Pedido de Acreditação

Transcrição

NCE/13/00496 — Apresentação do pedido Novo ciclo
de estudos
Apresentação do pedido
Perguntas A1 a A4
A1. Instituição de ensino superior / Entidade instituidora:
ISPA, Crl
A1.a. Outras Instituições de ensino superior / Entidades instituidoras:
A2. Unidade(s) orgânica(s) (faculdade, escola, instituto, etc.):
ISPA Instituto Universitário de Ciências Psicológicas, Sociais e da Vida
A3. Designação do ciclo de estudos:
Bioinformática
A3. Study programme name:
Bioinformatics
A4. Grau:
Licenciado
Perguntas A5 a A10
A5. Área científica predominante do ciclo de estudos:
Biologia
A5. Main scientific area of the study programme:
Biology
A6.1. Classificação da área principal do ciclo de estudos (3 algarismos), de acordo com a Portaria n.º 256/2005, de
16 de Março (CNAEF): 421
A6.2. Classificação da área secundária do ciclo de estudos (3 algarismos), de acordo com a Portaria n.º 256/2005,
de 16 de Março (CNAEF), se aplicável: <sem resposta>
A6.3. Classificação de outra área secundária do ciclo de estudos (3 algarismos), de acordo com a Portaria n.º
256/2005, de 16 de Março (CNAEF), se aplicável: <sem resposta>
A7. Número de créditos ECTS necessário à obtenção do grau:
180
A8. Duração do ciclo de estudos (art.º 3 DL74/2006, de 26 de Março):
3 anos/ 6 semestres
A8. Duration of the study programme (art.º 3 DL74/2006, March 26th):
3 years / 6 semesters
A9. Número de vagas proposto:
25
A10. Condições especificas de ingresso:
Provas de ingresso:
Matemática, Biologia e Geologia (B), Biologia e Geologia (G), Fisíca e Química (F), Fisíca e Química (Q)
A10. Specific entry requirements:
Entry exams:
Mathematics, Biology and Geology (B), Biology and Geology (G), Physics and Chemistry (P), Physics and
Chemistry (C)
Pergunta A11
Pergunta A11
A11. Percursos alternativos como ramos, variantes, áreas de especialização do mestrado ou especialidades do
doutoramento em que o ciclo de estudos se estrutura (se aplicável):
Não
A11.1. Ramos, variantes, áreas de especialização do mestrado ou especialidades do doutoramento (se aplicável)
A11.1. Ramos, variantes, áreas de especialização do mestrado ou especialidades do doutoramento, em que o
ciclo de estudos se estrutura (se aplicável) / Branches, options, specialization areas of the master or specialities
of the PhD (if applicable)
Ramo, variante, área de especialização do mestrado ou
especialidade do doutoramento:
Branch, option, specialization area of the master or
speciality of the PhD:
<sem resposta>
A12. Estrutura curricular
Mapa I
A12.1. Ciclo de Estudos:
Bioinformática
A12.1. Study Programme:
Bioinformatics
A12.2. Grau:
Licenciado
A12.3. Ramo, variante, área de especialização do mestrado ou especialidade do doutoramento (se aplicável):
<sem resposta>
A12.3. Branch, option, specialization area of the master or speciality of the PhD (if applicable):
<no answer>
A12.4. Áreas científicas e créditos que devem ser reunidos para a obtenção do grau / Scientific areas and credits
that must be obtained for the awarding of the degree
Área Científica / Scientific Area
Ciências Biológicas/Biological Sciences
Sigla /
ECTS Obrigatórios /
Acronym Mandatory ECTS
CB
87
ECTS Optativos* /
Optional ECTS*
0
Ciências Informáticas/Informatic Sciences
Metodologias e Técnicas de Investigação/Research Methodologies and
Techniques
CI
43.5
0
MTI
37.5
0
Ciências Biológicas ou Metodologias e Técnicas de Investigação/Biological
Sciences or Research Methodologies and Techniques
CB/MTI
0
12
(4 Items)
168
12
Perguntas A13 e A16
A13. Regime de funcionamento:
Diurno
A13.1. Se outro, especifique:
<sem resposta>
A13.1. If other, specify:
<no answer>
A14. Local onde o ciclo de estudos será ministrado:
O Ciclo de Estudos será ministrado nas instalações do ISPA Instituto Universitário de Ciências Psicológicas,
Sociais e da Vida, na Rua Jardim do Tabaco, 34, Lisboa
A14. Premises where the study programme will be lectured:
Lectures will take place at ISPA Instituto Universitário de Ciências Psicológicas, Sociais e da Vida, na Rua
Jardim do Tabaco, 34, Lisboa
A15. Regulamento de creditação de formação e experiência profissional (PDF, máx. 500kB):
A15._rg061_cred_comp_qru.pdf
A16. Observações:
Esclarecimento sobre o nome institucional:
No sistema da A3ES o nome da unidade orgânica aparece referido como “ISPA Instituto Universitário de
Psicologia Aplicada”. Essa designação resultou da passagem do “ISPA – Instituto Superior de Psicologia
Aplicada” a Instituto Universitário, com o reconhecimento pelo Ministro da Ciência, Tecnologia e Ensino
Superior (D.L. 221/2009 de 8 de Setembro), tendo esse nome sido publicado pelo Ministério sem o
conhecimento da entidade instituidora. Posteriormente, e na sequência de um pedido de alteração de
designação institucional, foi exarado despacho por Sua Ex.ª O Ministro da Ciência, Tecnologia e Ensino Superior
(Processo: 50.28/97.324; Entrada: 5835) tendo sido dado conhecimento dessa aprovação ao Exmo. Senhor
DirectorGeral do Ensino Superior, passando a designação oficial a: “ISPA Instituto Universitário de Ciências
Psicológicas, Sociais e da Vida”.
A16. Observations:
Clarification on the institutional name:
In the A3ES system the name of the institute appears as “ISPA Instituto Universitário de Psicologia Aplicada”.
This designation resulted from the attribution to ISPA of the statue of “University Institute”, with the recognition
by the Minister of Science, Technology and High Education (D.L. 221/2009 from 8 Setember), but was published
without the institution’s prior informed consent. After that, and following a request to change the institutional
name, his Excellency the Minister of Science, Technology and Higher Education pronounced favorably to this
request (Proc.: 50.28/97.324; Entry: 5835) and the DirectorGeneral of Higher Education was duly informed,
being the new designation: “ISPA Instituto Universitário de Ciências Psicológicas, Sociais e da Vida”.
Instrução do pedido
1. Formalização do pedido
1.1. Deliberações
Mapa II Reitor
1.1.1. Órgão ouvido:
Reitor
1.1.2. Cópia de acta (ou extrato de acta) ou deliberação deste orgão assinada e datada (ofPDF, máx. 100kB):
1.1.2._Reitor_LBI.pdf
Mapa II Conselho Científico
Conselho Científico
1.1.2._pdf31102013124454.pdf
Mapa II Conselho Pedagógico
Conselho Pedagógico
1.1.2._CP_LBI.pdf
1.2. Docente(s) responsável(eis) pela coordenação da implementação do ciclo de estudos
1.2. Docente(s) responsável(eis) pela coordenação da implementação do ciclo de estudos
A(s) respectiva(s) ficha(s) curricular(es) deve(m) ser apresentada(s) no Mapa V.
José António Almeida Costa da Cruz e Rui Filipe Nunes Pais de Oliveira
2. Plano de estudos
Mapa III 1º Ano 1º Semestre
2.1. Ciclo de Estudos:
Bioinformática
2.1. Study Programme:
Bioinformatics
2.2. Grau:
Licenciado
2.3. Ramo, variante, área de especialização do mestrado ou especialidade do doutoramento (se aplicável):
<sem resposta>
2.3. Branch, option, specialization area of the master or speciality of the PhD (if applicable):
<no answer>
2.4. Ano/semestre/trimestre curricular:
1º Ano 1º Semestre
2.4. Curricular year/semester/trimester:
1st Year 1st Semester
2.5. Plano de Estudos / Study plan
Unidade Curricular /
Curricular Unit
Programação de
Área Científica /
Duração /
Horas Trabalho /
Horas Contacto /
Scientific Area (1) Duration (2) Working Hours (3) Contact Hours (4)
T:32 TP:64 OT:6
Observações /
ECTS Observations
(5)
computadores/Computer
Programming I
CI
Semestral
225
Matemática I/Mathematics I
MTI
Semestral
187.5
Semestral
187.5
T:32 TP:48 OT:5
AV:4
T:32 TP:38 PL:10
OT:5 AV:4
CB
Semestral
75
T:32 AV:4
3
CB
Semestral
75
T:32 AV:4
3
Biologia Celular e Genética/Cell
CB
Biology and Genetics
Biologia Integrativa/Integrative
Biology
Introdução à
Bioinformática/Introduction to
Bioinformatics
(5 Items)
AV:4
9
7.5
7.5
Bioinformática
Bioinformatics
2.2. Grau:
Licenciado
<sem resposta>
<no answer>
1st year 2nd Semester
Unidade Curricular / Curricular
Unit
Duração /
Área Científica /
Duration
Scientific Area (1)
(2)
Programação de computadores
II/Computer Programming II
CI
Semestral
Álgebra Linear/Linear Algebra
MTI
Semestral
Biologia Molecular e
Bioquímica/Molecular Biology and CB
Biochemistry
Sistemas de Bases de Dados/Data
CI
Base Systems
(4 Items)
Bioinformática
Observações
Horas Trabalho / Horas Contacto /
/
ECTS
Working Hours (3) Contact Hours (4)
Observations
(5)
T:32 TP:64 OT:6
225
9
AV:4
T:32 TP:48 OT:5
187.5
7.5
AV:4
Semestral
187.5
Semestral
150
T:32 TP:48 OT:5
AV:4
T:32 TP:32 OT:5
AV:4
7.5
6
Bioinformatics
2.2. Grau:
Licenciado
<sem resposta>
<no answer>
2nd Year 1st Semester
Curricular Unit
Área Científica /
Scientific Area (1)
Duração /
Horas Trabalho /
Duration (2) Working Hours (3)
Probabilidade e
Estatística/Statistics
MTI
Semestral
225
Matemática II/Mathematics II MTI
Semestral
187.5
Semestral
187.5
Semestral
150
Análise de
Sequências/Biological
CB
Sequence Analysis
Aprendizagem
CI
Automática/Machine Learning
(4 Items)
Horas Contacto /
Contact Hours (4)
T:32 TP:64 OT:6
AV:4
T:32 TP:48 OT:5
AV:4
T:32 TP:48 OT:5
AV:4
T:32 TP:32 OT:5
AV:4
Observações /
ECTS Observations
(5)
9
7.5
7.5
6
Bioinformática
Bioinformatics
2.2. Grau:
Licenciado
<sem resposta>
<no answer>
2nd Year 2nd Semester
Curricular Unit
Redes de
Computadores/Computer
Networks
Análise de Dados
Biológicos/Analysis of
Biological Data
Estruturas
Biomoleculares/Biomolecular
Structures
Biologia Evolutiva/Evolutionary
Biology
(4 Items)
Área Científica /
Duração /
Horas Trabalho /
Scientific Area (1) Duration (2) Working Hours (3)
Horas Contacto /
Contact Hours (4)
Observações /
ECTS Observations
(5)
CI
Semestral
187.5
T:32 TP:48 OT:5
AV:4
7.5
CB
Semestral
187.5
T:32 TP:48 OT:5
AV:4
7.5
CB
Semestral
187.5
T:32 TP:48 OT:5
AV:4
7.5
CB
Semestral
187.5
T:32 TP:48 OT:5
AV:4
7.5
Bioinformática
Bioinformatics
2.2. Grau:
Licenciado
<sem resposta>
<no answer>
3rd Year 1st Semester
Unidade Curricular / Curricular Unit
Computação de Alto Desempenho/High
Performance Computing
Técnicas Avançadas de Exploração de
Dados/Advanced Techniques of Data
Exploration
Genomica Funcional e
Comparativa/Genomics
Área Científica Duração / Horas Trabalho Horas Contacto
Observações /
/ Scientific
Duration / Working Hours / Contact Hours ECTS Observations
Area (1)
(2)
(3)
(4)
(5)
T:32 TP:32 OT:5
CI
Semestral 150
6
AV:4
MTI
Semestral 150
CB
Semestral 150
Redes Biológicas/Biological Networks
CB
Semestral 150
Competências Académicas/Academic
Skills
MTI
Semestral 150
Empreendedorismo/Entrepreneurship
MTI
Semestral 150
CB
Semestral 150
Modelação de Sistemas
Biológicos/Biological Systems Modeling
(7 Items)
T:32 TP:32 OT:5
6
AV:4
T:32 TP:32 OT:5
AV:4
T:32 TP:32 OT:5
AV:4
T:32 TP:32 OT:5
AV:4
T:32 TP:32 OT:5
AV:4
T:32 TP:32 OT:5
AV:4
6
6
Opcional/Optional
6
Opcional/Optional
6
Opcional/Optional
6
Opcional/Optional
Bioinformática
Bioinformatics
2.2. Grau:
Licenciado
<sem resposta>
<no answer>
3rd year 2nd Semester
Unidade Curricular / Área Científica /
Curricular Unit
Scientific Area (1)
Duração /
Horas Trabalho /
Duration (2) Working Hours (3)
Estágio/Internship
CB
Semestral
450
Projecto/Projcect
(2 Items)
CB
Semestral
300
Horas Contacto /
Contact Hours (4)
S:24; E=300; OT:32;
AV:18
S:16; OT:16; AV:4
ECTS
Observações /
Observations (5)
18
12
3. Descrição e fundamentação dos objectivos, sua adequação ao projecto educativo, científico
e cultural da instituição, e unidades curriculares
3.1. Dos objectivos do ciclo de estudos
3.1.1. Objectivos gerais definidos para o ciclo de estudos:
Pretendese fornecer uma formação diversificada e equilibrada no campo multidisciplinar da Bioinformática,
com o objectivo de formar profissionais altamente qualificados que combinem: Bons conhecimentos nas áreas
da biologia e ciências da vida; uma boa preparação teórica em matemática e ciências da computação; e o
desenvolvimento de fortes competências práticas na aplicação de ferramentas e metodologias tecnológicas à
resolução de problemas complexos de processamento e análise de grandes quantidades de dados e
modelação de fenómenos biológicos. A componente de formação teórica e metodológica deverá preparar os
alunos para o trabalho em ambiente académico e de investigação. O ênfase na aplicação prática dos
conhecimentos adquiridos ao longo do ciclo de estudos deverá permitir uma integração rápida e produtiva em
ambientes de trabalho académicos ou na indústria.
3.1.1. Generic objectives defined for the study programme:
It will provide a diversified and balanced training program in the multidisciplinary field of bioinformatics with the
main goal of training highly qualified professionals that combine: A good understanding of biology and life
sciences; a good theoretical background in mathematics and computer science; and the development of strong
practical skills applying technological and methodological tools to solve complex problems such as the
processing and analysis of large dataset, and the modelling of biological phenomena. The theoretical training
provided aims to prepare students to work on research and academic environments, the focus on practical
work and hands on learning will allow students to integrate either academic or industry teams in an immediately
productive fashion.
3.1.2. Objectivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências) a desenvolver pelos estudantes:
1. Desenvolver uma postura profissional autónoma, responsável, crítica e ética.
2. Compreender e integrar os conceitos da biologia necessários à realização de projectos bioinformática em
contextos de investigação.
3. Dominar os métodos de análise estatística de dados experimentais e a interpretação dos resultados obtidos.
4. Compreender as noções fundamentais da concepção, projecto e realização da investigação científica.
5. Compreender e aplicar as ferramentas, métodos e tecnologias estudados de forma efectiva.
6. Desenvoler o sentido crítico na análise dos métodos e ferramentas disponíveis, que permita a avaliação
rigorosa das suas qualidades, limitações e âmbito de aplicação.
7. Dominar o processo de concepção, desenho, desenvolvimento e manutenção de sistemas informáticos em
ambiente de operação real.
8. Comunicar as conclusões dos trabalhos efectuados assim como os pressupostos teóricos e metodológicos
subjacentes de forma clara e profissional.
3.1.2. Intended learning outcomes (knowledge, skills and competences) to be developed by the students:
1. Develop an autonomous, responsible, critic and ethic professional conduct.
2. Understand and integrate the biological concepts required to the implementation of bioinformatics research
projects.
3. Master the methods of statistical analysis of experimental data and the interpretation of the obtained results.
4. Understand the fundamentals of design, project, execution of scientific research.
5. Understand and effectively apply the studied tools, methods and technologies.
6. To develop a critical thinking to analyze the available methods and tools, which allows a rigorous assessment
of their qualities, limitations and scope of application. 7. Master the design, development and operation process of a real world informatics system.
8. Communicate in a clear and professional way the conclusion of the research as well as its theoretical and
methodological assumptions.
3.1.3. Coerência dos objetivos definidos com a missão e a estratégia da Instituição de ensino:
O ISPA iniciou a sua actividade em 1962 como Instituto de Ciências Psicológicas, passando a Instituto Superior
de Psicologia Aplicada (ISPA) em 1964. Desde então constituiuse como uma referência incontornável no
ensino superior em Portugal. Pioneiro no ensino e investigação das ciências psicológicas e do comportamento, o ISPA é reconhecido
nacional e internacionalmente pela excelência do seu projecto científico, pedagógico e cultural, pela qualidade
do seu corpo docente e da sua actividade de investigação e desenvolvimento e pela relevância da sua extensão
universitária.
Desde o início, o projecto ISPA estruturouse segundo uma matriz de desenvolvimento institucional que concilia
seis linhas de força essenciais.
1. Constituição de um corpo docente próprio e altamente qualificado e prestigiado; 2. Formação científica e pedagógica plural com um enfoque muito particular na multidisciplinaridade científica e
na vertente cultural
3. Produção científica relevante, internacionalmente reconhecida e referenciada
4. Uma aposta clara na internacionalização através de parcerias fortes com instituições de referência no
espaço Europeu, da América do Norte e Brasil
5. Uma actividade editorial diversificada com títulos que são, actualmente, referências na área das ciências
sociais, psicológicas e do comportamento 6. Intervenção social e comunitária relevante, permanente e diversificada; Desde 1994, foi igualmente reconhecida pela FCT, a Unidade de Investigação em EcoEtologia que obteve as
mais elevadas classificações desde a sua constituição, tendo actualmente o nível de Excelente, sendo uma
referência nas ciências do mar, nomeadamente na biologia marinha, ecologia, conservação, comportamento,
fisiologia, evolução, biogeografia, entre outras.
A reconversão em Instituto Universitário em 2009 no quadro do novo modelo organizativo do ensino superior
foi institucionalmente marcante. O ISPA foi a segunda instituição em Portugal e a primeira no subsistema do
ensino particular e cooperativo a satisfazer os requisitos formais e o nível de qualificação exigidos para esta
adequação organizacional. Com esta nova matriz institucional o ISPA passou a ministrar, de forma autónoma,
todos os graus académicos previstos no quadro da organização dos estudos introduzido pelo Processo de
Bolonha alargando também a sua oferta formativa a outras áreas com particular destaque para a Biologia.
Em 2009 é criado o Centro de Biociências, em 2010 inicia o funcionamento da Licenciatura em Biologia e desde
2013 o Mestrado em Biologia Marinha e Conservação e o Doutoramento em Biologia do Comportamento. Esta
nova realidade traduz a excelência do projecto pedagógico e científico do ISPA, alicerçado nas mais elevadas
classificações atribuídas por entidades independentes. Neste sentido, a presente proposta enquadrase como
um complemento natural na oferta de ensino em biologia do ISPA, numa área de grande actualidade e de
elevada exigência tecnológica e teórica.
3.1.3. Coherence of the defined objectives with the Institution's mission and strategy:
ISPA started its activity in 1962 as Instituto de Ciências Psicológicas and in 1964 adopted the name Instituto
Superior de Psicologia Aplicada (ISPA). Since then it constituted an inescapable reference in the Portuguese
higher education system.
Pioneer in research and education in the psychological and behavioural sciences, ISPA is internationally and
nationally recognized by the excellence of its scientific, pedagogical and cultural project, the quality of its
academic staff and of its research and development activities and the relevance of the extension and outreach
programs.
From the beginning, ISPA project was built over an institutional development matrix which integrates six main
lines:
1. A highly qualified and prestigious academic staff fully committed to the institution;
2. Plural scientific and pedagogical learning particularly focused in a scientific and cultural multidisciplinary
approach;
3. Relevant scientific production, internationally recognised and referenced 4. A clear investment on the internationalization through strong partnerships with universities and research and
intervention centres of excellence in Europe, North America and Brasil; 5. A diversified editorial activity with titles that currently constitute reference citations in the social,
psychological and behavioural sciences;
6. Relevant, permanent and diversified social and community intervention and outreach.
Since 1994 the R&D EcoEtology Research Unit was recognized by FTC and has obtained the highest
classifications from the beginning, currently being marked as Excellent, and a reference in the marine sciences,
namely in marine biology, ecology, conservation, behavior, physiology, evolution, biogeography, among others.
The conversion in University Institute (Instituto Universitário), – in 2009 – in the framework of the new
organizational model of higher education represented an institutional landmark. ISPA was the second institution
in Portugal and the first one in the private and cooperative subsystem to comply with the formal requisites and
mandatory quality level. With this new institutional matrix, ISPA is now able to offer, in an autonomous way, all
academic levels part of the study cycles organization established by the Bolonha Process also widening the
portfolio to other areas with special reference to Biology.
In 2009 was launched the Biosciences Centre, in 2010 the Biology 1st cycle degree started and in 2013 were
launched the Marine Biology and Conservation Master degree and the PhD in Behavioral Biology. This new
reality translated the excellence of the ISPA scientific and pedagogical project, sustained in the highest
classifications attributed by independent external evaluation bodies to scientific research and high level
activities in the Biology domain. In this context the present proposal fits as a natural complement to the Biology
training offer at ISPA, in a technological and theoretical, leadingedge scientific field.
3.2. Adequação ao projeto educativo, científico e cultural da Instituição
3.2.1. Projeto educativo, científico e cultural da Instituição:
Ao longo de décadas o ISPA desenvolve um projecto universitário que se consolidou em torno de três
preocupações estruturantes: i) constante produção e difusão do conhecimento, ii) intervenção social e, iii)
desenvolvimento de uma cultura científica de base humanista e ambientalmente sustentável.
i) A produção e difusão de conhecimento assentam numa estratégia de formação universitária caracterizada
pela crítica sistemática do conhecimento estabelecido, dando expressão a uma intensa actividade de
investigação que se desenvolve desde os primeiros anos de formação inicial até às estruturas associadas ao
Centro de Investigação e Intervenção que integra as Unidades de Investigação com reconhecimento
internacional. Esta actividade é apoiada por recursos laboratoriais e de campo cujo acesso é aberto não só a
investigadores como aos estudantes. A dinâmica pedagógica e científica apoiase ainda, para lá da estimulação
do pensamento crítico, no desenvolvimento de competências geradoras de autonomia e de competências
sociais, favoráveis à difusão do conhecimento produzido, recorrendo às mais diversas formas (conferências,
seminários, congressos e outras reuniões científicas, bem como edição de publicações periódicas de
expressão nacional e internacional). Neste sentido, os estudantes são sistematicamente estimulados à difusão
crítica do conhecimento através do treino em comunicações escritas e orais, em contexto de sala de aula,
desde o primeiro ano de formação.
ii) No âmbito da intervenção social, a actividade formativa é articulada com actividades de extensão
universitária assegurada por estruturas como o Centro de Biociências, o Centro de Estudos Interculturais Aziz
Ab’Saber, o Centro de Estudos da Criança e da Família e a Clínica Universitária. Para além da actividade de
intervenção, estes centros garantem a incorporação constante de problemáticas de incidência ambiental e
social na actividade de investigação aplicada desenvolvida pelo ISPA, favorecendo igualmente o
desenvolvimento da consciência cívica dos nossos estudantes e alargando o espectro de intervenção
profissional.
iii) Finalmente, o desenvolvimento constante de actividades de expressão científica, cultural e artística,
paralelamente à organização de ciclos de conferências orientados para o cruzamento de conhecimento
científico de diferentes áreas disciplinares com preocupações emergentes nas sociedades actuais, são a base
de uma cultura científica de base humanista e ambientalmente sustentável.
Para alcançar estes objectivos, o ISPA criou uma vasta rede de cooperação nacional e internacional, com
muitos projectos em parceria com outras instituições, a mobilidade de estudantes através de redes europeias,
a validação científica e pedagógica do trabalho desenvolvido e a incorporação constante de factores de
inovação nestes domínios. A qualificação do quadro de pessoal técnico e de um quadro de pessoal docente
próprio está na base de toda actividade desenvolvida no âmbito deste projecto.
3.2.1. Institution’s educational, scientific and cultural project:
For decades, ISPA has developed a University Project strengthen over three main goals: i) constant knowledge creation and outreach, ii) social intervention, iii) development of a scientific culture with a
humanistic base and environmentally sustainable.
i) Knowledge creation and outreach stand on a strategy of university culture characterized by the systematic
critique of the established knowledge, giving expression to an intense research activity developed from the first
years of initial to the research structures associated to the Centre for Research and Intervention which
integrates the internationally recognized Research Units. This activity is supported by laboratorial and field
resources which are available not only to researchers but also to students. The pedagogical and scientific
dynamics is also supported, not only by the stimulation of critical thought, but also on the development of
capabilities which generate autonomy and social competencies and are favourable to the dissemination of the
created knowledge, taking advantage of different type of means (conferences, seminars, conferences and other
scientific meetings, as well as the edition of national and international periodic journals). Therefore, students are
systematically stimulated to the critical transmission of knowledge through training in written and oral
communication skills, in the classroom context, from the first year of the course.
ii) In the social intervention, the educational activity is harmonized with outreach and intervention activities
based on structures such as the Biosciences Centre, the Intercultural Studies Centre Aziz Ab’Saber, the Child
and Family Studies Centre and the University Clinic. Besides the intervention activities, these centres
guarantee the regular incorporation of environmental and social problems in the applied research activity
developed by ISPA, further favouring the development of the civic conscience of our students and widening the
range of professional involvement.
iii) Finally, the constant development of activities in all forms of scientific, cultural and artistic expression,
together with the organization of conference cycles aimed at crossing scientific knowledge from different
disciplinary areas with emerging issues in the current societies, are the basis of a humanistic and
environmentally sustainable based scientific culture.
To achieve these goals, ISPA has created a vast network of national and international cooperation, with many
projects in partnership with other institutions, the students’ mobility through European networks, the scientific
and educational validation of the results achieved and the constant incorporation of innovation aspects in these
domains. The qualification of the technical staff and its own academic and scientific staff is at the core of all
activity developed in this project.
3.2.2. Demonstração de que os objetivos definidos para o ciclo de estudos são compatíveis com o projeto
educativo, científico e cultural da Instituição:
A Unidade de Investigação em EcoEtologia do ISPA reconhecida pela Fundação para a Ciência e a Tecnologia
desde 1994 (FCT 331/94) e classificada como Excelente na última avaliação independente de painéis
internacionais da FCT, apresenta uma vasta e reconhecida actividade científica, de extensão e de
enquadramento pedagógico dos ciclos de estudos e unidades curriculares da área das ciências da vida (1º ciclo
em Biologia; Mestrado em Psicobiologia; diversas unidades curriculares ministradas noutros ciclos de
estudos).
O corpo docente próprio qualificado e em regime de exclusividade enquadra um conjunto significativo
estudantes de mestrado e doutoramento, bem como de investigadores doutorados que desenvolvem um leque
alargado de projectos de investigação nacionais e europeus com uma produção científica de excelência.
Desenvolvem ainda actividade relevante de extensão universitária, prestação de serviços e participação na
implementação de políticas públicas que conferem ao ISPA um reconhecimento inquestionável na área das
ciências da vida e, em particular, da Biologia. Uma das áreas mais fortes na área da investigação em Biologia
realizada no ISPA é a Biologia Marinha nas vertentes da ecologia marinha, comportamento de animais
aquáticos, conservação de ecossistemas marinhos, fisiologia, evolução, biogeografia e filogeografia.
A recente passagem do ISPA a Instituto Universitário abriu a porta a que, de uma forma natural, o potencial
científico, pedagógico e cultural na área das ciências da vida fosse aproveitado como o devido reconhecimento
e avaliação pelo Ministério da Ciência, Tecnologia e Ensino Superior com a entrada em funcionamento do 1º
ciclo em Biologia.
Assim, consolidase na área das ciências da vida, a construção de um projecto sólido, sustentável e de
excelência, do qual a presente proposta é parte integrante.
Este ciclo de estudos pretende combinar uma sólida formação de base teórica em Biologia e Matemática com
uma forte desenvolvimento de competências práticas em Informática e Bioinformática, áreas centrais de
investigação dos membros da equipa docente do curso. Desta forma, o conhecimento gerado no âmbito da
investigação de excelência no ISPA nestas áreas do conhecimento, será traduzido num plano de cursos
centrado no desenvolvimento de competências que permitam uma completa e integrada compreensão dos
fenómenos biológicos passíveis de estudo através da aplicação das ferramentas informáticas e matemáticas,
nomeadamente: a modelação de sistemas biológicos, análise estatística de dados experimentais, o tratamento,
pesquisa e publicação de grandes quantidades de informação biológica entre outros. Adicionalmente, o ISPA
trabalha há muitos anos em estreita articulação com instituições públicas. Esta componente de cooperação
será uma maisvalia deste curso e permitirá aos estudantes aplicar os seus conhecimentos na prática durante
os anos finais de formação da licenciatura.
3.2.2. Demonstration that the study programme's objectives are compatible with the Institution's educational,
scientific and cultural project:
The EcoEthology Research Unit of ISPA, recognised by the Portuguese Science and Technology Foundation
since 1994 (FCT 331/94) and ranked as Excellent by the last FCT evaluation from independent reviewers,
presents a vast and internationally recognised scientific activity, extension and outreach programs and
educational support of the study cycles and curricular units in the life sciences (1st cycle in Biology; Masters
degree in Psychobiology; several curricular units in other study cycles). The qualified staff with exclusive activity at the institute organise a significant set of masters and PhD students,
as well as PhD researchers which together are involved in a wide range of national and European research
projects with a highly relevant scientific output. They further develop relevant activity of university extension
and outreach, acquisition of services and participation in the definition and implementation of public policies
which award ISPA an unquestionable recognition in the life sciences and, in particular, in Biology. One of the
strongest areas of research in Biology performed at ISPA is Marine Biology in the areas of marine ecology,
behaviour of marine animals, conservation of marine ecosystems, physiology, evolution, biogeography and
phylogeography.
