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Júpiter - Sistema de Graduação

Instituto de Matemática e Estatística
 
Ciência da Computação
 
Disciplina: MAC0351 - Algoritmos em Bioinformática
Algorithms in Bioinformatics

Créditos Aula: 4
Créditos Trabalho: 0
Carga Horária Total: 60 h
Tipo: Semestral
Ativação: 01/01/2016 Desativação:

Objetivos
Fornecer uma visão geral das principais técnicas e algoritmos utilizados para o estudo de genômica
em Bioinformática.
 
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
86500 - Alan Mitchell Durham
 
Programa Resumido
Alinhamento de pares sequências Avaliação de alinhamentos (significado biológico dos
alinhamentos, matrizes de substituição, e-values), Algoritmos de alinhamento (alinhamento local,
global e semi-global, alinhamento com modelos mais complexos) Alinhamento de mRNAs contra
sequências genômicas, Sim-4, Exonerate. Cadeias de Markov e Modelos ocultos de Markov Cadeias
de Markov Modelos Ocultos de Markov (HMM) Estimação de Parâmetros para HMMs Modelos
markovianos mais complexos, predição de genes Alinhamento local e global de pares de sequencia
utilizando HMMs Profile-HMMs para caracterização de famílias de sequências. HMMER e PFAM
Alinhamento de genomas, MUMMER; Alinhamentos múltiplos Programação dinâmica
multidimensional Avaliação de alinhamentos múltiplos por soma de pares Métodos de alinhamento
progressivo Alinhamento múltiplo com profile HMMs Uso de alinhamentos múltiplos para construir
filogenias moleculares Análise de RNAs Predição de estrutura secundária Modelos de Covariâcia
RFAM e Infernal HMMs sensíveis ao contexto Busca de motivos em sequências Gramáticas
Hierarquia de Chomski Gramáticas Regulares e seu uso no PROSITE Gramáticas Livres de Contexto
e caracterização de estruturas de RNA Gramáticas probabilísticas
 
 
 
Programa
Alinhamento de pares sequências Avaliação de alinhamentos (significado biológico dos
alinhamentos, matrizes de substituição, e-values), Algoritmos de alinhamento (alinhamento local,
global e semi-global, alinhamento com modelos mais complexos) Alinhamento de mRNAs contra
sequências genômicas, Sim-4, Exonerate. Cadeias de Markov e Modelos ocultos de Markov Cadeias
de Markov Modelos Ocultos de Markov (HMM) Estimação de Parâmetros para HMMs Modelos
markovianos mais complexos, predição de genes Alinhamento local e global de pares de sequencia
utilizando HMMs Profile-HMMs para caracterização de famílias de sequências. HMMER e PFAM
Alinhamento de genomas, MUMMER; Alinhamentos múltiplos Programação dinâmica
multidimensional Avaliação de alinhamentos múltiplos por soma de pares Métodos de alinhamento
progressivo Alinhamento múltiplo com profile HMMs Uso de alinhamentos múltiplos para construir
filogenias moleculares Análise de RNAs Predição de estrutura secundária Modelos de Covariâcia
RFAM e Infernal HMMs sensíveis ao contexto Busca de motivos em sequências Gramáticas
Hierarquia de Chomski Gramáticas Regulares e seu uso no PROSITE Gramáticas Livres de Contexto
e caracterização de estruturas de RNA Gramáticas probabilísticas
 
 
 
Avaliação
     
Método
A avaliação será feita através de provas escritas, solução de exercícios, e projetos. O aluno passará se obtiver nota maior ou igual a 5,0 (cinco).
Critério
A avaliação será feita através de provas escritas, solução de exercícios, e projetos. O aluno passará se obtiver nota maior ou igual a 5,0 (cinco).
Norma de Recuperação
Média ponderada de provas maior ou igual a 3,0 e média de trabalhos e projetos maior ou igual a 5.0
 
Bibliografia
     
· David Mount, Bioinformatics, Seg. Edição, Cold Spring Harbor, 2004
· Neil C. Jones e Pavel A. Pevzner: An Introduction to Bioinformatics Algorithms, MIT Press, 2004
· R. Durbin, S. Eddy, A. Krogh, G. Mitchison: Biological Sequence Analysis: probabilistic models of proteins and nucleic acids, Cambridge Press, 1998
· Wing-Kin Sung: Algorithms in Bionformatics: A practical introduction, CRC Press, 2009.
· João Setubal e João Meidanis: Introduction to Computational Molecular Biology, PWS press, 1997.
 

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