Tópicos Avançados em Bioinformática
Código
11180
Unidade Orgânica
Faculdade de Ciências e Tecnologia
Departamento
Departamento de Química
Créditos
6.0
Professor responsável
João Montargil Aires de Sousa
Horas semanais
5
Total de horas
60
Língua de ensino
Português
Objectivos
Proporcionar aos alunos conhecimentos sobre os fundamentos, bem como aplicações práticas em ciências biológicas.
Permitir que os alunos tenham uma compreensão geral da literatura científica na área, para serem capazes de (individualmente) aprofundar os seus conhecimentos em áreas selecionadas em bioinformática.
Treino com ferramentas computacionais para estudar problemas reais em biociências.
Pré-requisitos
Conhecimentos básicos de informática.
Conteúdo
1) Genómica Computacional e evolução.
2) Biologia de Sistemas Computacional.
3) Um guia de sobrevivência para um experimentalista em métodos de biologia computacional - sessões práticas num contexto de resolução de problemas.
4) Representação e visualização de estruturas moleculares.
5) Introdução à mecânica / dinâmica molecular.
6) Docking molecular.
7) Previsão da estrutura de proteínas
8) Relações quantitativas estrutura-atividade (QSAR).
9) O papel da Químio-informática na descoberta e desenvolvimento de fármacos.
Bibliografia
1.Leach, A. R., Molecular Modelling: Principles and Applications, 2nd ed., Prentice Hall, 2001
2. Bioinformatics and Molecular Evolution by Paul G. Higgs and Teresa K. Attwood. Wiley‐Blackwell (ISBN‐13: 978‐1405106832)
3.An introduction to systems biology. Design Principles of Biological Circuits. U. Alon. Chapman & Hall/CRC Mathematical & Computational Biology; 2006.
4. Chemoinformatics ‐ a Textbook, Gasteiger, J. Engel, T., Eds.; Wiley‐VCH: Weinheim, 2003.
5. Leach, A. R.; Gillet, V. J. An Introduction to Chemoinformatics, 2ª ed.; Springer: Dordrecht, 2007.
Método de ensino
As aulas serão Teorico-práticas com computadores, e resolução de problemas.
Método de avaliação
A avaliação consiste em avaliação de aula (50%) e exame final (50%). A avaliação de aula será baseada em trabalho computacional.