The recent conversion of ISPA in a University Institute opened the door to, in a natural way, take the best
advantage of this scientific, educational and cultural potential in the life sciences, with the due recognition by the
Ministry of Science, Technology and Higher Education with the launch of the 1st cycle in Biology. Therefore, a
solid and sustainable project of excellence in the life sciences is consolidated, from which the current proposal
is an integral part.
This study cycle aims at combining a solid theoretical background in Biology and Mathematics with
development of practical skills in Informatics and Bioinformatics, central areas of research of the academic
staff of this study cycle. In this way, the knowledge generated by the research of excellence at ISPA in these
areas, will be translated in a course plan focused on developing skills that will allow a complete and integrated
understanding of the biological phenomena amenable to study through mathematics and informatics, such as:
biological systems modeling, statistical analysis of experimental data, processing, search and publication of
large quantities of biological information among other. Additionally, ISPA works for many years in close
collaboration with public institutions. This cooperation will be an important advantage for our students, allowing
them to apply their knowledge to concrete problems during the final years of the course.
3.3. Unidades Curriculares
Mapa IV Biologia Celular e Genética/Cell Biology and Genetics
3.3.1. Unidade curricular:
Biologia Celular e Genética/Cell Biology and Genetics
3.3.2. Docente responsável (preencher o nome completo) e respectivas horas de contacto na unidade curricular:
Joana Isabel do Espírito Santo Robalo 84h
3.3.3. Outros docentes e respectivas horas de contacto na unidade curricular:
<sem resposta>
3.3.4. Objetivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes):
Nesta unidade curricular pretendese apresentar aos estudantes a diversidade de formas, dimensões e
organização das células e os princípios que estão na base do funcionamento de todos os tipos celulares.
Pretendese apresentar aos alunos noções básicas de biologia molecular e celular que são hoje indispensáveis
para a compreensão das mais diversas áreas da biologia, desde o sistema nervoso ou endócrino, aos
processos de desenvolvimento animal e vegetal, biotecnologia, diagnóstico e controlo de patologias genéticas e
controle dos mecanismos do desenvolvimento do cancro, das doenças virais, etc. A disciplina pretende
igualmente fornecer aos alunos noções claras de genética, indispensáveis em domínios tão diversos como a
compreensão dos padrões de hereditariedade, os fundamentos da diversidade humana e as bases da evolução.
3.3.4. Intended learning outcomes (knowledge, skills and competences to be developed by the students):
This course aims to introduce students to the diversity of shapes, dimensions and organization of cells and the
principles that underlie the operation of all cell types. It is intended to introduce students to the basics of
molecular and cellular biology that are now indispensable for the understanding of several areas of biology, from
the nervous system or endocrine development processes, animal and plant biotechnology, diagnostic and
control of genetic diseases and control mechanisms of the development of cancer, viral diseases, etc. The
course also aims to provide students with clear notions of genetics, essential in fields as diverse as the
understanding of inheritance patterns, the fundamentals of human diversity and the basis of evolution.
3.3.5. Conteúdos programáticos:
I Organização celular
1. Bases fisicoquímicas da vida 2. Diversidade das células e padrões básicos da sua organização
3. As células como unidades estruturais da vida 4. Organização das biomembranas e a transferência de substâncias entre a célula e o meio
5. Principais componentes celulares
6. Metabolismo da energia
7. Reprodução celular e meiose
II Bases celulares e moleculares da hereditariedade
1. Armazenagem de informação no sistema genético
2. Diferenciação celular e desenvolvimento
3. Mutações
4. Os vírus como parasitas do sistema genético
III Genética mendeliana 1. Padrões de hereditariedade
2. Uma interpretação celular e molecular das leis de Mendel
3. Avaliação de riscos associados a doenças genéticas
4. Prevenção, diagnóstico e tratamento de doenças genéticas
5. A frequência de alelos patológicos nas populações 3.3.5. Syllabus:
I – Cellular organization
1. Physical and chemical bases of life 2. Cell diversity and basic patterns of their organization
3. Cells as the basic units of life
4. Biomembrane organization and the transference of substances between the cell and the chemical environment 5. Main cellular components
6. Metabolism of the energy 7. Cellular reproduction and meiosis
II – Cellular and molecular bases of inheritance
1. Information in the genetic system 2. Cellular differentiation and development
3. Mutations 4. Vírus as parasites of the genetic system
III Mendelian genetics
1. Patterns of inheritance 2. A cellular and molecular interpretation of Mendel laws 3. Risk evaluation associated to genetic diseases
4. Prevention, diagnostic and treatment of genetic diseases 5. The frequency of pathological alleles in populations 3.3.6. Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da unidade
curricular:
Os conteúdos desta unidade curricular pretendem fornecer aos alunos noções básicas de biologia celular e
genética, hoje indispensáveis para a compreensão das mais diversas áreas da biologia. Os tópicos
apresentados e discutidos nas aulas pretendem, não só dotar os alunos do conhecimento nesta vasta área,
como permitirlhes desenvolver uma perspectiva crítica informada sobre assuntos da actualidade que
envolvem estas temáticas. As aulas práticas permitem a consolidação deste conhecimento através da
execução de vários tipos de experiências.
3.3.6. Evidence of the syllabus coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:
The contents of this course are intended to provide students with the basics of cell biology and genetics, now
indispensable for the understanding of several and vast areas of biology. The topics presented and discussed in
classes intend to not only provide students with knowledge in this area, but also enable them to develop a
critical perspective informed on issues concerning these topics. Laboratorial classes help them to consolidate
the knowledge in a experimental way.
3.3.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída):
Aulas expositivas e aulas práticas em laboratório.
Avaliação: Teste final 70%; Trabalho individual 30%
3.3.7. Teaching methodologies (including assessment):
Lectures and laboratory practicals.
Assessment: Final exam 70%; Individual report 30%
3.3.8. Demonstração da coerência das metodologias de ensino com os objetivos de aprendizagem da unidade
curricular:
As aulas expositivas são necessárias para a apresentação e discussão dos conceitos técnicocientíficos do
programa, sendo porém essencial aos objetivos pedagógicos da Unidade Curricular a realização de vários
trabalhos práticos em contexto laboratorial. Tanto a componente teórica como a prática são valorizadas no
trabalho individual e nos momentos de avaliação.
3.3.8. Evidence of the teaching methodologies coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:
The lectures are necessary for the presentation and discussion of technical and scientific concepts of the
program. It is essential to the educational objectives of the course to carry out practical work in laboratory
context. Both the theoretical and the practical knowledge acquired are valued in final exam and individual
evaluations.
3.3.9. Bibliografia principal:
Cooper, G.M. & Haussman, R.E. (2009). The cell: a molecular approach. 5th Edition. Sinauer Associates.
Hartl, D.L. & Jones, E.W. (2002). Essential genetics: a genomics perspective. 3rd Edition. Jones and Bartlett
Publisher, Sudbury, Massachusetts, Boston.
Lodish, H.F., Berk, A., Matsudaira, P., Kaiser, C.A, Krieger, M., Scott, M.P., Bretscher, A., Ploegh, H. & Matsudaira,
P. (2007). Molecular Cell Biology. 6th edition. W.H. Freeman & Company. Massachusetts, Boston.
Mapa IV Programação de Computadores I/Computer Programming I
Programação de Computadores I/Computer Programming I
José António Almeida Costa da Cruz 100h
<sem resposta>
Compreender a noção de algoritmo como uma sequência de operações elementares que resolve um problema
bem determinado. Ser capaz de analisar um algoritmo dado e prever o resultado final da sua execução. Ser
capaz de desenhar algoritmos simples em linguagem natural e pseudocódigo. Compreender a programação de
computadores como um modo de representar algoritmos numa linguagem formal passível de ser executada
num computador de uso geral. Conhecer os princípios elementares da programação: variáveis; tipos
elementares; expressões e atribuição de valores a variáveis; instruções condicionais; instruções de ciclo;
listas e “arrays”. Compreender o ciclo tradicional de desenvolvimento de programas de computador: desenho,
programação e teste. Aplicar os conhecimentos desses princípios básicos a uma linguagem de programação
moderna: Python. Ser capaz de traduzir um algoritmo dado num programa completo. Ser capaz de resolver um
problema dado efetuando o seu desenho, programação e teste.
To understand the concept of algorithm as a sequence of elementary actions designed to solve a well defined
problem. To be able to analyze a given algorithm and to predict the final result of its execution. To be able to
design simple algorithms in natural language and pseudo code. To understand computer programming as a
mean to represent algorithms in a formal language that can be executed in a general purpose computer. To
learn the basic principles of computer programming, such as, variables; basic data types; expressions and
value assignment to variables; conditional statements; loop statements; lists and arrays. To understand the
development cycle of a typical computer program: design, coding and testing. To be able to apply the basic
principles of programming to a modern programming language: Python. To be able to translate a given algorithm
into a functional program. To be able to solve a given problem by designing, coding and testing it.
1. O computador de uso geral e os seus componentes
2. Algoritmos:
2.1. Definição e história dos algoritmos
2.2. Exemplos de algoritmos simples
2.3. Como descrever um algoritmo
3. Introdução a linguagens de programação
4. Linguagem de programação Python
5. Elementos de linguagens de programação imperativas
5.1. Variáveis de tipos elementares
5.2. Expressões e atribuição de valores
5.3. Fluxo de execução de instruções
5.4. Instruções de decisão
5.5. Instruções de ciclo
5.6. Listas e arrays
6. Agoritmos clássicos
6.1. Algoritmos de pesquisa
6.2. Algoritmos de ordenação
7. Entrada e saída de dados
8. Introdução ao desenvolvimento de software
8.1. Desenho aplicacional
8.2. Técnicas de programação
8.3. Teste de programas.
3.3.5. Syllabus:
1. The general purpose computer and its components
2. Algorithms:
2.1. Definition and history of algorithms
2.2. Examples of simple algorithms
2.3. How to write an algorithm
3. Introduction to programming languages
4. Python programming language
5. Elements of imperative programming languages
5.1. Variables and basic types
5.2. Expressions and value assignment
5.3. Execution flow instructions
5.4. Decision instructions
5.5. Cycle instructions
5.6. Lists and arrays
6. Classic algorithms
6.1. Search algorithms
6.2. Sorting algorithms
7. Data input/output
8. Introduction to software development
8.1. Application design
8.2. Programming techniques
8.3. Program testing
3.3.6. Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da unidade
curricular:
Os conteúdos da unidade curricular de Programação de Computadores I têm como objetivo transmitir aos
alunos da Licenciatura em Bioinformática os conhecimentos teóricos e práticos necessários à programação de
computadores, competência chave para o profissional da área da informática. O programa foi elaborado de
modo a apresentar aos alunos os fundamentos e conceitos e teóricos básicos da programação de
computadores em paralelo com a sua aplicação prática e com a concretização de exemplos reais. A variedade
dos conteúdos apresentados abrange de forma transversal os principais tópicos da programação de modo a
dotar os alunos das ferramentas necessárias à criação de programas completos e úteis. Pretendese
igualmente que os alunos dominem os conceitos práticos expostos de modo a aplicálos de forma correta e
sistemática na resolução de problemas.
The goals of the Computer Programming I curricular unit are to provide the students of the Bioinformatics study
cycle with a theoretical and practical knowledge on computer programming which is a key skill to any
informatics professional. The unit syllabus was designed to present the fundamentals and basic theoretical
concepts of computer programming, simultaneously with its practical applications and real example exercises.
The variety of subjects presented during the course comprises the main topics of programming in order to
provide students with the required tools to create complete and useful computer programs. It is also intended
that students master the practical concepts presented in the course so they are able to apply them to problem
solving in a correct and systematic fashion.
Aulas teóricas expositivas. Aulas práticas com resolução de exercícios. Execução de projectos práticos de
aplicação dos conceito leccionados.
Avaliação: 50% exame, 20% aulas práticas, 30% projecto.
Theoretical lectures. Practical lectures with solutions to exercises. Development of practical projects.
Evaluation: Final exam 50%, practical classed tests 20%, project 30%.
curricular:
A metodologia de ensino apresentada assenta em três vertentes complementares de transmissão de
conhecimentos: formação teórica, formação prática acompanhada e trabalho autónomo. Estas três vertentes
são fundamentais nesta unidade curricular, cujos objetivos de aprendizagem são essencialmente práticos, e
que fornece aos alunos um conjunto de ferramentas e metodologias de programação de computadores
essenciais na sua atividade profissional futura. Assim a formação teórica, em sala, permite a exposição dos
conceitos chave da programação de computadores e o seu enquadramento numa visão abrangente,
sistemática da disciplina. As aulas práticas têm dois objetivos principais: por um lado apresentar uma grande
diversidade de exemplos práticos da utilização dos conceitos adquiridos nas aulas teóricas; por outro permitir
que os alunos desenvolvam as suas competências de programação de forma acompanhada. Por fim, nos
projectos práticos, realizados tanto individualmente como em equipa, os alunos devem aplicar os
conhecimentos adquiridos de forma autónoma. Estes trabalhos, de dimensão e complexidade crescente,
procuram reproduzir situações de projeto reais.
The present teaching methodology is supported by three complementary types of activities: theoretical
lectures, tutorials and autonomous work. These three types are indispensable in a curricular unit whose learning
goals are essentially practical, providing students with a set of computer programming tools and methodologies,
which are key for their future professional activity. The theoretical lectures allow the transmission of
fundamental concepts on computer programming and how they fit in a broad and systematic perspective of the
field. The tutorials have two main goals: on one hand to present a big number of practical examples on how to
use the concepts transmitted in the theoretical lectures; on the other hand to allow students to develop their
programming skills with teacher support. Finally, in the practical projects, developed either individually as in
teams, students should apply the acquired skills in an autonomous fashion. These projects, of increasing size
and complexity, intend to reproduce real life project scenarios.
“Python for Software Design: How to Think Like a Computer Scientist”, Allen B. Downey, 2009, Cambridge
University Press
Mapa IV Introdução à Bioinformática/Introduction to Bioinformatics
Introdução à Bioinformática/Introduction to Bioinformatics
João Sollari Allegro Machado Lopes 36h
<sem resposta>
Familiarizarse com os principais conceitos da Bioinformática: sequências, genomas, proteomas, estruturas e
bases de dados. Conhecer a organização dos genomas e proteomas e a sua análise. Compreender a diferença
entre genomas de procariotas e eucariotas; os níveis de informação armazenada nos genomas e proteomas.
Conhecer os tipos de bases de dados biológicas (sequências, estruturas, redes, etc) e os métodos de
recuperação de informação. Conhecer o conceitos de alinhamento de sequências e similaridade. Perceber a
diferença entre alinhamento local e global. Interpretar alinhamentos múltiplos. Compreender o significado,
aplicação e construção de árvores filogenéticas. Compreender o conceito de "folding" de proteínas e as
abordagens básicas de predição da estrutura e função de proteínas. Compreender as abordagens clássicas de
desenvolvimento de novas drogas. Compreender a estrutura e os elementos das redes regulatórias e o
conceito de integração nos sistemas biológicos.
Familiarize with the main bioinformatics concepts: sequences, genomes, proteomes, structures and databases.
To know the organization of genomes and proteomes and how they are analyzed. To understand the differences
between prokaryote and eukaryote genomes; and the information stored in genomes and proteomes. To know
the different types of biological databases (sequences, structures, networks, etc) and the data retrieval
methods. To understand the concept of sequence alignment and similarity.
To appreciate the differences between global and local alignments. To be able to interpret multiple alignments.
To understand the meaning, purpose and construction techniques of phylogenetics trees. To understand the
concept of protein folding and the basic approaches to predict protein structure and function. To understand the
classical approaches to drug development. To understand the structure and the building blocks of regulatory
networks and the concept of integration in system biology.
1. Introdução
1.1. Objectivos e alcance
1.2. Aplicações comuns
1.3. Limitações
2. Organização genómica e evolução
2.1. Genomas e proteomas
2.2. Genomas de procariotas e eucariotas
2.3. Diversidade genética e evolução
3. Bases de dados biologicas
3.1. Introdução
3.2. Problemas das bases de dados biológicas
3.3. Formas de acesso
4. Alinhamentos e árvores filogenéticas
4.1. Pares de sequências
4.2. Medidas de similaridade
4.3. Alinhamentos de múltiplas sequências
4.4. Pesquisa de sequências
4.5. Filogenética
4.6. Árvores filogenéticas
5. Bioinformática estrutural
5.1. Estrutura de proteínas
5.2. Evolução da estrutura de proteínas
5.3. Previsão e modelação de estruturas
5.4. Previsão da função de proteínas
5.5. Descoberta e desenvolvimento de novas drogas
6. Proteómica e sistemas biológicos
6.1. Microarrays
6.2. Espectrometria de massa
6.3. Sistemas biológicos
6.4. Redes regulatórias
3.3.5. Syllabus:
1. Introduction
1.1. Goals and scope
1.2. Common Applications
1.3. Limitations
2. Genome organization and evolution
2.1. Genomes and proteomes
2.2. Genomes of prokaryotes and eukaryotes
2.3. Genetic diversity and evolution
3. Biological databases
3.1. Introduction
3.2. Pitfalls of Biological databases
3.3. Accessing biological databases
4. Alignments and phylogenetic trees
4.1. Pairwise sequence alignment
4.2. Measures of sequence similarity
4.3. Multiple sequences alignment
4.4. Sequence search
4.5. Phylogenetics
4.6. Phylogenetic trees
5. Structural bioinformatics
5.1. Protein Structure
5.2. Evolution of Protein Structure
5.3. Protein structure prediction and modelling
5.4. Prediction of protein function
5.5. Drug discovery and development
6. Proteomics and system biology
6.1. DNA microarrays
6.2. Mass spectrometry
6.3. Systems biology
6.4. Regulatory networks
curricular:
Esta unidade curricular é um curso introdutório à bioinformática. Esta área multidisciplinar emergente estuda o
desenvolvimento e aplicação de métodos computacionais à biologia. Um dos maiores desafios da área é
conseguir explorar, organizar e fazer inferências sobre quantidades enormes de dados gerados por técnicas
biológicas experimentais de highthroughput. O objectivo desta unidade curricular é familiarizar os estudantes
com os elementos fundamentais da bioinformática e com a variedade de técnicas matemáticas e estatísticas
utilizadas, bem como, as técnicas de gestão de bases de dados necessárias. O curso está estruturado de
maneira a focarse nas aplicações mais frequentes desta área, tais como a simulação de processos biológicos,
o desenvolvimento de novas drogas e a descoberta de redes regulatórias.
This curricular unit is an introductory course to the field of Bioinformatics. This is an emerging interdisciplinary
field that deals with the development and application of computational methods in biology. One of the major
challenges is how to mine, organize and make sense out of the vast amounts of data generated by high
throughput biological experimental techniques. The aim of this curricular unit is to introduce the major players in
the field and familiarize the students to a range of mathematical and statistical techniques as well as database
management. The course is also structured to provide insight on the most common applications of the field such
as simulations of biological processes, drug design and regulatory networks discovery.
Aulas teóricas expositivas com apresentação dos conceitos teóricos da unidade curricular. Realizarseá
frequências a meio do ano para avaliar o conhecimento dos estudantes em diferentes secções da unidade
curricular.
Avaliação: 60% exame, 40% frequências.
Lectures covering the theoretical concepts of the curricular unit. There will be midterm exams to evaluate the
knowledge of student on different sections of the curricular unit.
Evaluation: 60% Final exam, 40% Midterm exams
curricular:
Esta unidade curricular visa dar uma visão global da área multidisciplinar que é a bioinformática. Como tal, este
curso consiste unicamente em aulas teóricas expositivas onde os alunos irão entrar em contacto com
conceitos e aplicações da bioinformática em vários contextos diferentes.
The curricular unit intends to give a broad view of the multidisciplinary field of bioinformatics. As such, this unit
consists solely of lectures in which the students are put in contact with concepts and applications of
bioinformatic techniques under various contexts.
• Introduction to Bioinformatics, Third Edition (2002). Lesk, A. M. Oxford University Press (ISBN: 978
0199208043).
Mapa IV Biologia Molecular e Bioquímica/Molecular Biology and Biochemistry
Biologia Molecular e Bioquímica/Molecular Biology and Biochemistry
Rui Filipe Nunes Pais de Oliveira 84h
<sem resposta>
A disciplina de Biologia Molecular e Bioquímica tem como principais objectivos:
A aprendizagem dos diferentes grupos de constituintes bioquímicos dos sistemas vivos tendo em conta a sua
constituição química, a sua estrutura e a sua função;
Compreensão das diferentes vias metabólicas existentes nos sistemas vivos, relacionando o processo
bioquímico subjacente e os mecanismos regulatórios das diferentes vias metabólicas;
Compreensão dos mecanismos bioquímicos necessários à obtenção de energia;
Procurase que os alunos desenvolvam as seguintes competências:
Compreender as diferentes classes de constituintes bioquímicos dos sistemas vivos;
Compreender as principais vias metabólicas existentes em sistemas vivos e os seus processos de
regulação;
Aquisição de metodologia laboratorial com aplicação de técnicas químicas e bioquímicas;
Aquisição, tratamento e interpretação de dados experimentais obtidos. Incorporação de conceitos teóricos na
interpretação dos resultados obtidos. 3.3.4. Intended learning outcomes (knowledge, skills and competences to be developed by the students):
Objectives:
Molecular Biology and Biochemistry course mail goals are:
Learn the different biochemical constituents of the biological systems, without forgetting its chemical
composition, structure and function;
Understand the different metabolic pathways present in the living systems, focusing on the biochemical
mechanism and its regulation processes; Understand the biochemical mechanisms demanded for energy production:
Competencies:
Understand the different biochemical constituents of the living systems; Understand the principal metabolic pathways existent in the living systems, as well as understands its
regulation processes;
Acquire laboratorial methodology with application of chemical and biochemical techniques;
Experimental data treatment and interpretation. Incorporation of the theoretical concepts in the discussion of
the obtained results. 3.3.5. Conteúdos programáticos:
1. A célula
1.1 A célula: unidade básica da vida
1.2 Célula procariota e eucariota
1.3 Biomoléculas: estrutura e composição química
1.4 Hierarquia estrutural e biomolecular
2. Ácidos Nucléicos
2.1 ADN e ARN
2.2 Modelo de Watson e Crick
2.3 Duplicação do ADN
2.4 Transcrição do ADN
2.5 Tradução do código genético e síntese de proteínas
3. Proteínas
3.1 Aminoácidos
3.2 Ligação peptídica
3.3 Estrutura tridimensional e função
4. Lipidos
4.1 Diferentes classes de lípidos
5. Hidratos de Carbono
5.1 Nomenclatura função e classificação
5.2 Monossacarideos
5.3 Ciclização dos monossacarideos
5.4 Dissacarideos e a ligação glicosidica
5.5 Polissacarideos
5.6 Estrutura e função dos Hidratos de Carbono
5.7 Diferentes unidades estruturais dos Hidratos de Carbono
6. Metabolismo
6.1 Glicólise
6.2 Gluconeogénese
6.3 Ciclo de Krebs
6.4 Cadeia respiratória/transporte electrónico
6.5 Fosforilação oxidativa
6.6 Via das pentoses fosfatadas
6.7 Metabolismo dos lípidos 3.3.5. Syllabus:
1. The Cell
1.1 The Cell: life's fundamental unit
1.2 Prokaryote and Eukaryote Cell
1.3 Biomolecules: Structural and Chemical Composition
1.4 Structural and Biomolecular Hierarchy
2.Nucleic Acids
2.1 DNA and ARN
2.2 Watson and Crick Model
2.3 DNA Duplication
2.4 DNA Transcription
2.5 Genetic code Translation and Protein Synthesis
3. Proteins
3.1 Aminoacids
3.2 Peptide bond
3.3 Three Dimensional Structure and Function
4. Lipids
4.1 Distinct Classes of Lipids
5. Carbohydrates
5.1 Nomenclature, Function and Classification
5.2 Monosaccharides 5.3 Cyclization of Monosaccharides
5.4 Disaccharides and glycosidic bond
5.5 Polysaccharides 5.6 Carbohydrates Structure and Function
5.7 Carbohydrates Distinct Structural Units 6. Metabolism
6.1 Glycolysis
6.2 Gluconeogenesis 6.3 Krebs Cycle
6.4 Electron transport chain
6.5 Oxidative phosphorylation
6.6 Pentose phosphate pathway
6.7 Lipid Metabolism
curricular:
Os conteúdos da unidade curricular de Biologia Molecular e Bioquímica fornecem aos alunos da licenciatura em
Biologia os conceitos necessários para a compreensão das unidades estruturais dos sistemas biológicos, bem
como as vias metabólicas essenciais para a obtenção de energia. O programa foi elaborado de forma a permitir a compreensão dos sistemas biológicos, entender os conceitos
bioquímicos subjacentes, aplicando os conceitos previamente abordados noutras disciplinas da licenciatura,
nomeadamente Biofísica. 3.3.6. Evidence of the syllabus coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:
The contents of the Molecular Biology and Biochemistry course provide to the students the necessary concepts
in order to understand the biochemical basic structural units of the biological system, as well as the principal
metabolic pathways of producing energy The course program was designed in order to promote the understanding of biological systems, understand the
biochemical concepts, applying the concepts mentioned in other courses, namely biophysics
Aulas teóricas expositivas com discussão interaciva da matéria leccionada com a turma
Aulas práticas com conteudo laboratorial, elaboração de relatórios. Execução, apresentação e discussão
obrigatória de seminários com os restantes elementos da turma Avaliação: 60% exame, 40% aulas práticas
Theoretical expositive classes with interactive discussion between the class members. Pratical classes with laboratorial component with report delivery. Seminars presentation and discussion with
the class. Assessment: Written exam (60%) and partical work (40%).
curricular:
Os métodos de ensino descritos promovem a aprendizagem activa e continua dos alunos. A inserção de aulas laboratoriais no decorrer do semestre com a aplicação prática de conhecimentos
adquiridos promove a consolidação dos mesmos.
As actividades em grupo promovem a capacidade de trabalho em equipa. A apresentação e discussão de
seminários promovem a interacção com uma audiência, obriga a discussão de ideias e a capacidade de
raciocínio. 3.3.8. Evidence of the teaching methodologies coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:
The teaching methods described previously promote an active and continuous learning mode among the
students.
The execution of practical classes during the semester, with application of the subjects taught, promote their
comprehension and knowledge.
Group activities promote work team skills. The seminars presentation and discussion promote an audience
interaction and demands argument with the subjects in debate
David L. Nelson, Michael M. Cox (2000) Lehninger Pinciples of Biochemistry, Worth Publishers
Alexandre Quintas, Ana Ponces, Manuel J. Halpen (2008) Bioquimica – Organização molecular da vida, LIDEL
Mapa IV Programação de Computadores II/Computer Programming II
Programação de Computadores II/Computer Programming II
Pedro Tiago Gonçalves Monteiro 160h
<sem resposta>
Conhecer e familiarizarse com algoritmos e estruturas de dados clássicas: listas, pilhas, tabelas de dispersão,
árvores e grafos. Compreender a linguagem de programação Java como uma linguagem de uso geral orientada
a objetos. Conceber programas Java que implementem algoritmos de exploração das estruturas de dados
mencionadas de forma iterativa e recursiva. Compreender os conceitos de separação dados/funcionalidade e
as metodologias e conceitos da programação orientada a objetos: objetos, classes, instâncias, herança,
polimorfismo, interfaces e classes abstratas. Conhecer e aplicar princípios de modelação orientada a objetos
utilizando o formalismo UML. Familiarizarse com o conceito de padrão de desenho as suas aplicações e
limitações. Conhecer alguns do padrões de desenho mais comuns. Ser capaz de aplicar padrões de desenho na
resolução de problemas reais.
Understand and get familiar with classical algorithms and data structures: lists, stacks, hash tables, trees and
graphs. Understand the Java programming language as general purpose objectoriented language. Design
programs in Java that implement algorithms to explore the mentioned data structures either iteratively as
recursively. Understand the concept of separation between data and function and the methodologies and
concepts of objectoriented programming: objects, classes, instances, inheritance, polymorphism, interfaces
and abstract classes. Understand and apply some principles of objectoriented design using the UML formalism.
Get acquainted with the concept of design pattern its applications and limitations. To know some of the most
used design patterns. To be able to apply design patterns when solving real life problems.
1. Estruturas de dados
1.1. Listas
1.2. Pilhas
1.3. Tabelas de dispersão
2. Iteração vs. Recursão
3. Estruturas de dados recursivas
3.1. Árvores
3.2. Grafos
4. Programação orientada a objetos
4.1. Classes e Objetos
4.2. Herança
4.3. Interfaces e classes abstratas
4.4. Polimorfismo
4.5. Tipos paramétricos
5. Modelação orientada a objetos
5.1. Introdução ao UML
5.2. Diagramas de estrutura
5.3. Diagramas de comportamento
5.4. Diagramas de interacção
6. Padrões de desenho
6.1. Introdução
6.2. Padrões de criação (“Singleton”, “Prototype”, “Factory”)
6.3. Padrões estruturais (“Module”, “Composite”, “Proxy”)
6.4. Padrões comportamentais (“Iterator”, “Command”)
Os alunos terão aulas práticas para a aquisição das competências de programação em Java necessárias à
aplicação dos conceitos teóricos adquiridos.
3.3.5. Syllabus:
1. Data structures
1.1. Lists
1.2. Stacks
1.3. Hash tables
2. Iteration vs Recursion
3. Recursive data structures and algorithms
3.1. Trees
3.2. Graphs
3.3. Revisting the sorting algorithms
4. Objectoriented programming
4.1. Classes and objects
4.2. Inheritance
4.3. Interfaces and abstract classes
4.4. Polymorphism
5. Objectoriented design
5.1. Introduction to UML
5.2. Structure diagrams
5.3. Behavior diagrams
5.4. Interaction diagrams
6. Design patterns
6.1. Introduction
6.2. Creation patterns (Singleton, Prototype, Factory)
6.3. Structural patterns (Module, Composite, Proxy)
6.4. Behavioral patterns (Iterator, Command)
Students will have practical classes to develop their necessary skills on Java language in order to apply the
acquired theoretical concepts
curricular:
Os conteúdos da unidade curricular de Programação de Computadores II têm como objetivo aprofundar os
conhecimentos de programação anteriormente adquiridos na unidade curricular Programação de
Computadores I, incluindo conceitos avançados de programação necessários ao desenvolvimento de sistemas
maiores e mais complexos. Procurase igualmente, com o programa de estudos apresentado, expor os alunos
à prática de desenvolvimento de projetos de software complexos que exigem um conhecimento aprofundado de
técnicas de desenho e modelação de sistemas.
The syllabus of the Computer Programming II curricular unit intends to deepen the programming knowledge and
skills acquired in the Computer Programming I curricular unit, adding to it advanced concepts of programming
required to develop bigger and more complex systems. Another goal of the present syllabus is to expose
students to the practical aspects of the development of complex software projects, which require a good
understanding of systems design and modeling.
