| Código |
12827
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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 |
Bioquímica
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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 moderna e respectiva aplicação à resolução de problemas em biologia e medicina, com ênfase nas aplicações da biologia molecular.
No fim desta disciplina os alunos deverão ser capazes de:
- Conhecer as bases de dados biológicos mais importantes e saber extrair informação destas bases de dados.
- Compreender as motivações, os pressupostos e limitações das diversas técnicas computacionais que são aplicadas para resolver um problema particular em biologia.
- Explorar as implementações existentes dos algoritmos de pesquisa e de alinhamento de sequências mais comuns e saber parametrizar os mesmos de forma adequada.
- Identificar direções para investigação em Bioinformática.
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Conteúdos programáticos |
1.Introdução à Bioinformática
2.Bases de dados de interesse biológico
3.Noções básicas de Biologia Molecular
4.Noções básicas de Algoritmos
5.Alinhamento de sequências simples
6.Alinhamento de sequências múltiplas
7.Clustering e Biclustering
8.Árvores filogenéticas
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Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação |
A avaliação do período de ensino-aprendizagem consiste em 2 provas (resolvidas individualmente), 3 avaliações práticas (realizadas em grupos de 2 elementos) e 2 desafios (individuais).
Prova de conhecimentos teóricos e práticos (T1 e T2) – 12 (6+6) valores
Avaliação prática, realizada nas aulas práticas (em grupos de 2 elementos) através de:
3 avaliações práticas (P1,P2,P3) –6 (2+2+2) valores
2 desafios (D1 e D2) –2 (1+1) valores
Assiduidade mínima de 50%.
Nota final= 0.1xP1+0.1xP2+0.1xP3+0.05*D1+0.05*D2+0.3*T1+0.3*T2
O aluno obtém a classificação de Aprovado/dispensado de exame ao obter uma nota final igual ou superiora 9.5 valores.
Ou
Admitido a exame, se:
Frequência de 50%* das aulas práticas;
Nota final de período letivo igual ou superior a 6 valores.
Exame (60%) + 40%(relativo às avaliações práticas e desafios já realizadas)
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Bibliografia principal |
1.Bioinformatics: An Introduction, Jeremy Ramsden, Third Edition, Springer-Verlag London 2015.
2.Algorithms in Bioinformatics: A Practical Introduction, Wing-Kin Sung, CRC Press 2010.
3.Essential Bioinformatics, Jin Xiong Cambridge, University Press, 2006.
4.An Introduction to Bioinformatics Algorithms, N.C, Jones & P. Pevzner, MIT Press, 2004
5.Introduction to Bioinformatics, 4th Edition, Arthur M. Lesk, Oxford University Press, 2014.
6. Artigos e material disponibilizado pelo docente.
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| Língua |
Português
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