Hidden Markov Models” e sua aplicação na deteção de genes. Profile-HMMs e sua aplicação na modelação de Proteínas.

Bases de dados principais em Bioinformatica, e sua utilização.

Árvores filogenéticas. Métodos de matrizes de distâncias. UPGMA. Agrupamento de vizinhos. Métodos baseados em substituição de carateres. Algoritmo de Fitch.

Introdução à Investigação na Bioinformática

Aplicações Práticas e Laboratório in sillico.

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

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Defesa pública de dissertação, de relatório de projeto ou estágio, ou de tese	10,00
Participação presencial	5,00
Trabalho escrito	15,00
Trabalho laboratorial	70,00
Total:	100,00

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.