Avaliação: 50% exame, 20% aulas práticas, 30% projecto.
Evaluation: Final exam 50%, practical classes tests 20%, project 30%.
curricular:
A metodologia de ensino apresentada assenta em três vertentes complementares de transmissão de
conhecimentos: formação teórica, formação prática acompanhada e trabalho autónomo. Estas três vertentes
são fundamentais nesta unidade curricular, cujos objectivos de aprendizagem são essencialmente práticos, e
que fornece aos alunos um conjunto de ferramentas e metodologias de programação de computadores
essenciais na sua actividade profissional futura. Assim a formação teórica, em sala, permite a exposição dos
conceitos chave da programação de computadores e o seu enquadramento numa visão abrangente,
sistemática da disciplina. As aulas práticas têm dois objectivos principais: por um lado apresentar uma grande
diversidade de exemplos práticos da utilização dos conceitos adquiridos nas aulas teóricas; por outro permitir
que os alunos desenvolvam as suas competências de programação de forma acompanhada. Por fim, nos
projectos práticos, realizados tanto individualmente como em equipa, os alunos devem aplicar os
conhecimentos adquiridos de forma autónoma. Estes trabalhos, de dimensão e complexidade crescente,
procuram reproduzir situações de projecto reais.
The present teaching methodology is supported by three complementary types of activities: theoretical
lectures, tutorials and autonomous work. These three types are indispensable in a curricular unit whose learning
goals are essentially practical, providing students with a set of computer programming tools and methodologies,
which are key for their future professional activity. The theoretical lectures allow the transmission of key
concepts on computer programming and how they fit in a broad and systematic perspective of the field. The
tutorials have two main goals: on one hand to present a big number of practical examples on how to use the
concepts transmitted in the theoretical lectures; on the other hand allow students to develop their programming
skills with teacher support. Finally, in the practical projects, developed either individually as in teams, students
should apply the acquired skills in an autonomous fashion. These projects, of increasing size and complexity,
intend to reproduce real life project scenarios.
Sedgewick R. and Wayne K., Introduction to Programming in Java An Interdisciplinary Approach, Addison
Wesley, 2007
Sedgewick R. and Wayne K., Algorithms (4th Edition), AddisonWesley, 2011
Gamma et al, Design Patterns, AddisonWesley, 1995
Grand M., Patterns in Java, John Wiley and Sons (2nd Ed), 2002
Mapa IV Sistemas de Bases de Dados/Data Base Systems
Sistemas de Bases de Dados/Data Base Systems
<sem resposta>
Dominar os conceitos básicos das bases de dados relacionais: tabelas, chaves, relações entre tabelas, formas
normais e integridade de dados. Compreender o funcionamento clienteservidor dos modernos sistemas de
gestão de base de dados (SGBD). Traduzir especificações e requisitos informais em modelos entidaderelação
e em modelos físicos. Implementar os modelos físicos num SGBD standard. Desenvolver programas que
efetuem o ciclo de criação, leitura, atualização e remoção de dados utilizando a linguagem SQL. Conhecer
paradigmas recentes, alternativos às bases de dados relacionais e conhecidos por “não SQL”: orientados a
documentos, orientados a objetos, “chavevalor” e grafos. Compreender a sua utilização e cenários de
aplicação. Conhecer outros métodos e formatos de armazenamento de dados também utilizados em ambiente
científico: Texto simples (ex.: FASTA, GenBank, PDB, ...), ficheiros binários, HDF5. Compreender as diferenças
entre estes métodos de armazenamento e as bases de dados.
To master the basic concepts of relational databases: tables, keys, relationships, normal form and data
integrity. To understand the clientserver architecture model of the modern relational database management
systems (RDBMS). To implement specifications and informal requirements in logical data models entity
relationship and in physical data models. To be able to implement physical data models under RDBMS
standards. Develop SQL scripts to go through the Create, Read, Update and Delete cycle. To understand recent
paradigms, alternative to relational databases, also known as “noSQL”: documentoriented, objectoriented,
keyvalue pair, and graphs. To understand their use and application scenarios. To learn other data storage
methods and formats also used in research: simple text files (e.g. FASTA, GenBank, PDB, ...), binary files, HDF5.
To understand the differences between these methods and databases.
1. Introdução às bases de dados
2. Conceitos fundamentais de bases de dados relacionais
2.1. Tabelas e colunas
2.2. Chaves
2.3. Relações entre tabelas
2.4. Indexação
2.5. Normalização e Formas Normais
3. Introdução à álgebra relacional
4. Linguagem SQL
5. Sistemas de Gestão de Bases de Dados (SGBDS) Relacionais
6. Construção de uma base de dados
6.1. Análise de requisitos
6.2. Modelo lógico (entidaderelação)
6.3. Modelo físico.
6.4. Ciclo funcional criação, leitura, atualização e remoção
7. Bases de Dados não SQL
7.1. Bases de dados orientadas a documentos
7.2. Bases de dados orientadas a objetos
7.3. Bases de dados do tipo “chavevalor”
7.4. Bases de dados de grafos
8. Métodos e formatos alternativos de armazenamento de dados
8.1. Ficheiros de texto
8.2. Ficheiros binários
8.2. HDF5
3.3.5. Syllabus:
1. Introduction to databases
2. Fundamentals of Relational database
2.1. Tables and columns
2.2. Keys
2.3. Relationships
2.4. Indexing
2.5. Normalization and Normal form
3. Introduction to relational algebra
4. SQL language
5. Relational Database management system (RDBMS)
6. Building a database
6.1. Determining data requisites
6.2. Logical data model (entitiesrelationships)
6.3. Physical data model
6.4. Create, Read, Update and Delete (CRUD)
7. NoSQL database
7.1. Documentoriented database
7.2. Objectoriented database
7.3. Database keyvalue pair
7.4. Graph database
8. Methods and formats of data storage
8.1. Text files
8.2. Binary files
8.2. HDF5
curricular:
Pretendese com os conteúdos da unidade curricular de Sistemas de Bases de Dados introduzir os conceitos
fundamentais de estrutura, armazenamento, pesquisa e acesso de grandes quantidades de informação digital.
Os conteúdos propostos aprofundam os conhecimentos teóricos e práticos sobre o paradigma de bases de
dados relacional, atualmente o mais utilizado em aplicações de produção. Abordamse igualmente vários
paradigmas alternativos (não SQL). Este paradigmas são menos utilizados que o paradigma relacional mas
apresentam características e propriedades interessantes e com grande potencial para aplicações científicas
específicas. Finalmente, apresentamse alguns formatos de armazenamento de dados que, não sendo
considerados base de dados, são comummente utilizados em ambiente científico.
The aim of the curricular unit is to introduce fundamental concepts of database systems, namely structure,
storage, search and access of large information quantities. The proposed syllabus gives an in depth theoretical
and practical knowledge on the relational database paradigm, which is the most commonly used database
format in real life applications. Other alternative paradigms (noSQL) are also covered. These paradigms are
used less frequently than the relational one, but present some interesting properties and features with great
potential for specific scientific applications. Finally, different formats of data storage are also going to be
presented, which, although not being databases, are methods to store data that are commonly used in biology.
Aulas teóricas expositivas com apresentação dos conceitos teóricos. Aulas práticas com resolução de
exercícios. Execução de um projecto de implementação de uma base de dados relacional semelhante, em
âmbito, a uma aplicação real. Realização de mini testes de avaliação dos conhecimentos práticos dos alunos.
Avaliação: 50% exame, 20% trabalhos individuais, 30% projecto.
Lectures covering the theoretical concepts of the curricular unit. Practical sessions devoted to solve exercises,
in which there will be assignment to evaluate the practical knowledge of student. Students will also have to
develop a project consisting of the implementation of a relational database to be used within a biological context.
Evaluation: 50% Final exam, 20% Assignments, 30% project
curricular:
A unidade curricular introduz, de uma forma geral, o uso de bases de dados com algum ênfase em aplicações
biológicas. A área de sistemas de bases de dados requer uma forte interação entre as aulas teóricas e as
práticas dadas as características técnicas da unidade curricular. A metodologia de ensino será focada
sobretudo em aspetos práticos, com um projeto de implementação de uma base dados e os trabalhos
individuais a terem um peso considerável.
The curricular unit introduces the general use of databases with some focus on biological data. This subject
requires a strong interaction between lectures and practical classes given the technical characteristics of the
curricular unit. The teaching methodology is mainly focused on practical aspects, with a considerable weight
given to the practical individual assignments and the database implementation project.
• Database Management Systems, Third Edition (2002). Ramakrishnan, R. and Gehrke, J. McGrawHill Education
(ISBN: 9780072465631).
• NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence, First Edition (2012). Sadalage,
P.J. and Fowler, M., AddisonWesley (ISBN: 9780133036121).
Mapa IV Análise de Sequências Biológicas/Biological Sequence Analisis
Análise de Sequências Biológicas/Biological Sequence Analisis
<sem resposta>
Esta unidade tem como objetivo introduzir os princípios fundamentais da análise de sequências biológicas. Os
alunos deverão compreender os conceitos de sequência de DNA, RNA e proteínas, a relação com as macro
moléculas biológicas correspondentes e a respetiva função biológica. Serão abordados detalhadamente três
dos principais tópicos da análise de sequências: alinhamento de sequências; modelação e pesquisa de
motivos; e predição de genes. Para cada um destes tópicos os alunos deverão compreender as sua aplicação e
a sua relevância no estudo da Biologia, os principais algoritmos utilizados e a sua complexidade em termos de
espaço e tempo. Deverá ser capaz de programar versões simples dos algoritmos apresentados por forma a
adquirir um entendimento mais profundo dos diversos detalhes técnicos de cada tópico. Deverá igualmente
aplicar os algoritmos desenvolvidos a versões simplificadas de problemas reais.
The main goal of this curricular unit is to introduce the basic principles of biological sequence analysis. Students
should understand the concepts of DNA, RNA and protein sequences, the relationship with the corresponding
biological macromolecules and their biological models. Three of the main sequence analysis subjects will be
discussed: sequence alignment, motif modeling and search, and gene prediction. For each one of these subjects
students should understand its application, its relevance to biological studies, the main algorithms used and
their complexity in space and time. Students should be able to program simple versions of the presented
algorithms in order to develop a deeper understanding of the technical details involved in each topic. They
should also be able to apply the developed algorithms to simplified versions of real problems.
1. Introdução às sequências biológicas
1.1. DNA 1.2. RNA
1.3. Proteínas
2. Alinhamento de pares de sequências
2.1. Matriz de pontos
2.1.1. Aplicação no alinhamento de genomas
2.2. Programação dinâmica
2.2.1. Alinhamento local (SmithWaterman)
2.2.2. Alinhamento global (NeedlemanWunsch)
2.3. Alinhamentos com intervalos
3. Alinhamento de múltiplas sequências
3.1. Métodos de programação dinâmica
3.2. Métodos progressivos
3.3. Sequência consensual
4. Pesquisa de Motivos
4.1. Entropia
4.2. Matrizes de posição
4.3. Amostragem de Gibbs
5. Correlação entre as colunas de um alinhamento
5.1. Independência e correlação
5.2. Aplicação na pesquisa de motivos
5.3. Aplicação na determinação da estrutura secundária de RNAs
6. Cadeias de Markov 6.1. Introdução às cadeias de Markov
6.2. Aplicações
7. Pesquisa de genes
7.1. Distribuições de nucleótidos
7.2. Frequência de di e tri nucleótidos
7.3. Enviesamento devida à presensa de codões
7.4. Aplicação de cadeias de Markov
3.3.5. Syllabus:
1. Introduction to biological 1.1. DNA 1.2. RNA
1.3. Proteins
2. Sequence pair alignment
2.1. Dotplot matrices
2.1.1. Genome alignment application
2.2. Dynamic programming
2.2.1. Local alignment (SmithWaterman)
2.2.2. Global alignment (NeedlemanWunsch)
2.3. Alignment with gaps
3. Multiple sequence alignment
3.1. Dynamic programming methods
3.2. Progressive methods
3.3. Consensus sequence
4. Motif Search
4.1. Entropy
4.2. Position weight matrices
4.3. Gibbs sampling
5. Alignment column correlations
5.1. Independence and correlation
5.2. Application to motif search
5.3. Application to RNA secondary structure prediction
6. Markov chains
6.1. Introduction to Markov chains
6.2. Applications
7. Gene prediction
7.1. Nucleotide distributions
7.2. di and tri nucleotide distributions
7.3. Codon bias of coding genes
7.4. Markov chain application to gene prediction
curricular:
Os conteúdos desta unidade curricular têm como objetivo principla introduzir as técnicas de análise de
sequências, tema central da bioinformática. Os conteúdos partem das definições de sequências biológicas e
introduzem os aspetos teóricos e os principais aplicações práticas da análise de sequências (alinhamentos,
pesquisa de motivos e deteção de genes). Nas aulas práticas, são apresentados e implementados os
algoritmos clássicos expostos nas aulas teóricas. Os conteúdos apresentados procuram dotar os alunos dos
conceitos necessários para a escolha dos algoritmos mais adequadas à solução de problemas envolvendo
sequências e dos conhecimentos detalhados sobre o funcionamento interno desses algoritmos.
The contents of this curricular unit intend to provide students with an introduction to the sequence analysis
techniques, a central subject in bioinformatics. The contents start from the definition of biological sequences
and gradually introduce the theoretical topics and the main practical applications of sequence analysis:
alignments, motif search and gene detection. The practical classes will present and implement the classic
sequence analysis algorithms previously introduced in the theoretical classes. The contents presented in this
unit aim to provide students with the knowledge required for choosing the most adequate algorithms to solve
each one of the several types of sequence analysis problems. They also intend to provide a detailed knowledge
about the internal workings of this algorithms.
Avaliação: 50% exame, 20% trabalhos individuais, 30% projectos.
Evaluation: Final exam 50%, individual assignments 20%, project 30%.
curricular:
As aulas teóricas expositivas pretendem transmitir os conceitos técnicoscientificos do programa, em paralelo
as aulas práticas com exercícios acompanhados concretizam e consolidam os conhecimentos teóricos
expostos. A realização de projetos, tanto individualmente como em grupo, pretende dar aos alunos a
oportunidade de desenvolverem trabalho autónomo que simula os passos e as dificuldades de um projeto real
de análise de sequências.
The theoretical lectures aim to expose the theoretical and scientific concepts of the curricular unit. The practical
lectures with exercise tutorials, running in parallel with the theoretical ones, aim to apply and consolidate the
exposed theoretical concepts. Finally, in the practical projects, developed either individually as in team,
students should apply the acquired skills in an autonomous fashion. These projects, of increasing size and
complexity, intend to reproduce real life project scenarios.
Durbin R, Eddy SR, Krogh A and Mitchison G (1998). Biological Sequence Analysis: Probabilistic Models of
Proteins and Nucleic Acids, Cambridge University Press
Mapa IV Técnicas Avançadas de Exploração de Dados/Advanced Techniques of Data Exploration
Técnicas Avançadas de Exploração de Dados/Advanced Techniques of Data Exploration
<sem resposta>
Compreender os conceitos fundamentais de métodos estatísticos modernos computacionalmenteintensivos
em bioinformática (e.g. bootstrap, máxima verosimilhança, Monte Carlo via cadeias de Markov).
Compreender a formulação dos métodos estatísticos modernos de analise de dados genómicos.
Dominar as técnicas estatísticas que estão na origem do algoritmo de pesquisa de bases de dados de
sequencias BLAST.
Compreender e aplicar diversas técnicas avançadas de analise de dados de microarrays, tais como expressão
diferencial, técnicas de visualização e de agrupamento.
Compreender e aplicar diferentes técnicas estatísticas de construção de árvores filogenéticas: Neighbor
Joining, Parcimónia, Máxima verosimilhança, métodos Bayesianos.
To understand and appreciate fundamental concepts of computerintensive statistical methods in
bioinformatics: Maximum Likelihood, Bootstrap, Markov chain Monte Carlo.
To understand the formulation of these advanced statistical methods for analyzing genomic data.
To obtain an indepth understanding of the statistical techniques behind the popular algorithm BLAST.
To be able to apply statistical techniques to analyze microarray data, such as Differentially Expression,
Visualization techniques and Clustering.
To understand and be able to apply different statistical techniques for phylogenetic tree building: Neighbor
Joining, Parsimony, MaximumLikelihood and Bayesian.
1. Teoria Probabilística
1.1. Variáveis aleatórias discretas
1.2. Variáveis aleatórias contínuas
1.3. Distribuições marginais
1.4. Distribuições condicionais
2. Estatística
2.1. Métodos estatísticos clássicos
2.2. Testes de hipótese clássicos
2.3. Testes de hipóteses Bayesiano
2.4. Métodos estatísticos Bayesianos
3. Processos estocásticos
3.1. Cadeias de Markov
3.2. Passeio aleatório
3.3. Monte Carlo via cadeias de Markov
4. BLAST
4.1. Alinhamento de duas sequencias
4.2. Pesquisa de uma sequencia numa base de dados
4. Expressão génica, Microarrays e Testes múltiplos
4.1. Introdução aos Microarrays
4.2. Análise estatística de dados de Microarrays
4.3. Expressão diferencial
4.4. Outras análises de dados de Microarrays
5. Modelos evolutivos e árvores filogenéticas
5.1. Modelos de substituição de nucleótidos
5.2. Medição de distâncias
5.3. NeighborJoining
5.4. Parcimónia
5.5. Máxima verosimilhança e métodos Bayesianos
3.3.5. Syllabus:
1. Probability theory
1.1. Discrete random Variables
1.2. Continuous random Variables
1.3. Marginal distribution
1.4. Conditional distribution
2. Statistics
2.1. Classical estimation methods
2.2. Classical hypothesis testing
2.3. Bayesian hypothesis testing
2.4. Bayesian estimation
3. Stochastic processes
3.1. Markov Chains
3.2. Random Walks
3.3. Markov Chain Monte Carlo
4. BLAST
4.1. Comparison of Two Aligned Sequences
4.2. Comparison of a Query Sequence Against a Database
4. Gene Expression, Microarrays and Multiple Testing
4.1. Introduction to Microarrays
4.2. Statistical Analysis of Microarray data
4.3. Differential Expression
4.4. Other Analyses of Microarray Data
5. Evolutionary Models and Phylogenetic trees
5.1. Models of Nucleotide substitution
5.2. Distances
5.3. NeighborJoining
5.4. Parsimony
5.5 Maximum Likelihood and Bayesian methods
curricular:
Esta unidade curricular introduz métodos estatísticos modernos usados frequentemente em bioinformática.
Está estruturada de forma a expor os métodos estatísticos modernos no contexto dos métodos estatísticos
clássicos de maneira a enfatizar as vantagens dos primeiros sobre os segundos. Depois de apresentar as
técnicas estatísticas, serão expostos exemplos de aplicações práticas em campos da bioinformática. Três
campos serão abordados: Pesquisas de sequências em bases de dados; análises de Microarrays; e
construção de árvores filogenéticas.
This curricular unit introduces modern statistical methods used in bioinformatics. It is structured such that
modern statistical methods are taught in the context of classical approaches while emphasizing their
advantages. After presenting the statistical techniques, examples of practical applications in various fields of
bioinformatics are given. Three main fields are going to be covered: sequence querying in databases; analysis
of microarrays; and phylogenetic tree building.
Aulas teóricas expositivas com apresentação dos conceitos teóricos da unidade curricular. Aulas práticas com
aplicações práticas de problemas biológicos. Realização de um exame prático onde os alunos terão dados
biológicos para analisar.
Avaliação: 60% exame, 40% exame prático.
Lectures covering the theoretical concepts of the curricular unit. Computer practical sessions devoted to
working on problem sets. There will be a final evaluating assignment of the practical sessions in which each
student will be given a biological dataset to analyze.
Evaluation: 60% Final exam, 40% Final practical assignment
curricular:
O objectivo desta área curricular é aprofundar o uso de técnicas estatísticas modernas usadas frequentemente
em bioinformática. Os estudantes terão de assimilar novos conceitos estatísticos expostos nas aulas teóricas
que mais tarde serão aplicados nas aulas práticas. As aulas práticas, bem como o exame prático, terão uma
importância fundamental, uma vez que as técnicas apresentadas têm uma exigência computacional
particularmente elevada.
The aim of the curricular unit is to introduce advanced statistical methods commonly used in bioinformatics.
Students need to learn new statistical concepts introduced in the theoretical lectures which will then be applied
in the practical sessions. A strong focus will be given to the practical classes, and to the practical assignment,
given the computerintensive requirements of the presented techniques.
• Statistical Methods in Bioinformatics: An Introduction, Second Edition (2005). Ewens, W. and Grant, G. Springer
(ISBN: 9780387400822).
Mapa IV Álgebra Linear/Linear Algebra
Álgebra Linear/Linear Algebra
Ana Paula Santos Botelho Oliveira Leite, 84h
<sem resposta>
Pretendese com esta unidade curricular que os alunos desenvolvam o raciocínio abstrato e a capacidade de
resolver problemas práticos utilizando os conceitos e ferramentas da Álgebra Linear. Os alunos deverão
resolver sistemas de equações lineares recorrendo ao método de eliminação de Gauss; Compreender a
definição de vetor e saber efetuar operações sobre vetores; Saber como o conceito de vetor se aplica a
problemas reais, representando, por exemplo, propriedades de sistemas físicos; Compreender a definição de
matriz e aplicar as regras de operação de matrizes (soma, multiplicação, transposição e inversão);
Compreender os conceitos de espaço vetorial, dimensão e base; Reconhecer uma transformação linear e
calcular os seus vetores e valores próprios. Finalmente o aluno deverá conhecer algumas aplicações práticas
da Álgebra Linear.
This curricular unit aims to develop the students' abstract reasoning and practical problem solving skills using
the concepts and tools of Linear Algebra. Students should solve systems of linear equations using the Gaussian
elimination method; Understand the definition of vector and learn vector operations; Know how the application of
the vector concept to real problems, representing, for example, some properties of physical systems;
Understand the definition of matrix and how to apply the rules of the matrix operations (sum, multiplication,
transpose and inversion); Understand the concepts of vector space, dimension and base; Recognize a linear
transformation and how to compute its eigenvectors and eigenvalues. Finnaly the student should know some
practical applications of Linear Algebra.
1. Sistemas Lineares
1.1. Sistemas de equações lineares
1.2. Eliminação de Gauss
1.3. Representação matricial de um sistema
1.4. Classificação dos sistemas
2. Matrizes
2.1. Definição de matriz
2.2.Operações sobre matrizes
2.3.Matriz transposta
2.4.Característica
2.5.Inversa de uma matriz
2.6.Determinantes
3. Vetores
3.1. Definição de Vetor
3.2. Operações sobre Vetores
3.3. Produto interno e produto externo
3.4. Aplicações
4. Espaços Vetoriais
4.1. Definição de espaço vetorial
4.2. Independência linear
4.3. Bases e dimensão
4.4. Mudança de bases
4.5. Transformação linear
4.6. Vetores e valores próprios
4.7. Aplicações
5. Aplicações Práticas
3.3.5. Syllabus:
1. Linear Systems
1.1. Systems of linear equations
1.2. Gaussian elimination
1.3. Matrix representaion of a linear system
1.4. Classification of linear systems
2. Matrix Algebra
2.1. Matrix definition
2.2. Matrix operations
2.3. Transpose of a matrix
2.4. Rank
2.5. Inverse of a matrix
2.6. Determinant
3. Vectors
3.1. Vector definition
3.2. Vector operations
3.3. Inner and cross product
3.4. Applications
4. Vector Spaces
4.1. Definition of vector space
4.2. Linear independence
4.3. Bases and dimensão
4.4. Base change
4.5. Linear transformation
4.6. Eigenvalues and eigenvectors
4.7. Applications
5. Practical Applications
curricular:
Os conteúdos desta unidade curricular procuram dar aos alunos uma primeira introdução à Álgebra Linear,
área fundamental da matemática. No primeiro capítulo são introduzidos os sistemas de equações lineares, o
método de resolução desses sistemas por eliminação de Gauss, como se podem representar sistemas de
equações lineares por meio de matrizes e, por fim, como tirar conclusões sobre a existência de soluções do
sistema. O capítulo 2 expõem a noção de matriz e a definição de alguns conceitos associados, tais como, a
matriz identidade, a matriz transposta, matriz inversa e etc… Neste capítulo descrevemse também os métodos
de cálculo da caraterística e do determinante de uma matriz. Os capítulos 3 e 4 desenvolvem gradualmente os
conceitos de espaço vetorial, desde a definição de vetor e das operações sobre vetores até às noções de base,
mudança de base e transformações lineares. Esperase que os alunos desenvolvam uma intuição geométrica
dos conceitos expostos. Por fim, no último capítulo serão apresentadas algumas aplicações práticas da
Álgebra Linear com o objetivo de consolidar os conceitos teóricos apreendidos. Os alunos deverão ser capazes
de compreender a relação entre os conceitos teóricos expostos e as aplicações à resolução de problemas
concretos.
The contents of this curricular unit aim to provide students with a first introduction to Linear Algebra, a
fundamental field of mathematics. The first chapter introduces systems of linear equations, the gaussian
elimination method to solve these systems, how to represent a system of linear equations as a matrix and,
finally, how to conclude about the existence of solutions of the system. Chapter 2 introduces the notion of matrix
and the definition of some associated concepts, such as, identity, transpose, inverse matrices and so on. This
chapter also describes the methods for computing the ramk and determinant of a matrix. Chapters 3 and 4
gradually develop the concepts of vector space, since the definition of vector and vector operations to the
notions of basis, base change and linear transformation. Students are expected to develop a geometric intuition
of the exposed contents. Finaly, in the last chapter will be presented some practical aplications of LInear
Algebra in order to consolidate the learned theoretical concepts. Students should be able to understand the
relationship between the exposed theoretical concepts and their application to solving concrete problems.
Avaliação: 60% exame, 40% minitestes.
Evaluation: Final exam 60%, minitests 40%.
curricular:
A metodologia de ensino proposta consiste em aulas teóricas nas quais serão apresentados as definições e
conceitos da Álgebra Linear e em aulas práticas de apresentação dos métodos e de resolução de exercícios.
Nas aulas teóricas são transmitidos os conteúdos teóricos de uma forma geral e abstrata, acompanhada pelas
demonstrações dos teoremas mais importantes. Embora sejam apresentados alguns exemplos concretos que
facilitam a compreensão da matéria, a exposição procura familiarizar os alunos com o formalismo e rigor
matemático necessário à generalização e à demonstração. As aulas práticas pretendem consolidar os
conhecimentos adquiridos através da resolução de exercícios e da apresentação de várias aplicações práticas
da Álgebra Linear a problemas concretos.
The proposed teaching methodology comprises theoretical lectures in which the definitions and concepts of
Linear Algebra will be presented and practical classes presenting methods and exercise resolution. The
theoretical lectures will present the theoretical concepts in a general and abstract fashion, in parallel with the
proof of the most important theorems. Although some concrete examples will be presented, to facilitate the
understanding of the course's subject, the exposition should familiarize students with the mathematical
formalism and rigour required to generalize and proof. The practical lectures aim to consolidate the acquired
knowledge through the solution of exercises and the presentation of practical applications of Linear Algebra to
concrete problems.
Álgebra Linear como Introdução à Matemática Aplicada, (1998). Luís T. Magalhães. Texto Editores (ISBN:
9789724700076)
Mapa IV Biologia Evolutiva/Evolutionary Biology
Biologia Evolutiva/Evolutionary Biology
Joana Isabel do Espírito Santo Robalo, 84h
<sem resposta>
Objetivos:
Preparar os alunos para o domínio dos conceitos básicos da Biologia Evolutiva nomeadamente:
1. Perspectiva histórica
2. Interpretação populacional dos processos microevolutivos
3.Compreensão dos padrões macroevolutivos 4. Explorar as implicações dos mecanismos ontogenéticos nas trajectórias evolutivas 5. Discutir as implicações da Biologia Evolutiva na biogeografia e taxonomia modernas
6. Compreender a aplicação de ferramentas moleculares ao estudo de processos evolutivos 7.Ter uma visão de conjunto das grandes transformações da fauna e flora que marcaram a história evolutiva.
Competências:
Avaliar correctamente os contributos da selecção natural e da variação hereditária como matéria prima base
nos processos evolutivos. Dominar os conceitos fundamentais da biologia populacional. Dominar a utilização
das ferramentas moleculares no estudo da filogenia, fliogeografia e demografia histórica. Discutir os diferentes
domínios biogeográficos numa perspectiva evolutiva.
Prepare students for the basic concepts of Evolutionary Biology, namely the following areas:
1. Historic perspective
2. Populations perspective on microevolutionary processes
3. Understanding macroevolutionary patterns 4. Explore the implications of ontogenetic mechanisms in evolutionary trajectories
5. Discuss the implications of Evolutionary Biology in modern biogeography and taxonomy
6. Understand the application of molecular tools to the study of evolutionary processes
7. Have a joint vision of the main transitions in the fauna and flora that marked the evolution of life
Competencies:
Correctly evaluate the contributions of natural selection and hereditary variation as the material base for
evolutionary processes. Master the fundamental concepts of population biology. Master the use of molecular
tools in the study of phylogenetics, phylogeography and historic demography. Discuss the different
biogeographic regions from an evolutionary perspective.
1. Perspectiva histórica: dos primeiros evolucionistas à teoria sintética
2. Microevolução: conceitos fundamentais em genética de populações, mutação, selecção e deriva, reprodução
sexuada e assexuada. 3. Conceitos de espécie e modelos de especiação. 4. Padrões macroevolutivos, evolução das taxas de extinção e cladogéneses, extinções em massa e o seu
significado paleoecológico e evolutivo.
5. Uma visão sintética da história das floras e faunas, a interpretação do registo fóssil e a paleobiogeografia.
6. Evolução das ontogenias e das histórias vitais. 7. Evolução molecular: processos e padrões.
8. A evolução molecular como uma ferramenta de estudo da filogenia, filogeografia e demografia histórica.
9. Metodologias de análise.
10. Testes de hipótese sobre transformações de caracteres, evolução de complexos de traços e mudanças
adaptativas.
11. Coevolução
12. Comportamento e evolução.
13. Relações sociais, unidades de selecção e evolução.
14. Sexo e evolução
3.3.5. Syllabus:
1.Historic perspective: the first evolutionary biologists to the Modern Synthesis.
2.Microevolution: fundamental concepts of populations genetics, mutation, selection and drift, sexual and
asexual reproduction.
3. Species concepts and speciation models.
4.Macroevolutionary patterns, evolution of extiction rates and cladogenesis, mass extictions and their
paleoecological and evolutionary significance.
5.A synthetic vision of the history of flora and fauna, interpreting the fossil record and paleobiogeography.
