| Código |
13422
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| Ano |
3
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| Semestre |
S2
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| Créditos ECTS |
6
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| Carga Horária |
PL(30H)/T(30H)
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| Área Científica |
Ciências Biomédicas
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Tipo de ensino |
Presencial
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Objectivos de Aprendizagem |
A disciplina visa apresentar aos alunos diferentes algoritmos e técnicas computacionais utilizadas na Bioinformática com foco na sua aplicação prática.
Objetivos específicos:
O1) Familiarização com algoritmos e técnicas computacionais utilizadas actualmente em Bioinformática e respectiva aplicação à resolução de problemas em biologia e medicina.
O2) Exploração de ferramentas computacionais e bases de dados de interesse para a resolução de problemas em Bioinformática.
O3) Identificação de direcções para investigação em Bioinformática.
O4) Aquisição e/ou reforço de soft skills tais como trabalho em equipa, capacidade analítica e de argumentação, discussão de ideias inter-pares e com os docentes, …
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Conteúdos programáticos |
1. Componente Teórica
1.1. Conceitos básicos de algoritmos
1.2. Conceitos básicos de programação
1.3. Casos de estudo da aplicação de algoritmos em Bioinformática
2. Componente prática (Programação em Python)
2.1. Conceitos básicos
2.2. Variáveis
2.3. Decisão e iteração
2.4. Decomposição, Abstração e Funções
2.5. Python e Rosalind
2.6. Python e NumPy
2.7 Python e Pandas
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Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação |
Aulas teóricas com exposição da matéria pelo professor seguida de discussão dos algoritmos apresentados, complementada com pequenos exercícios teórico-práticos. Aulas práticas com utilização de computadores e realização de trabalhos de grupo. Para os estudantes aprenderem a resolver problemas da área da Biologia e Medicina com recurso a técnicas Bioinformáticas é importante saberem utilizar as ferramentas adequadas. Os estudantes têm oportunidade de, com orientação do professor, utilizar essas ferramentas e testar diferentes parametrizações. Está prevista também a realização de dois trabalhos de grupo com apresentação pública sobre uma áreas de investigação recente em Bioinformática.
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Bibliografia principal |
- Material de estudo disponibilizado pelo docente.
- Bioinformatics: An Introduction, Jeremy Ramsden, Third Edition, Springer-Verlag London 2015.
- Algorithms in Bioinformatics: A Practical Introduction, Wing-Kin Sung, CRC Press 2010.
- Essential Bioinformatics, Jin Xiong Cambridge, University Press, 2006.
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| Língua |
Português
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