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Algorítmos para manipulação de cadeias, sequências e árvores com aplicações em Biologia Molecular. Aplicações da Teoria dos Grafos e Otimização. Ferramentas para bioinformática

Bibliografia Setúbal, J., Meidanis, J. INTRODUCTION TO COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY, PWS Publishing Co., 1977 Gusfield, D., ALGORITHMS ON STRINGS, TREES AND SEQUENCES: COMPUTER SCIENCE AND COMPUTATIONAL BIOLOGY

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Introdução à computação. Ambientes de programação. Redes de Computadores. Banco de dados. Ambientes unix. Ambientes de alto desempenho.

Bibliografia Variável inculindo textos e artigos abordando o tema computação e programação.

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Estruturas de Proteínas/Enzimas; Noções básicas de cristalografia; Métodos de Validação e extração de dados biológicos a partir de estruturas; Construções e análises de modelos cristalográficos a partir de mapas de densidade eletrônico; Base de dados biológicas; Representações gráficas de proteínas; Campos de força; Docagem e triagem virtual de bases de dados; Métodos para predição de estruturas e dinâmica molecular; Alinhamentos e sobreposição estrutural de proteínas; Análise de Superfície e cavidades em estruturas de proteínas; Cálculo de contatos; e Modelagem e análise de grafos em estruturas proteicas.

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No curso será abordada a linguagem de programação de Biologia dos Sistemas (SBML) e diversas ferramentas para tratamento e análise de dados em larga escala (genoma, transcriptoma, proteoma e metaboloma). Além disso, serão abordados temas como a Biologia dos Sistemas de Microorganismos, Biologia de Sistemas na Interação Patôgeno-Hospedeiro, Biologia Sistêmica do Câncer, do Diabetes, entre outros. Em complementação, serão abordadas estratégias de Biologia Sintética e aplicações envolvendo conhecimentos extraídos dos sistemas.

Bibliografia:
-Systems Biology in Practice: Concepts, Implementation and Application. Edda Klipp,Ralf Herwig,Axel Kowald,Christoph Wierling,Hans Lehrach. Wiley-VCH Verlag GmbH       Co. KGaA, 2005
- An Introduction to Systems Biology. Uri Alon. Chapman       Hall/CRC, 2007.
- Systems Biology: Properties of Reconstructed Networks. Bernhard O. Palsson.Cambridge Univ. Press, 2006.
- Computational Systems Biology. Andres Kriete and Roland Eils (eds.), Elsevier Academic Press, 2006.
- Computational Modeling of Genetic and Biochemical Networks. James M. Bower, Hamid Bolouri. MIT Press, 2001.

Justificativa:
- Diante da facilidade de obtenção de dados de genômica, transcriptômica, proteômica e metabolômica em larga escala surgiu a necessidade de abordarmos a Biologia Sistêmica abordando como tratar e analisar os dados obtidos e obter uma visão holística e modelos operacionais. Além disso, visando o fomento da capacidade de inovação, a disciplina será complementada com abordagens de Biologia Sintética.

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Auxilio a professor na preparação de material didático para uso em disciplina da graduação.

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A disciplina oferece uma discussão sobre a biodiversidade e evolução molecular no contexto da pesquisa aplicada à saúde pública. Como modelos deste estudo multidisciplinar, serão usados dados moleculares de parasitos e vetores da Dengue, Doença de Chagas, Leishmanioses, Malária, Helmintoses, dentre outros. Pretendemos também discutir o uso do código de barras de DNA (do inglês DNA barcode) para identificação de grupos taxonômicos em amostras clínicas e ambientais, processamento de dados de coleções e monitoramento da biodiversidade. A disciplina oferece uma introdução ao tema através da apresentação de seminários, da discussão de artigos científicos, do aprendizado prático de recursos computacionais e de atividades lúdicas.


