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A Biologia Computacional visa desenvolver métodos e algoritmos computacionais para processar dados biológicos e usar modelação matemática e estatística para gerar hipóteses testáveis relacionadas com elementos e processos biológicos. O objectivo desta UC é introduzir conceitos e técnicas que suportam o desenvolvimento e investigação nesta área, fortalecendo a capacidade de avaliar criticamente publicações científicas neste campo. Os trabalhos práticos durante o curso têm como objetivo fortalecer a capacidade de desenvolver software para aplicações bioinformáticas.

Programa

Introdução à Biologia Computacional. Primers em biologia molecular e algoritmos. Alinhamento de sequências: pares e múltiplas. Modelos probabilísticos: cadeiras de Markov e modelos de Markov ocultos. Aprendizagem não supervisionada: análise de agrupamentos, Análise de Componentes Principais; aplicações à Filogenética Molecular e Transcriptómica (análise de microarranjos e RNA-seq). Bioestatística e métodos de aprendizagem supervisionada: análise e mineração de dados, modelos lineares generalizados, análise de sobrevivência; Aplicações de otimização com regularização para dados ómicos. Análise integrativa de dados biológicos e clínicos, interações genótipo-fenótipo. Seminário.

Metodologia de avaliação

Avaliação Prática (20%) e Avaliação Teórica (80%). Exame > 8.0 ou Média de 2 Testes >8.0 Avaliação prática > 9.5

Pré-requisitos

Conhecimentos de programação, álgebra linear, probabilidade e estatística.

Componente Laboratorial

Prática na implementação de algoritmos, e resolução de exercícios teóricos e práticos. Apoio durante o desenvolvimento de relatórios.

Princípios Éticos

Todos os membros de um grupo são responsáveis pelo trabalho do grupo. Em qualquer avaliação, todo aluno deve divulgar honestamente qualquer ajuda recebida e fontes usadas. Numa avaliação oral, todo aluno deverá ser capaz de apresentar e responder a perguntas sobre toda a avaliação.

Componente de Programação e Computação

Componente prática em torno da implementação de vários algoritmos com aplicação à bioinformática e biologia computacional (linguagem de programação à escolha dos alunos).

Componente de Competências Transversais

A avaliação inclui a apresentação de trabalhos, em que os alunos desenvolvem pensamento crítico, estratégias de resolução de problemas e criatividade; competências intrapessoais, como proatividade, espírito de iniciativa, produtividade e gestão do tempo; competências interpessoais, como trabalho de equipa, comunicação oral e liderança; e literacia dos media, como resultado da utilização de ambientes de desenvolvimento e da criação de apresentações por meios digitais. Finalmente, as regras da disciplina criam competências de cidadania global, nomeadamente deontologia profissional e ética. Estas competências são avaliadas fundamentalmente na realização de trabalhos práticos.