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Disciplina Bioinformática Aplicada

  • Apresentação

    Apresentação

    Na UC de Bioinformática aplicada  são desenvolvidas no estudante competências na área de análise e tratamento de dados biológicos ou modelagem,  de grande importância para o desenvolvimento da Bioquímica aplicada em diferentes áreas que vão desde a saúde até à industria alimentar. Esta UC é crucial para a análise e interpretação de grandes volumes de dados gerados por técnicas modernas, como sequenciamento genético e proteómica. Permite a integração e a correlação desses dados com informações funcionais e estruturais, promovendo uma compreensão mais profunda dos processos bioquímicos. Nesta UC o aluno ficará ainda familiarizado com o uso de ferramentas e softwares especializados para a modelagem de estruturas moleculares,  e predição de interações biomoleculares. Isso é essencial para a investigação e desenvolvimento de novas terapias e estratégias de diagnóstico.
  • Conteúdos Programáticos

    Conteúdos Programáticos

    -O que é a bioinformática. Modelos científicos e computacionais -Organização de informação biológica. Ontologias e pesquisas em bases de dados. -Alinhamento de duas sequências: o problema, algoritmos e aplicações -Pesquisa de sequências. Diferença entre alinhamento e pesquisa. Algoritmos e aplicações. -Alinhamento de multiplas sequências. Perfis de sequências. -Filogenética e evolução. -Identificação e classificação de motivos conservados em proteínas. -Estruturas de proteínas: elementos estruturais, visualização, formatos e bases de dados -Modelação de estruturas: homologia, threading, dinâmica molecular -Interacção molecular -Inteligência artificial em bioinformática -Introdução à programação para processamento e organização de dados.
  • Objetivos

    Objetivos

    Compreender os conceitos básicos de bioinformática Compreender os principais algoritmos de forma a poder avaliar criticamente a sua aplicação e os resultados obtidos em problemas como: - Pesquisa, alinhamento e comparação de sequências - Filogenia - Previsão e análise de estruturas - Previsão de interacções entre macromoléculas. - Saber usar ferramentas disponíveis para resolver estes tipos de problemas. - Compreender os princípios básicos de programação com pequenos programas para automatizar tarefas em bioinformática - Aplicar os conhecimentos adquiridos de forma mais aprofundada a técnicas de especial interesse a cada aluno
  • Metodologias de ensino e avaliação

    Metodologias de ensino e avaliação

    O ensino será composto por aulas teóricas de exposição e discussão sobre os conceitos e algoritmos, e aulas práticas em que os alunos irão utilizar ferramentas disponíveis gratuitamente, especialmente online, e discutir os resultados obtidos. A avaliação será por trabalhos, um primeiro mais de análise e crítica de uma técnica e um segundo de aplicação. Os temas dos trabalhos serão flexíveis, podendo o aluno escolher dentro dos tópicos adequados à unidade curricular e que permitam avaliar os conhecimentos adquiridos.
  • Bibliografia principal

    Bibliografia principal

    Practical Bioinformatics, Michael Agostino, Garland Science 2012 Understanding Bioinformatics, Marketa J. Zvelebil, Jeremy O. Baum, Garland Science 2008 Structural Bioinformatics: An Algorithmic Approach, Forbes J. Burkowski, 2008  
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