6. Evolution of ontogeny and life histories
7. Molecular evoltion: process and pattern 8. Molecular evolution as a study tool in phylogenetics, phylogeography and historic demography.
9. Methods of analysis
10. Hypothesis testing of character evolution, evolution of complex traits and adaptive change.
11. Coevolution
12. Behavior and evolution
13. Social relations, units of selection and evolution
14. Sex and evolution
curricular:
Os conteúdos desta unidade curricular pretendem fornecer aos alunos noções de biologia evolutiva e da
história da vida, área central da biologia e fundamental para enquadrar toda as restantes áreas. Os tópicos
apresentados e discutidos nas aulas pretendem, não só dotar os alunos do conhecimento nesta vasta área,
como permitirlhes desenvolver uma perspectiva crítica informada sobre assuntos da actualidade que
envolvem estas temáticas.
The contents of this course are intended to provide students with notions of evolutionary biology and the history
of life, a central field in biology and fundamental to frame all remaining fields. The topics presented and
discussed in classes intend to not only provide students with knowledge in this area, but also enable them to
develop a critical perspective informed on issues concerning these topics.
Aulas teóricas expositivas e teóricopráticas com uso prático dos programas.
Avaliação: 70% exame escrito final, 30% trabalhos práticos.
Theoretical expositive classes and theoreticalpractical classes with use of software
Assessment: Final written exam (70%), practical assignments (30%).
curricular:
Os métodos de ensino descritos acima pretendem promover um estilo de aprendizagem activo nos alunos,
através da introdução de momentos de discussão da matéria nas aulas. Será também valorizada a leitura de
fontes primárias como meio dos estudantes entenderem a dinâmica da propagação de informação científica e
de promover uma atitude proactiva na busca de informação e formação de uma opinião esclarecida sobre um
tema. Todos estes aspectos são coerentes com os objetivos genéricos expressos acima.
The teaching methods described above intend to promote an active learning mode among the students, through
the introduction of discussion moments within each class. It is also valued the reading of primary sources as a
mean for students to understand the dynamics of the scientific information spread and in order to promote a
higher proactive attitude regarding literature research and the building up of an informed opinion on specific
topics. All these aspects are consistent with the generic objectives expressed above.
Futuyma, D. 2005. Evolution. Sinauer Associates.
Ridley, M. 2003. Evolution. Wiley Blackwell.
Mapa IV Computação de Alto Desempenho/High Perfomance Computing
Computação de Alto Desempenho/High Perfomance Computing
Jose António Almeida Costa da Cruz 68h
<sem resposta>
Introdução aos conceitos fundamentais dos sistemas paralelos como base da computação de alto
desempenho. Os alunos deverão compreender os tipos de arquitetura paralela mais comuns e os respetivos
cenários de aplicação. O aluno deverá igualmente:
Familiarizarse com os conceitos fundamentais da programação de sistemas paralelos tais como: a
comunicação e sincronização entre linhas de execução (“threads”);
Conhecer as abordagens mais utilizadas na melhoria de desempenho de aplicações sequenciais tais como: o
balanceamento de carga; sistemas de “cache” entre outros.
Compreender e utilizar as plataformas de computação distribuída mais comuns (“clusters” and “grids”)
indispensáveis no contexto atual de processamento de dados biológicos.
Desenvolver programas simples que apliquem os conceitos adquiridos e utilizem pelo menos uma das
ferramentas de programação distribuída estudadas.
Adquirir conhecimentos básicos de programação de Processadores Gráficos (GPU).
Introduction to the fundamental concepts of parallel systems as the basis of high performance computing
systems. Students should understand the most usual types of parallel architectures and their applications.
Students should also:
To get familiar with the basic concepts of parallel programming such as thread communication and
synchronization.
To learn the most usual approaches to improve the performance of sequential programs such as: load
balancing, cache systems, among others.
To understand and know how to use the most common distributed computing platforms (cluster and grids)
which are indispensable to any modern biological data processing environment.
To develop simple programs that apply the acquired knowledge by using at least one of the studied distributed
programming tools.
To obtain some basic knowledge of Graphical Processor Unit programming.
1. Introdução à computação paralela
2. Arquitecturas paralelas
2.1. Memória partilhada
2.2. Memória distribuída
2.3. SISD, SIMD, MISD, MIMD
3. Conceitos de programação de alto desempenho
3.1. “Multi thread” / “Thread safety”
3.2. Mecanismos de sincronização
3.3. Mecanismos de comunicação
3.4. Balanceamento de carga
3.5. Condições de corrida
3.6. Sistemas de “cache”
4. Plataformas de computação distribuída
4.5. Sistemas de “cluster”
4.6. Sistemas de “grid”
5. Ferramentas de programação paralela
5.1. Open MP
5.2. Open MPI
5.3. Paradigma “map/reduce”
6. Sistemas GPU
6.1. Introdução às arquiteturas GPU
6.2. Áreas de aplicação das arquiteturas GPU
6.3. Programação OpenCL/CUDA básica
3.3.5. Syllabus:
1. Introduction to parallel computing
2. Parallel architectures
2.1. Shared memory
2.2. Distributed memory
2.3. SISD, SIMD, MISD, MIMD
3. High performance computing concepts
3.1. Multi thread/Thread safety
3.2. Synchronization mechanisms
3.3. Communication mechanisms
3.4. Load balancing
3.5. Race conditions
3.6. Cache systems
4. Distributed computing platforms
4.5. Cluster systems
4.6. Grid systems
5. Parallel programming tools
5.1. OpenMP
5.2. Open MPI
5.3. Map/Reduce paradigm
6. GPU
6.1. Introduction to the GPU architecture
6.2. GPU applications
6.3. Basic OpenCL/CUDA programming
curricular:
Os conteúdos desta unidade curricular pretendem oferecer aos alunos uma perspetiva alargada sobre as mais
avançadas técnicas e ferramentas de computação de alto desempenho e as suas aplicações. Esta unidade
procura dar ao alunos um sólido conhecimento dos fundamentos dos sistemas paralelos e distribuídos e dos
problemas práticos colocados pela sua implementação (e.g. comunicação, sincronização, condições de corrida,
...), bem as soluções clássicas para cada um desses problemas. Serão apresentadas as plataformas de
programação distribuída mais utilizadas em ambiente científico, as suas diferenças e âmbito de utilização.
Finalmente, os alunos utilizarão algumas das ferramentas de programação necessárias à exploração destas
plataformas de computação de alto desempenho. Os alunos deverão conhecer as diversas abordagens e
ferramentas disponíveis e desenvolver o sentido crítico necessário à escolha das abordagens mais adequadas
à resolução de diversos problemas reais. Na conclusão da unidade curricular serão discutidas as Unidades de
Processamento Gráfico (GPU) como soluções muito específicas e poderosas de resolução de problemas
massivamente paralelo.
The contents of this curricular unit aim to provide students with a broad perspective of the most advanced high
performance computing techniques and tools, ans their applications. This unit intends to provide students with
solid knowledge of the fundamentals of parallel and distributed systems, the practical problems arising from
their implementation (e.g. communication, synchronization, race conditions and so on) and the classical
solutions for each one of this problems. The distributed programming platforms most used in the research
environment will be presented as well as their differences and applications. Finally, students will practice some
of the programming tools required to use the high performance computing platforms. Students should know the
several available approaches and tools and develop the critical thought required to choose the most adequate
approach to solve diverse real problems. At the end of the unit the Graphical Processing Units (GPU) will be
discussed as very specific and powerful solutions to massive parallel problems.
Aulas teóricas expositivas com discussão interaciva da matéria leccionada.
Aulas práticas com resolução de exercícios. Realização de vários pequenos projectos de implementação das
tecnologias e métodos aprendidos.
Avaliação: 60% exame, 15% exercícios nas aulas práticas, 25% projectos.
Theoretical lectures. Practical lectures with solutions to exercises. Development of several short projects
implementing the learning methods and technologies.
Evaluation: Final exam 60%, practical classes tests 15%, projects 25%.
curricular:
A metodologia de ensino da unidade curricular é composta por aulas teóricas de apresentação de conceitos e
métodos, e por aulas práticas de exercícios de aplicação dos métodos aprendidos. Procurase que os alunos
adquiram através das aulas teóricas e do estudo individual os conhecimentos necessários a um bom
entendimento dos assuntos em estudo. Nas aulas práticas os alunos deverão aprofundar os conceitos teóricos
adquiridos e concretizálos na resolução de problemas completos. Nos projetos práticos realizados em equipa
os alunos deverão aplicar os conhecimentos adquiridos de forma autónoma.
The curricular unit's teaching methodologies consist in theoretical lectures, presenting concepts and methods,
and practical lectures to exercise and apply the learned methods. Students should acquire, during the
theoretical lectures and through individual study, a good understanding of the techniques and tools available to
implement high performance computing projects. During the practical lectures, students will consolidate the
acquired theoretical concepts and apply them to solve real life problems. Students will form small working
groups to implement practical projects in which they will apply, in an autonomous fashion, the acquired
knowledge.
Rauber T e Rünger G (2010). Parallel Programming For Multicore and Cluster Systems. Springer
Chapman B, Jost G and van der Pas R, (2007). Using OpenMP Portable Shared Memory Parallel Programming.
MIT Press
Sanders J, Kandrot E (2011). CUDA by Example an Introduction To GeneralPurpose GPU Programming.
AddisonWesley.
Mapa IV Probabilidade e Estatística/Statistics
Probabilidade e Estatística/Statistics
Regina Maria Baltazar Bispo 100h
<sem resposta>
Nesta unidade curricular pretendese introduzir os princípios de contagem e conceitos básicos da análise
combinatória. O aluno deverá ser capaz de responder a questões de contagem relacionadas com problemas
reais da bioinformática (ex.: análise de sequências). São abordadas as noções fundamentais da teoria da
amostragem, análise inicial de dados, probabilidades e modelos probabilísticos indispensáveis na
fundamentação dos métodos de estatística inferencial. São também abordadas as matérias relativas à
obtenção
de estimativas de parâmetros e a utilização de testes estatísticos, paramétricos e não paramétricos, que
permitem analisar hipóteses relativas às populações em estudo. A abordagem teórica sempre que possível
será
adequadamente complementada com a apresentação de exemplos aplicados à biologia.
This course introduces the counting principles and basic concepts of combinatorial analysis. The student should
be able to answer questions related to real problems of bioinformatics (e.g. sequence analysis). It covers the
fundaments of sampling theory, exploratory data analysis, probability and probabilistic models indispensable in
statistical inference. Students should also be able to obtain estimates of parameters and use statistical tests,
parametric and nonparametric. The theoretical approach wherever possible will be complemented by the
presentation of examples applied to biology
1. Introdução 1.1 Noções elementares de amostragem.
1.2 Análise inicial de dados. 2. Estatística descritiva
2.1 Características amostrais e representações gráficas. 2.2 Correlação 3. Noções de Probabilidade
3.1 Análise combinatória
3.2 Probabilidade condicional e independência
3.3 Teorema da Probabilidade Total e Teorema de Bayes.
3.4 Análise de instrumentos de diagnóstico
4. Variáveis Aleatórias. 4.1 Momentos de variáveis.
5. Modelos probabilísticos
5.1 Modelos discretos: binomial, hipergeométrica e Poisson.
5.2 Modelos contínuos: uniforme e gaussiana. A lei dos grandes números e o teorema limite central. Distribuições Quiquadrado, tStudent e F e FSnedecor.
6. Estimação de parâmetros
6.1 Estimativa e estimador
6.2 Estimação pontual
6.3 Intervalos de confiança 7. Testes de hipóteses
7.1 Hipóteses estatísticas, região crítica e critério de decisão
7.2 Erros associados a uma decisão estatística
8. Testes paramétricos e nãoparamétricos de comparação de duas populações
3.3.5. Syllabus:
1. Introduction
1.1 Sampling theory.
1.2 Exploratory analysis of data.
2 . Descriptive Statistics
2.1 Descriptive measures and graphical representations .
2.2 Correlation
3 . Probability
3.1 Combinatorial Analysis
3.2 Conditional Probability and Independence
3.3 Theorem of Total Probability and Bayes Theorem .
3.4 Analysis of of instruments of diagnostic
4 . Random Variables
4.1 Moments of variables
5 . Probabilistic models
5.1 Discrete Models : Binomial , Poisson and hypergeometric .
5.2 Continuous Models: uniform and Gaussian . The law of large numbers and the central limit theorem.
Distributions Chi square, Student's t and F and F Snedecor .
6 . Estimation of parameters
6.1 Estimates and estimators
6.2 Point estimation 6.3 Confidence Intervals
7 . Hypothesis testing
7.1Hyporhesis, critical region and decision 7.2 Hypothesis testing errors
8 . Parametric and non parametric tests for comparison of two populations
curricular:
O programa desta unidade curricular abrange todos os conceitos básicos do âmbito da estatística descritiva e probabilidades. Tal permitirá ao aluno dispor das competências apropriadas à exploração inicial de dados e modelação probabilística tal como se pretende nos objetivos da unidade curricular. A parte final do programa incide sobre estimação de parâmetros e a utilização de testes estatísticos. A abordagem aos testes paramétricos e não paramétricos visa dotar os alunos dos conhecimentos apropriados a diferentes designs de investigação que permitam analisar hipóteses relativas aos parâmetros das populações em estudo.
This program covers basics descriptive statistics and probability concept. This will allow the student to have the
appropriate skills to describe the data and understand models based on probabilistic assumptions as intended
in the objectives of the course. The final part of the program focuses on parameter estimation and the use of
statistical tests. The approach to parametric and nonparametric tests aims to give students the appropriate
knowledge to choose and apply the best methods depending on the research designs, types of variables and
theoretical assumptions.
Aulas teóricas expositivas com discussão interativa da matéria lecionada.
Aulas práticas com resolução de exercícios. Realização de 2 mini testes com exercícios sobre os tópicos lecionados.
Avaliação: 60% exame, 40% mini testes (2 minitestes).
Lectures with interactive discussion. Exercises and problem solving.
Two intermediate evaluations (40%) and a final exam (60%)
curricular:
O programa visa dotar os alunos de conhecimentos relativos à análise inicial de dados, cálculo probabilístico e
estatística inferencial. Tal é feito numa primeira abordagem mediante exposição teórica dos conceitos, após a
qual os alunos passam a estar capacitados para a resolução prática de exercícios contextualizados na área
científica da biologia.
Students should be able to perform exploratory data analysis, probabilistic calculus and statistical inference.
This is done in a first approach using a theoretical exposition of the concepts, after which it is expected that
students solve contextualized exercises in science of biology
Murteira, B. e Antunes, M. (2012). Probabilidade e Estatística, volumes I e II. Escolar Editora, Lisboa.
Pestana, D. D. e Velosa, S. F. (2010). Introdução à Probabilidade e à Estatística, vol. I, 4a ed.,
Fundação Calouste Gulbenkian, Lisboa.
Gilbert, N. (1989). Biometrical Interpretation Making Sense of Statistics in Biology, 2nd ed., Oxford
Univ. Press, Oxford.
Siegel, S. and Castellan, N. J. (1988). Nonparametric Statistics for the Behavioral Sciences, McGraw
Hill, New York.
Utts, J. M. and Heckard, R. F. (2002). Minds on Statistics, Duxbury, Pacific Grove.
Wild, C. J. and Seber, G. A. F. (2000). Chance Encounters, Wiley, New York.
Zar, J. H. (1999). Biostatistical Analysis, 4th ed., Prentice Hall, Upper Saddle River.
Mapa IV Matemática II/Mathematics II
Matemática II/Mathematics II
Ana Paula Santos Botelho Oliveira Leite 84h
<sem resposta>
O aluno deverá compreender o conceito de número complexo, conhecer as suas representações cartesiana,
trigonométrica e exponencial e ser capaz de efectuar as operações elementares entre números complexos.
Esta unidade curricular pretende igualmente generalizar os conceitos diferenciação e integração de funções de
variável real para Rn. O aluno deverá compreender o conceitos de função real em Rn, derivadas parciais e
utilizar o teorema fundamental do cálculo para a resolução de problemas envolvendo integrais múltiplos, de
linha e de superfície. Deverão igualmente compreender o conceito de equação diferencial ordinária e sistemas
de equações lineares e saber aplicar equações diferenciais a problemas simples relacionados com
crescimento, difusão e oscilação.
Students should understand the concept of complex numbers, to know their cartesian, trigonometric and
exponential representations and be able to perform elementary operations on complex numbers. This curricular
unit also aims to generalize the concepts of differentiation and integration of one real variable functions to Rn.
Students should understand the concepts of real function in Rn, partial derivatives and how to use the
fundamental theorem of calculus to solve multiple integral problems, line integrals and surface integrals.
Students should also understand the concept of ordinary differential equation and systems of linear equations,
to know how to apply differential equations to simple problems related to growth, diffusion and oscillation.
1. Números complexos
1.1. Definição de número complexo
1.2. Operações elementares
1.3. Representação no plano complexo
1.4. Representação trigonometrica
1.5. Representação exponencial
2. Revisão de Integração
2.1. Equações paramétricas
2.2. Mudança de variável
3. Análise em Rn
3.1. Derivadas parciais
3.2. Integrais múltiplos
3.3. Teorema da mudança de variáveis
3.4. Integrais de linha, campos escalares e vectoriais
3.7. Derivada de um campo escalar
3.5. Integrais de superfície
3.6. Teorema de Green
3.7. Teorema da Divergência e Teorema de Stokes
4. Equações diferenciais
4.1. Equações diferenciais ordinárias
4.2. Equações de primeira ordem
4.3. Equações exactas e factores integrantes
4.4. Existência e unicidade de solução
4.5. Extensão de solução
4.6. Resolução de sistemas de equações ordinárias lineares
4.7. Exponencial de uma matriz
4.8. Equações lineares de ordem superior
3.3.5. Syllabus:
1. Complex Numbers
1.1. Definition of complex number
1.2. Elementary operations
1.3. Representation in the complex plane
1.4. Trigonometric form
1.5. Exponential form
2. Review of integration
2.1. Parametric equations
2.2. Change of variable
3. Calculus in Rn
3.1. Partial derivatives
3.2. Multiple integrals
3.3. Change of variables theorem
3.4. Line integrals, scalar and vector fields
3.7. Scalar field derivative
3.5. Surface integrals
3.6. Green theorem
3.7. Divergence Theorem and Stokes Theorem
4. Differential equations
4.1. Ordinary differential equations
4.2. First order equations
4.3. Exact equations and integrating factors
4.4. Existence and Uniqueness of Solutions
4.5. Extension of solutions
4.6. Systems of ordinary differential equations solution
4.7. Matrix exponential
4.8. Higher order linear equations
curricular:
Os conteúdos programáticos desta unidade curricular pretendem introduzir três temas importantes da análise
matemática: números complexos, funções em Rn e equações diferenciais. No primeiro capítulo é apresentado
o conceito de número complexo, a suas representações cartesiana, trigonométrica e exponencial e as
operações elementares sobre números complexos, de modo a que os alunos adquiram os conhecimentos
necessários à sua utilização na resolução de problemas. No segundo e terceiro capítulos são revistos e
extendidos os conceitos de integração adquiridos anteriormente e são expostos os conceitos básicos da
análise matemática em Rn. Procurase com estes conteúdos generalizar os conceitos de derivada e integral de
funções de uma variável real, adquiridos anteriormente na unidade curricular Matemática I, para as funções de
mais do que uma variável. Finalmente, no quarto capítulo, são introduzidas as equações diferenciais. O
objectivo deste último capítulo é de dar aos alunos as noções básicas de equações diferenciais que lhes
permitam compreender a sua aplicação na resolução de problemas que ocorrem frequentemente no domínio da
modelação de sistemas biológicos.
The contents of this curricular unit intend to introduce three important subjects of calculus: complex numbers,
calculus in Rn and differential equations. The first chapter presents the concept of complex number, its
Cartesian, trigonometric and exponential forms and the elementary operations on complex numbers in order to
provide students with the knowledge required to use complex numbers in problem solving context. The second
and third chapters review an extend the integration concepts previously acquired and presents the basic
concepts of calculus in Rn. The aim of the syllabus in these chapters to generalize the concepts of derivative
and integral for one real variable functions, previously acquired in the Mathematics I curricular unit, to functions
of more than one variable. Finally, the fourth chapter introduces the students to differential equations. The goal
of this last chapter is to provide students with the basic notions of differential equations so they can understand
its application to the solution of frequently occurring problems in the field of biological systems modeling.
Aulas teóricas expositivas com discussão da matéria leccionada.
Aulas práticas com resolução de exercícios. Realização de mini testes com perguntas sobre os tópicos
lecionados nas semanas anteriores.
Avaliação: 60% exame, 15% exercícios nas aulas práticas, 25% mini testes.
Theoretical and expositive lectures with the discussion of the thought subjects.
Practical lectures with exercise resolution. Minitests will be given to students with questions focusing the topics
of the previous weeks.
Evaluation: 60% exam, 15% practical lectures exercises, 25% mini tests.
curricular:
A metodologia de ensino proposta consiste em aulas teóricas de exposição de conceitos e aulas práticas de
consolidação e aplicação de conhecimentos adquiridos. Nas aulas teóricas serão apresentadas as definições e
conceitos da Análise Matemática. Esses conceitos são apresentados respeitando o formalismo da matemática
e são acompanhados pela dedução das demonstrações mais relevantes. Serão apresentados igualmente
alguns exemplos concretos, que facilitem a compreensão dos conceitos expostos. Procurase desta forma
familiarizar os alunos com o rigor e formalismo matemáticos, necessários à generalização e à demonstração
de resultados matemáticos. Nas aulas práticas serão consolidados os conhecimentos adquiridos nas aulas
teóricas, através da apresentação de métodos e da resolução de exercícios. Pretendese que os alunos sejam
capazes de aplicar os conhecimentos abstractos adquiridos a situações e contextos concretos.
The proposed teaching methodology comprises theoretical lectures with concepts exposition and practical
lectures to consolidate and apply the acquired knowledge. The theoretical lectures present the definitions and
concepts of Calculus. The presentation of these concepts respects the mathematical formalism and go together
with the deduction of the most relevant proofs. Some concrete examples, that facilitate the understanding of the
exposed concepts, will be presented. The aim of the teaching methodologies is to familiarize students with the
mathematics rigor and formalism, required to generalize and proof mathematical results. The practical lectures
will consolidate knowledge acquired in the theoretical lectures through the methodology presentation and the
solution of exercises. Students shall be able to apply the acquired abstract concepts to real situations and
contexts.
Piskounov, N. (1986). Cálculo Diferencial e Integral (vol. I e II). Lopes de Silva Editora
Apostol, T. M. (1968). Calculus (vol. II): MultiVariable Calculus and Linear Algebra with Applications to
Differential Equations and Probability (Volume 2).
Magalhães, LT (1998). Integrais Múltiplos, 3a ed. Texto Editora
Ferreira, M.A. e Amaral, I. (1994). Cálculo Diferencial em Rn. Edições Sílabo, Colecção Matemática, Lisboa.
Ferreira, M.A. e Amaral, I. (1994) Integrais Múltiplos e Equações Diferenciais. Edições Sílabo, Colecção
Matemática, Lisboa.
Mapa IV Aprendizagem Automática/Machine Learning
Aprendizagem Automática/Machine Learning
<sem resposta>
Compreender os princípios básicos da aprendizagem automática, os diferentes tipos de algoritmos utilizados,
as suas aplicações e limitações. Ser capaz de estimar a relação entre duas variáveis através de uma
regressão. Compreender a diferença entre classificação supervisionada e não supervisionada e as respetivas
aplicações. Aplicar vários algoritmos de classificação à resolução de problemas simples. Programar de raiz,
pelo menos, um algoritmo de classificação supervisionada e um algoritmo de agrupamento (“clustering”),
utilizando uma linguagem de programação conhecida. Compreender o conceito genérico de redução de
dimensionalidade, enumerar algumas técnicas de redução de dimensionalidade e os seus domínios de
aplicação. Compreender o método de análise de componentes principais, saber interpretar geometricamente
este método e utilizálo para resolver problema simples.
To understand the fundamental machine learning principles, the different types of algorithms used, their
applications and limitations. To be capable of estimate the relationship between two variables through
regression analysis. To understand the difference between supervised and nonsupervised classification
methods as well as their corresponding applications. To apply several classification algorithms to solve simple
problems. To program from scratch, at least one algorithm for supervised classification and one clustering
algorithm, using a known programming language. To understand the concept of dimensionality reduction and its
applications and enumerate techniques of dimensionality reduction. Understand the method of principal
component analysis and know how to geometrically interpret this method and how to use it to solve a simple
problems.
1. Introdução a Aprendizagem Automática
1.1. Campos de aplicação
1.2. Métodos e abordagens comuns
1.3. Limites da aprendizagem automática
2. Técnicas de Regressão
3. Classificação
3.1. Classificação supervisionada
3.1.1. Árvores de decisão
3.1.2. Classificadores Bayesianos
3.1.3. Redes neuronais
3.1.4. Máquinas de Suporte Vectorial (“Support Vector Machines”)
3.2. Classificação não supervisionada
3.2.1. Agrupamentos “Clustering”
3.2.2. Algoritmo kmédias
4. Análise de dados sequenciais
4.1. Modelos de Markov
4.2. Aplicação à análise de séries temporais
4.3. Aplicação à análise de sequências biológicas
5. Redução de dimensionalidade
5.1. Análise de componentes principais
3.3.5. Syllabus:
1. Introduction to machine learning
1.1. Applications
1.2. Common methods and approaches
1.3. Limits of machine learning
2. Regression techniques
3. Classification
3.1. Supervised classification
3.1.1. Decision trees
3.1.2. Bayesian classifiers
3.1.3. Neural networks
3.1.4. Support vector machines (SVM)
3.2. Nonsupervised classification
3.2.1. Clustering
3.2.2. kmeans
4. Classification of sequential data
4.1. Markov models
4.2. Application to time series
4.3. Application to biological sequences analysis
4. Dimensionality reduction
4.1. Principal component analysis (PCA)
curricular:
Esta unidade curricular procura introduzir os as técnicas da aprendizagem automática como uma ferramenta
de classificação e de apoio à decisão de muito útil na resolução de um grande número de problemas reais, em
particular no campo da bioinformática. Os conteúdos da unidade curricular iniciam com uma introdução à
aprendizagem automática, os seus campos de utilização, os tipos de técnicas e estratégias utilizadas e as
respetivas limitações. Pretendese que o aluno adquira uma visão alargada do campo de conhecimento na qual
possa enquadrar os temas apresentados na unidade curricular. Os capítulos seguintes abordam várias das
metodologias mais comummente utilizadas em projetos de aprendizagem automática. O capítulo dois apresenta
as técnicas de regressão, O capítulo três discute várias técnicas de classificação supervisionada e não
supervisionada, incluindo a noção de agrupamento (“clustering”) de dados. O capítulo quatro faz uma
introdução aos modelos de Markov e apresenta algumas aplicações práticas desses modelos à análise de
séries temporais e de sequências biológicas. Por fim, o capítulo cinco apresenta uma introdução às técnicas de
redução de dimensionalidade como uma forma de abordar problemas de classificação com um elevado número
de variáveis aleatórias que ocorrem frequentemente na análise de grandes quantidades de dados.
This curricular unit is an introduction to machine learning techniques as a tool for classification and decision
support which is very useful to solve a great number of real life problems, particularly in the bioinformatics field.
The contents of this curricular unit begin with an overview of machine learning, its applications, the commonly
used approaches and their respective limitations. It is intended to give the students a broad view of this subject
in which they can frame the topics lately presented in the curricular unit. The following chapters present some of
the methodologies most commonly used in machine learning projects. Chapter two presents regression
techniques, chapter three discusses several classification techniques, either supervised as unsupervised,
including the notion of data clustering. Chapter four introduces the Markov models and presents some practical
applications of these models to the analysis of time series and biological sequences. Finally, chapter five
presents an introduction to dimensionality reduction as a way to approach classification problems with a big
number of variables, which frequently occur when analyzing big quantities of data.
Aulas teóricas expositivas com discussão interactiva da matéria leccionada.
Aulas práticas com resolução de exercícios. Realização de vários pequenos projectos de implementação das
tecnologias e métodos aprendidos.
Avaliação: 60% exame, 40% projectos.
Theoretical and expositive lectures open to discussion.
Practical lectures with solutions to exercises. Development of several small projects to implement the methods
and learned technologies.
Evaluation: Final exam 60%, projects 40%.
curricular:
A metodologia de ensino da unidade curricular é constituída por aulas teóricas de apresentação de conceitos e
métodos, e por aulas práticas de exercícios de aplicação dos métodos aprendidos. Procurase que os alunos
adquiram através das aulas teóricas e do estudo individual os conhecimentos necessários a um bom
entendimento dos assuntos em estudo. Nas aulas práticas os alunos deverão aprofundar os conceitos teóricos
adquiridos e concretizálos na resolução de problemas completos. Nos projetos práticos realizados em equipa
os alunos deverão aplicar os conhecimentos adquiridos de forma autónoma.
The teaching methodology of this curricular unit comprises theoretical lectures presenting concepts and
methods, and practical lectures with exercises to apply the learned methods. It is intended that in both
theoretical lectures and individual study, students acquire the knowledge required to a good understanding of
the subjects at study. In the practical lectures students shall deepen the acquired theoretical concepts and
apply them by solving complete problems. In the practical projects the students, working in teams, should apply
the acquired knowledge in an autonomous fashion.
Marques JS, (2005). Reconhecimento de Padrões métodos estatísticos e neuronais. IST Press
Bishop CM, (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer
Mapa IV Redes de Computadores/Computer Networks
Redes de Computadores/Computer Networks
<sem resposta>
Compreender a arquitetura em camadas das redes de comunicação. Conhecer e identificar as camadas padrão
(física, dados, rede, transporte, sessão, apresentação e aplicacional), as respetivas funções, interfaces e
protocolos. Conhecer e descrever os protocolos de comunicação TCP/IP e UDP, as suas diferenças e
aplicações. Conhecer os serviços e protocolos mais comuns da camada aplicacional (DNS, FTP, HTTP, SMTP,
Telnet) e as respetivas aplicações. Compreender a arquitetura cliente/servidor e desenvolver programas
simples utilizando a interface de socktes. Conhecer as tecnologias de desenvolvimento de aplicações Web: o
protocolo HTTP, a linguagem HTML, a interface CGI. Aprender a desenvolver web sites dinâmicos suportados
por sistemas de bases de dados.
