Métodos Computacionais em Multi-Ómicas
Objetivos
1. Compreender abordagens atuais de análise de dados de sequenciação em larga escala para estudo do
genoma, transcritoma e de fatores de regulação de expressão genética.
2. Adquirir conhecimentos teóricos e práticos na utilização de metodologias computacionais para analisar e
integrar dados de Multi-Ómicas.
3. Conhecer as potencialidades da integração de dados de Multi-Ómicas na área das ciências da vida e da
saúde
Caracterização geral
Código
12496
Créditos
6.0
Professor responsável
Ana Rita Fialho Grosso, Paula Maria Theriaga Mendes Bernardo Gonçalves
Horas
Semanais - 4
Totais - A disponibilizar brevemente
Idioma de ensino
Português
Pré-requisitos
A disponibilizar brevemente
Bibliografia
Hamid D. Ismail (2023) Bioinformatics: A Practical Guide to Next Generation Sequencing Data Analysis (Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series), CRC Press
Shui Qing Ye (2015) Big Data Analysis for Bioinformatics and Biomedical Discoveries, Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series.
Método de ensino
A disponibilizar brevemente
Método de avaliação
A disponibilizar brevemente
Conteúdo
1. Identificação de diferenças nucleotídicas individuais e inferência de potencial impacto funcional.
2. Identificação de alterações estruturais.
3. Aplicações Biomédicas: estudo de doenças com componente hereditária, estrutura populacional, estudos de
associação de genoma global, análise de sobrevivência.
4. Análise de dados de Imunoprecipitação de Cromatina com sequenciação (ChIP-seq)
5. Identificação de motivos de sequências em dados de ChIP-seq.
6. Análise de dados de Sequenciação do Transcriptoma (RNA-seq).
7. Caracterização de perfis de transcriptoma.
8. Identificação de alterações de transcritoma significativas.
9. Integração de dados de Multi-Ómicas.
10. Análise e Anotação Funcional.
Cursos
Cursos onde a unidade curricular é leccionada: