Disciplinas

por tassia — publicado 29/08/2018 16h48, última modificação 07/07/2023 07h42

Disciplinas:

- Linguagens de Programação em Bioinformática (45 horas / 03 créditos) - Disciplina Obrigatória
Ementa: Linguagem e lógica de programação. Principais linguagens de programação em uso na Bioinformática. Estudo das principais estruturas de dados para armazenamento e manipulação de informação. Estilos de programação, técnicas para refinamento e depuração de procedimentos. Estruturas de controle e recursividade. Tipos abstratos de dados: listas, pilhas, filas. Representação e manipulação de dados: tabelas, listas, árvores, grafos. Arquivos. Técnicas para ordenação e pesquisa. Ao final da disciplina é esperado que o aluno conheça os fundamentos de ao menos uma linguagem compilada (e.g. C++), ao menos uma linguagem interpretada (e.g. Python), e ao menos uma linguagem de amplo uso em bioinformática e estatística (e.g. R, MATLAB).

- Banco de Dados em Bioinformática (45 horas / 03 créditos)
Ementa: Tecnologias de banco de dados. Dados e bancos de dados biológicos. Modelagem conceitual, lógica e física de bancos de dados. Projeto, construção e administração de banco de dados em bioinformática. Linguagem SQL. Bancos de dados biológicos (e.g. GenBank, UniProt e PDB).

- Mineração de Dados em Bioinformática (45 horas / 03 créditos)
Ementa: Conceitos e tarefas de mineração de dados. Formas de representação de conhecimento. Pré-processamento e transformação de dados. Métodos algorítmicos: regras de classificação e associação, árvores de decisão, agrupamentos e seleção de atributos. Estudo e aplicações com dados biológicos.

-Métodos Estatísticos Avançados em Bioinformática (45 horas / 03 créditos)
Ementa: Métodos estatísticos comumente utilizados em bioinformática e que demandam computação intensiva, entre eles: técnicas de permutação e reamostragem; estratégias para detecção de genes múltiplos; identificação de fontes de variação e vieses em dados genômicos; teste de hipóteses múltiplas; nível de significância e correção para testes múltiplos; análise integrativa de dados; estabilidade de grupos; análise de enriquecimento e teste hipergeométrico. Métodos para inferência de motivos de ligação. Análise de ligação diferencial. Informação mútua e conceitos relacionados.

- Inteligência Artificial (45 horas / 03 créditos)
Ementa: Técnicas de inteligência aplicadas à resolução de problemas em bioinformática. Arquiteturas de agentes inteligentes. Métodos de busca heurística. Métodos de busca local. Lógica clássica e não clássica. Problema da incerteza: origens, manifestação, tipos. Aprendizagem de máquina. Redes neurais. Lógica difusa. Conjuntos difusos. Descoberta e reconhecimento de padrões. Sistemas especialistas. Algoritmos genéticos.

- Biologia Computacional (45 horas / 03 créditos)
Ementa: Modelos probabilísticos para análise de sequências e preditores de genes. Algoritmos de programação dinâmica. Alinhamento local. Alinhamento global. Alinhamento múltiplo de sequências. Estudo de algorítmicos de aprendizado de máquina na biologia computacional, combinando teoria com prática. Técnicas e avanços no campo da biologia computacional, analisando conjuntos de dados biológicos gerados por tecnologias de alto rendimento.

-Biologia de Sistemas (45 horas / 03 créditos)
Ementa: Estudo de modernas abordagens de biologia sistemas voltadas à análise de dados biológicos multidimensionais. Técnicas de reconstrução e análise de redes regulatórias em biologia molecular, genética, biologia celular e do desenvolvimento. Análise de conjuntos de dados globalmente coerentes, envolvem pelo menos três níveis de informação, tais como: variabilidade genética, expressão gênica e um fenótipo de interesse. O objetivo geral da disciplina será compreender como diferentes camadas de informação estão conectadas, e quais métodos estatísticos podem fornecer uma visão sistêmica de problemas biológicos.

- Biologia Molecular Avançada (45 horas / 03 créditos)
Ementa: Técnicas atuais comumente usadas para pesquisa em biologia molecular e celular, incluindo estratégias de silenciamento da expressão gênica, estudo de interações proteína-proteína e proteína-RNA. Modalidades mais importantes de regulação transcricional em eucariotos superiores. Mecanismos de geração alternativa de transcritos, incluindo RNAs não-codificantes e funções associadas. Mecanismos de regulação global da expressão gênica pós-transcricional. Princípios de redes de regulação gênica e o envolvimento dessas redes na disfunção transcricional. Métodos em genômica e transcriptômica, incluindo técnicas de edição, sequenciamento e análise de célula única. Será dada ênfase ao estudo de métodos de biologia molecular que geram dados que demandam análise de bioinformática.

