Plano de Estudos
Bioquímica Computacional BComp
Contextos
Groupo: 7_LBioq 2026/27 > 1º Ciclo > Bioquímica - Tronco Comum > 2º ano
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
Utilização de portais ou ferramentas de bioinformática. Programação: capacidade de codificação de pequenos programas para implementação de algoritmos de cálculo científico ou de tratamento de informação textual.
Programa
Introdução à Bioinformática na óptica do utilizador. A representação digital de estruturas e sequências de macromoléculas biológicas. Pesquisa de informação em bases de dados WEB disponíveis. Semelhança, homologia e conservação filogenética de sequências biológicas. Alinhamentos. Ferramentas WEB da área de Bioinformática. Software de visualização e modelação de macromoléculas. Introdução a técnicas de sobreposição estrutural.Programação em Python: fundamentos da linguagem e aplicações em cálculo científico e extração de informação de ficheiros em formato de texto. Utilização de bibliotecas de computação científica (numéricas, simbólicas e gráficas).
Método de Avaliação
Modalidade de avaliação contínua, com possibilidade de aprovação ou melhoria em segunda época de exames. A avaliação contínua consiste na realização de dois testes e projeto final de programação em grupo, com pesos 35%, 25% e 40%, respetivamente. O primeiro teste e o projeto são eliminatórios para a modalidade de avaliação contínua, requerendo a classificação mínima de 9,5. A aprovação nestas avaliações dispensa o exame final. A segunda época do exame final mantém-se para efeitos de melhoria ou para os alunos reprovados na modalidade de avaliação contínua.
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 112.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- Bioinformatics and Functional Genomics: J. Pevsner 2015 ISBN: 978-1-118-58178-0
- How to Think Like a Computer Scientist- Learning with Python: Allen B. Downey, Jeffrey Elkner and Chris Meyers 2014
- Introdução à programação em Python: António Ferreira 2018-2020 on-line book
Secundária
- Suporting class materials: lecture handouts and executable documents (Jupyter notebooks):