To understand the layered architecture of the communication networks. Understand and identify the standard
layers (physical, data, network, transport, session, presentation and application), their function, interfaces and
protocols. Understand and describe the TCP/IP and UDP communication protocols, their differences and
applications. Understand the most common services and protocols of the application layer (DNS, FTP, HTTP,
SMTP, Telnet) and their applications. Understand the client/server architecture and develop simple computer
programs using the socket interface. Understand the web development technologies: HTTP protocol, HTML
language and the CGI interface. Learn how to develop dynamic web sites supported by database systems.
1. Introdução às redes de computadores
2. Arquitetura de camadas
2.1. Conceitos fundamentais
2.1.1. Separação em camadas
2.1.2. Interfaces
2.1.3. Protocolos
2.2. Camadas standard
3. Serviços da camada aplicacional
4. Fundamentos de programação de redes
4.1. Interface socket
4.2. Arquitetura cliente servidor
5. Desenvolvimento de aplicações web
5.1. Protocolo HTTP
5.1.1. Pedidos (GET/POST)
5.1.2. Respostas
5.2. Linguagem HTML
5.2.1. Formatação de conteúdos
5.2.2. Formulários
5.3. Interface CGI
5.4. Geração dinâmica de páginas
3.3.5. Syllabus:
1. Introduction to computer networks
2. Layer architecture
2.1. Basic concepts
2.1.1. Layer separation
2.1.2. Interfaces
2.1.3. Protocols
2.2. Standard Layers
3. Application layer services
4. Network programming
4.1. Socket interface
4.2. Client/server architecture
5. development of web applications
5.1. HTTP Protocol
5.1.1. Requests (GET/POST)
5.1.2. Responses
5.2. HTML language
5.2.1. Content formating
5.2.2. Forms
5.3. CGI Interface
5.4. Dynamic generation of web pages
curricular:
Os conhecimentos de redes são chave na diversas áreas da computação científica em particular da
bioinformática, tais como a partilha de dados, comunicação em ambientes de computação distribuída,
desenvolvimento de sistemas cliente servidor e a troca de informação entre grupos de trabalho. Os conteúdos
desta unidade curricular têm dois objetivos principais: (i) Introdução dos conceitos básicos de redes de
comunicação entre computadores; (ii) Preparar os alunos para o desenvolvimento de aplicações web.
Pretendese com a primeira parte dos conteúdos capítulos um a três que os alunos sejam capazes de utilizar,
implementar e configurar sistemas de redes e de desenvolver sistemas de software baseados em
comunicação em rede. No último capítulo serão transmitidos conceitos essenciais para o desenvolvimento de
aplicações web essenciais para a divulgação e distribuição de dados entre a comunidade científica.
The knowledge of computer networks is key in several scientific computing fields, particularly in bioinformatics,
such as data sharing, communication in distributed computed environments, client/server systems
development and information exchange between working groups. The contents of this curricular unit have two
main goals: (i) Introduction to the basic concepts of computer communication networks; (ii) Train the students
on the development of web application. The goal of the first part of the curricular unit, is to prepare students to
use, implement and configure network systems and to develop software systems based on network
communications. In the last part of the unit students will learn essential concepts of web application
development which is essential to the exchange and distribution of data among the scientific community.
Aulas práticas com resolução de exercícios. Realização de um projecto de construção de um web site dinâmico
com publicação de dados de uma base de dados biológica.
Avaliação: 60% exame, 15% exercícios nas aulas práticas, 25% projecto.
Theoretical, expositive lectures. Practical lectures with solutions to exercises. Development of a practical
project to build a dynamic web site to publish data from a biological database.
curricular:
A metodologia de ensino da unidade curricular é composta por aulas teóricas de apresentação de conceitos e métodos, e por aulas práticas de exercícios de aplicação dos métodos aprendidos. As aulas teóricas são fundamentais para que o aluno adquira um conjunto de conceitos estruturantes para a compreensão do funcionamento das redes de computadores tais como: a arquitetura em camadas dos sistemas de comunicação em rede, as funções e o funcionamento dos protocolos de comunicação, as arquiteturas cliente/servidor entre outros. Nas aulas teóricas são igualmente apresentadas e descritas as
técnicas e ferramentas a utilizar posteriormente na componente prática da unidade curricular. Nas aulas práticas os alunos deverão consolidar os conceitos teóricos adquiridos e aplicálos na resolução de problemas concretos. Os alunos constituirão pequenos grupos de trabalho para realizar, de forma autónoma, alguns projetos de aplicação dos conhecimentos adquiridos.
The curricular unit's teaching methodologies consist in theoretical lectures, presenting concepts and methods, and practical lectures to exercise and apply the learned methods. The theoretical lectures will allow students to acquire a number of key concepts required to understand computer networks functioning, such as: the layer architecture of the communication networks, the working and function of the communication protocols, the client/server architectures among others. The techniques and tools that students will apply during the practical lectures will be also presented in the theoretical lectures. During the practical lectures, students will consolidate the acquired theoretical concepts and apply them
to solve real life problems. Students will form small working groups to implement practical projects in which they will apply, in an autonomous fashion, the acquired knowledge.
Tanenbaum AS, Wetherall DJ (2010). Computer Networks (5th Edition). Pearson
Mapa IV Análise de Dados Biológicos/Analysis of Biological Data
Análise de Dados Biológicos/Analysis of Biological Data
Regina Maria Baltazar Bispo 84h
<sem resposta>
Nesta unidade curricular pretendese explorar as técnicas básicas de modelação estatística, tipicamente
usadas em biologia, abrangendo teoria, aplicações e software. Pretendese que os alunos aprendam a
linguagem R e que sejam capazes de usar este software como uma ferramenta para a análise inicial de dados,
estatística inferencial e modelação de dados em biologia. Esperase que os estudantes sejam capazes de
explorar os diferentes modelos estatísticos tendo em conta os respetivos pressupostos teóricos e tipo de
variável resposta
This course aims to explore the basic statistical modeling techniques typically used in biology, covering theory,
applications and software. It is intended that students learn the R language and are able to use this software as a
tool for exploratory data analysis, inferential statistics and data modeling in biology. Students should be able to
explore the different statistical models taking into account their respective theoretical assumptions and type of
response variable.
1. Conceitos básicos em modelação estatística
2. Introdução ao ambiente R. Fundamentos da linguagem e manipulação de dados em R
3. Análise descritiva e apresentação gráfica avançada
4. Ajustamento de distribuições: métodos gráficos e testes de ajustamento
5. Testes estatísticos básicos. Comparação de populações.
6. Modelos lineares generalizados
6.1 Regressão Linear
6.2 Análise de Variância
6.3 Análise de Covariância
6.4 Regressão Logística
6.5 Modelos Loglineares
7. Modelos aditivos generalizados
3.3.5. Syllabus:
1. Basic concepts in statistical modeling
2. Introduction to the R environment. Language and data manipulation in R
3. Descriptive analysis and advanced graphical presentation
4. Goodnessoffit: graphical methods and tests
5. Basic statistical tests.
6. Generalized linear models
6.1 Linear Regression
6.2 Analysis of Variance
6.3 Analysis of Covariance
6.4 Logistic Regression
6.5 LogLinear Models
7. Generalized additive models
curricular:
Na primeira parte do programa são abordados os conceitos básicos sobre modelação estatística sendo
apresentado o software R que permitirá aos alunos executar na prática a análise dos dados. Numa primeira
fase o R será usado na exploração das técnicas básicas de estatística descritiva e inferencial. Serão
abordadas duas áreas principais da modelação estatística. Os modelos lineares generalizados estendem os
modelos lineares clássicos aos casos em que a variância não é constante e/ou os erros não são normalmente
distribuídos permitindo a introdução de métodos apropriados para variáveis resposta não contínuas, discretas
ou binárias. Estes modelos permitirão aos alunos modelar dados biológicos, independentemente do tipo de
observações disponíveis. Os modelos aditivos generalizados são introduzidos para permitir aos alunos
aprender como modelar dados quando nenhum modelo paramétrico descreve convenientemente a forma da
relação entre a variável resposta e a(s) variável exploratória(s).
The first part of the syllabus includes an overview of the main concepts regarding statistical modeling and the
introduction to R software that will enable students to analyze data in practice. Two main statistical modeling
approaches will be introduced. The generalized linear models extend the classic linear models to the cases
where variance is not constant and/or the errors are not normally distributed enabling to introduce methods
appropriated to model response variables that are not continuous, being either discrete or binary. These models
will enable students to model biological data regardless the type of observations available. The generalized
additive models are introduced to allow students to learn how to model data when no particular parametric form
describes the shape of the relationship between the response variable and the exploratory variable(s).
As aulas incluirão uma parte expositiva onde serão apresentados os principais conceitos teóricos, seguindose
a discussão e estudo de casos práticos nas aulas práticas. Nestas aulas serão apresentados dados para
analisar e implementar as abordagens de modelação discutidas usando o software R. Um site dedicado à
cadeira disponibilizará todos os materiais de apoio à docência
Avaliação: 60% exame, 40% mini testes (2 mini testes).
The classes will include an oral presentation of the main theoretical concepts followed by a discussion of
practical case studies. Students will have different data sets to analyze and implement the discussed modeling
approaches using R software. A dedicated website will be use where all support materials will be provided . The
students evaluation will be based on two practical reports (40%) summarizing the used methods and a final
exam (60%).
curricular:
Os métodos de ensino acima descritos pretendem estabelecer uma base teórica sólida, preparando os alunos
para utilizar na prática as metodologias introduzidas. A apresentação de estudos de caso pretende
proporcionar aos alunos a exploração de aplicações práticas reais em biologia. As sessões de laboratório
práticas utilizando R permitirão que os alunos explorem os métodos apresentados promover um modo de
aprendizagem ativa.
The teaching methods described above intend to establish a solid theoretical foundation, preparing students to
use in practice the introduced methodologies. By presenting casestudies we intend to explore real practical
applications in ecology. The practical lab sessions using R will allow students to explore the presented methods
promoting an active learning mode.
Whitlock, M. and Schulter D. Roberts (2008). The Analysis of Biological Data, First Edition and Company
Publishers (ISBN: 9780981519401).
Crawley, M. Wiley (2005). Statistics: An introduction using R, First Edition (ISBN: 9780470022986).
Faraway,J. J. (2006). Extending the Linear Model with R, Chapman & Hall / CRC
Zuur, A.F., Elena N. Ieno and Erik H.W.G. Meesters (2009) A Beginner’s Guide to R, Ed. Robert Gentleman and
Kurt Hornik and Giovanni G. Parmigiani, Springer
Zuur, A.F., Ieno, E.N., Walker, N., Saveliev, A.A., Smith, G.M. (2009). Mixed Effects Models and Extensions in
Ecology with R. Springer
Zuur, Ieno & Smith (2007). Analyzing Ecological Data, Springer
Wood, S. (2006). Generalized Additive Models: an introduction with R, CRC/Chapman & Hall
Mapa IV Genómica Funcional e Comparativa/Genomics
Genómica Funcional e Comparativa/Genomics
Ana Paula Santos Botelho Oliveira Leite 68h
<sem resposta>
Após concluir com sucesso a unidade curricular o aluno deverá ser capaz de:
(i) Compreender o decorrer de todas as fases de um projecto de sequenciação e descrever as actuais
tecnologias de sequenciação em larga escala;
(ii) Compreender o potencial impacto clínico das tecnologias de sequenciação (ex: variação genética e doença,
terapêutica do cancro, descoberta de biomarcadores);
(iii) Sugerir e descrever de uma forma geral, soluções para problemas teóricos e experimentais clássicos no
campo da genómica;
(iv) Manipular e analisar grandes quantidades de dados experimentais e apresentar resultados e interpretações
de forma cientificamente correcta;
On successful completion of the course, students should be able to: (i) account for how all stages in a sequencing project are carried out and describe current largescale
sequencing technologies; (ii) understand the potential clinical relevance and applications of these technologies (e.g., genetic variation and
disease, cancer therapeutics, and biomarker discovery); (iii) suggest and outline solutions to theoretical and experimental problems within the genomics field; (iv) handle and analyze largescale experimental datasets, and present results and interpretations in a
scientifically stringent manner.
1. Sequenciação de genomas
2. Transcriptoma
3. Motivos em sequências
3. Alterações epigenéticas e regulação da expressão genética
4. ARN não codificante
5. Análise de redes de regulação
6. Reguloma
7. Interacções genéticas
8. Metabolómica
9. Estabilidade do ARN e regulação da tradução
10. Proteoma, interação e modificação de proteínas
11. Variação genética
12. Conjunto dos fenótipos de uma célula e “genetic screens”
13. Evolução e alterações genómicas
3.3.5. Syllabus:
1. Genome sequencing
2. Transcriptome
3. Sequence Motifs
3. Epigenetic Modifications and Gene Regulation
4. Noncoding RNAomics
5. Network Analysis
6. Regulome
7. Genetic Interactions
8. Metabolome
9. RNA Stability and Translation Regulation
10. Proteome, Protein Interactions and Modifications
11. Genetic Variation
12. Phenome and Genetic Screens
13. Evolution and Genomic Change
curricular:
O objectivo desta unidade curricular é o de familiarizar os alunos com os principais conceitos da genómica
comparativa e funcional, com relevo para a sua importância clínica e para as suas aplicações. Entre os temas
específicos abordados incluemse: a detecção de sequências alteradas de genes, e medições das alterações
da cromatina e do ARN da célula relacionadas com patologias humanas. Entre as tecnologias abordadas na
unidade curricular incluemse: microarrays de ADN e ARN e métodos de sequenciação de nova geração. Serão
igualmente apresentadas técnicas de visualização e de interpretação de dados. Procurase com esta unidade
curricular fornecer uma visão geral das tecnologias mais recentes, que se encontram actualmente em
desenvolvimento em laboratórios de ciência fundamental, e ilustrar como essas tecnologias podem ser
utilizadas no combate a doenças e na melhoria da saúde pública.
The purpose of the course is to familiarize students with topics in Functional and Comparative Genomics, with
an emphasis on clinical relevance and applications. Specific topics that will be covered include detection of
altered gene sequences, and measurements of the changes in chromatin and RNA that occur in human
diseases. Technologies that will be covered include DNA and RNA microarrays and next generation sequencing
methods. Other topics will include data visualization and interpretation. The overall goal of the class is to provide
an overview of the cutting edge technologies currently being developed in basic science laboratories, and
illustrate how these technologies can be used to improve public health.
Aulas teóricas expositivas bem como aulas práticas onde os estudantes terão a oportunidade de discutir
investigação actual. Artigos actuais serão utilizados para ilustrar como os métodos apresentados nas aulas
teóricas são utilizados quotidianamente para responder a importantes questões biológicas e também para
integrar as diversos tópicos dos conteúdos curriculares. Esses artigos serão igualmente utilizados como base
para trabalhos individuais. Os alunos irão efetuar quatro trabalhos individuais. Estes trabalhos serão
desenhados de forma a promover uma compreensão mais profunda dos métodos discutidos nas aulas e a
proporcionar uma experiência prática na utilização de ferramentas bioinformáticas e de biologia computacional.
A classificação final será calculada com base no seguinte esquema:
Trabalhos individuais (4 total): 40%
Exame final: 60%
Theoretical classes by the instructor, as well as practical classes where students will discuss current research
literature. Modern papers will be used to illustrate how the methods that students are learning about in classes
are used every day to address important biological questions, and will also serve to integrate different parts of
the curriculum. These papers will often provide the basis for homework.
Students will work on four written or computerbased homework assignments. These will be designed to
promote deeper understanding of the methods discussed in classes and to provide handson experience with
bioinformatics and computational biology tools. Grades will be assigned based on the following scheme:
Homework assignments (4 total) 40%
Final exam 60%
curricular:
O objectivo da unidade curricular é o de familiarizar os alunos com os conceitos principais da genómica
funcional e comparativa. Os temas apresentadas e discutidos nas aulas irão proporcionar aos alunos um
conhecimento abrangente nesse campo e as aulas práticas irão permitir uma perspectiva prática e crítica
sobre estes temas.
The purpose of the course is to familiarize students with topics in Functional and Comparative Genomics. The
topics presented and discussed in classes will provide students with knowledge in these fields and will enable
them to develop a practical and critical perspective on related issues.
There is no required textbook for the course. The majority of the material will come from primary publication
sources and review articles that will be posted throughout the term to accompany the classes. However, we do
recommend the following two optional textbooks to supplement the material presented in the course:
Lesk AM, (2007). Introduction to Genomics. Oxford University press
Gibson G and Muse SV, (2010). A Primer of Genome Science. Sinauer Associates
Mapa IV Redes Biológicas/Biological Networks
Redes Biológicas/Biological Networks
Pedro Tiago Gonçalves Monteiro 68
<sem resposta>
Ser capaz de olhar para um sistema biológico e identificar e separar os diferentes processos que ocorrem a
diversos níveis. Ser capaz de identificar os diferentes tipos informação de cada processo e representálos sob
a forma de uma rede. Compreender os princípios básicos da teoria de grafos. Conhecer as propriedades e as
limitações de cada tipo de rede biológica, bem como da informação biológica inerente a cada tipo de rede. Ser
capaz de construir uma rede de interacção a partir de um conjunto de dados biológicos, bem como de associar
um conjunto de regras lógicas de forma a construir um modelo biológico. Ser capaz de gerar a rede contendo a
dinâmica qualitativa correspondente a um modelo de regulação da transcrição e comparar essa dinâmica com
as observações biológicas.
Being capable of, when observing a biological system, identify and separate the different processes occurring
at different levels. Being capable of identifying the different types of information contained in each process and
representing them through a network. Understand the basic principles of graph theory. Understand the
characteristics and limitations of each type of biological network, as well as of the associated biological
information. Being capable of constructing an interaction network through a set of biological data, as well as of
associating a set of logical rules to build a biological model. Also, being capable of generating a network
containing the qualitative dynamics associated to a transcription regulatory network and to compare those
dynamics with observed biological data.
1. Tipos de redes
1.1. Redes metabólicas
1.2. Redes de interacção de proteínas
1.3. Redes de sinalização e transcripção regulatória
1.4. Outros tipos de redes: ecológicas, sociais, Internet
2. Características
2.1. Elementos da teoria de grafos
2.2. Modularidade
2.3. Robustez
2.4. Motivos topológicos
3. Da estrutura à dinâmica
3.1. Modelação quantitativa vs qualitativa
3.1. Formalismos matemáticos de modelação qualitativa
3.2. Modelação de redes de sinalização
3.3. Modelação de redes de transcripção regulatória
3.3.5. Syllabus:
1. Network types
1.1. Metabolic networks
1.2. Protein interaction networks
1.3. Signaling and transcriptional regulatory networks
1.4. Other network types: ecological, social, internet
2. Characteristics
2.1. Introduction to graph theory
2.2. Modularity
2.3. Robustness
2.4. Topological motifs
3. From structure to dynamics
3.1. Quantitative vs qualitative modeling
3.1. Mathematical formalisms for qualitative modeling
3.2. Modeling signaling networks
3.3. Modeling transcriptional regulatory networks
curricular:
Os conteúdos desta unidade tem como objectivo principal apresentar um sistema biológico como um sistema
dinâmico que observa um conjunto específico de regras. Em particular, pretendese que os alunos nesta
unidade sejam capazes de: identificar os diferentes níveis de abstracção de um sistema biológico;
compreender as características inerentes a cada nível de abstracção; e desenvolver modelos capazes de
capturar a dinâmica de um sistema biológico.
The contents of this curricular unit have as their main objective to depict a biological system as a dynamical
system which follows a specific set of rules. In particular, it is indented that this unit’s students become capable
of: identifying the different levels of abstraction of a biological system; understand the characteristics
associated to each level of abstraction; and to develop models capable of capturing the dynamical behaviors of
a biological system.
Aulas práticas com resolução de exercícios. Realização de um projecto de modelação qualitativa de um
sistema biológico usando os métodos aprendidos.
Practical lectures with solutions to exercises. Development of a practical project on qualitative modeling of a
biological system using the learned methodologies.
curricular:
aulas teóricas são necessárias para a transmissão e discussão dos conceitos técnico científicos necessários
ao estudo das redes biológicas, e para a compreensão dos diferentes níveis de abstracção utilizados na sua
modelação. As aulas práticas permitem uma consolidação dos conhecimentos adquiridos nas aulas teóricas e
a familiarização dos alunos na aplicação das técnicas e ferramentas desta área do conhecimento. A realização
de um projecto de modelação proporciona ao aluno uma oportunidade de desenvolver autonomamente as suas
capacidades de modelação de sistemas biológicos e seu sentido crítico na análise das diferentes alternativas
para a solução dos problemas apresentados.
The theoretical lectures are needed for the presentation and discussion of the technical and scientific concepts required to study biological networks, and for the understanding of the distinct abstraction levels used when modeling networks. The practical classes help students do consolidate the concepts learned in the theoretical lectures and to familiarize them with the techniques and tools applied in the field. The modeling project provides students with an opportunity to develop their autonomy, biological systems modeling skills and critical spirit o analyze the different approaches to solve the given problems.
Computational Modeling of Genetic and Biochemical Networks (2001) James M. Bower and Hamid Bolouri
An Introduction to Systems Biology: Design Principles of Biological Circuits (2006) Uri Alon
Mapa IV Matemática I/Mathematics I
Matemática I/Mathematics I
João Paulo Maroco Domingos 84h
<sem resposta>
Compreender o conceito de função uma de variável real. Interpretar o conceito de função nas perspectivas
algébrica e gráfica. Conhecer a definição formal de limite e saber derivar os limites de uma função.
Compreender a definição de continuidade de uma função. Interpretar a derivada de uma função num ponto
como a taxa de variação instantânea da função nesse ponto. Calcular a derivada de uma função utilizando as
regras de diferenciação estudadas. Ser capaz de eboçar o gráfico de uma função a partir do estudo da
continuidade e das duas derivadas. Compreender a noção de primitiva como a operação inversa da
diferenciação. Compreender a noção gráfica de integral definido como a área de uma função. Ser capaz de
calcular o integral de uma função.
Understand the concept of real valued function of one variable. Know how to interpret the concept of function
either algebraically as graphically. To know the formal definition of limit of a function and how to derive the limits
of a function. Understand the definition of continuity of a function. To interpret the derivative of a function at a
point as the instantaneous rate of variation of the function at that point. Compute the derivative of a function
using the studied differentiation rules. Know how to draft the graph of a function from its derivatives and
continuity study. Understand the concept of primitive as the inverse of the derivative. Understand the graphic
notion of definite integral as the area under the function. Compute the integral of a given function.
1. Funções reais de variável real
1.1. Domínio e contradomínio
1.2. Função logaritmo e exponencial
1.3. Funções trigonométricas
1.4. Estudo de funções
2. Limites de funções
2.1. Existência de limites
2.2. Limites laterais
3. Continuidade de funções
4. Derivação de funções
4.1. Taxa de variação
4.2. Diferenciabilidade
4.3. Derivação de polinómios
4.4. Derivação da função composta
4.5. Derivação da função inversa
4.6. Derivação da função logaritmo e exponencial
4.7. Derivação de funções trigonométricas
5. Primitivação
5.1. Noção de primitiva
5.2. Cálculo de primitivas
5.3. Teorema fundamental do cálculo
6. Cálculo integral
6.1. Noção geométrica do integral
6.2. Integral definido 6.3. Cálculo de areas
3.3.5. Syllabus:
1. Real valued function of one variable
1.1. Domain and Range
1.2. Logarithms and exponential functions
1.3. Trigonometric functions
1.4. Study of a function
2. Function limits
2.1. Existence of the limit
2.2. Onesided limit
3. Continuity
4. Derivatives
4.1. Rate of change
4.2. Differentiability
4.3. Derivative of a polynomial
4.4. Chain rule
4.5. Derivative of the inverse function
4.6. Derivative of the logarithms and exponential functions
4.7. Derivative of the trigonometric functions
5. Primitives
5.1. Concept of primitive
5.2. Computing primitives
5.3. Fundamental theorem of calculus
6. Integral calculus
6.1. Geometric perspective
6.2. Definite integral
6.3. Computing the area under the curve
curricular:
Os conteúdos programáticos desta unidade curricular pretendem ser uma introdução aos conceitos básicos da
análise matemática: Funções reais de uma variável real, noção de limite, continuidade, derivadas e integrais simples. Os conteúdos estão organizados em cinco capítulos: No primeiro capítulo introduzemse os conceitos necessários para a compreensão das funções reais e apresentamse algumas famílias de funções. No segundo
ao quarto capítulos introduzemse os conceitos de limite, continuidade e derivadas. Por fim os dois últimos capítulos apresentam os conceitos de primitiva e a sua utilização no cálculo integral. Deste modo, os diferentes capítulos são encadeados de forma a que cada um contribui com conhecimentos essenciais para a compreensão dos capítulos seguintes.
The curricular unit's syllabus intend to introduce the fundamental concepts of calculus: Real valued function of one variable, limits, continuity, derivatives and simple integral calculus. The syllabus' contents are organized in five chapters: The first chapter introduces the basic concepts required to understand real functions and
presents some important families of functions. The second to fourth chapters introduce the concepts of limit, continuity and derivatives. Finally, the last two chapters present the concepts of primitive and its applications to integral calculus. With this organization the different chapters are linked in a way that each one contributes with
essential
knowledge to the posterior chapters.
Aulas teóricas expositivas com discussão da matéria leccionada.
Aulas práticas com resolução de exercícios. Realização de mini testes com exercicios sobre os tópicos lecionados nas semanas anteriores.
Avaliação: 60% exame, 15% exercícios nas aulas práticas, 25% mini testes.
Theoretical and expositive lectures with the discussion of the thought subjects.
Practical lectures with exercise resolution. Minitests will be given to students with questions focusing the topics
of the previous weeks.
Evaluation: 60% exam, 15% practical lectures exercises, 25% mini tests.
curricular:
A metodologia de ensino proposta consiste em aulas teóricas de exposição de conceitos e aulas práticas de
consolidação e aplicação de conhecimentos adquiridos. Nas aulas teóricas serão apresentadas as definições e
conceitos da Análise Matemática. Esses conceitos são apresentados respeitando o formalismo da matemática
e
são acompanhados pela dedução das demonstrações mais relevantes. Serão apresentados igualmente alguns
exemplos concretos, que facilitem a compreensão dos conceitos expostos. Porcurase desta forma familiarizar
os alunos com o rigor e formalismo matemáticos, necessários à generalização e à demonstração de resultados
matemáticos. Nas aulas práticas serão consolidados os conhecimentos adquiridos nas aulas teóricas, através
da apresentação de métodos e da resolução de exercícios. Pretendese que os alunos sejam capazes de
aplicar os conhecimentos abstractos adquiridos a situações e contextos concretos.
The proposed teaching methodology comprises theoretical lectures with concepts exposition and practical
lectures to consolidate and apply the acquired knowledge. The theoretical lectures present the definitions and
concepts of Calculus. The presentation of these concepts respect the mathematical formalism and go together
with the deduction of the most relevant proofs. Some concrete examples, that facilitate the understanding of the
exposed concepts, will be presented. The aim of the teaching methodologies is to familiarize students with the
mathematics rigor and formalism, required to generalize and proof mathematical results. The practical lectures
will consolidate knowledge acquired in the theoretical lectures through the methodology presentation and the
solution of exercises. Students shall be able to apply the acquired abstract concepts to real situations and
contexts.
Piskounov, N. (1986). Cálculo Diferencial e Integral (vol. I). Lopes de Silva Editora
Ferreira JC (1995). Introdução à Análise Matemática, 6ª ed. Fundação Gulbenkian
Apostol, T. M. (1967). Calculus (vol. I): OneVariable Calculus, with an Introduction to Linear Algebra
Mapa IV Estruturas Biomoleculares/Biomolecular Structures
Estruturas Biomoleculares/Biomolecular Structures
<sem resposta>
O objetivo desta unidade curricular é de introduzir os alunos ao estudo das estruturas biomoleculares. Na
conclusão desta unidade os alunos deverão compreender que as macro moléculas existentes na célula
apresentam uma estrutura tridimensional, estrutura essa que é em grande medida responsável pelas
propriedades físicas e químicas dessas macro moléculas. Nesta unidade serão apresentadas as técnicas mais
comuns para a determinação de estruturas moleculares (Cristalografia de raios X, RMN e criomicroscopia
eletrónica). Os alunos deverão compreender a diferença entre estrutura primária, secundária e terciária de
proteínas e ARN e o processo de “folding” de proteínas. Serão apresentados algumas técnicas de modelação e
predição de estruturas secundária e terciária de proteínas e de ARN. Serão exploradas algumas ferramentas
bioinformáticas e bases de dados de pesquisa, alinhamento, modelação e visualização de estruturas.
The goal of the curricular unit is to introduce students to the study of biomolecular structures. At the end of the
unit students should understand that the macromolecules in the cell present a three dimensional structure
which is mostly responsible for the physical and chemical properties of the macromolecules them selves. This
unit will present the most usual techniques to determine molecular structures (XRay Crystallography, NMR and
Cryoelectronic microscopy). Students should understand the difference between primary, secondary and
tertiary protein structures and the protein folding process. Several techniques for modeling and predict the
secondary and tertiary structure of proteins and RNA will be presented. Several bioinformatic tools and data
bases for structure search, align, modeling and visualization will also be explored.
