Área de Concentração: 95131

Concentration area: 95131

Criação: 27/03/2020

Creation: 27/03/2020

Ativação: 03/04/2020

Activation: 03/04/2020

Nr. de Créditos: 8

Credits: 8

Carga Horária:

Workload:

Docentes Responsáveis:

Professors:

Junior Barrera

João Carlos Setubal

André Fujita

Objetivos:

As ciências biológicas sofreram uma importante revolução nas últimas décadas pelo uso de métodos matemático-computacionais, o que foi possível graças à introdução de novas tecnologias para medição de fenômenos moleculares. O objetivo deste curso é familiarizar o aluno com aspectos de dinâmicas fundamentais dos seres vivos ao nível molecular e com a evolução das espécies; com os fenômenos moleculares que são medidos; com as técnicas de medição; com os repositórios públicos de fenômenos biológicos medidos; e, finalmente,com técnicas de processamento de dados que permitem extrair informação biológica dos fenômenos medidos. A disciplina apresenta exemplos de problemas de bioinformática e de suas soluções

Justificativa:

Nas últimas décadas presenciamos uma revolução nos estudos de seres vivos. O desenvolvimento de novas tecnologias de medida, dentre elas a de sequenciamento de genomas e transcritomas, tem possibilitado a geração de uma gigantesca quantidade de dados. A disponibilidade desses dados quantitativos permitiu a aplicação de técnicas de matemática, computação e estatística para a análise e compreensão de fenômenos biológicos complexos. Esta linha de estudo de fenômenos biológicos ficou conhecida como Bioinformática. O objetivo deste curso é dar ao aluno os conceitos fundamentais desta área.

Conteúdo:

O funcionamento molecular dos seres vivos. O dogma básico da biologia molecular e o papel dos RNAs não codificantes. Evolução dos seres vivos: mutação do DNA e pressão evolutiva. Redes metabólicas e de sinalização celular. A investigação do funcionamento dos seres vivos através de medidas: transcritômica, proteômica, metabolômica. As tecnologias para decodificação e medição de fenômenos. Os repositórios públicos. Medição como um processo estatístico de amostragem. Exemplos de problemas de bioinformática e algumas soluções. Inferência de redes gênicas; identificação de marcadores genéticos para condições clínicas; inferência de vias de sinalização. Algumas medidas consideradas: sequenciamento de RNA clássico e de última geração; microarrays; espectrometria de massa; western blot; eletroforese em gel; PCR; preparação de bibliotecas de cDNA; sequenciamento de DNA.

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.

Bibliografia:

1) Green, Michael R., and Joseph Sambrook. Molecular cloning: a laboratory manual. New York: Cold Spring HarborLaboratory Press, 2012. 2) Gross, Jürgen H. Mass spectrometry: a textbook. Springer, 2004. 3) Molecular Biology of the Cell. Alberts, et al. 4) BaxevanisandOuellette (Eds.)Bioinformatics. Wiley-Interscience, 2005 (3rdedition) 5)Mount. Bioinformatics. CSHL Press, 2004 (2ndedition) 6) CompeauandPevzner. BioinformaticsAlgorithms: anactivelearning approach. Active Learning Publishers, 2014.

Bibliography:

1) Green, Michael R., and Joseph Sambrook. Molecular cloning: a laboratory manual. New York: Cold Spring HarborLaboratory Press, 2012. 2) Gross, Jürgen H. Mass spectrometry: a textbook. Springer, 2004. 3) Molecular Biology of the Cell. Alberts, et al. 4) BaxevanisandOuellette (Eds.)Bioinformatics. Wiley-Interscience, 2005 (3rdedition) 5)Mount. Bioinformatics. CSHL Press, 2004 (2ndedition) 6) CompeauandPevzner. BioinformaticsAlgorithms: anactivelearning approach. Active Learning Publishers, 2014.

Tipo de oferecimento da disciplina:

Presencial

Class type:

Presencial