- Genética Molecular Avançada (45 horas / 03 créditos)
Ementa: Estudo dos mecanismos moleculares de ação gênica em procariotos e eucariotos. Tópicos avançados incluirão exemplos de estrutura de ácidos nucléicos, estrutura e variabilidade do genoma, da cromatina e dos nucleossomos. Será enfatizado o estudo experimental e o uso de organismos modelo para pesquisas em genética molecular, integrando métodos clássicos e modernos de análise genética. Estudos dos mecanismos de regulação gênica e novas abordagens e tendências em genética molecular e suas aplicações. Princípios, tecnologias e abordagens em genômica e epigenômica, explorando como a genética molecular está transformando nossa compreensão de processos biológicos.

- Evolução e Filogenia Molecular (45 horas / 03 créditos)
Ementa: Reconstrução de filogenias moleculares. Métodos baseados em matrizes de distâncias e modelos de substituição. Algoritmos de construção de árvores. Método da máxima verossimilhança. Estatísticas associadas à construção de árvores. Programas mais utilizados na construção de árvores. Evolução de genes. Evolução por duplicação gênica. Elementos transponíveis. Evolução de famílias gênicas. Expressão gênica e evolução. Origem de novos genes e "exon shuffling". Evolução de genomas e genômica comparativa.

- Ciências Ômicas (45 horas / 03 créditos)
Ementa: Estudo do genoma, transcriptoma e proteoma. Estrutura dos genomas de eucariotos e procariotos. Sequenciamento e análise de genomas de procariotos e eucariotos. Metagenômica e métodos para comparação de genomas. Métodos para detecção de variantes genéticas. Técnicas de detecção e sequencialmente de transcritos. Anotação gênica e análise de expressão diferencial de transcritos. RNAs não codificadores e de interferência. Metodologias de sequenciamento de proteínas, expressão diferencial e comparação de proteomas. Técnicas de clonagem e construção de bibliotecas. Evolução das técnicas de sequenciamento. Construção e utilização de mapas físicos. Análise de transcriptoma em larga escala. Identificação de proteínas por espectrometria de massa. Metabolômica. Análise de exomas.

- Seminários em Bioinformática (30 horas / 02 créditos) - Disciplina Obrigatória
Ementa: Apresentação de seminários e projetos de pesquisa dos alunos. Espaço para palestras de interesse da comunidade de Bioinformática, apresentadas por pesquisadores convidados e membros do programa, incluindo projetos e estudos desenvolvidos por discentes. Visa estimular o discente a acompanhar pesquisas relacionadas à Bioinformática em curso no país e no mundo, promovendo o debate e a troca de experiências sobre os temas apresentados. Sempre que houver oportunidade, será incentivado apresentação no idioma Inglês.

- Tópicos Emergentes em Bioinformática I (15 horas / 01 créditos)
Ementa: Exploração de conceitos inovadores na área da Bioinformática.

- Tópicos Emergentes em Bioinformática II (30 horas / 02 créditos)
Ementa: Oficinas sobre novas metodologias e técnicas de bioinformática.

- Tópicos Emergentes em Bioinformática III (45 horas / 03 créditos)
Ementa: Oficinas sobre novas metodologias e técnicas de bioinformática.

- Prática de Docência em Bioinformática I (30 horas / 02 créditos)
Ementa: Vivência e treinamento didático em disciplinas correlatas à área de bioinformática. O aluno irá assistir aulas teóricas e/ou práticas em disciplinas correlatas à área de bioinformática, ministrar aulas teóricas e/ou práticas sob a supervisão de professor responsável e participar de avaliação parcial de conteúdos programáticos, bem como praticar métodos e técnicas pedagógicas tais como seminários e estudos dirigidos.

- Prática de Docência em Bioinformática II (30 horas / 02 créditos)
Ementa: Seguimento ao treinamento didático em disciplinas correlatas à área de bioinformática, visando fixação e refinamento de práticas, métodos e técnicas pedagógicas.

- Reconhecimento de Padrões (45 horas/ 3 créditos)
Ementa: Introdução ao Reconhecimento de Padrões, Vetores e Espaçoos de Características. Teoria de Decisão Bayesiana. Classificadores Não Supervisionados: Clustering e Hierárquicos. Classificadores Supervisionados: Bayes, Máxima Verossimilhança, Menor Distância ao Protótipo, k-Vizinhos, árvores de decisão, redes neurais. Metodologias de validação e métricas de avaliação.

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