1 Estrutura de Proteínas
Aminoácidos e sequência
Propriedades físicoquímicas dos aminoácidos
Ligação peptídica
Ângulos diedros/gráficos de Ramachandran
Hélices alfa, folhas beta e laços
2 Estrutura do ADN
Nucleótidos e sequência
Propriedades físicoquímicas dos nucleótidos
Pares de bases
Estruturas helicoidais (B, A e ZADN)
3 Estrutura do ARN
Cadeia única auto complementar
Estrutura secundária
Famílias de ARN
4 Estrutura e função
Reconhecimento molecular
Cinética enzimática
Proteínas de membrana
Ribointerruptores
5 Determinação da estrutura
Cristalografia raios X
Espectroscopia RNM
Criomicroscopia electrónica
6 Modelação e Predição
Dinâmica molecular
Modelos abinitio e por homologia
Desenho de ancoragem de ligandos Estrutura secundária de ARN 7 Ferramentas
Base de dados
Visualização
Modelação
Análise
8 Processos de "folding"
Paradoxo de Levinthal
Paisagem energética
Cinética e Eletrostática
"Chaperons"
"Misfolding"
3.3.5. Syllabus:
1 Protein structures
Amino acids and sequences
Physical and chemical properties of amini acids
Peptidic bonds
Torsion angles/Ramachandran plots
Alpha helices, beta sheets and loops
2 DNA structure
Nucleotides and sequences
Physical and chemical properties of nucleotides
Base pairs
Helical structures (B, A e ZDNA)
3 ARN structure
Auto complementary single strand Secondary structure
ARN families
4 Structure and function
Molecular recognition
Enzyme kinetics
Membrane proteins
Riboswitches
5 Structure determination
XRay Crystallography
NMR spectrography
Cryoelectronic microscopy
6 Modeling and prediction
Molecular dynamics
Abinicio and homology modeling
Ligand docking design
ARN secondary structure prediction
7 Tools
Data bases
Visualization
Modeling
Analysis
8 Folding
Levinthal paradox
Energy landscape
curricular:
Esta unidade curricular pretende ser uma introdução ao estudo das estruturas biomoleculares, incluindo estruturas de proteínas e ácidos nucléicos. Os conteúdos programáticos estão organizados em quatro
secções: Introdução às estruturas biomoleculares (capítulos um a quatro), determinação e modelação de
estruturas (capítulos cinco e seis), ferramentas de análise e modelação (capítulo sete) e “folding” (capítulo
oito). Os primeiros três capítulos introduzem os conceitos fundamentais da estrutura de proteínas, ADN e ARN
a partir do estudo das propriedades físicas e químicas dos seus resíduos (aminoácidos e nucleótidos), da
interação entre resíduos e destes com o meio. O capítulo quatro apresenta alguns exemplos paradigmáticos de
funções moleculares dependentes da estrutura. Os capítulos cinco e seis apresentam, de forma breve, os
principais métodos de determinação experimental de estruturas e as estratégias de modelação e predição de
estruturas. Os alunos deverão compreender a diferença entre um modelo estrutural resultante da observação
experimental e um modelo resultante de uma predição. Deverão igualmente compreender a necessidade de
validação dos modelos preditos por meio de observações experimentais complementares. O capítulo sete
apresenta uma série de ferramentas bioinformáticas de pesquisa, visualização, análise, modelação e predição
de estruturas. Incluindo a base de dados PDB, o programa de visualização PyMOL, os programas de modelação
e predição abinitio Rosetta e por homologia Modeller, a aplicação de análise de qualidade estrutural MolProbity
e técnicas de comparação de estruturas. Por fim, o capítulo oito discute o tópico mais avançado do “folding” de
proteínas. Neste último capítulo pretendese transmitir uma noção da complexidade e dinâmica do processo
pelo qual as proteínas adquirem a sua conformação tridimensional funcional.
This curricular unit intends to introduce the study of biomolecular structures, including protein and nucleic acid
structures. The syllabus is organized in four sections: introduction to biomolecular structures (chapters one to
four), structure determination and modeling (chapters five and six), analysis and modeling tools (chapter seven)
and folding (chapter eight). the first three chapters introduce the basic concepts of protein, DNA and RNA
structure, from the study of the physical and chemical properties of their residues (amino acids and
nucleotides), the interactions between residues and between the residues and the environment. The fourth
chapter presents some representative examples of structuredependent molecular functions. Chapters five and
six briefly present the main methods for experimental structure determination and the techniques for structure
modeling and prediction. Students should understand the difference between a structural model obtained from
experimental observation and a model obtained from prediction. They should also understand the need for
complementary experimental validation of predicted models. Chapter seven presents several bioinformatic
tools for structure search, visualization, analysis, modeling and prediction. Including the PDB database, the
visualization tool PyMOL, the abinitio modeling and prediction Rosetta tool and the homology modeling tool
Modeller, the structural analysis suite Molprobity and some structure comparison tools. Finally, the eighth
chapter discusses the more advanced topic of protein folding. This last chapter intends to present the
complexity and dynamics of the folding process by which proteins acquire their functional three dimensional
conformation.
Aulas teóricas expositivas com discussão interaciva da matéria leccionada.
Aulas práticas com resolução de exercícios. Realização de um projecto, em grupo, de modelação ou análise
estrutural utilizando os métodos aprendidos.
Practical lectures with solutions to exercises. Development of a practical team project of structural modeling or
analysis using the learned methodologies.
curricular:
As aulas teóricas são necessárias para a transmissão e discussão dos conceitos científicos requeridos ao estudo de estruturas biológicas. As aulas práticas permitem uma consolidação dos conhecimentos adquiridos
nas aulas teóricas e a aplicação das ferramentas de análise, modelação e visualização de estruturas. A
realização de um projeto em grupo proporciona ao aluno uma oportunidade de desenvolver as suas
competências práticas na análise e modelação de estruturas e o seu sentido crítico ao utilizar as técnicas e
ferramentas aprendidas de forma autónoma.
The theoretical lectures are needed for the presentation and discussion of the scientific concepts required to
study biological structures. The practical classes help students do consolidate the concepts learned in the
theoretical lectures and to familiarize them with the techniques and tools of structure analysis, modeling and
visualization. The team project provides students with an opportunity to develop their practical skills and critical
spirit in structural modeling and analysis, by autonomously applying the taught tools and techniques.
Bourne PE, Weissig H (2003). Structural Bioinformatics. WileyLiss
Petsko GA, Ringe D (2003). Protein Stucture and Function. Sinauer Associates
Branden C, Tooze J (1999). Introduction to Protein Structure (Second Edition). Garland Science
Mapa IV Modelação de Sistemas Biológicos/Biological Systems Modeling
Modelação de Sistemas Biológicos/Biological Systems Modeling
Rosa Filipa Penha Alves 68h
<sem resposta>
Esta unidade curricular proporciona uma perspectiva geral dos principais modelos e técnicas de
modelação aplicados a temas fundamentais nas ciências biomédicas, cumprindo dois objectivos
principais. Por um lado, os alunos tomam conhecimento das principais abordagens de modelação, e
desenvolvem competências para ler e compreender trabalhos científicos de forma independente. Por
outro lado, serão proporcionadas as competências necessárias para resolver problemas através da
formulação e análise de modelos simples.
No final da unidade, os alunos deverão ser capazes de:
Identificar, compreender e explorar o comportamento dos principais modelos em ciências biológicas
Interpretar e discutir trabalhos científicos que incluam abordagens de modelação
Definir, implementar e analisar modelos simples, utilizando diferentes métodos geralmente utilizados
em ciências biomédicas
Aplicar uma abordagem de modelação para formular e testar hipóteses em diferentes temas biológicos
This course will provide an overview of the main models and modelling techniques applied to key topics in the
biomedical sciences. The goals of the course are twofold. On one hand the students will become aware of the
most important modelling approaches to biological systems, and develop competencies to independently read
and understand current scientific works in this field. On the other hand, the course will provide the students with
the necessary skills to solve problems by formulating and analysing their own simple models. At the end of the course, the students should be able to:
Identify, understand and explore the behaviour of key models in the biological sciences
Interpret and discuss scientific papers including modelling approaches
Define, implement and analyse simple models using different methods commonly used in the biomedical
sciences
Apply a modelling approach to formulate and test hypotheses in different biological topics
1. Introdução e perspectiva histórica
O que é um modelo e para que serve.
Conceitos, princípios e métodos de modelação de sistemas biológicos.
Os principais modelos em ciências biomédicas.
2. Moléculas biológicas
Modelação da estrutura e função de moléculas biológicas complexas
3. Reações bioquímicas
Modelação da cinética enzimática, redes metabólicas
4. Biologia celular
Modelação do ciclo celular, polarização celular, dinâmica iónica, potenciais de acção em neurónios
5. Interações célulacélula
Modelação da comunicação intercelular, adesão celular, mecânica de células e tecidos 6. A construção de um organismo
Modelação da regulação da expressão génica, formação de padrões e morfogénese
7. O funcionamento do organismo Modelação da função cardíaca, contracção muscular, fluxo sanguíneo
8. Evolução, dinâmica populacional e epidemiologia
Modelação da seleção natural, deriva genética e fluxo genético, dinâmica predadorpresa, propagação
de doenças infecciosas
3.3.5. Syllabus:
1. Introduction and historical perspective
What are models and why do we need them.
Concepts, principles and methods in modelling biological systems.
Key models in biomedical sciences.
2. Biological molecules
Modelling the structure and function of complex biological molecules
3. Biochemical reactions
Modelling enzyme kinetics, metabolic networks4. Cell biology
Modelling the cell cycle, cell polarization, ion dynamics, action potentials in neurons
5. Cellcell interactions
Modelling intercellular communication, cell adhesion, cell and tissue mechanics
6. The building of an organism
Modelling the regulation of gene expression, pattern formation and morphogenesis
7. The functional organism
Modelling heart function, muscle contraction, blood flow
8. Evolution, population dynamics and epidemiology
Modelling natural selection and genetic drift and gene flow, predatorprey dynamics, infectious diseases
propagation
curricular:
Esta unidade curricular proporciona uma perspectiva geral introdutória dos principais modelos e técnicas de
modelação aplicados a temas chave nas ciências biomédicas.
O fio condutor da unidade será o foco em temas específicos correspondentes aos diferentes níveis de
organização biológica, desde as moléculas e células até os organismos e populações.
Dentro de cada tópico, as técnicas mais adequadas serão apresentados e discutidas num contexto de
resolução de problemas. As abordagens de modelação serão aplicadas para interpretar dados, formular e
testar hipóteses, fazer previsões e planear experiências.
Os métodos matemáticos e computacionais fundamentais serão revisitados e/ou introduzidos, tais como a
modelação em tempo discreto e contínuo, processos determinísticos e estocásticos, modelos qualitativos,
autómatos celulares, sistemas espaciais distribuídos, modelação multiescala, e técnicas de estimativa de
parâmetros.
Transversalmente aos diferentes níveis de organização biológica, os princípios subjacentes mais
relevantes serão discutidos, tais como oscilações, sistemas excitáveis, reacçãodifusão, formação de
padrões e redes regulatórias.
Os diferentes métodos de modelação e os princípios científicos serão recorrentemente abordado e reforçado
durante a disciplina, à medida que se aplicam aos diferentes temas biológicos. Dentro deste contexto, a
relevância do papel das analogias formais é enfatizada. Por exemplo, o conceito de difusão molecular e a
migração de uma população podem ser descritos pelo mesmo modelo formal.
Inversamente, a aplicação de diferentes abordagens para modelar o mesmo problema biológico também será
discutida.
Modelos fundamentais em diferentes áreas serão apresentados e discutidos, como o modelo de Michaelis
Menten para a cinética enzimática, o modelo de GiererMeinhardt para a formação de padrões biológicos, o
modelo de HodgkinHuxley para os potenciais de acção nos neurónios, e as equações de LotkaVolterra para
dinâmica predadorpresa, entre outros. Os alunos vão também interpretar e discutir artigos científicos actuais
ilustrando alguns dos temas abordados. No final da unidade, os alunos terão uma perspectiva ampla sobre os
diferentes métodos de modelação,
e serão capazes de definir, implementar e analisar modelos simples para resolver problemas em diferentes
tópicos nas ciências biomédicas.
This course will provide an introductory overview of the most important models and modelling techniques
applied to key topics in the biomedical sciences. The common thread of the course will be the focus on specific topics corresponding to different levels of
biological organization, from molecules and cells to organisms and populations. Within each topic, the most
suitable techniques will be introduced and discussed in a problemsolving context. The modelling approaches
will be applied to interpret data, formulate and test hypotheses, make predictions, and plan experiments. Key mathematical and computational methods will be revisited and/or introduced, such as discrete and
continuoustime modelling, deterministic and stochastic processes, qualitative models, cellular automata,
spatial distributed systems, multiscale modelling, and parameter estimation techniques. Transversally to the
different levels of biological organization, relevant underlying principles will be discussed, such as oscillations,
excitable systems, reactiondiffusion, pattern formation, and regulatory networks.
The different modelling methods and scientific principles will be recurrently approached and reinforced during
the course, as they apply to the different biological topics. Within this context, the powerful role of formal
analogies is emphasized. For example, the concept of molecular diffusion and the migration of a population can
be described by the same formal model. Inversely, the application of contrasting modelling approaches to the
same biological problem will also be discussed. Key models in different areas will be introduced and discussed,
such as the MichaelisMenten model
for enzyme kinetics, the GiererMeinhardt model for biological pattern formation, the HodgkinHuxley model for
action potentials in neurons, and the LotkaVolterra equations for predatorprey dynamics, among others. The
students will also interpret and discuss contemporary scientific articles illustrating some of the covered
subjects.
At the end of the course, the students will have a broad perspective on different modelling approaches, and will
be able to define, implement and analyse simple models to solve problems in different biomedical topics.
Aulas teóricas: apresentação e discussão dos tópicos do programa.
Aulas teóricopráticas: demonstrações interactivas, discussão de artigos científicos e resolução de
problemas.
Avaliação: Exercícios práticos: 50%; Exame final: 50%
Theoretical lectures explaining and discussing the syllabus topics.
Practical sessions with interactive demonstrations, scientific papers discussion and handson exercises.
Evaluation: Practical exercises: 50%; Final exam: 50%
curricular:
As aulas teóricas irão apresentar e explicar as principais abordagens e técnicas de modelação em
ciências biomédicas, facultando aos alunos o conhecimento e as ferramentas necessárias para
interpretar a literatura científica e implementar modelos simples por si mesmos.
As aulas teóricoprácticas privilegiarão uma abordagem prática interactiva, onde os alunos consolidam
o que já aprenderam e desenvolvem o raciocínio crítico, o trabalho independente, a colaboração em equipa e as
capacidades de comunicação.
Nas demonstrações interativas o grupo irá explorar com mais detalhes alguns dos modelos abordados nas
aulas teóricas, adquirindo uma compreensão mais intuitiva do seu comportamento sob diferentes condições.
As abordagens qualitativas e gráficas serão favorecidas sempre que possível, usando exemplos específicos
de aplicações, e não cálculos abstratos.
Os alunos serão convidados a apresentar e discutir trabalhos científicos selecionados, analisando criticamente
seus objetivos, métodos e resultados. Durante semestre, os alunos também receberão pequenos problemas e
projetos de modelação, explorando aplicações específicas dentro dos tópicos abordados.
The theoretical lectures will introduce and explain the key modelling approaches and techniques in biomedical
sciences, providing the students with the necessary knowledge and tools to interpret the scientific literature and
implement simple models by themselves.
The practical sessions will privilege an interactive handson approach, where the students consolidate what
they have learned and develop their critical reasoning, independent work, team collaboration and
communication skills.
In the interactive demonstrations the class will explore in more detail some of the models explained in the
lectures, gaining intuitive understanding about their behaviour under different conditions. A qualitative and
graphical approach will be favoured, using examples of specific applications instead of abstract calculations.
The students will be asked to present and discuss selected scientific papers, critically analysing their goals,
methods and results. Throughout the course, the students will also be given small problems and modelling projects, exploring specific
applications within the covered topics.
L. EdelsteinKeshet (2005). Mathematical Models in Biology, republication, SIAM.
L.A. Segel and L. EdelsteinKeshet (2013). A Primer on Mathematical Models in Biology, SIAM.
C.P. Fall, E.S. Marland, J.M. Wagner and J.J. Tyson (ed.) (2002). Computational Cell Biology, Springer.
J. Keener and J. Sneyd (2008). Mathematical Physiology: I: Cellular Physiology, 2nd edition, Springer.
J. Keener and J. Sneyd (2008). Mathematical Physiology: II: Systems Physiology, 2nd edition, Springer.
J.D. Murray (2002). Mathematical Biology I: An Introduction, 3rd edition, Springer.
J.D. Murray (2003). Mathematical Biology II: Spatial Models and Biomedical Applications, 3rd edition, Springer.
S.P. Otto, T. Day (2007). A Biologist's Guide to Mathematical Modeling in Ecology and Evolution, Princeton
University Press.
S.H. Strogatz (2001). Nonlinear Dynamics and Chaos: With Applications to Physics, Biology, Chemistry, and
Engineering, Westview Press.
Mapa IV Estágio/Internship
Estágio/Internship
<sem resposta>
Proporcionar um primeiro contacto com a realidade profissional. Adquirir conhecimentos sobre as
metodologias e o quotidiano de uma equipa de trabalho. Refletir sobre as tarefas executadas, os métodos e
ferramentas aplicados, as respetivas vantagens, limitações e possíveis alternativas. Desenvolver a
flexibilidade e capacidade de adaptação a novos contextos e à utilização de novos métodos e ferramentas.
Desenvolver competências ao nível do planeamento e da execução de projetos em contexto de trabalho.
Adquirir uma postura pro ativa, responsável e crítica sobre o seu papel como profissional no seio de uma
equipa de trabalho.
To offer students a first professional experience. To acquire knowledge about the methodology and the dayto
day working team. To think about the accomplished tasks, applied methods and tools, their advantages,
limitations and possible alternatives. To develop some flexibility and adaptability to new working environments
and to the use of new methods and tools. To develop project planning and execution skills in a working
environment. To acquire a proactive, responsible and critical attitude regarding his/her role as a professional in
a working team.
Metodologias, ferramentas e boas práticas de projeto de bioinformática.
Apresentação e discussão dos trabalhos realizados na equipa de acolhimento.
Treino na utilização dos métodos e técnicas aplicados no contexto profissional.
Discussão sobre o papel do bioinformático no contexto de investigação ou na indústria
3.3.5. Syllabus:
Methodologies, tools and good practices in a bioinformatics project.
To present and discuss the work accomplished in the host team.
To train using the methods and tools applied in the professional environment.
To discuss the role of a bioinformatician in the research or industry context.
curricular:
O objetivo é proporcionar aos alunos um primeiro contacto com o quotidiano profissional de um bioinformático.
Permitir um contacto com projetos reais em curso nas equipas de acolhimento, as suas metodologias, práticas
e ferramentas. Ajudar a desenvolver uma capacidade de adaptação a novos contextos de trabalho, novas
práticas, métodos e ferramentas. Permitir ao aluno refletir sobre o seu papel no seio de uma equipa de trabalho
profissional, sobre as suas lacunas técnicas e comportamentais mas igualmente sobre os seus pontos fortes.
The goal is to offer a first experience with the daytoday bioinformatics professional environment.
Allow the contact with real projects in a hosting team, their methodologies, good practices and tools.
Help to develop the adaptability to new working environments, new practices, methods and tools. Help students
reflect about their own role in a professional working team, their own technical and behavioral gaps as well as
their strengths
Participação numa equipa de acolhimento contribuindo com a execução de um trabalho ou
projeto a definir com o docente e o responsável da equipa.
Redação de um relatório sobre do trabalho realizado na equipa de acolhimento ou nos locais de estágio.
Apresentação oral do relatório, seguido de discussão em grupo. Relatório escrito sobre o trabalho realizado:
50%
Apresentação oral do relatório e discussão: 50%
Participate in a hosting team and contribute to a working project to be defined with the professor and the hosting
team responsible. Write a report about the work accomplished within the hosting team. Present the report and
discuss it with the whole class. Written report about the internship: 50%
Oral presentation and discussion: 50%
curricular:
A participação numa equipa de trabalho, a observação das práticas e metodologias aplicadas e a adaptação ao
contexto de trabalho e as técnicas utilizadas nessa equipa deverá permitir ao aluno apreender a rotina do
quotidiano do trabalho, a postura profissional mais adequada e os desafios técnicos e científicos que se
colocam ao bioinformático. A redação de um relatório do seu trabalho de estágio e a discussão desse relatório
com o docente e os colegas deverá permitir uma reflexão do aluno sobre o seu trabalho, a sua postura, as suas
qualidades e lacunas e as possíveis vias de desenvolvimento profissional e/ou académico.
Participating in a working team, observing the good practices and methodologies applied and adapting to the
working environment and to the used techniques and tools will allow students to acquire a daytoday working
routine, an appropriate professional attitude and understand the technical and scientific challenges faced by a
bioinformatician. Writing a report about the internship work and discussing it with the professor and the class
should allow students to reflect about their work, attitude, qualities and gaps and provide an insight about the
possible professional and/or academic career development tracks.
A determinar de acordo com o local e a natureza do estágio.
To be determined according to the location and nature of the internship.
Mapa IV Projecto/Project
Projecto/Project
<sem resposta>
Nesta unidade curricular pretendese que cada estudante realize um trabalho de pesquisa e/ou de aplicação
prática de técnicas e metodologias. O projeto deverá integrar os conhecimentos adquiridos assim como as
abordagens metodológicas e estatísticas. O estudante deverá propor um tema de trabalho de entre um conjunto
de temas atuais da bioinformática, apresentar capacidade para pesquisar criticamente a literatura sobre o
tema escolhido, propor soluções e/ou implementações e interpretar criticamente os resultados obtidos, tanto
do ponto de vista das limitações metodológicas, como à luz dos conhecimentos atuais sobre o tema em estudo.
Pretendese igualmente que os estudantes saibam descrever e expor o trabalho produzido num relatório
técnico escrito de forma clara e concisa
incluindo: Identificação das questões em aberto; Pesquisa da literatura e estado da arte; Formulação do
problema; Descrição da metodologia a utilizar; Análise crítica do seu trabalho e dos resultados obtidos.
In this curricular unit each student will perform a research project applying the learned techniques and
methodologies. The project should make use of the acquired knowledge as well as of the learned methodological
and statistical. Each student will: Choose a working subject from a group of current bioinformatic subjects;
Perform a critical research of the literature regarding this subject; Propose and implement solutions to address
the subject; Critically interpret the obtained results from the perspective of the methodological limitations as
well as the stateoftheart of the studied subject. Students will describe the work done in a written report in a
clear and concise fashion, including: the presentation of the open questions; Literature research and stateof
theart; The statement of the problem; The description of the methodology to apply; The critical analysis of the
work done and the obtained results.
Esta unidade curricular funcionará como um seminário para supervisionar o trabalho feito pelos alunos. Assim,
não vai ter um programa previamente definido.
3.3.5. Syllabus:
This curricular unit will function as a seminar to supervise the work done by the students,
thus, it will not have a previously defined syllabus.
curricular:
O objetivo é proporcionar aos alunos uma primeira aplicação prática e integrada dos conhecimentos,
metodologias e ferramentas da bioinformática adquiridos durante o curso. Pretendese que os alunos realizem
o seu projeto de forma rigorosa e sistemática, seguindo os passos de definição do problema, desenho do
trabalho a executar, planeamento da execução e execução do mesmo e verificação de qualidade, aplicando as
boas práticas metodológicas e de desenvolvimento de projetos. Os alunos deverão desenvolver o sentido
crítico sobre o seu próprio trabalho e as opções tomadas.
The goal of the curricular unit is to provide students with the first opportunity to apply the acquired knowledge,
methodologies and bioinformatic tools in a practical and integrated fashion. Students should implement their
projects in a rigorous and systematic fashion, following the the good methodological practices of project
development such as problem definition, project design, execution planning, implementation and quality
validation. Students should develop the critical thinking about their own work and the chosen options.
Os alunos deverão apresentar, na fase inicial da unidade, uma breve sinopse descrevendo o projeto a realizar.
A meio do trabalho os alunos deverão apresentar igualmente um relatório de progresso que permita a
orientação e o acompanhamento do trabalho desenvolvido. Finalmente será apresentado um relatório final e uma apresentação oral do projeto.
Avaliação: Relatório Individual 75%; Exposição oral do projecto 25%
Students should present, in the first part of the unit, a brief synopsis describing the project. At midterm students
should also present a progress report which allows for the guidance and monitoring of the work. Finally a
detailed report and an oral presentation of the project will be delivered.
Evaluation:
Individual report 75%; Oral exposition of the project 25%
curricular:
A metodologia de ensino proposta para a unidade curricular tem como objetivos: (i) ajudar o aluno na escolha
do tema de trabalho mais adequado, tentando conjugar os seus interesses com a oferta apresentada; (ii)
acompanhar o aluno na realização do trabalho, esclarecendo dúvidas surgidas e ajudando a ultrapassar
dificuldades inesperadas de forma pedagógica e sem prejudicar a autonomia do trabalho individual; e, por fim,
(iii) avaliar o trabalho executado de forma a ajudar o aluno a refletir sobre o seu próprio desempenho,
compreender as eventuais falha, os pontos de melhoria e as lacunas técnicas ou de conhecimentos para uma
evolução futura.
The proposed teaching methodology has the following goals: (i) Help students in the choice of the most adequate
working subject, adjusting their interests with the available offer; (ii) Accompanying the students during the
project, clarifying questions and helping with unexpected difficulties in a pedagogic ways without harming the
individual work autonomy. (iii) Evaluate the work done, helping the students to think about their own
performance, understanding eventual flaws, identifying improvement issues and technical and knowledge gaps
that should be addressed in the future.
A determinar de acordo com os trabalho desenvolvido por cada aluno.
Will depend on the subject chosen by each student.
Mapa IV Biologia Integrativa/Integrative Biology
Biologia Integrativa/Integrative Biology
Manuel Eduardo de Noronha Gamito Afonso dos Santos 20h
Rui Filipe Nunes Pais de Oliveira 20h
Pretendese com esta unidade curricular que os alunos adquiram conceitos básicos de biologia bem como uma visão integrada do estudo dos sistemas biológicos que lhes forneçam as bases para compreender as relações entre as unidades curriculares da área das ciências biológicas que constituem o presente ciclo de estudos.
Será
colocado um ênfase especial na história das ideias chave da biologia e será transmitida uma visão geral dos processos biológicos nos seus diferentes níveis de organização.
The goal of this course is that students acquire basic concepts in biology as well as an integrative view
of the study of biological systems, which will provide them the basis for understanding the
relationships between the courses in the area of biological sciences that constitute the present cycle of
studies. Special emphasis will be placed in the history of the key ideas of biology and an overview of
the biological processes at different levels of organization will be conveyed
1. Colocar questões em Biologia: o método científico, o reducionismo e a abordagem de sistemas. 2. A Biologia integrativa e a dicotomia clássica entre causas próximas e causas últimas na explicação de processos biológicos.
3. Níveis de organização biológica e propriedades emergentes a cada nível.
4. A célula como unidade básica da estrutura e função dos organismos.
5. A heritabilidade da informação biológica como processo fundamental para a continuidade dos sistemas biológicos.
6. A interdependência entre estrutura e função nos diferentes níveis de organização biológica.
7. Os organismos como sistemas abertos que interagem com o ambiente.
8. Os mecanismos regulatórios como base para o equilíbrio dinâmico dos sistemas biológicos
9. Unidade e diversidade como as duas facetas da vida 10. A Evolução como tema central e unificador da Biologia
3.3.5. Syllabus:
1. Asking questions in biology: the scientific method, reductionism and the systems approach.
2. Integrative Biology and the classical dichotomy between proximate and ultimate causes in the study of biological processes.
3. Levels of biological organization and emergent properties at each level.
4. The cell as the basic unit of organisms’ structure and function.
5. Heritability of biological information as a key process to the continuity of biological systems.
6. The interdependence between structure and function at different levels of biological organization.
7. Organisms as open systems that interact with the environment.
8. Regulatory mechanisms as the basis for a dynamic equilibrium of biological systems.
9. Unity and diversity as two facets of life.
10. Evolution as the central and unifying theme of Biology
curricular:
Os conteúdos programáticos selecionados correspondem a temas base da Biologia com os quais se pretende transmitir uma visão unificadora e integrativa do estudo dos sistemas biológicos face à sua diversidade. Assim,
com os dois primeiros tópicos do programa será abordado o método científico e a sua aplicabilidade em Biologia e o modo como se tem tipificado as questões em Biologia (“how” vs. “why”). No terceiro ponto do programa serão apresentados os diferentes níveis de organização biológica, dos genes aos ecossistemas, e as
propriedades emergentes em cada nível. No ponto 4 apresentarseà a célula como unidade estrutural e functional básica dos seres vivos, e no ponto 5 a maneira como a continuidade dos sistemas biológicos e assegurada através da heritabilidade de informação biológica. No ponto 6 será ilustrada a interdependeência entre estrutura e função nos diferentes níveis de organização biológica. No ponto 7 será desenvolvido o conceito dos organismos como sistemas abertos em permanente interação com o ambiente sendo introduzidos
temas como a epigenética e o “extended phenotype”. No ponto 8 serão estudados os sistemas de regulação existentes nos sistemas biológicos e o seu papel chave para a manutenção da homeostase. No ponto 9 será abordada a biodiversidade e o modo como esta se pode organizar em torno de princípios unificadores.
Finalmente, no ponto 10 será apresentada a teoria da evolução e o seu papel como conceito unificador da Biologia moderna.
The topics of the syllabus correspond to basic themes in Biology, which are intended to convey a unifying and
integrative vision of the study of biological systems in face of their diversity. Thus, the first two topics of the
syllabus will address the scientific method and its application in biology and how the study of biology has been
dichotomized into "How" vs. "Why" questions. On the third point of the syllabus the different levels of biological
organization, from genes to ecosystems, will be presented as well as the emerging properties at each level. In
point 4 the cell will be presented as the basic functional and structural unit of living systems, and in point 5 the
continuity of biological systems through heritability of biological information will be discussed. In point 6 the
interdependence between structure and function will be illustrated at different levels of biological organization. In
section 7 the concept of organisms as open systems in constant interaction with the environment will be
developed, and topics such as epigenetics and the "extended phenotype " will be introduced. Point 8 will
address regulatory systems in biological systems and their key role in maintaining homeostasis. Biodiversity and its unifying principles will be addressed in point 9. Finally, in point 10 the theory of evolution will be presented as the unifying concept of modern Biology.
Para cada tópico do programa existirá uma exposição oral pelo docente dos principais conceitos em contexto
de sala de aula na qual são identificados assuntos a explorar em maior detalhe pelos estudantes através de
estudo autónomo (pesquisa de informação e elaboração de pequenos trabalhos a apresentar na aula seguinte).
Para além do livro de texto recomendado serão apresentados e discutidos outros textos nomeadamente
artigos clássicos e artigos científicos recentes em cada um dos temas. Decorrem em formato de “journal club” no qual os alunos identificam, apresentam, analisam e discutem artigos
clássicos e artigos científicos recentes para cada um dos tópicos do programa. Com estas sessões pretende
se desenvolver o pensamento crítico e as competências de trabalho em grupo e treinar técnicas de
apresentação da informação científica.
Avaliação – Teste escrito sobre os conteúdos das aulas teóricas (50%); Trabalhos apresentados nas aulas
práticas (40%); Participação nas aulas (10%).
For each topic of the syllabus there will be an lecture on its main concepts, in which topics of interest for further
autonomous study by the students (i.e. research of information for presentation in the next class) will be
identified. A part form the recommended textbook (Campbell Biology) other readings will be presented and
discussed, including classic papers and recent research papers for each topic.