Andrade LF, Nahum LA, Avelar LG, Silva LL, Zerlotini A, Ruiz JC, Oliveira G. Eukaryotic Protein Kinases (ePKs) of the Helminth Parasite Schistosoma mansoni. BMC Genomics. 2011 May 6;12(1):215. PMID: 21548963].
Apic G, Russell RB. Domain recombination: a workhorse for evolutionary innovation. Sci Signal. 2010 Sep 14.
Arumugam M, Raes J, Pelletier E, Le Paslier D, Yamada T, Mende DR, Fernandes GR et al. Enterotypes of the human gut microbiome. Nature. 2011 May 12;473(7346):174-80. PMID: 21508958].
Bittner L, Halary S, Payri C, Cruaud C, de Reviers B, Lopez P, Bapteste E. Some considerations for analyzing biodiversity using integrative metagenomics and gene networks. Biol Direct. 2010 Jul 30.
Cerqueira GC, Bartholomeu DC, DaRocha WD, Hou L, Freitas-Silva DM, Machado CR, El-Sayed NM, Teixeira SM. Sequence diversity and evolution of multigene families in Trypanosoma cruzi. Mol Biochem Parasitol. 2008 Jan;157(1):65-72. PMID: 18023889].
Chothia C, Gough J. Genomic and structural aspects of protein evolution. Biochem J. 2009 Apr 1.
Devault A, Bañuls AL. The promastigote surface antigen gene family of the Leishmania parasite: differential evolution by positive selection and recombination. BMC Evol Biol. 2008 Oct 24;8:292. PMID: 18950494].
Frézal L, Leblois R. Four years of DNA barcoding: current advances and prospects. Infect Genet Evol. 2008 Sep.
Gerlt JA, Babbitt PC. Can sequence determine function? Genome Biol. 2000;1(5):REVIEWS0005. PMID: 11178260].
Gruber, A.
Koski LB, Golding GB. The closest BLAST hit is often not the nearest neighbor. J Mol Evol. 2001 Jun;52(6):540-2. PMID:11443357].
Leonard G, Soanes DM, Stevens JR. Resolving the question of trypanosome monophyly: A comparative genomics approach using whole genome data sets with low taxon sampling. Infect Genet Evol. 2011 Mar 17. [PMID: 21419879].
Mindell DP. Evolution in the everyday world. Sci Am. 2009 Jan.
Nahum, L.A. (2012) Evolução dos Genomas. In: Biologia Molecular e Evolução. S.R. Matioli editor. 2nd edition. Holos Editora, Ribeirão Preto, SP.
Nahum LA, Goswami S, Serres MH. Protein families reflect the metabolic diversity of organisms and provide support for functional prediction. Physiol Genomics. 2009 Aug 7;38(3):250-60. PMID: 19491149].
Oliveira SB, Ibraim IC, Tadei WP, Ruiz JC, Nahum LA, Brito CF, Moreira LA. Identification of a fibrinogen-related protein (FBN9) gene in neotropical anopheline mosquitoes. Malar J. 2011 Feb 2.
Shokralla S, Zhou X, Janzen DH, Hallwachs W, Landry JF, Jacobus LM, Hajibabaei M. Pyrosequencing for mini-barcoding of fresh and old museum specimens. PLoS One. 2011;6(7):e21252. [

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Estudo de propriedades físico-químicas das principais classes de Biomoléculas: Proteínas, Ácidos Nucleicos, Carboidratos e Lipídeos. Estudos de propriedades das Enzimas e Catálise enzimática. Bioenergética. Metabolismo Intermediário e vias de transdução de sinal nas células. Fluxo da Informação genética nas células.

Bibliografia: Bioquímica - L. Stryer- Sétima edição - Editora Guanabara Koogan - Lehninger Principios de Bioquímica -D.L. Nelson M.M. Cox- Sexta Edição- Editora Artmed - Fundamentos da Biologia Celular - Bruce Alberts et al. Terceira Edição- Editora Artmed .

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UNIDADE 1 - Conceitos básicos; Digitalização e representação de imagens; Elementos periféricos de um sistema de tratamento de imagens; Percepção visual; Sistemas de cores; Noções de sensoriamento remoto, computação gráfica e realidade virtual.

UNIDADE 2 - Realce de Imagens: Técnicas de modificação da escala de cinza; Pseudo-coloração; Suavização de imagens; Aguçamento de bordas; Filtragem espacial.

