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Algoritmos e Estruturas de Dados para Bioinformática

Objetivos

Compreender:
- A bioinformática como o estudo de correntes de informação em sistemas biológicos.
- Os algoritmos mais usados, suas aplicações e limitações, na análise de sequências de ADN e proteínas.
- Técnicas modernas de reconhecimento de padrões e sua aplicação à análise informática de sequências-
Ser capaz de:
- Seleccionar soluções adequadas no estudo bioinformático de sequências.
- Raciocinar sobre problemas em bioinformática, decompondo-os nos seus elementos básicos.
- Encadear programas existentes para resolver problemas que exijam vários passos de processamento
- Avaliar os resultados obtidos de forma crítica
- Utilizar bibliotecas modernas de análise e reconhecimento de padrões para resolver problemas com sequênciabiológicas.
Conhecer:
- Os algoritmos mais usados nos principais problemas principais de análise bioinformática de sequências
- Métodos modernos de reconhecimento de padrões e previsão aplicados a problemas com sequências
biológicas.

Caracterização geral

Código

12424

Créditos

6.0

Professor responsável

Ludwig Krippahl, Pedro Manuel Corrêa Calvente Barahona

Horas

Semanais - 4

Totais - 48

Idioma de ensino

Português

Pré-requisitos

-

Bibliografia

Mandatory reading:
Haubold, Bernhard, and Thomas Wiehe. Introduction to computational biology: an evolutionary
approach. Springer Science & Business Media, 2006.
Complementary reading:
Marketa J. Zvelebil, Marketa Zvelebil, Jeremy O. Baum, Understanding Bioinformatics, Garland
Science, 2008
Miguel Rocha, Pedro G. Ferreira, Bioinformatics Algorithms: Design and Implementation in Python,
Academic Press, 2018
Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006

Método de ensino

Aulas teóricas e práticas, com exposição da matéria seguida de exercícios introdução e aplicação das ferramentas e serviços abordados.
A avaliação será por trabalhos e testes ou exame, com um ensaio mais teórico acerca de uma técnica ou ferramenta específica e um trabalho prático em que o aluno aplica e aprofunda os conhecimentos na abordagem de um problema concreto. Cada aluno poderá escolher o tema de acordo com os seus interesses, dentro dos considerados relevantes e adequados pelo docente.

Método de avaliação

A avaliação é constituída por duas componentes: 

      1. componente laboratorial ou de projecto, constituída por dois trabalhos práticos.

      2. componente teórico-prática, constituída por dois testes.

A nota da componente laboratorial ou de projecto é a média simples das notas dos dois trabalhos práticos, arredondada às décimas.

A nota da componente teórico prática é a média simples das notas dos dois testes, arredondada às décimas.

A nota final é a média simples das duas componentes da avaliação, arredondada ao inteiro mais próximo.

A nota do exame de recurso substitui a nota da componente teórico-prática.

Conteúdo

1- Programação dinâmica para alinhamento local e global.
2- Matrizes de substituição
3- Algoritmos de pesquisa de sequências.
4- Alinhamento de múltiplas sequências: hierárquico e iterativo
5- Filogenética: métodos baseados em distância, parsimónia e verosimilhança; bootstrapping
6- Algoritmos de aprendizagem supervisionada para reconhecimento de padrões e previsão em
sequências biológicas.
7- Algoritmos de aprendizagem não supervisionada para aglomeração e modelação de sequências
biológicas
8- Montagem e análise de genomas completos
9- Introdução à bioinformática estrutural.