BIOLOGIACOMPUTACIONAL

by aplf@tecnico.pt

1. . Objetivos: "Our aim is to develop newapplications of Next-Generation-Sequencing (NGS) for

microbial disease surveillance and early warning systems."

Patho-NGen-Trace

2. Problema: sequenciação e montagem de genomas.

2.2. Sequenciação.

2.3. "Reads"? .Exemplo

2.4 Montagem do genoma.

2.4.1. Desafio algorítmico: montagem de novo. .

De Bruijngraphs

2.4.2. Desafio Algorítmico: mapeamento de reads.

3. Análise comparativa de genomas.

4. Métodos de tipagem.

5. Análise de dados.

5.1. Análise de redes biológicas. Determinação de módulos,padrões recorrentes, estruturas hierárquicas, árvores

filogenéticas, e ranking.

5.2. Clustering e biclustering.

5.3. Árvores filogenéticas e epidemiologia.

6 Integração de dados e visualização.

6.1. PHYLOViZ: integração de dados epidemiológicos.

7. Sistemas de informação.

7.1. pubmlst DB

7.2. Linked data.

8. Especialização em Biologia Computacional

Biologia Computacional

Sistemas de Apoio à Decisão

Análise e Integração de Dados

Informática Biomédica

Algoritmos Avançados

Redes Complexas

8.1. Biologia Computacional

A Biologia Computacional (ou Bioinformática) desenvolvemétodos computacionais e algoritmos para oprocessamento de dados biológicos e utiliza modelaçãomatemática e estatística para definir hipóteses testáveissobre entidades e processos biológicos. Esta disciplinaintrodutória pretende familiarizar os alunos com asmetodologias computacionais e matemáticas que estãona base de muitas das abordagens que suportam osnovos desenvolvimentos desta área.

8.2. Sistemas de Apoio à Decisão

Introduzir os conceitos fundamentais da descoberta deinformação a partir de grandes quantidades de dados.Tornar os alunos hábeis na criação de sistemas capazesde descobrir informação escondida através da aplicaçãode técnicas de data mining. Tornar os alunos hábeis naavaliação da informação descoberta, em particular nacomparação dos diferentes modelos descobertos.

8.3. Análise e Integração de Dados

A disciplina de Análise e Integração de Dados pretendeensinar aos alunos os conceitos mais importantes deintegração de dados sobre duas perspectivas diferentes:virtual, onde as fontes de dados podem ser consultadasatravés de uma arquitectura de mediação; ewharehoused, onde um repositório de dadosmaterializado (denominado armazém de dados ou datawarehouse) é preenchido com dados provenientes dasfontes. Adicionalmente, a disciplina ensinará as técnicasque podem ser utilizadas para explorar a informação:OLAP e reporting numa arquitectura wharehoused, esistemas de mash-up numa arquitectura virtual.

8.4. Informática Biomédica

O objectivo geral da disciplina é o de dotar os alunos comos princípios e conceitos fundamentais relativos àutilização das tecnologias de informação em saúde. Osalunos adquirem competências essenciais e familiarizar-se-ão com as potencialidades do uso das tecnologias deinformação na investigação em biomedicina e no papelcrucial que hoje representam nas várias vertentes daprestação de cuidados de saúde

8.5 Algoritmos Avançados

Os algoritmos e as estruturas de dados estão na base dequalquer aplicação ou sistema informático, tendo vindo aganhar cada vez maior relevância com novos desafios noque respeita ao volume de dados a processar, aosrequisitos de eficiência e de processamento em temporeal, e à complexidade dos problemas com que nosdeparamos hoje em dia. O objectivo desta unidadecurricular é portanto a formação avançada em técnicasde desenvolvimento e análise de algoritmos.

8.6. Redes Complexas

Esta disciplina tem como objecto de estudo as redescomplexas, com foco nos algoritmos, modelos eaplicações quer para redes artificiais quer para redesreais, tais como redes sociais, redes de informação, aInternet, e redes biológicas. Neste contexto, interessatanto o desenvolvimento de algoritmos e estruturas dedados escaláveis para que seja possível um análiseefectiva destas redes complexas, como a elaboração demodelos teóricos capazes de descrever os padrõesencontrados empiricamente.

obrigado