Objectivos, Programa, Docente

Objectivos

Pretende-se que o aluno:

• Se familiarize com os conceitos básicos de Biologia Molecular Computacional

• Entenda os algoritmos básicos de Bioinformática, nomeadamente em emparelhamento de sequências, filogenia e reconhecimento de padrões no genoma e proteoma.

• Tenha uma perspectiva das questões abertas na área.

Programa

1. Problemas Computacionais em Biologia Molecular

2. Linguagens de Programaçõo

   1. Python

   2. Ex de Processamento de Texto

3. Alinhamento de Pares de Sequências

   1. Homologia

   2. Alinhamento Globais: Algoritmo de Needleman e Wunsch

   3. Alinhamento Locais: Algoritmo de Smith e Waterman

   4. Alinhamento para Funções de Penalização Afins

   5. Métodos Heurísticos: BLAST

   6. Modelos para Alinhamentos: BLOSUM

4. Alinhamentos Múltiplos

   1. Avaliação de Alinhamentos Múltiplos

   2. Alinhamento em Estrela

   3. Alinhamento em Árvore: Clustal-W

5. Árvores Filogenéticas

   1. Métodos de Construção

   2. UPGMA

   3. Junção de Vizinhos

   4. Parcimónia

   5. Branch & Bound

6. Modelos Probabílisticos

   1. Conceitos Básicos de Probabilidade

   2. Cadeias de Markov

   3. Aplicações: Encontrar Genes

Docente

• Vítor Santos Costa. Email: vsc@dcc.fc.up.pt

Avaliação e funcionamento das aulas

1. Monografia: 4 Valores

2. Exame/Recurso: 6 Valores

A materia do teste é a incluida nos slides. Um exame do ano passado está aqui.

Alunos com circunstancias especiais

Artigos de Investigação

Os seguintes artigos não são um estudo exaustivo da área, mas tentam mostrar algumas áreas (meio desactualizado):

• Temas Quentes e Grandes Projetos:

  • Genome Editing

  • ENCODE

  • Next Generation Sequencing

• Artigos na Bioinformatics:

  • MRBAYES: Bayesian inference of phylogenetic trees

  • NÃO ESCOLHER: MEGA2: molecular evolutionary genetics analysis software

  • Haploview: analysis and visualization of LD and haplotype maps

  • Naïve Bayes for microRNA target predictions—machine learning for microRNA targets

  • A review of feature selection techniques in bioinformatics

  • Haploview: analysis and visualization of LD and haplotype maps

  • False discovery rate, sensitivity and sample size for microarray studies

  • Support vector machine classification and validation of cancer tissue samples using microarray expression data

  • DnaSP version 3: an integrated program for molecular population genetics and molecular evolution analysis

  • A comparison of normalization methods for high density oligonucleotide array data based on variance and bias

• ISMB:

  • SPEX2: automated concise extraction of spatial gene expression patterns from Fly embryo ISH images

  • Assessing the functional coherence of gene sets with metrics based on the Gene Ontology graph

  • Modularity and directionality in genetic interaction maps

  • Protein–Protein Interaction (PPI)

  • Alignment Free Comparison

  • Gene Networks

  • SNP

  • RNA Workshop

• Outros:

  • InSite: a computational method for identifying protein-protein interaction binding sites on a proteome-wide scale

  • Decoding global gene expression programs in liver cancer by noninvasive imaging

  • Biclustering Algorithms for Biological Data Analysis: A Survey

  • From Signature to Models: Understanding Cancer Using Microarrays

  • ABySS

  • iLogCHEM

  • Improving model construction of profile HMMs for remote homology detection through structural alignment

  • Inferring Regulatory Networks from Time Series Expression Data and Relational Data via Inductive Logic Programming

Bibliografia e material complementar

Slides do Curso

Slides do Curso

Aulas Teóricas

Livros recomendados

• Biological Sequence Analysis: Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids. R. Durbin, S. Eddy, A. Krogh, and G. Mitchison. Cambridge University Press, 1998.

• [Bioinformatics Algorithms]{https://www.bioinformaticsalgorithms.org/}, Phillip Compeau and Pavel Pezner, Active Learning Publishers, 2018.

• [Bioinformatics Algorithms: Design and Implementation in Python]{https://www.elsevier.com/books/bioinformatics-algorithms/rocha/978-0-12-812520-5}, MIguel Rocha and Pedro Ferreira, Elsevier, 2018.

Material de Apoio

• Introdução a Biologia Molecular:

  • L. Hunter. Life and Its Molecules: A Brief Introduction. AI Magazine 25(1):9-22, 2004. Uma versão mais antiga mas mais detalhada está como introduction to molecular biology for the computer scientist

  • Livro WEB: Genomes, T.A. Brown

  • Livro WEB: Molecular Cell Biology by Lodish, Berk, Matsudaira, Kaiser, Krieger, Scott, Zipursky, and Darnell

• Alinhamento de Pares de Sequências:

  • Secções 2.1-2.7 de Durbin et. al.

  • Needleman & Wunsch

  • Smith & Waterman

  • BLAST

  • Gapped BLAST e PSI-BLAST

  • BLOSUM

• Alinhamento Múltiplo:

  • Secções 6.1-6.4 de Durbin et. al.

  • CLUSTAL-W

  • T-COFFEE

  • MUSCLE

  • PROBCONS

• Modelos de Markov e Análise de Genes:

  • Capítulo 3 de Durbin et. al.

  • GeneMark

  • Glimmer

  • Genscan

• pHMMs:

  • Secções 5.2-5.4 de Durbin et. al.

  • HMMer

  • SAM

  • ISMB99 Tutorial

  • Survey de 1998

  • Pfam

  • Artigo da Juliana

• Árvores Filogenéticas:

  • Cap 6 e Secções 7.1-7.4 de Durbin et. al.

  • Phylip

  • MrBayes

  • Tree Of Life

• Expressão de Genes:

  • Cap 6 e Secções 7.1-7.4 de Durbin et. al.

  • Eisen e outros, PNAS 1988

  • Tutorial de Baldi (ISMB02)

  • Tutorial de Page & Shavlik (ICML03)

  • Biclusters

  • Open-Source Clustering Software

• Estrutura de Proteínas:

  • Zhang: The protein structure prediction problem could be solved using the current PDB library

  • Rosetta

  • Krippahl e Barahona

Cursos Relacionados

• Introduction to BioInformatics, Mark Craven, UW-Madison

• Computational Molecular Biology, Sean Eddy, Washington University

• Algorithms for Molecular Biology, Ron Shamir, Tel Aviv University

• Computational Molecular Biology, Doug Brutlag & Lee Kozar, Stanford

• Representations and Algorithms for Computational Molecular Biology, Russ Altman, Stanford

• MIT Open Courseware

• MO640/MC931 Biologia Computacional, João Meidanis, UNICAMP

Variado

Temas Não Cobertos

• Montagem de Sequências e “Base Calling”

• Sinais de DNA: “DNA Binding Sites”

• Compilação de Genomas Completos

• Rearranjos do Genoma

• Estrutura Secundária de RNA

• Biologia de Sistemas, eg Dana Pe’er

• Single CELL Experiments