Nome da Atividade
BIOINFORMÁTICA AVANÇADA
CÓDIGO
22000456
Carga Horária
45 horas
Tipo de Atividade
DISCIPLINA
Periodicidade
Semestral
Modalidade
PRESENCIAL
Unidade responsável
CARGA HORÁRIA TEÓRICA
2
FREQUÊNCIA APROVAÇÃO
75%
CARGA HORÁRIA OBRIGATÓRIA
3
CRÉDITOS
3
NOTA MÉDIA APROVAÇÃO
7
CARGA HORÁRIA EXTENSÃO
1

Ementa

Será promovido o estudo de técnicas de análise de dados derivados de plataformas de sequenciamento de nova geração (NGS), com foco na aquisição de conhecimentos técnicos pertinentes no contexto da biotecnologia moderna, incluindo montagem de novo de genomas, análise de variantes genéticas, RNA-Seq, single-cell sequencing e metagenômica.
As ações de extensão desta disciplina serão relacionadas às ações previstas no “Programa G-Biotec na comunidade: ações extensionistas”, cadastrado com o código 269 no Cobalto.

Objectives

Objetivo Geral:

Gerais: Apresentar as principais metodologias para análise de dados biológico, com foco em diferentes aplicações do sequenciamento de nova geração.
Específicos: Apresentar os principais conceitos referentes ao uso de sistemas Linux / Unix, com foco em aplicações científicas. Apresentar metodologias para automatização de tarefas usando shell scripts. Apresentar os principais conceitos referentes ao processamento de dados de sequenciamento de nova geração, com foco para as metodologias já consolidadas na academia e indústria (ex: whole genome sequencing, RNA-Seq, microbioma, single cell sequencing).

Conteúdo Programático

Bibliografia

Bibliografia Básica:

  • Verli, H. Bioinformática: da Biologia à Flexibilidade Molecular. Disponível online em: https://www.ufrgs.br/bioinfo/ebook/. Data de acesso: 17 de novembro de 2021.
  • Maziolli, G. Guia Foca. Disponível online em: https://guiafoca.org/. Data de acesso: 17 de novembro de 2021.
  • Chang et al. BioPython tutorial and Cookbook. Disponível online em: http://biopython.org/DIST/docs/tutorial/Tutorial.html. Data de acesso: 17 de novembro de 2021.

Bibliografia Complementar:

  • Downey, A. Think Python. 2e. Disponível online em: https://greenteapress.com/wp/think-python-2e/. Data do acesso: 17 de novembro de 2021.
  • Artigos disponíveis no PubMed. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/
  • Artigos (preprints) disponíveis no Arxiv. https://arxiv.org/
  • Artigos (preprints) disponíveis no Biorxiv. https://www.biorxiv.org/
  • Códigos e documentações disponíveis no GitHub. https://github.com/

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