Will be organized in the format of a "Journal Club " in which students identify, present, analyze and discuss
classic papers and recent scientific papers for each of the topics of the syllabus. With these meetings we intend
to develop students’ critical thinking, teamwork and presentation skills and to train techniques for the
presentation of scientific information. Evaluation Written test on the contents of the lectures (50 %); papers presented in the practical classes ( 40 %
); participation in class ( 10 % ) .
curricular:
Tratandose de uma unidade curricular introdutória na qual se pretendem transmitir conceitos base ao estudo
da
Biologia os quais serão aprofundados em unidades curriculares subsequentes optouse pela promoção de um estilo de aprendizagem ativo no qual os alunos são agentes ativos na construção do conhecimento. Assim, as exposições orais do docente introdutórias de cada tema servem de ponto de partida para guiar os alunos na pesquisa e síntese da informação relevante desse mesmo tema. Nas aulas práticas a leitura e discussão de fontes primárias pretende levar os alunos a compreenderem melhor o processo de construção do
conhecimento
em Biologia e o modo como as ideias e os conceitos chave desta disciplina surgiram e se desenvolveram
Given the introductory nature of this course, in which we aim to convey basic concepts in the study of biology,
which will be further developed in subsequent courses, we chose to promote an active learning style, in which
students are seen as active agents in the construction of their knowledge. Thus, introductory lectures by the
lecturer on each topic will serve as a starting point to guide students in research and synthesis of relevant
information on the same theme. In practical classes the reading and discussion of original papers aims to lead
students to better understand the process of construction of knowledge in biology and how ideas and key concepts of this discipline emerged and developed.
Gilbert F, Mcgregor PK, Barnard C (2011). Asking Questions in Biology: A Guide to Hypothesis Testing, Experimental Design and Presentation in Practical Work and Research Projects, 4th Edition. Benjamin Cummings Publishing Company, Redwood City, California.
Lane N (2010). Life Ascending: The Ten Great Inventions of Evolution. Profile Books. Mayr E (1998). This is Biology: The Science of the Living World. Harvard University Press.
Reece JB, Urry LA, Cain ML, Wasserman SA, Minorsky PV, Jackson RB (2011). Campbell Biology, 9th Edition. Benjamin Cummings Publishing Company, Redwood City, California. *
(* livro de texto recomendado/recommended textbook)
Mapa IV Empreendedorismo/Entrepreneurship
Empreendedorismo/Entrepreneurship
Teresa Cristina Clímaco Monteiro d'Oliveira 68h
<sem resposta>
O objetivo geral é o desenvolvimento de m conhecimentos e competências na área do empreendedorismo que permitam a aplicação prática de um conjunto de conceitos numa atmosfera empreendedora. Para além dos aspectos criativos, serão abordadas outras áreas relevantes dos negócios, numa perspectiva empreendedora.
Objectivos específicos da unidade curricular:
• Obter um conhecimento razoável dos princípios básicos do empreendedorismo;
• Compreender um conjunto de questões de gestão relacionadas com o lançamento de novos negócios;
• Identificar e avaliar o conhecimento, as atitudes e as competências de um empreendedor;
• Estudar/observar contextos empreendedores e exemplos a seguir;
• Compreender os recursos necessários e disponíveis para criar um novo negócio.
The general goal is to provide a background with practical application of important concepts applicable to
entrepreneurial environment. In addition to creative aspects, other key business areas will be addressed from
an entrepreneurial perspective.
Specific objectives of the course:
• To obtain a reasonable understanding of essential entrepreneurial business principles;
• To develop an understanding of business issues as they relate to new ventures;
• To identify and assess the knowledge, attitudes, and skills of an entrepreneur;
• To study/observe entrepreneurial settings and entrepreneurial role models;
• To raise awareness of the resources required and available to create a new business.
1. Empreendedorismo e a sociedade
A. A natureza do empreendedorismo
B. A evolução do pensamento em torno do empreendedorismo o cidadão (e o Governo?) como empreendedor
e como inovador
C. Perceber e lidar com o (in)sucesso
D. Empreendedorismo e desenvolvimento (económico)
E. Intraempreendedorismo
F. Empreendedorismo social
G. Bioempreendedorismo
2. O processo empreendedor
A. Identificação da oportunidade de negócio
B. Desenvolvimento do conceito de negócio
C. Determinação dos recursos necessários
D. Plano de negócio e estudo de viabilidade preliminar
E. Aquisição/atração dos recursos necessários
F. Opções de financiamento disponíveis
G. Mecanismos e agentes de apoio ao empreendedor
H. Implementação e desenvolvimento sustentado
I. Estratégia de saída
3. O empreendedor
A. Perfil e características do empreendedor.
B. Fatores culturais e perfis empreendedores
C. Envolvente, personalidade empreendedora, opção empreendedora e tipos de empreendedores
3.3.5. Syllabus:
1. Entrepreneurship and society
A. The nature of entrepreneurship
B. The evolution of thinking on entrepreneurship – the citizen as an entrepreneur and an innovator
C. Understanding and dealing with (un)success D. Entrepreneurship and (economic) development
E. Intrapreneurship
F. Social entrepreneurship
2. The entrepreneurial process
A. Identifying the business opportunity
B. Developing the business concept
C. Determining the required resources
D. The value proposition
E. Acquiring/attracting the required resources
F. Implementation and sustainable development
G. 7. Exit strategies
3. Entrepreneur
A. Profile and characteristics of the entrepreneur
B. Cultural Framework and entrepreneurial profiles
C. Environment, entrepreneurial personality, entrepreneurial option and types of entrepreneurs
curricular:
Os conteúdos programáticos da UC estão organizados em torno de três grandes vetores: relevância do
empreendedorismo nas sociedades contemporâneas, o processo empreendedor e as caraterísticas de um
empreendedor. Desta forma, pretendese que no final da UC os alunos se possam participar em processos
empreendedores nas suas múltiplas facetas. 3.3.6. Evidence of the syllabus coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:
The topics addressed in the course consider three main issues: entrepreneurship and contemporary societies,
the entrepreneurial process and the entrepreneur. By the end of the course students will be able to position
themselves and participate in the many facets of entrepreneurship endeavors
A UC tem uma natureza teóricoprática conciliando a exposição de enquadramentos teóricos com o
desenvolvimento de projetos aplicados. Neste sentido, a avaliação inclui o desenvolvimento de um projeto
empreendedor na área da Bioinformática.
Avaliação: Trabalho de grupo 90% + 10% de participação
The applied nature of the course combines the presentation of theoretical frameworks with the development of
applied projects. As a consequence, the evaluation includes the development of an entrepreurial project applied
interventions.
Evaluation: Group essay 90% + 10% participation
curricular:
Dada a natureza aplicada desta área científica não é possível fazer uma apresentação dos enquadramentos
teóricos sem uma componente empírica. Adicionalmente pretendese estimular atitudes proactivas nos alunos
face à sua própria empregabilidade. Assim, as metodologias de avaliação têm de contemplar esta faceta aplicada estimulando e
apoiando o desenvolvimento de projetos empreendedores.
Given the applied nature of this scientific area it is not possible to present theoretical frameworks without an
applied perspective. In addition, one of the goals of the course is to stimulate proactive attitudes towards their
own professional development. As such, the evaluation methods need to include this applied facet stimulating
and supporting the development of entrepreneurial projects.
Brooks, A. C. (2009), “Social Entrepreneurship – A Modern Approach to Social Venture Creation”, Pearson.
Dew, N.; Read, S.; Sarasvathy, S. D.; Wiltbank, R. (2008). “Outlines of a behavioral theory of the entrepreneurial
firm”, Journal of Economic Behavior & Organization, 66, 3759.
Ebner, A. (2006), “Institutions, entrepreneurship, and the rationale of government: An outline of the
Schumpeterian theory of the state”, Journal of Economic Behavior & Organization, 59, 497515.
Ferreira, M., Reis, N. e Serra, F, (2009), Marketing para Empreendedores e Pequenas Empresas, Lidel, Lisboa.
Ferreira, M., Santos, J. e Serra, F, (2008), Ser Empreendedor: Pensar, criar e moldar a nova empresa, Edições
Sílabo, Lisboa
Hisrich, R. D.; Peters, M. P. (2004), “Entrepreneurship”, McGraw Hill.
Minniti, M. (2005), “Entrepreneurship and network externalities”, Journal of Economic Behavior & Organization,
57, 127.
Sarkar, S. (2009), Empreendedorismo e Inovação, 2ª Edição, Escolar editora Mapa IV Competências Académicas/Academic Skills
Competências Académicas/Academic Skills
Emanuel João Flores Gonçalves 68h
<sem resposta>
São objetivos desta unidade curricular guiar os estudantes pelos diferentes passos do método científico:
conceptualização dos problemas a investigar, levantamento de hipóteses e suas predições, definição do
adequado desenho experimental e metodologias de recolha de dados, execução da experiência ou método de
recolha da informação, análises exploratórias e confirmatórias dos dados, conclusões suportadas pela
evidência e suas formas de apresentação. Esta unidade curricular tem uma forte componente prática, sendo os
alunos integrados em trabalhos em curso na instituição, a fim de lhe proporcionar uma oportunidade de
desenvolvimento das diferentes fases do processo de investigação. Adicionalmente serão abordados os
diferentes formatos e técnicas de apresentação da informação científica (de artigos a comunicações em
congressos, passando por reuniões com decisores e divulgação para o grande público).
The objectives of this curricular unit are to guide the students throughout the main steps of the scientific
method: research problem conceptualization, hypothesis and predictions, most effective experimental designs
and methodologies for data collection, experiment performance and methods for information gathering,
exploratory and confirmatory data analysis, evidence supported conclusions and ways of presenting those. This
curricular unit has a strong practical component, and the students will be integrated in ongoing scientific
projects on the institution, with the aim of giving them an opportunity to develop the different phases of the
research project. Additionally, the different formats and techniques of presentation of scientific information will
be approached (from scientific articles to presentations in conferences, and from meetings with decision
makers to outreach to the general public).
1. Descrição das várias etapas do processo de investigação científica.
2. Conceptualização de um problema a investigar
3. Definição do desenho experimental e metodologia de recolha de dados
4. Formulação de hipóteses e variáveis principais e parasitas
5. Análise exploratória e confirmatória de dados
6. Discussão crítica dos resultados
7. Identificação de fontes e bases de dados bibliográficas
8. Normas internacionais de escrita científica
9. Formas de apresentação dos trabalhos científicos
10. Elaboração de um trabalho científico e sua apresentação em contexto de sala de aula
3.3.5. Syllabus:
1. Description of the several steps of the scientific research process
2. Conceptualization of the research problem
3. Definition of the experimental design and methodology for data collection
4. Formulation of hypotheses and main and parasitic variables
5. Exploratory and confirmatory data analysis
6. Critical discussion of results
7. Identification of sources and bibliographic databases
8. International standards of scientific writing
9. Ways of presenting scientific work
10. Design of a scientific work and presentation in the class
curricular:
Os conteúdos programáticos previstos permitem aos estudantes percorrer de forma aprofundada as principais
etapas do método científico, avaliar os cuidados a ter para assegurar a solidez da investigação realizada e
dominar as técnicas de apresentação e comunicação da informação científica em diferentes contextos,
privilegiando a abordagem prática através da integração dos estudantes em temáticas de investigação em
curso nas unidades de investigação da instituição.
The contents of this curricular unit allow the students perform step by step in a detailed way the main stages of
the scientific method, evaluate the necessary precautions to assure the robustness of research and to master
the presentation and communication techniques of scientific information in different contexts, giving priority to a
practical approach through the integration of students in ongoing research themes on the institution research
unit.
Metodologias de ensino:
Exposição dos principais conceitos em contexto de sala de aula. Explicação, reflexão e aplicação dos
conteúdos sobre o processo de investigação; análise de dados, com metodologias expositivas e participativas
Apresentação, análise e discussão de casos práticos pelos alunos nas aulas.
Estudo e análise de artigos científicos.
Treino de técnicas de apresentação da informação científica.
Orientação tutorial: Acompanhamento e esclarecimento de dúvidas.
Autoestudo: Estudantes com trabalho autónomo e cooperativo com os colegas.
Avaliação:
Trabalho individual baseado em breve relatório escrito (50%)
Trabalho de grupo (40%)
Participação (10%)
Teaching methodologies:
Presentation of the main concepts in class. Explanation, discussion and application of the contents
about the research process; data analysis, with exposition and participation methodologies
Presentation, analysis and discussion of practical cases by students in the class.
Study and analysis of scientific articles.
Training of presentation techniques for scientific information.
Tutorial orientation: followup and questions
Selfstudy: autonomous work and cooperative work with colleagues
Evaluation:
Individual written work based in a short written report (50%)
Group work (40%)
Participation (10%)
curricular:
Numa Unidade Curricular onde se pretende que os estudantes adquiram os conhecimentos necessários para o
enquadramento, planeamento, execução e apresentação de um trabalho científico, as aulas teóricopráticas
serão utilizadas para o acompanhamento próximo do processo de elaboração de relatórios e treino das
competências académicas. Por seu lado, nas aulas teóricas serão explorados os aspetos gerais de um correto
planeamento, abordagem, e execução do processo científico bem como das metodologias e técnicas
associadas. As metodologias de ensino envolverão a leituras de artigos originais que constituam casos de
estudo que possam ser discutidos e trabalhados em grupo pelos alunos. Para melhor abordar as questões em
análise, serão usados exemplos do diaadia e trabalhos dos grupos de investigação da instituição para que os
alunos consigam fazer a ponte entre as diferentes fases do processo científico. Com esta componente
fortemente aplicada, as metodologias de ensino e avaliação através de trabalhos de grupo, em conjunto com a apresentação de um breve relatório escrito, serão
as mais eficazes para os objetivos que se definiram para esta da Unidade Curricular. A introdução de métodos
de ensino focados na aprendizagem em grupo, promove o espírito de equipa e o trabalho colaborativo,
contribuindo para diminuir o ambiente competitivo entre os estudantes e para aumentar a sua autoconfiança.
In a Curricular Unit where is intended that the students acquire the necessary skills for the framework, planning,
execution and presentation of a scientific work, the theoreticalpractical classes will be used for a close follow
up of the process of building reports and training of academic competencies. On the other hand, in the
theoretical classes, the general aspects for a correct planning, approach and execution of the scientific process
will be explored, as well as the associated methodologies and techniques. Teaching methodologies will involve
reading original scientific articles which will be used as case studies to be discussed and analysed by the
students. To better approach the questions under analysis, daytoday examples and research examples form
the institution’s research groups will be used so that students will be able to approach the different phases of the
scientific process. With this strongly applied component, teaching methodologies and evaluation through group
work together with the presentation of a brief written report, will be the most effective to fulfill the objective
foreseen for the Curricular Unit. The introduction of teaching methods focused on cooperative learning will
promote team work and the students' ability to work effectively in a group setting, contributing to reduce the
competitive environment among students and increase their selfconfidence.
Alley, M. (2013). The Craft of Scientific Presentations: Critical Steps to Succeed and Critical Errors to Avoid. 2nd ed. New York, Springer.
APA (2009). Publication Manual of the American Psychological Association (6th Ed.). Washington, DC: APA.
Barnard C., Gilbert F. & McGregor P (2001) Asking questions in Biology, 2nd ed. Prentice Hall.
Hailman, J.P., & Strier, H.B. (1997). Planning, proposing and presenting science effectively. A guide for graduate students and researchers in the behavioral sciences and biology. New York, NY: Cambridge University Press.
Mitchell, M., & Jolley, J. (2004). Research design explained (5ed.). Belmont: Thomson.
Nicol, A., & Pexman, P. (2003). Displaying your findings: a practical guide for creating figures, posters
and presentations. Washington, DC: APA.
Bibliografia adicional a determinar consoante os trabalhos científicos que servirão de base para as discussões e análises nas aulas.
4. Descrição e fundamentação dos recursos docentes do ciclo de estudos
4.1 Descrição e fundamentação dos recursos docentes do ciclo de estudos
4.1.1. Fichas curriculares
Mapa V Emanuel João Flores Gonçalves
4.1.1.1. Nome do docente (preencher o nome completo):
Emanuel João Flores Gonçalves
4.1.1.2. Instituição de ensino superior (preencher apenas quando diferente da Instituição proponente mencionada
em A1):
<sem resposta>
4.1.1.3 Unidade Orgânica (preencher apenas quando diferente da unidade orgânica mencionada em A2):
<sem resposta>
4.1.1.4. Categoria:
Professor Associado ou equivalente
4.1.1.5. Regime de tempo na Instituição que submete a proposta (%):
100
4.1.1.6. Ficha curricular do docente:
Mostrar dados da Ficha Curricular
Mapa V Rui Filipe Nunes Pais de Oliveira
Rui Filipe Nunes Pais de Oliveira
em A1):
<sem resposta>
<sem resposta>
4.1.1.4. Categoria:
Professor Catedrático ou equivalente
100
Mapa V Regina Maria Baltazar Bispo Carita
Regina Maria Baltazar Bispo Carita
em A1):
<sem resposta>
<sem resposta>
4.1.1.4. Categoria:
Professor Auxiliar ou equivalente
100
Mapa V Joana Isabel Espírito Santo Robalo
Joana Isabel Espírito Santo Robalo
em A1):
<sem resposta>
<sem resposta>
4.1.1.4. Categoria:
100
Mapa V João Paulo Maroco Domingos
João Paulo Maroco Domingos
em A1):
<sem resposta>
<sem resposta>
4.1.1.4. Categoria:
100
Mapa V Manuel Eduardo de Noronha Gamito Afonso dos Santos
Manuel Eduardo de Noronha Gamito Afonso dos Santos
em A1):
<sem resposta>
<sem resposta>
4.1.1.4. Categoria:
100
Mapa V Ana Paula Santos Botelho Oliveira Leite
Ana Paula Santos Botelho Oliveira Leite
em A1):
<sem resposta>
<sem resposta>
4.1.1.4. Categoria:
66
Mapa V Rosa Filipa Penha Alves
Rosa Filipa Penha Alves
em A1):
<sem resposta>
<sem resposta>
4.1.1.4. Categoria:
19
Mapa V Pedro Tiago Gonçalves Monteiro
Pedro Tiago Gonçalves Monteiro
em A1):
<sem resposta>
<sem resposta>
4.1.1.4. Categoria:
99
Mapa V Teresa Cristina Clímaco Monteiro DÓliveira
Teresa Cristina Clímaco Monteiro DÓliveira
em A1):
<sem resposta>
<sem resposta>
4.1.1.4. Categoria:
100
Mapa V Jose António Almeida Costa da Cruz
Jose António Almeida Costa da Cruz
em A1):
<sem resposta>
<sem resposta>
4.1.1.4. Categoria:
93
Mapa V João Sollari Allegro Machado Lopes
João Sollari Allegro Machado Lopes
em A1):
<sem resposta>
<sem resposta>
4.1.1.4. Categoria:
100
4.1.2 Equipa docente do ciclo de estudos
4.1.2. Equipa docente do ciclo de estudos / Teaching staff of the study programme
Emanuel João Flores Gonçalves
Rui Filipe Nunes Pais de Oliveira
Grau /
Degree
Doutor
Doutor
Regina Maria Baltazar Bispo Carita
Doutor
Joana Isabel Espírito Santo Robalo
Doutor
João Paulo Maroco Domingos
Doutor
Manuel Eduardo de Noronha Gamito
Afonso dos Santos
Doutor
Ana Paula Santos Botelho Oliveira Leite
Doutor
Rosa Filipa Penha Alves
Pedro Tiago Gonçalves Monteiro
Teresa Cristina Clímaco Monteiro D
Óliveira
Jose António Almeida Costa da Cruz
João Sollari Allegro Machado Lopes
Doutor
Doutor
Área científica / Scientific
Area
Ecology and Biosystematics
Biologia
Estatística e Investigação
operacional
Biologia
Fisiologia e Bioquímica
vegetal
Biologia (Ecologia e
Biossistemática).
Biologia Computacional e de
Sistemas
Física
Bioinformática
Doutor
Psicologia
100
Ficha submetida
Doutor
Doutor
Bioinformática
Bioinformatica
93
100
1077
Ficha submetida
Ficha submetida
Nome / Name
Regime de tempo /
Employment link
100
100
Informação/
Information
Ficha submetida
Ficha submetida
100
Ficha submetida
100
Ficha submetida
100
Ficha submetida
100
Ficha submetida
66
Ficha submetida
19
99
Ficha submetida
Ficha submetida
<sem resposta>
4.2. Dados percentuais dos recursos docentes do ciclo de estudos
4.2.1.a Número de docentes do ciclo de estudos em tempo integral na Instituição:
8
4.2.1.b Percentagem de docentes do ciclo de estudos em tempo integral na Instituição (campo de preenchimento
automático calculado após a submissão do formulário):
74,3
4.2.2.a Número de docentes do ciclo de estudos em tempo integral com uma ligação à Instituição por um período
superior a três anos:
7
4.2.2.b Percentagem de docentes do ciclo de estudos em tempo integral com uma ligação à Instituição por um
período superior a três anos (campo de preenchimento automático calculado após a submissão do formulário):
65
4.2.3.a Número de docentes do ciclo de estudos em tempo integral com grau de doutor:
12
4.2.3.b Percentagem de docentes do ciclo de estudos em tempo integral com grau de doutor (campo de
preenchimento automático calculado após a submissão do formulário):
111,4
4.2.4.a Número (ETI) de docentes do ciclo de estudos inscritos em programas de doutoramento há mais de um ano:
<sem resposta>
4.2.4.b Percentagem de docentes do ciclo de estudos inscritos em programas de doutoramento há mais de um ano
(campo de preenchimento automático calculado após a submissão do formulário):
<sem resposta>
4.2.5.a Número (ETI) de docentes do ciclo de estudos não doutorados com grau de mestre (préBolonha):
<sem resposta>
4.2.5.b Percentagem de docentes do ciclo de estudos não doutorados com grau de mestre (préBolonha) (campo
automático calculado após a submissão do formulário):
<sem resposta>
4.3. Procedimento de avaliação do desempenho
4.3. Procedimento de avaliação do desempenho do pessoal docente e medidas para a sua permanente
actualização:
O sistema de avaliação de desempenho docente prevê uma avaliação periódica do corpo docente tomando
como referência temporal o triénio.
O primeiro ciclo avaliativo reportase ao triénio 20092011.
O desempenho é avaliado em quatro vertentes: Ensino, Investigação, Extensão Universitária, e Gestão
Académica.
A avaliação global resulta da média ponderada da avaliação produzida nas quatro vertentes considerando
como coeficientes de ponderação os pesos relativos da afetação da atividade docente pelas várias vertentes.
A avaliação é expressa em quatro níveis 1Inadequado; 2Relevante; 3 Muito Bom e 4Excelente.
A classificação de cada vertente resulta da soma ponderada das pontuações obtidas num painel de critérios,
cada um composto por um grupo de indicadores. Para cada painel de critérios é identificado um subconjunto de
critérios nucleares com um peso mínimo prédefinido na pontuação da vertente.
A classificação em cada critério é obtida através da soma das pontuações dos respetivos indicadores,
considerando para o efeito as correspondentes pontuações base e as ocorrências evidenciadas pelo docente
nos mesmos de acordo com os algoritmos de cálculo explicitados no regulamento de avaliação de desempenho
docente. A determinação da avaliação na vertente é obtida aplicando à respetiva classificação uma escala de conversão
que estabelece os valores mínimos de acesso aos quatro níveis descritos. Cada vertente apresenta a sua
escala
de conversão.
Toda a informação relevante ao apuramento das classificações finais em cada vertente é produzida pelos
sistemas operacionais e consolidada no Sistema de Informação de Gestão (SIG) ou nele registada pelos
docentes
quando esta se refere à sua atividade autónoma.
O coordenação e acompanhamento do sistema de avaliação de desempenho docente e dos respetivos
procedimentos bem como a validação da informação que o suporta é competência de uma Comissão
Coordenadora da Avaliação cabendo a homologação das avaliações finais ao Reitor.
A avaliação de desempenho docente considera, para efeitos de progressão dentro da mesma categoria
profissional, de acesso a concurso para transição de categoria profissional, de acesso a licença sabática e de
determinação de inadequação à função, entre outros, o disposto no estatuto da carreira docente do ISPA e na
demais legislação aplicável.
O sistema de avaliação vigente pretende fomentar a proactividade dos docentes na sua permanente
atualização. Nos
critérios utilizados para avaliação dos docentes são contemplados aspetos como a publicação de artigos em
revistas internacionais, a participação em congressos internacionais e a participação em ações de formação
pedagógica, visando, deste modo, a sua permanente atualização. Concomitantemente são colocadas à
disposição do corpo docente oportunidades de formação, incidindo nas vertentes pedagógica e científica.
4.3. Teaching staff performance evaluation procedures and measures for its permanent updating:
The faculty performance evaluation protocole, revised in 2012, provides a periodic evaluation of the faculty
using a three
years time frame as reference.
The first cycle evaluation relates to the 20092011 term, on an experimental basis, producing effects in the
following three
years.
The performance is evaluated in four areas: Teaching, Research, University Extension, and Academic
Management.
The overall evaluation is obtained from the weighted average of the evaluation produced in the four areas
considering as
weighting coefficients the relative weights of the allocation of teaching activities to the different areas.
The rating is expressed in four levels; 1 inappropriate; 2 relevant 3 Very Good and 4 Excellent.
The classification of each area results from the weighted sum of the scores obtained in a criteria panel. Each
criteria panel
is composed of a set of indicators. For each criteria panel a subset of nuclear criteria with a minimum weight
preset in the score is defined for each area.
The ranking for each criterion is obtained by adding the scores of the respective indicators, taking into account
the
corresponding base scores and the events verified by the lecturer according to the calculation algorithms
explained in the
rules for evaluating teacher performance.
The determination of the evaluation in each area is obtained by applying the to the respective score a
conversion scale that establishes the minimum scores of access to the four levels described above. Each area
has its on scale of conversion.
All information relevant to the calculation of the final scores in each area is produced by the operational
systems and
merged in the Management Information System (MIS). Lecturers may also record information about their
autonomous
activity in the MIS.
The coordination and monitoring of faculty performance evaluation protocole and associated procedures as well
as the
validation of information that supports it is the responsibility of the Evaluation Coordinating Committee. The
Dean is
responsible for the approval of the final evaluations.,
For the purposes of progression within the same professional category, access to tender for the transition of
professional category, access to sabbatical and determination of inadequacy to function, among others, the
Faculty performance evaluation considers the provisions of ISPA’s Statute of the Teaching Career and other
pertinent legislation.
The current evaluation system is intended to stimulate lecturer’ proactivity in its continuous updating. The
criteria used for
faclty evaluation covered aspects such as the publication of papers in international journals, participation in
international
conferences and participation in pedagogical training, aiming thus a continuous updating. At the same time
training
opportunities, focusing on the pedagogical and scientific aspects, are made available to the faculty.
5. Descrição e fundamentação de outros recursos humanos e materiais
5.1. Pessoal não docente afecto ao ciclo de estudos:
O Curso terá a colaboração dos seguintes recursos humanos não docentes, para além do apoio dos serviços
administrativos do ISPA:
3 Técnicos de sistemas e tecnologias da informação
3 Técnicos de documentação
2 Técnicos superiores de administração académica
1 Técnico de manutenção geral
1 Técnico superior de gestão de projectos
1 Técnico superior de contabilidade
5.1. Non teaching staff allocated to the study programme:
This course will have the collaboration of the following non academic staff, besides the support from ISPA
administrative personnel:
3 Technicians of systems and information technology 3 Documentation technicians
2 Technicians of academic administration
1 Technician of general maintenance 1 Technician of Project management 1 Technician of accounting 5.2. Instalações físicas afectas e/ou utilizadas pelo ciclo de estudos (espaços lectivos, bibliotecas, laboratórios,
salas de computadores, etc.):
As instalações do ISPA foram classificadas com Muito Bom pela Comissão de Avaliação Externa do Ensino
Superior. Todo o edifício está climatizado, é coberto por uma rede informática “wireless” e por um sistema
áudio.
O ISPA dispõe de:
Centro de Documentação (260 m2, 160 alunos em simultâneo)
Laboratório de aulas de Biologia (132 m2, 30 alunos) e três laboratórios de investigação 30 salas de aula (1650
lugares) com internet e multimédia
Dois auditórios (172 e 224 lugares), com vídeo e vídeoconferência
Sala de actos (80 lugares), com internet e multimédia
Sala de informática para aulas (30 lugares)
Sala de informática de acesso livre (50 lugares)
Três salas de estudo para alunos
Salão nobre para actos solenes, conferências e outros eventos científicos e culturais.
Espaço multiusos (220 m2) para exposições e outras actividades culturais
Bar Cantina, (350 m2, 300 lugares)
Bar Esplanada (50 lugares)
Livraria (101 m2)
Reprografia gerida pela Associação Estudantes.
5.2. Facilities allocated to and/or used by the study programme (teaching spaces, libraries, laboratories, computer
rooms, etc.):
ISPA facilities were classified as Very Good by the External Higher Education Evaluation Commission. The
entire building is acclimatized and covered by a wireless internet access and an audio and video system in all
classrooms.
ISPA has:
A Documentation Centre (260 m2, 160 students simultaneously)
Biology Laboratory for classes (132.3 m2, 30 students) and three research laboratories
Thirty classrooms (1650 seats) with internet and multimedia.
Two auditorium (172 e 224 seats), with video and videoconference
Formal events room (80 seats) with internet and multimedia
Computers classroom (30 seats)
Computer room freely accessible (50 seats)
Three study rooms for students only
Noble saloon for solemn acts, conferences and other cultural and scientific events
Multiuse space (220m2) for exhibitions and other cultural activities
Bar Cantina (350 m2, 300 seats).
Bar Esplanade (50 seats).
Bookstore (101 m2).
