Área de Concentração: 95131

Concentration area: 95131

Criação: 18/05/2022

Creation: 18/05/2022

Ativação: 19/05/2022

Activation: 19/05/2022

Nr. de Créditos: 8

Credits: 8

Carga Horária:

Workload:

Docentes Responsáveis:

Professors:

João Carlos Setubal

Eduardo Moraes Rego Reis

Objetivos:

Introduzir os conceitos teóricos, os principais algoritmos e as principais ferramentas computacionais para análise de dados da biologia molecular, principalmente sequências de DNA e RNA. Visa tanto alunos com formação em biociências quanto alunos com formação em exatas.

Objectives:

Introduce the theoretical concepts, the main algorithms and the main computational tools for the analysis of molecular biology data, mainly DNA and RNA sequences. It targets both students with a degree in biosciences and students with a degree in exact sciences.

Justificativa:

Trata-se de uma disciplina básica de bioinformática, com ênfase em análise de sequências biológicas.

Rationale:

It is a basic discipline of bioinformatics, with an emphasis on the analysis of biological sequences.

Conteúdo:

Introdução à Biologia Computacional (Bioinformática) e Genômica. Obtenção, processamento e análise de sequências de DNA, RNA e proteínas. Bancos de dados genômicos, metagenômicos, transcritômicos, e de proteínas. Algoritmos para comparação de sequências curtas e longas. Genômica Comparativa. Técnicas e programas para Filogenia com base em dados moleculares. Metagenômica e Microbiômica. Métodos para estudos de expressão gênica (transcritômica) em tecidos e células únicas. Identificação e modelagem de redes gênicas e vias metabólicas.

Content:

Introduction to Computational Biology (Bioinformatics) and Genomics. Obtaining, processing and analyzing DNA, RNA and protein sequences. Genomic, metagenomic, transcriptomic, and protein databases. Algorithms for comparing short and long sequences. Comparative Genomics. Techniques and programs for Phylogeny based on molecular data. Metagenomics and Microbiomics. Methods for studies of gene expression (transcriptomics) in tissues and single cells. Identification and modeling of gene networks and metabolic pathways.

Forma de Avaliação:

Provas escritas, solução de exercícios teórico/práticos, projetos de grupo. O aluno será aprovado se obtiver nota maior ou igual a 5,0 e frequência mínima de 70%

Bibliografia:

Phillip Compeau and Pavel Pevzner. Bioinformatics Algorithms: An Active Learning Approach, 3rd edition, 2018 Jonathan Pevsner. Bioinformatics and Functional Genomics 3rd Edition, 2015 D. Mount. Bioinformatics. Cold Spring Harbor Laboratory Press. 2nd edition Bioinformatics. Baxevanis and Ouellette (Eds.) Wiley-Interscience, 2020 (4rd edition)

Bibliography:

Phillip Compeau and Pavel Pevzner. Bioinformatics Algorithms: An Active Learning Approach, 3rd edition, 2018 Jonathan Pevsner. Bioinformatics and Functional Genomics 3rd Edition, 2015 D. Mount. Bioinformatics. Cold Spring Harbor Laboratory Press. 2nd edition Bioinformatics. Baxevanis and Ouellette (Eds.) Wiley-Interscience, 2020 (4rd edition)

Tipo de oferecimento da disciplina:

Presencial

Class type:

Presencial