Disciplina Curricular
Aplicações Avançadas em Biologia AABio
Mestrado Bolonha em Bioinformática e Biologia Computacional - 0_MBBC 2008/09 a 2016/17
Contextos
Grupo: 0_MBBC 2008/09 a 2016/17 > 2º Ciclo > - > Optativas > 2º Semestre > 978_1º Ano/2º Sem do Mestrado em BBC
Período:
Peso
3.0 (para cálculo da média)
Objectivos
A análise de grandes quantidades de dados biológicos são um dos desafios da bioinformática e biologia computacional, o que requer a utilização de algoritmos sofisticados. Com este curso pretende-se que os alunos identifiquem e apliquem algoritmos comuns na análise de dados biológicos, utilizando exemplos da investigação em genómica de populações. Introdução à programação em R para manipulação e visualização de dados. Prática e implementação de algoritmos utilizando programação em R. Pretende-se com esta cadeira a aquisição de conhecimentos específicos e operacionais na área de aplicações avançadas em Biologia, concretamente pela realização de um conjunto de tarefas de programação e acções práticas bioinformáticas.
Programa
Este curso é uma introdução à utilização de uma série de ferramentas informáticas de aplicação e uso crescente pelos Biólogos que trabalham nesta área. Nomeadamente: i) o uso de R e Rstudio para tratamento, análise e visualização de dados, e ii) a utilização de algoritmos avançados de análise de dados. Vários tipos de métodos serão apresentados e discutidos, desde métodos não-paramétricos para detectar padrões em big data, a métodos paramétricos para inferir paramêtros e comparar modelos. Estes métodos incluem Análise de componentes principais (PCA), Markov Chain Monte Carlo (MCMC), Approximate Bayesian Computation (ABC). Análise, simulação e modelação de processes estocásticos. Utilização de simulações em inferência Bayesiana (e.g. ABC) e frequentista (testes de hipóteses, permutações, métodos de bootstrap).
Métodos de ensino e avaliação
As aulas são administrado em salas dotadas de computadores, em que os alunos aprendem os conceitos pela sua operacionalização, resolvendo problemas de programação e observando os seus resultados de forma individual ou em grupo conforme o problema colocado. A avaliação é feita através de resolução de (i) trabalho individual com resolução de problemas utilizando algoritmos e programação em R; (ii) trabalho de grupo com análise de dados e escrita de um relatório. Face à situação atual de pandemia, e à imprevisibilidade que ela acarreta, o planeamento e modo de avaliação podem sofrer alterações.