DC-UFRPE/Licenciatura Plena em Computação/Disciplinas Optativas/Biologia Computacional

Programa da Disciplina

Nome: Biologia Computacional	Código: 14103
Departamento: Departamento de Computação	Área: Ciência da Computação
Carga-horária total: 60 horas	Créditos: 4
Carga-horária semanal: 4 horas (teóricas: 2; práticas: 2; EAD*: 0)

Ementa:

Noções básicas de biologia molecular. Alinhamento e análise de sequências. Recuperação de informação em bancos de dados biológicos. Predição de estrutura de proteínas. Análise de expressão gênica. Análise filogenética. Análise de Redes Biológicas.

Prática como componente curricular (30h):

Não possui.

Objetivos:

A redução dos custos de sequenciamento de genomas e a crescente disponibilização de dados sobre processos biológicos tem motivado o desenvolvimento de técnicas computacionais que viabilizem a análise destes dados. A Biologia Computacional é uma disciplina emergente, cuja influência se estende a diversas áreas, incluindo a biologia molecular, genética, e bioquímica, dentre outras. Esta disciplina visa introduzir os principais conceitos da biologia computacional, de modo a permitir que o aluno tenha uma visão geral da área, e, caso seja de seu interesse, possa aprofundar-se nos tópicos de sua preferência.

Objetivos específicos:

• Entender a forma como a ciência da computação tem ajudado na exploração de dados biológicos.
• Conhecer as principais técnicas utilizadas nas áreas mais tradicionais da Biologia Computacional.
• Familiarizar-se com bases de dados biológicos e ferramentas.

Turmas

Bibliografia básica:

1. Neil C. Jones, Pavel Pevzner. An Introduction to Bioinformatics Algorithms. MIT Press, 2004
2. J.C. Setubal and J. Meidanis, Introduction to Computational Molecular Biology, PWS, 1997
3. Clote, Peter, and Rolf Backofen. Computational Molecular Biology: Introduction. 1st ed. New York, NY: John Wiley & Sons, 2000. ISBN: 0471872520

Bibliografia complementar:

1. S. Aluru. Handbook of Computational Molecular Biology. Chapman & Hall/CRC, 2006
2. B. Schölkopf, K. Tsuda, JP. Vert, Kernel Methods in Computational Biology. MIT Press, 2004.
3. Durbin, Richard, Sean Eddy, Anders Krogh, and Graeme Mitchison. Biological Sequence Analysis: Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 1999. ISBN: 9780521629713.
4. P. A. Pevzner, Computational Molecular Biology: An Algorithmic Approach, MIT Press, Cambridge, 2004. M.S. Waterman, Introduction to Computational Biology, Maps, Sequences and Genomes, Chapman & Hall, 1995.
5. D. Gusfield. Algorithms on Strings, Trees, and Sequences: Computer Science and Computational Biology. 1st ed. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 1997. ISBN: 0521585198.
6. F. Prosdocimi. Introdução à Bioinformática - Apostila de um curso onlinponível em: http://www2.bioqmed.ufrj.br/prosdocimi/FProsdocimi07_CursoBioinfo.pdf
7. Maulik, Ujjwal Bandyopadhyay, Sanghamitra Wang, Jason T. Wiley Series in Bioinformatics: Computational Intelligence and Pattern Analysis in Biology Informatics. Wiley. 2013