Disciplina
Biologia Computacional
Área
Área Científica de Metodologia e Tecnologias da Programação > Algoritmia
Activa nos planos curriculares
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MEIC-T 2021 > MEIC-T 2021 > 2º Ciclo > Área Principal > Agrupamentos > Bioinformática e Biologia Computacional > Biologia Computacional
MEBiom 2021 > MEBiom 2021 > 2º Ciclo > Área Principal > Tronco Comum > Biologia Computacional
MEIC-T 2015 > MEIC-T 2015 > 2º Ciclo > Agrupamentos > Bioinformática e Biologia Computacional > Biologia Computacional
MEIC-A 2021 > MEIC-A 2021 > 2º Ciclo > Area Principal > Agrupamentos > Bioinformática e Biologia Computacional > Biologia Computacional
MEIC-A 2015 > MEIC-A 2015 > 2º Ciclo > Agrupamentos > Bioinformática e Biologia Computacional > Biologia Computacional
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MEEC 2006 > MEEC 2006 > 2º Ciclo > Área de Especialização > Área de Especialização Secundária > Biologia Computacional > Biologia Computacional
MEBiol 2006 > MEBiol 2006 > 2º Ciclo > Opções > Minor > Bioinformatica e Biologia de Sistemas > Biologia Computacional
MEIC-A 2006 > MEIC-A 2006 > 2º Ciclo > Área Aplicacional > Biologia Computacional > Biologia Computacional
MEBiom 2006 > MEBiom 2006 > 2º Ciclo > Tronco Comum > Biologia Computacional
Nível
Trabalhos de laboratório (40%), apresentação de um artigo (20%), exame final (40%)
Tipo
Não Estruturante
Regime
Semestral
Carga Horária
1º Semestre
3.0 h/semana
1.5 h/semana
105.0 h/semestre
Objectivos
Familiarizar os alunos com as técnicas básicas e com os novos desenvolvimentos na área da Biologia Computacional e Bioinformática. Adicionamente, pretende-se desenvolver o espirito crítico através da leitura e análise de publicações cientificas relevantes à disciplina. A componente prática da disciplina pretende dotar os alunos da capacidade de desenvolvimento de ferramentas de software para tratamento de dados biológicos.
Programa
História da Biologia Computacional Bases de dados biológicas Conceitos básicos de algoritmos Análise de sequências de ADN Algoritmos para alinhamento simples Algoritmos para alinhamento múltiplo Modelos de Markov e HMMs Previsão de genes Algorimos para pesquisa de motivos Análise de repetições Filogenia Alinhamento e filogenia Modelos probabilísticos Algoritmos para a reconstrução de árvores evolutivas Análise da estrutura do ARN Algoritmos para a previsão de estrutura secundária Data mining para bioinformática Clustering e Biclustering Redes Neuronais Árvores de decisão Análise da expressão genética Tecnologias de microarrays Análise de expressão global
Metodologia de avaliação
Trabalhos de laboratório (40%), apresentação de um artigo (20%), exame final (40%)
Pré-requisitos
Componente Laboratorial
Princípios Éticos
Componente de Programação e Computação
Componente de Competências Transversais
Bibliografia
Principal
An Introduction to Bioinformatics Algorithms
Biological Sequence Analysis - Probabilistic models of proteins and
R. Durbin, S. Eddy, A. Krogh, G. Mitchison