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Disciplinas

por admin publicado 05/04/2017 10h03, última modificação 24/07/2023 10h19

Cronograma de Disciplinas

 

Créditos

O aluno deve:

  • integralizar vinte e quatro créditos em Disciplinas e Atividades de Estudo e Pesquisa.
  • integralizar no mínimo quatorze créditos em Disciplinas e seis créditos em Atividades de Estudo e Pesquisa.
  • integralizar os créditos em Disciplinas em até dezoito meses contados a partir da sua condição de Aluno Regular.
  • integralizar no mínimo doze créditos em Disciplinas no Programa.
  • cursar um mínimo de uma disciplina por período letivo até integralizar os créditos em disciplinas necessários à obtenção do título.

 

Disciplinas

- Introdução à Computação Evolutiva (45 horas / 03 créditos)

Ementa: Introdução à Computação Evolutiva. Algoritmos Genéticos: representação, operadores de reprodução e seleção. Estratégias Evolutivas. Programação Genética. Programação Evolutiva e outros Algoritmos Evolutivos. Controle de parâmetros. Aspectos de projeto de Algoritmos Evolutivos. Aspectos Teóricos. Aplicações em Bioinformática.

- Introdução a Genética (45 horas / 03 créditos)

Ementa: Genética e Biologia, Genética e ambiente, Técnicas de análises genéticas, Experimentos de Mendel, Variações e dissecações genéticas, Mitose e Meiose, Teoria da hereditariedade, Variações em dominância, Múltiplos alelos, Ligação e recombinação, Segregação, Mutações, DNA e gene, Expressão gênica, Epigenética, e Biotecnologia.   

- Introdução à Biologia Molecular (obrigatória) (45 horas / 03 créditos)

Ementa: Estrutura dos ácidos nucléicos e organização gênica em organismos procarióticos e eucarióticos. Replicação de DNA. Transcrição e processamento do RNA. Tradução. Regulação da expressão gênica em bactérias. Código genético e síntese de proteínas. Regulação da expressão gênica em nível de transcrição. Processos que atuam na geração de variabilidade genética: mutação, reparação do DNA e recombinação genética.

- Programação para Bioinformática I (obrigatória) (45 horas / 03 créditos)

Ementa: Introdução a Linguagem e Lógica de programação; Conceitos básicos de programação: variável, operadores, estruturas de controle (condicional, repetição); Array e Hash; Manipulação de arquivos.

- Reconhecimento de Padrões (45 horas / 03 créditos)

Ementa: Introdução ao Reconhecimento de Padrões, Vetores e Espaços de Características. Teoria de Decisão Bayesiana. Classificadores Supervisionados: Bayes, Máxima Verossimilhança, Menor Distância ao Protótipo, k-Vizinhos mais Próximos. Classificadores Não Supervisionados: Clustering, Algoritmos Sequenciais, Algoritmos Hierárquicos.

- Banco de Dados para Biologia (45 horas / 03 créditos)

Ementa: Projeto e Modelagem de banco de dados. Modelagem: Conceitual, Lógica e Física. Linguagem SQL. Bancos de dados Biológicos: primários (GenBank, DDBJ, EBI); proteínas; non-coding etc.

- Geração de Dados Biológicos (45 horas / 03 créditos)

Ementa: Conceitos básicos DNA, RNA, proteínas. Técnicas básicas de clonagem e Construção de Bibliotecas. Evolução das técnicas de sequenciamento. Sequenciamento de genomas procariotos e eucariotos. Construção e utilização de mapas físicos. Análise funcional de genes por Northern Blot, RT-PCR; RT-qPCR. Análise de transcriptoma em larga escala. Análise Proteômica por eletroforese bidimensional. Identificação de proteínas por espectrometria de massa. Metabolômica. Análise de Exomas.

- Introdução a Filogenética e Evolução Molecular (45 horas / 03 créditos)

Ementa: Propriedades e utilização dos códigos genéticos. Reconstrução de filogenias moleculares: Métodos baseados em matrizes de distâncias e Modelos de substituição. Algoritmos de construção de árvores. O 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 e evolução de genes. Evolução de famílias gênicas. Expressão gênica e evolução. "Exon shuffling" e origem de novos genes. Evolução de genomas e Genômica Comparativa.

- Processamento de Imagens (45 horas / 03 créditos)

Ementa: Fundamentos de Imagem Digital. Percepção Visual. Quantização e "Sampling". Geometria em imagens. Realce de Imagens. Domínio espacial. Domínio de frequência. Segmentação. Detecção de descontinuidades. Limiarização. Segmentação baseada em regiões. Análise de Texturas. Morfologia Matemática. Representação e Descrição. Classificação e Reconhecimento de padrões.

- Biologia Computacional (45 horas / 03 créditos)

Ementa: Algoritmos de programação dinâmica, alinhamento local, alinhamento global, alinhamento semi-local, alinhamento múltiplo, modelos probabilísticos para análise de sequências e preditores de genes.

- Mineração de Dados para Bioinformática (45 horas / 03 créditos)

Ementa: Introdução, conceitos e tarefas de mineração de dados. Formas de representação de conhecimento. Pré-processamento e transformação de dados. Métodos algorítmicos básicos: regras de classificação e associação, árvores de decisão, agrupamentos e seleção de atributos. Utilização do software Weka. Estudo de aplicações com dados biológicos.

- Tópicos especiais em Bioinformática (45 horas / 03 créditos)

Ementa: A definir, abrangendo tópicos especiais de interesse na área de Bioinformática.

- Programação para Bioinformática II (45 horas / 03 créditos)

Ementa: Linguagem Perl. Expressões Regulares. Bioperl. Algoritmos de ordenação, recursividade, algoritmos gulosos, e programação dinâmica para problemas biológicos.

- Seminários em Bioinformática (obrigatória) (30 horas / 02 créditos)

Ementa: Não haverá um tópico fixo em Bioinformática. O conteúdo apresentado será definido pela escolha dos palestrantes pelos organizadores dos seminários. Os palestrantes possíveis vão desde os estudantes matriculados a pesquisadores convidados. Nas apresentações dos alunos do programa sobre seus projetos, os demais alunos serão instigados a promover debates sobre o tema apresentado. Será incentivado que as apresentações sejam  realizadas em inglês sempre que possível.

Bioestatística (45 horas / 03 créditos)

Ementa: Introduzir conceitos iniciais e procedimentos estatísticos para análise de dados. (i) O ambiente e a linguagem R; (ii) Noções de probabilidades e distribuições de probabilidades; (iii) Noções de estimação e testes de hipóteses; (iv) Inferência paramétrica e não-paramétrica; (v) Regressão e Correlação; (vi) Análise descritiva e exploratória de dados; (vii) Introdução à procedimentos de inferência estatística; (viii) Exemplo de Aplicações na Bioinformática.

 

- Inteligência Artificial  (45 horas / 03 créditos)

Ementa: Fundamentos da Inteligência Artificial. Arquiteturas de agentes inteligentes. Métodos de busca heurística. Métodos de busca local e gulosa. Lógica clássica e não clássica. Problema da incerteza: origens, manifestação, tipos. Aprendizagem de Máquina: árvore de decisão, redes Neurais, bayesiana, fuzzy, sistemas de agentes inteligentes, computação evolutiva, entropia. Tópicos em aplicações de Inteligência Artificial.