Description
Objetivos
A disciplina apresenta as abordagens experimentais e as ferramentas bioinformáticas mais recentes no campo da Genómica Funcional e Comparativa, bem como a sua aplicação ao estudo da biologia à escala do genoma, numa perspectiva integrativa. Enfatiza a utilização de recursos computacionais para a análise de dados à escala do genoma.
Programa
S1 Organização e estrutura de um genoma. Métodos e estratégias de sequenciação de genomas. Anotação de genomas. S2 Genómica Comparativa. S3 Metagenómica. S4 Análise da expressão genética à escala do genoma: transcritómica e Rnómica S5 Análise de expressão à escala do proteoma S6 Análise metabolómica e outras ómicas S7 Genómica funcional. Introdução à Biologia de Sistemas.
Pré Requisitos
Os estudantes que frequentem esta UC deverão ter conhecimentos básicos de Biologia Molecular, Bioquímica e Genética.
Competências Transversais
Esta UC promove as seguintes competências transversais, cuja avaliação pesará 10% da nota global: 1 - espírito crítico e estratégias de resolução de problemas: as aulas práticas e teóricas, bem com a avaliação por testes/exames são conduzidas por propôr problemas reais aos alunos, que têm que apresentar soluções, discutindo as suas vantagens e limitações. 2 - Competências interpessoais: as aulas computacionais são efectuadas em grupos de 3, requerendo o desenvolvimento de capacidade de liderança, trabalho de equipa e gestão de conflitos. Capacidade de comunicação oral e escrita é estimulada pela entrega de relatório e a sua apresentação oral. 3 - Competências intrapessoais: a entrega de relatórios no prazo promove autodisciplina e organização pessoal. 4 - Cidadania global: princípios de ética em ciência são discutidos; muitos dos problemas de biotecnologia propostos são considerados no contexto de crescimento económico e sustentabilidade ambiental global.
Componente Laboratorial
As aulas de prática laboratorial focar-se-ão na utilização de ferramentas bioinformáticas para: 1. Anotação e comparação de genomas 2. Análise de dados de metagenómica 3. Análise transcritómica baseada em RNA-seq 4. Previsão e anotação de sRNA 5. Análise quantitativa de geis bidimensionais 6. Interpretação do significado biológico de dados à escala do genoma 7. Análise de dados de metabolómica baseada em NMR 8. Modelação de redes metabólicas.
Componente de Programação
As aulas de laboratório serão exclusivamente computacionais. Uma parte da UC foca-se na utilização de aplicações computacionais pré-existentes. Especificamente, utilizar-se-ão as seguintes plataformas: 1. Anotação e comparação de genomas – CLC Genomics Workbench 2. Análise de dados de metagenómica - Elviz; Antismash 3. Análise trasncritómica – UGENE 4. Previsão e anotação de sRNA - RNAStructure; RNAPredator 5. Análise quantitativa de geis bidimensionais – SameSpots. 6. Interpretação do significado biológico de dados à escala do genoma – GoToolBox; Kegg Mapper; Yeastract; STRING 7. Análise de dados de metabolómica baseada em NMR - Metaboanalyst 8. Modelação de redes metabólicas – COPASI
Princípios Éticos
Todos os membros de um grupo são responsáveis pelo trabalho do grupo. Em qualquer avaliação, todo aluno deve divulgar honestamente qualquer ajuda recebida e fontes usadas. Numa avaliação oral, todo aluno deverá ser capaz de apresentar e responder a perguntas sobre toda a avaliação.