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Apresentação
Apresentação
A unidade curricular “Programação para as Biociências II” aprofunda os conhecimentos adquiridos na unidade anterior, com foco em técnicas avançadas de programação aplicadas às Ciências Médicas. Insere-se no ciclo de estudos em Biomedicina Computacional e Inteligência Artificial, contribuindo para a formação em bioinformática, modelação de sistemas biológicos, análise de dados multiómicos e desenvolvimento de soluções computacionais para problemas clínicos e laboratoriais. A UC prepara os estudantes para ambientes científicos e profissionais exigentes, promovendo pensamento crítico, inovação computacional e integração entre algoritmos e dados biomédicos reais.
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Disciplina do curso
Disciplina do curso
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Grau | Semestres | ECTS
Grau | Semestres | ECTS
Licenciado | Semestral | 5
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Ano | Natureza | Lingua
Ano | Natureza | Lingua
1 | Obrigatório | Português
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Código
Código
ULHT7037-26612
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Pré-requisitos e co-requisitos
Pré-requisitos e co-requisitos
Não aplicável
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Estágio Profissional
Estágio Profissional
Não
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Conteúdos Programáticos
Conteúdos Programáticos
POO: classes, objetos, herança, polimorfismo aplicados às ciências médicas Estruturas de dados: árvores, grafos, busca e ordenação Análise de algoritmos: notação Big O e otimização BioPython/BioJulia: sequências genéticas e visualização Bases de dados: SQL, CRUD e BLAST Simulação: Monte Carlo e dinâmicas moleculares Paralelismo: alinhamento em bioinformática Visualização: estruturas moleculares e redes Interfaces gráficas e integração hardware/software
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Objetivos
Objetivos
Conhecimento: Dominar técnicas avançadas de programação, como paralelismo e algoritmos aplicados à genómica. Compreensão: Justificar a escolha de paradigmas e estruturas de dados em contextos biológicos, considerando especificidades dos dados biomédicos. Aplicativo: Implementar soluções para integração multiómica, simulação de sistemas biológicos e modelação preditiva. Análise: Diagnosticar e otimizar código para eficiência computacional e precisão em bioinformática. Síntese: Integrar técnicas de programação e saber biomédico para resolver problemas complexos. Avaliação: Avaliar avanços na interseção entre programação e medicina, com foco ético e aplicado.
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Metodologias de ensino e avaliação
Metodologias de ensino e avaliação
A unidade curricular adota metodologias inovadoras centradas no estudante, com integração de ferramentas de inteligência artificial generativa (IAGen) em ambiente controlado, promovendo a experimentação responsável. São utilizados notebooks interativos, plataformas de submissão automática e feedback imediato. O ensino é baseado em problemas reais, com uso de datasets biomédicos e simulações computacionais. A defesa oral dos projetos garante a autenticidade, desenvolvendo competências de comunicação científica e pensamento crítico. Promove-se o estudo autónomo com recurso a tutoriais multimodais e ferramentas digitais especializadas.
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Bibliografia principal
Bibliografia principal
Haddock, S. H., & Dunn, C. W. (2011). Practical Computing for Biologists. Sinauer Associates. McKinney, W. (2012). Python for Data Analysis. O'Reilly Media, Inc. Mount, D. W. (2004). Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis. Cold Spring Harbor Laboratory Press. Herlihy, M., & Shavit, N. (2008). The Art of Multiprocessor Programming. Morgan Kaufmann.
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Horário de Atendimento
Horário de Atendimento
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Mobilidade
Mobilidade
Não