UNIDADE 3 - Segmentação de imagens: abordagem de diversas técnicas. Conceitos da morfologia matemática

Bibliografia 1. Gonzalez, R.C.       Woods, R.E. Processamento de Imagens Digitais. Edgard Blücher Ltda., São Paulo, 2000. 2. Jähne, B. Digital Image Processing. 4th. Edition, 1997. 3. Facon, J. Morfologia Matemática: Teoria e Exemplos. Ed. da PUC/Curitiba, PR, 1996. 4. Bruce, V., Green, P.R.       Georgeson, M.A. Visual Perception, Psychology Press, 1996. 5. Kang, H.R. Color Technology for Electronic Imaging Devices, SPIE, 1996. 6. Russel, J.C. The Image Processing Handbook. CRC Press, 2nd. Edition, 1995. 7. Cocquerez, J.-P.       Philipp, S. (Eds). Analyse d Images: Filtrage et Segmentation. Masson, 1995. 8. Gomes, J.       Velho, L. Computação Gráfica: Imagem. IMPA/SBM, Rio de Janeiro, 1994. 9. Sonka, M., Hlavac, V.       Boyle, R. Image Processing, Analysis and Machine Vision. Chapman       Hall, 1993. 10. Gonzalez, R.C.       Woods, R.E. Digital Image Processing. Addison Wesley, 3rd. Edition, 1993. 11. Mahdavieh, Y.       Gonzalez, R.C. (Eds). Advances in Image Analysis. SPIE Press, 1992. 12. MARION, A. An Introduction to Image Processing. Chapman and Hall, 1991. 13. Gabialt Jr., L.J. Machine Vision and Digital Image Processing Fundamentals. Prentice-Hall, 1990. 14. Schalkoff, R.J. Digital Image Processing and Computer Vision. John Wiley       Sons, 1989. 15. Jain, A. Fundamentals of Digital Image Processing. Prentice-Hall, 1989. 16. Green, W.S. Digital Image Processing: A Systems Approach. Van Nostrand, 2nd. Edition, 1989. 17. Niblack, W. An Introduction to Digital Image Processing. Prentice-Hall, 1986. 18. Rosenfeld, A.       Kak, A.C. Digital Picture Processing. Academic Press, 2nd. Edition, 1982. 19. Pratt, W.K. Digital Image Processing. John Wiley       Sons, 1978. 20. MASCARENHAS, N.D.A.       VELASCO, F.R.D. Processamento Digital de Imagens. IV EBAI, 1989. 21. ARAúJO, A. de A. Filtragem Espacial. VIII JAI, 1989. 22. FARINA, M. Psicodinâmica das Cores em Comunicação. Ed. Edgard Bucher, 1986.

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Apresentação de seminários de alunos de Mestrado e Doutorado do Programa de Pós-Graduação em Bioinformática, de docentes da UFMG e convidados nacionais e internacionais, na área de Bioinformática.

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Apresentação de seminários ministrados por alunos de Mestrado e Doutorado do Programa de Pós-Graduação em Bioinformática, de docentes da UFMG e convidados nacionais e internacionais, sobre pesquisas na área da Bioinformática.

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Conteúdo variável para cada turma

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Conteúdo variável para cada turma

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Conteúdo variável para cada turma

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Conteúdo variável para cada turma

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Conteúdo variável para cada turma

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Conteúdo variável para cada turma

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Conteúdo variável para cada turma

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Seminários online com palestrantes internacionais I - Braz Webinars

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Conteúdo variável para cada turma

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Conteúdo variável para cada turma.

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Conteúdo variável para cada turma.

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Conteúdo variável para cada turma.

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Participação do estudante no ensino prático e teórico da Bioinformática, visando a aquisição de experiência para o exercício de suas atividades didáticas, sob orientação de professor tutor designado em comum acordo com o docente coordenador da disciplina

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Participação do estudante no ensino prático e teórico da Bioinformática, visando a aquisição de experiência para o exercício de suas atividades didáticas, sob orientação de professor tutor designado em comum acordo com o docente coordenador da disciplina

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Participação do estudante no ensino prático e teórico da Bioinformática, visando a aquisição de experiência para o exercício de suas atividades didáticas, sob orientação de professor tutor designado em comum acordo com o docente coordenador da disciplina

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Participação do estudante no ensino prático e teórico da Bioinformática, visando a aquisição de experiência para o exercício de suas atividades didáticas, sob orientação de professor tutor designado em comum acordo com o docente coordenador da disciplina