Sumário: Histórico da Bioinformática. Conceitos e características gerais de bancos de dados biológicos. Bioinformática na pesquisa genômica estrutural e funcional. Programas e algoritmos para alinhamento de sequências de DNA e proteínas. Busca por similaridade de sequências. Padrões e motivos estruturais em sequências de proteínas. Análise filogenética e análise estrutural de proteínas.
Sumário: Noções básicas de Sistemas Operacionais baseados em Unix. Introdução ao sistema operacional Linux e linguagem de programação Shell Script.
Sumário: Algoritmos e 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 (1) ao menos uma linguagem compilada (e.g. C, C++), (2) ao menos uma linguagem interpretada (e.g. Python, Perl), e (3) ao menos uma linguagem de amplo uso em bioinformática e estatística (e.g. R, MATLAB).
Sumário: Tecnologias de banco de dados. Bancos de dados biológicos. Modelagem de banco de dados. Projeto, construção e administração de banco de dados em bioinformática.
Sumário: Estrutura e função das biomoléculas. Propriedades dos compostos químicos que constituem os organismos vivos e suas funções na bioquímica celular. Noções de química, bioenergética e metabolismo.
Sumário: Estrutura de ácidos nucleicos, genes e cromossomos procarióticos e eucarióticos. Replicação, transcrição, tradução e mecanismos de reparo do DNA. Estudo da regulação desses processos. Recombinação gênica e mutações. Conceitos e técnicas em biologia molecular.
Sumário: Desenvolver habilidades necessárias ao uso de modernas abordagens em biologia de sistemas voltadas à análise de dados 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 podem fornecer uma visão sistêmica de problemas biológicos.
Sumário: Estudo do genoma, transcriptoma e proteoma. Estrutura dos genomas de eucariotos e procariotos. Sequenciamento e análise de genomas. Metagenômica e métodos para comparação de genomas. Biodiversidade. Polimorfismos do DNA. Métodos para detecção de variantes genéticas. Testes genéticos e potencias intervenções terapêuticas. 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 e comparação de proteomas. Redes de interação proteína-proteína. Biologia sintética. Dados de sequenciamento em larga escala e fluxos de análise automatizados. Recursos de anotação de genomas. Arquivos e formato de dados para armazenamento de informação biológica associada a sequências de nucleotídeos e aminoácidos.
Sumário: Introdução à evolução molecular. Alinhamento múltiplo de sequências. Modelos evolutivos. Abordagens para reconstrução de árvores filogenéticas baseadas em algoritmos de busca. Métodos baseados em distâncias e análise de caracteres. Formatos de arquivos utilizados em análise filogenética. Ferramentas computacionais para construção de árvores filogenéticas baseadas em sequências de DNA e proteínas. Reconstrução de sequência ancestral. Evolução adaptativa. Redes filogenéticas. Filogenômica.
Sumário: Armazenamento, manipulação e recuperação de dados. Estratégias de recuperação de dados. Estratégias de data mining em bioinformática.
Sumário: Técnicas de inteligência aplicadas à resolução de problemas em bioinformática. Redes neurais. Lógica difusa. Conjuntos difusos. Descoberta e reconhecimento de padrões. Sistemas especialistas. Algoritmos genéticos.
Sumário: Métodos estatísticos comumente utilizados em bioinformática e que demandam computação intensiva, entre eles: técnicas de permutação e reamostragem. Identificação de fontes de variação e vieses em dados genômicos. Teste de hipóteses múltiplas. Nível de significância e correção. Análise e integração de dados multidimensionais. Estabilidade de grupos. Análise de enriquecimento. Informação mútua e conceitos relacionados.
Sumário: Conceitos e estatísticas comumente empregados em análise de dados biológicos. Medidas de tendência central. Medidas de dispersão. Probabilidade. Testes de comparação de médias. Comparação de proporções. Tabela de contingência. Teste Qui quadrado. Teste de aderência. Análise de acurácia e concordância. Risco relativo. Correlação. Regressão linear. Regressão não linear. Análise da variância. Erros. Análise de sobrevivência. Análise de grupos. Análise multivariada.
Sumário: Exploração de conceitos inovadores na área da Bioinformática.
Sumário: Oficinas sobre novas metodologias e técnicas de bioinformática.
Sumário: Oficinas sobre novas metodologias e técnicas de bioinformática.
Sumário: Conceitos e princípios que regem o método científico e as bases éticas para a sustentação do mesmo. Estudo das fases do projeto de pesquisa, desde o planejamento inicial, passando pelo desenvolvimento e qualificação do projeto, até a divulgação dos resultados. Será dada especial atenção ao levantamento bibliográfico de conteúdo científico correlato ao projeto de pesquisa, bem como ao uso de estratégias e ferramentas de suporte aplicadas à organização de referências bibliográficas.
Sumário: 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.
Sumário: Apresentação e discussão sobre projetos de pesquisa e resultados parciais obtidos pelos alunos no decorrer do curso. Seminários também serão proferidos por pesquisadores convidados que atuam na área de Bioinformática com a finalidade de divulgar e incentivar as pesquisas.
Sumário: Apresentação de resultados referentes ao desenvolvimento da dissertação, visando qualificação para a conclusão do curso. Seminários também serão proferidos por pesquisadores convidados que atuam na área de Bioinformática com a finalidade de divulgar e incentivar as pesquisas.
Sumário: Primeiro ciclo de discussões de artigos, teses e trabalhos em andamento, apresentados por discentes do programa e orientados por docentes e/ou colaboradores.
Sumário: Segundo ciclo de discussões de artigos, teses e trabalhos em andamento, apresentados por discentes do programa e orientados por docentes e/ou colaboradores.