Reprography services managed by the Students Association
5.3. Indicação dos principais equipamentos e materiais afectos e/ou utilizados pelo ciclo de estudos (equipamentos
didácticos e científicos, materiais e TICs):
Equipamento de suporte ao estudante com deficiência visual 1
Material audiovisual de suporte às aulas 228
Equipamento de visionamento multimédia 9
Equipamento de projecção multimédia 30
Impressoras 3
Computadores/portáteis 102
5.3. Indication of the main equipment and materials allocated to and/or used by the study programme (didactic and
scientific equipments, materials and ICTs):
Support equipment to students with visual impairment 1
Audiovisual equipment to support classes 228
Viewing multimedia equipment 9
Multimedia projection equipment 30
Printers 3
Computers / Laptops 102
6. Actividades de formação e investigação
Mapa VI 6.1. Centro(s) de investigação, na área do ciclo de estudos, em que os docentes
desenvolvem a sua actividade científica
6.1. Mapa VI Centro(s) de investigação, na área do ciclo de estudos, em que os docentes desenvolvem a sua
actividade científica / Research Centre(s) in the area of the study programme, where the teachers develop their
scientific activities
Centro de Investigação / Research Centre
Unidade de Investigação em EcoEtologia/Eco
Ethology research unit (FCT 331/94)
Classificação
IES / Institution
(FCT) / Mark (FCT)
ISPA Instituto Universitário de Ciências
Excelente
Psicológicas, Sociais e da Vida
Observações /
Observations
N/A
Perguntas 6.2 e 6.3
6.2. Indicação do número de publicações científicas do corpo docente do ciclo de estudos, na área predominante do
ciclo de estudos, em revistas internacionais com revisão por pares, nos últimos cinco anos:
99
6.3. Lista dos principais projetos e/ou parcerias nacionais e internacionais em que se integram as actividades
científicas, tecnológicas, culturais e artísticas desenvolvidas na área do ciclo de estudos:
PTDC/MAR/69749/2007, PTDC/AACCLI/103110/2008, PTDC/MAR/101639/2008, PTDC/BIABEC/099416/2008, PTDC/MAR/099366/2008, PTDC/MAR/105276/2008, HC/0009/2009, PTDC/AACAMB/111349/2009, PTDC/PSIPCO/118776/2010, PTDC/MAR/118767/2010, PTDC/MAR/121071/2010
Projectos Europeus em Curso
MARINERA/MAR/0001/2008
BIOMARES (LIFE06 NAT/P/000192)
COPEWELL. FP7KBBE20104. Project 265957 Mais em http://www.ispa.pt/ui/uie/collaborations.asp
Parcerias Intern. (selecção)
James Cook Univ., Australia
Univ. of Salzburg, Austria
Univ. Federal de Juiz de Fora, Brazil
Univ. Bremen, Germany
Univ. de Pádua, Italy
Univ. Eduardo Mondlane, Mozambique
Univ. of Stellenbosch, South Africa Univ. de Barcelona, Spain
Univ. of La Laguna, Spain
Univ. Bern, Switzerland
Univ. Neuchatel, Switzerland
British Antarctic Survey, UK
Univ. of Aberdeen, UK
Univ. of Exeter, UK
Univ. of Glasgow, UK
Univ. of Hull, UK
Marine Science Inst., UCSB, USA
Scripps, UCSD, USA
Marine Science Inst., Univ. Texas, USA
6.3. List of the main projects and/or national and international partnerships, integrating the scientific, technological,
cultural and artistic activities developed in the area of the study programme:
FCT funded ongoing projects
PTDC/MAR/69749/2007, PTDC/AACCLI/103110/2008, PTDC/MAR/101639/2008, PTDC/BIABEC/099416/2008, PTDC/MAR/099366/2008, PTDC/MAR/105276/2008, HC/0009/2009, PTDC/AAC
AMB/111349/2009, PTDC/PSIPCO/118776/2010, PTDC/MAR/118767/2010, PTDC/MAR/121071/2010
European ongoing projects
MARINERA/MAR/0001/2008
BIOMARES (LIFE06 NAT/P/000192)
COPEWELL. FP7KBBE20104. Project 265957 Mais em http://www.ispa.pt/ui/uie/collaborations.asp
Intern. cooperation (selection)
James Cook Univ, Australia
Univ. of Salzburg, Austria
Univ. Federal de Juiz de Fora, Brazil
Univ. Bremen, Germany
Univ. de Pádua, Italy
Univ. Eduardo Mondlane, Mozambique
Univ. Stellenbosch, South Africa Univ. Barcelona, Spain
Univ. La Laguna, Canary Islands, Spain
Univ. Bern, Switzerland
Univ. Neuchatel, Switzerland
British Antarctic Survey, UK
Univ. Aberdeen, UK
Univ. Exeter, UK
Univ. Glasgow, UK
Univ. Hull, UK
Marine Science Inst., UCSB, USA
Scripps, UCSD, USA
Marine Science Inst., Univ. Texas, USA
7. Actividades de desenvolvimento tecnológico e artísticas, prestação de
serviços à comunidade e formação avançada
7.1. Descreva estas actividades e se a sua oferta corresponde às necessidades do mercado, à missão e aos
objetivos da Instituição:
O Centro de Biociências é uma estrutura do ISPA destinada a articular as actividades de ensino, investigação
aplicada, realização de estudos, pareceres, etc. e de divulgação do conhecimento na área da Biologia. Do ponto
de vista científico é uma estrutura apoiada pela Unidade de Investigação em EcoEtologia. Apesar da unidade
ter a sua investigação predominantemente centrada na área das ciências do mar e, em sentido lato, na biologia
aquática, o Centro de Biociências realiza a sua actividade de educação, formação e prestação de serviços em
múltiplas vertentes da Biologia Aplicada. O ISPA tem também beneficiado da experiência científica no domínio da Biologia do Comportamento como
suporte ao Doutoramento em Biologia do Comportamento, Mestrados em Psicobiologia e em Biologia Marinha e
Conservação e à Pós Graduação em Comportamento e BemEstar Animal. Para mais informações:
http://centrodebiociencias.webnode.com/
http://www.ispa.pt/
7.1. Describe these activities and if they correspond to the market needs and to the mission and objectives of the
Institution:
The “Centro de Biociências” (Bioscience Center) is an ISPA structure devoted to the aim of articulating the
activities of teaching, applied research, scientific reports etc, and outreach activities in the area of Biology. It is
scientifically supported by the EcoEthology Research Unit. Although the unit has its research predominantly
centred in the Marine Sciences and aquatic biology the centre’s activities occur in multiple areas of applied
biology mainly in education, general outreach and
services. ISPA has also benefited from the scientific expertise of the EcoEthology Unit researchers. They
support the Doctoral Program in Behavioural Biology, the Masters in Psychobiology and Marine Biology and
Conservation and the Post Graduation in Behaviour and Animal Welfare. For further information:
http://centrodebiociencias.webnode.com/
http://www.ispa.pt/
8. Enquadramento na rede de formação nacional da área (ensino superior
público)
8.1. Avaliação da empregabilidade dos graduados por ciclos de estudos similares com base nos dados do
Ministério da Economia:
Não aplicável
8.1. Evaluation of the graduates' employability based on Ministry of Economy data:
Not applicable
8.2. Avaliação da capacidade de atrair estudantes baseada nos dados de acesso (DGES):
Não aplicável
8.2. Evaluation of the capability to attract students based on access data (DGES):
Not applicable
8.3. Lista de eventuais parcerias com outras Instituições da região que lecionam ciclos de estudos similares:
Não aplicável
8.3. List of eventual partnerships with other Institutions in the region teaching similar study programmes:
Not applicable
9. Fundamentação do número de créditos ECTS do ciclo de estudos
9.1. Fundamentação do número total de créditos ECTS e da duração do ciclo de estudos, com base no determinado
nos artigos 8.º ou 9.º (1.º ciclo), 18.º (2.º ciclo), 19.º (mestrado integrado) e 31.º (3.º ciclo) do DecretoLei n.º 74/2006,
de 24 de Março:
O presente ciclo de estudos conducente ao grau de licenciado tem 180 créditos, estando de acordo com o
exigido pelo artigo 9º do DecretoLei nº 74/2006. Os créditos estão distribuídos pelos 6 semestres do ciclo de
estudos, sendo que em cada semestre serão obtidos 30 ECTS. Todas as unidades curriculares são semestrais.
No primeiro ano, 60 ECTS serão obtidos através da realização de 9 unidades obrigatórias: 2 unidades
introdutórias com 3 ECTS, 1 unidade com 6 ECTS, 4 unidades com 7.5 ECTS e 2 unidades com 9 ECTS. No
segundo ano, 60 ECTS serão obtidos através da realização de 8 unidades obrigatórias: 1 unidade com 6 ECTS, 8
unidades com 7.5 ECTS e 1 unidade com 9 ECTS. No terceiro ano, 30 ECTS serão obtidos através da realização
de 5 unidades com 6 ECTS cada, das quais 3 unidades obrigatórias e 2 unidades opcionais. Os restantes 30
ECTS serão obtidos através da realização de um Estágio com 18 ECTS e um Projecto Prático com 12 ECTS.
9.1. Justification of the total number of ECTS credits and of the duration of the study programme, based on articles
no.8 or 9 (1st cycle), 18 (2nd cycle), 19 (integrated master) and 31 (3rd cycle) of DecretoLei no. 74/2006, March
24th:
This study cycle directed to obtain a 1st cycle degree has 180 credits, in accordance with article 9th of Law
Decree nº 74/2006. The credits are evenly distributed across the 6 semesters of the study cycle, thus, students
will obtain 30 ECTS in each one of the semesters. All curricular units have one semester duration. In the first
year, 60 ECTS will be obtained from attendance and approval to 9 mandatory units: 2 introductory units with 3
ECTS, 1 unit with 6 ECTS, 4 units with 7.5 ECTS and 2 units with 9 ECTS. In the second year, 60 ECTS will be
obtained from attendance and approval to 8 mandatory units: 1 unit with 6 ECTS, 8 units with 7.5 ECTS and 1 unit
with 9 ECTS. In the third year, 30 ECTS will be obtained from attendance and approval to 5 units with 6 ECTS,
from which 3 units are mandatory and 2 units are optional. The remaining 30 ECTS will be obtained in two
curricular units: The Internship with 18 ECTS and the Practical Project with 12 ECTS.
9.2. Metodologia utilizada no cálculo dos créditos ECTS das unidades curriculares:
O cálculo dos ECTS de cada unidade curricular tem em consideração a natureza das suas componentes
lectivas (T, TP), de tutorias (OT) e baseouse no tempo estimado necessário para se atingirem os objectivos de
cada UC. Considerouse ainda a avaliação (AV). Houve uma preocupação em limitar o número de horas
teóricas ao necessário para a apresentação das temáticas e discussão os trabalhos, direccionando a
aprendizagem do aluno para um trabalho de pesquisa e reflexão sobre as temáticas abordadas nos ensinos TP
e OT.
Nos 1º e 2º anos, existem em cada semestre UC de 9 ECTS com 32T e 64TP, em conjunto com UC de 7,5 ECTS
com 32T e 48TP, bem como UC’s de 6 ECTS (com 32T e 32TP) e com 3 ECTS com (32T). No 3º ano, o trabalho é
realizado no contexto de Seminário (Estágio e Projecto) com, respectivamente, 24 e 16 h de Seminário.
9.2. Methodology used for the calculation of the ECTS credits of the curricular units:
The ECTS calculation considered the nature of lecture components (T, TP), tutorial (OT) and was based on the
estimated time required to attain the objectives of each CU. The evaluation time was also considered (AV).
There was a central concern to limit the number of hours in the theoretical classes, with most learning being
directed to research and selflearning work on the topics introduced during the TP and OT work.
In the 1st and 2nd years there are UC's with 9 ECTS with 32T and 64TP, together with UC with 7.5 ECTS with 32T
and 48TP and UC with 6 ECTS (with 32T and 32TP) and UC with 3 ECTS with (32T). In the 3rd year, the work is
done in the context of the Internship (18ECTS) and Project (12ECTS) with 24 and 16 h of Seminar, respectively.
9.3. Forma como os docentes foram consultados sobre a metodologia de cálculo do número de créditos ECTS das
unidades curriculares:
O método de cálculo e a distribuição das unidades de crédito foram aprovados pelos coordenadores das
unidades curriculares, envolvendo os restantes docentes, no sentido de determinar o número de ECTS de cada
Unidade Curricular, a partir do número de horas de contacto previstas assim como do número de horas
dedicadas a estudo, preparação de trabalhos e projectos e de avaliação previsto. Apesar de não terem sido
realizados inquéritos formais aos estudantes e docentes com este fim, uma vez que se trata de um novo ciclo
de estudos, recolheuse a experiência existente nos órgãos do ISPA tendo sido consultados formalmente o
Conselho Científico e o Conselho Pedagógico. Comparamse ainda outros ciclos de estudos semelhantes a
nível nacional e internacional.
9.3. Process used to consult the teaching staff about the methodology for calculating the number of ECTS credits of
the curricular units:
The method of calculating and distributing the credit units were approved by the coordinators of each curricular
unit, consulting the other staff members, to determine the number of ECTS of each curricular unit, based on the
number of contact hours as well as the number of hours dedicated to the study, preparation of oral and written
works, projects and evaluation. Although formal inquires to students or staff members were not undertaken with
this specific objective, as this is a new study cycle, we gathered the institutional experience or different
structures in ISPA with formal consultation of the Scientific and Pedagogical Councils. Other similar study
cycles at the national and international levels were also compared.
10. Comparação com ciclos de estudos de referência no espaço europeu
10.1. Exemplos de ciclos de estudos existentes em instituições de referência do Espaço Europeu de Ensino
Superior com duração e estrutura semelhantes à proposta:
A Bioinformática é uma área de conhecimento nova e multidisciplinar cuja importância tem vindo a ser
reconhecida na última década. Deste modo a oferta de formação académica de 1º ciclo nesta área, na Europa, é
recente. Em várias instituições académicas a Bioinformática é um ramo de especialização do curso de Biologia
(e.g. Univ. Paris Diderot – Paris 7, Univ. Claude Bernard – Lyon 1, Univ. Poitiers em França) ou de Informática
(e.g. Univ. Newcastle, UK). Recentemente têm surgido ciclos de estudo específicos de Bioinformática (e.g. Univ.
Jena, Fachhochschule Bingen, Hochschule EmdemLeerna na Alemanha; Univ. Tel Aviv, Israel e Univ.
Primorska, Eslovenia) cuja estrutura e conteúdos se assemelham muito ao ciclo proposto. O aparecimento e
desenvolvimento destes novos cursos denota o caráter inovador e a pertinência da presente proposta.
10.1. Examples of study programmes with similar duration and structure offered by reference Institutions of the
European Higher Education Area:
Bioinformatics is a novel and multidisciplinary field of knowledge, whose importance has been increasingly
recognised in the last decade. Thus, the 1st cycle academic training offer in this area, in Europe, is recent. In
several academic institutions Bioinformatics is a specific track of the Biology course (e.g. Univ. Paris Diderot –
Paris 7, Univ. Claude Bernard – Lyon 1, Univ. Poitiers in France) or the Computer Science course (e.g. Univ.
Newcastle, UK). New Bioinformatics study cycles have recently appeared (e.g. Univ. Jena, Fachhochschule
Bingen, Hochschule EmdemLeerna in Germany; Univ. Tel Aviv, Israel; and Univ. Primorska; Slovenia), their
structure and program are very close to the one proposed here. The appearence and development of this new
courses concurs to the innovative character and relevance of the current proposal.
10.2. Comparação com objetivos de aprendizagem de ciclos de estudos análogos existentes em Instituições de
referência do Espaço Europeu de Ensino Superior:
A implementação do novo curriculum de 1º ciclo em Bioinformática no ISPA obedece às linhas orientadoras do
DecretoLei nº 74/2006, de 24 de Março. Os objectivos e competências definidos foram delineados tendo em
consideração o modelo actual vigente nas universidades europeias que facultam este ciclo de estudos.
A generalidade dos ciclos de estudos em Bioinformática existentes no espaço Europeu inicia com um período
introdutório de 34 semestres seguido de um período de aprofundamento de 23 semestres e de um estágio
prático ou seminário de 1 semestre. Em geral, as unidades curriculares do período introdutório são de
frequência obrigatória enquanto no período de aprofundamento os alunos poderão escolher algumas unidades
curriculares de um conjunto de unidades opcionais.
O ciclo de estudos proposto está alinhado com os ciclos de estudo europeus análogos e estruturase da
seguinte forma:
Durante os três primeiros semestres do ciclo de estudo proposto são introduzidos os conceitos base das
principais áreas de saber que constituem a Bioinformática (Biologia, Matemática e Ciência da Computação). Na
área da Biologia os alunos adquirem os conhecimentos fundamentais de Biologia Celular e Molecular, Genética
e Evolução, base para o entendimento dos problemas em estudo na Bioinformática. Na área da Matemática
desenvolvemse as competências básicas em Análise, Álgebra Linear e Probabilidades e Estatistica que
permitirão, mais tarde, a compreensão de conceitos avançados de modelação de sistema, análise de dados e
estatística. Na área da Ciência da Computação os alunos adquirem autonomia na utilização dos conceitos de
Programação e Base de Dados que irá permitir uma aplicação prática dos conhecimentos a adquirir nas fases
subsequentes do ciclo de estudos. Adicionalmente, durante o primeiro semestre, duas unidades curriculares
introdutórias (Biologia Integrativa e Introdução à Bioinformática) fornecem uma visão abrangente e integrada da
Biologia e Bioinformática, que permitirá aos alunos enquadrar os conhecimentos adquiridos, em cada unidade
curricular, no panorama mais vasto do campo de estudo.
Durante o quarto e quinto semestres aprofundamse os conhecimentos em Bioinformática, Informática e
Análise de Dados. Em paralelo com a exposição teórica de conhecimentos de cada unidade, é esperado que os
alunos desenvolvam trabalhos práticos de aplicação dos conhecimentos adquiridos em unidades anteriores
(e.g. programação, bases de dados, estatística e etc...). Deste modo os alunos consolidam os conhecimentos
adquiridos, desenvolvem as capacidades de integração e aplicação practical de conhecimentos e os hábitos de
trabalho.
O último semestre consiste no desenvolvimento de um projecto académico de forma autónoma, bem como a
um estágio de carácter profissionalizante em instituições de relevo para este ciclo de estudos. 10.2. Comparison with the intended learning outcomes of similar study programmes offered by reference
Institutions of the European Higher Education Area:
The implementation of the new 3rd cycle curriculum in ISPA follows the guidelines of the Law Decree nº 74/2006
of 24 March. The study plan follows the current model adopted in the European universities that provide the
same study cycle.
In general, the Bioinformatic study cycles from European universities start with an introductory period of 34
semesters, followed by a deepening period of 23 semesters and a professional internship or a seminar
presentation period of 1 semester. In general, the curricular units of the introductory period are compulsory
while in the deepening period students will be able to choose some units from a set of optional units.
The proposed study cycle agrees with similar European study cycles and structures itself in the following
manner:
The first three semesters, of the proposed study cycle, introduce the basic concepts of the main knowledge
fields that constitute Bioinformatics (Biology, Mathematics and Computer Sciences). In the Biology field
students acquire the fundamental concepts of Cellular and Molecular Biology, Genetics and Evolution, which are
the basis for understanding the problems studied in Bioinformatics. In the Mathematics field the development of
basic competencies in Calculus, Linear Algebra and Probability and Statistics will allow, later on, the
understanding of advanced concepts in systems modeling, data analysis and statistics. In the Computer
Science field students become autonomous in using Programming and Database concepts, which will allow the
practical application of the knowledge acquired in later stages of the study cycle. Additionally, during the first
semester, two introductory curricular units (Integrative Biology and Introduction to Bioinformatics) provide a
broad and integrated view of the Biology and Bioinformatics field, which will allow students to frame the
knowledge, acquired in each curricular unit, in the broader landscape of the scientific field. The fourth and fifth semester go further in the Bioinformatics, Computer Science and Data Analysis knowledge.
In parallel with the theory teaching in each unit, students are expected to apply the knowledge acquired in
previous units (e.g. programming, databases, statistics e etc...) in practical assignments. This way, students
consolidate, develop and integrate the acquired knowledge, the practical skills and the good practices of work.
The last semester consists in the autonomous execution of an academic project, as well as an internship with a
professionalization character in institutions of interest to this study cycle.
11. Estágios e/ou Formação em Serviço
11.1. e 11.2 Locais de estágio e/ou formação em serviço (quando aplicável)
Mapa VII Protocolos de Cooperação
Mapa VII FCUL
11.1.1. Entidade onde os estudantes completam a sua formação:
FCUL
11.1.2. Protocolo (PDF, máx. 100kB):
11.1.2._FCUL_1993.pdf
Mapa VII FCUL_Departamento de Zoologia
FCUL_Departamento de Zoologia
11.1.2._FCUL_DepZoo_1991.pdf
Mapa VII Faculdade de Medicina Universidade de Lisboa
Faculdade de Medicina Universidade de Lisboa
11.1.2._FMUL_2002.pdf
Mapa VII ICSUniversidade Catolica
ICSUniversidade Catolica
11.1.2._ICSUCatolica_2006.pdf
Mapa VII IMARINSTITUTO DO MAR
IMARINSTITUTO DO MAR
11.1.2._IMARINSTITUTO DO MAR_2007.pdf
Mapa VII Instituto Gulbenkian de Ciencia
Instituto Gulbenkian de Ciencia
11.1.2._Inst_Gulbenkian_Ciencia_2006.pdf
Mapa VII Instituto Ricardo Jorge
Instituto Ricardo Jorge
11.1.2._Inst_Ricardo_Jorge_1991.pdf
Mapa VII ITQBUNL
ITQBUNL
11.1.2._ITQBUNL_1999.pdf
Mapa VII Universidade de Aveiro
Universidade de Aveiro
11.1.2._UnivAveiro_2003.pdf
Mapa VII Universidade Nova
Universidade Nova
11.1.2._UNova.pdf
Mapa VII
Instituto Biodiversidade e das áreas protegidas
Instituto Biodiversidade e das áreas protegidas

11.1.2._Instituto_Biodiversidade.pdf
Mapa VIII. Plano de distribuição dos estudantes
11.2. Mapa VIII. Plano de distribuição dos estudantes pelos locais de estágio e/ou formação em serviço
demonstrando a adequação dos recursos disponíveis.(PDF, máx. 100kB).
<sem resposta>
11.3. Recursos próprios da Instituição para acompanhamento efectivo dos seus estudantes
nos estágios e/ou formação em serviço.
11.3. Recursos próprios da Instituição para o acompanhamento efectivo dos seus estudantes nos estágios e/ou
formação em serviço:
<sem resposta>
11.3. Resources of the Institution to effectively follow its students during the inservice training periods:
<no answer>
11.4. Orientadores cooperantes
Mapa IX. Normas para a avaliação e selecção dos elementos das instituições de estágio e/ou formação em serviço
responsáveis por acompanhar os estudantes
11.4.1 Mapa IX. Mecanismos de avaliação e selecção dos orientadores cooperantes de estágio e/ou formação em
serviço, negociados entre a Instituição de ensino superior e as instituições de formação em serviço(PDF, máx.
100kB):
<sem resposta>
Mapa X. Orientadores cooperantes de estágio e/ou formação em serviço (obrigatório para ciclo de estudos de
formação de professores)
11.4.2. Mapa X. Orientadores cooperantes de estágio e/ou formação em serviço (obrigatório para ciclo de
estudos de formação de professores) / External supervisors responsible for following the students' activities
(mandatory for teacher training study programmes)
Nome / Instituição ou estabelecimento a Categoria Profissional / Habilitação Profissional /
Name que pertence / Institution
Professional Title
Professional qualifications
Nº de anos de serviço /
Nº of working years
<sem resposta>
12. Análise SWOT do ciclo de estudos
12.1. Pontos fortes:
• Elevada qualificação do corpo docente que apresenta actividades profissionais e científicas de nível
internacional nas áreas de especialidade do ciclo de estudos.
• Existência de uma Unidade de Investigação que integra a rede FCT com classificação de Excelente.
• Carácter pioneiro da proposta numa área científica multidisciplinar, recente, com um grande potencial de
crescimento.
• Recursos informáticos, bibliográficos, documentais específicos e adequados.
• Existência de parcerias de colaboração com outras Instituições de Ensino Superior, Centros de Investigação,
Institutos Públicos e Privados. A título de exemplo as Universidades de Lisboa, Algarve e Porto, o Instituto
Gulbenkian de Ciência, o Instituto da Conservação da Natureza e da Biodiversidade entre outros
• Centralidade geográfica
• Ambiente pedagógicos de excelência.
• Alinhamento com primeiros ciclos similares em universidades reconhecidas na Europa, EUA (MIT, Carneggie
Mellon), Canadá (McGill, Laval) e Austrália (Sidney).
12.1. Strengths:
• High qualification of the lecturers which present professional and scientific activities of international level in
the areas of speciality of the study cycle.
• The existence of a Research Unit which integrates the FCT network, classified as Excellent.
• Innovative character of the proposal in a novel, multidisciplinary scientific area with a strong growth potential.
• Specific and adequate informatics, bibliographic, documental resources
• The existence of collaboration partnerships with many Higher Education, Research Centres and Public and
Private Institutions. As an example: Lisboa, Algarve and Porto Universities, the Gulbenkian Science Institute, the
Institute for Nature Conservation and Biodiversity among many others.
• Geographical centrality
• Excellent pedagogical environment for the students scholar success
• Program in line with similar first cycles at recognized universities in Europe, U.S. (MIT, CarnegieMellon),
Canada (McGill, Laval) and Australia (Sydney).
12.2. Pontos fracos:
• Ciclo de estudos recente, logo com pouca notoriedade.
12.2. Weaknesses:
• Recent study cycle, therefore with low profile.
12.3. Oportunidades:
• Perspetiva de desenvolvimento da área científica.
• Número crescente de consórcios (ELIXIR, EMBLEBI, ...) e projectos (1000 Genomes, ENCODE, ...) trabalham
nesta área.
• A Bioinformática é uma área estratégica no programa quadro Europeu Horizonte 2020.
• Oferta de emprego especializado no sector da saúde, farmacêutica, agropecuária e alimentar
• Oferta de emprego nos sectores financeiro, indústria e marketing.
• Oportunidade de potenciar as competências I&D específicas do ISPA na área das ciências da vida e em
particular a Biologia, áreas de desenvolvimento estratégico e estruturante.
• A criação da A3ES cria a expectativa de uma maior regulação e exigência com os ciclos de estudos no ensino
público e no ensino particular e cooperativo, especificamente, com investimento em infraestruturas
laboratoriais próprias, recursos humanos qualificados e em regime de tempo integral, unidades de investigação
credenciadas pela FCT e produção científica de excelência a nível internacional.
12.3. Opportunities:
• Perspective of development of the scientific field.
• A growing number of consortia (ELIXIR, EMBLEBI, ...) and projects (1000 Genomes, ENCODE, ...) work in this
field.
• Bioinformatics is a stratégic field in the European Research Framework Horizonte 2020.
• Specialized job offer in the health sector, pharmaceutical, agricultural, livestock and food industries.
• Job offer in financial sector, industry and marketing.
• Opportunity to potentiate the specific ISPA R&D competencies in life sciences and Biology in particular, areas
of strategic development.
• The creation of the A3ES raises the expectation that a better regulation and greater control of the study cycles
in the public and private systems, specifically with investments in own laboratorial infrastructures, qualified
human resources in full time, research units accredited by the Science and Technology Foundation and
scientific output of excellence at the international level.
12.4. Constrangimentos:
• Contexto sócioeconómico actual fortemente restritivo.
• Incertezas nas perspectivas de evolução nas políticas de financiamento do sistema científico e tecnológico
nacional.
• Incertezas acerca do papel do ensino particular e cooperativo de excelência no panorama do sistema de
ensino superior em Portugal face às enormes assimetrias existentes e fraca exigência na aplicação dos
critérios de qualidade.
12.4. Threats:
• Highly demanded and restrictive socioeconomic context.
• Uncertainties on the evolution perspectives of the funding policies of the scientific and technological system.
• Uncertainties on the role of the private and cooperative system of excellence in the context of the higher
education system in Portugal considering the current enormous asymmetries and low requirements in the
application of the quality criteria.
12.5. CONCLUSÕES:
Apesar do contexto sócioeconómico atual fortemente restritivo e das incertezas associadas aos
constrangimentos e pontos fracos apontados, o sólido projeto do ISPA – Instituto Universitário de Ciências
Psicológicas, Sociais e da Vida garante o sucesso da implementação do presente ciclo de estudos. A existência
de uma Unidade de Investigação na área das Ciências da Vida classificada com Excelente pela FCT, o
dinamismo e produção científica de excelência dos seus membros doutorados que são a base do corpo
docente deste ciclo de estudos, a grande experiência na orientação de licenciados, mestrados, doutoramentos
e pósdoutoramentos do corpo docente do ISPA, as colaborações mantidas com universidades nacionais e
estrangeiras de referência, empresas, institutos públicos e privados e organizações nãogovernamentais, são
maisvalias decisivas para o êxito deste ciclo de estudos. O ISPA possui os necessários meios humanos,
materiais e financeiros para garantir um acolhimento de excelência aos estudantes deste ciclo de estudos. O
programa proposto enquadrase com outros planos de estudo do mesmo ciclo de outras Universidades
Europeias, possibilitando a circulação dos alunos por diferentes instituições e a acreditação dos planos de
estudos. Este intercâmbio de estudantes e colaborações internacionais é prática corrente no ISPA e este ciclo
de estudos permitirá reforçar estas parcerias bem como procurar novos programas de colaboração. O ciclo de
estudos em Bioinformática assegura a formação rigorosa, criativa e original de quadros superiores, com
elevada qualidade. A Bioinformática é uma área tecnológica de ponta, em franco desenvolvimento e com uma
crescente procura de profissionais no mercado de trabalho europeu, tanto em instituições de investigação
como na indústria farmacêutica, biomédica e agropecuária. A Bioinformática é também uma área de
investigação estratégica cujo desenvolvimento está previsto no programa quadro europeu para a investigação.
Este ciclo de estudos tem uma forte componente de matemática, estatística, aprendizagem automática,
tratamento e análise de grandes quantidades de dados e computação de alto desempenho. Esta vertente
quantitativa responde a uma necessidade do mercado de trabalho em vários setores de atividade nos quais o
processamento e análise automáticos de grandes quantidades de informação é essencial tais como o sector
financeiro, a produção industrial, a energia, o marketing. A demonstrada qualidade de formação superior do
ISPA, o desenvolvimento da Bioinformática como área de investigação, e a crescente necessidade de
profissionais com uma sólida formação nas áreas da informática e da análise de dados são fatores que
justificam claramente a pertinência desta proposta.
12.5. CONCLUSIONS:
In spite of the highly restrictive socioeconomic context and the uncertainties associated to the identified
constraints and weaknesses, the solid project of ISPA – University Institute of Psychological, Social and Life
Sciences, guarantees the success of the implementation of the present study cycle. The existence of a
Research Unit in the area of the Life Sciences classified with Excellent by FCT, the dynamism and scientific
production of excellence of its doctorate members who are the basis for the academic staff of this study cycle,
the large experience of ISPA lecturers and researchers in supervising bachelors, masters, doctorates and post
doctorates, the many collaborations with national and foreign universities of reference, corporations, public and
private institutes and nongovernmental organizations, are decisive factors for the success of this study cycle.
ISPA has all necessary human, material and financial resources to guarantee the highest quality reception for
students of this study cycle.The proposed program is in line with other study programs of the same cycle in
European universities, allowing the interchange of students in different institutions and the accreditation of the
study plan. This interchange of students and collaborations is current practice at ISPAIU and this study cycle
will allow the reinforcement of these partnerships as well as the establishment of new collaboration programs.
The Bioinformatics study cycle guarantees the rigorous, creative and original education of professionals, with
high quality. Bioinformatics is a cutting edge and fast development technological field, with a growing demand
for professionals in the European labor market, either in research institutions as in the pharmaceutical,
biomedical and agricultural industry. Bioinformatics is also a strategical research field whose development is
foreseen in the European Framework Program for research. This study cycle is strongly focused on
mathematics, statistics, machine learning, big data processing and analysis and high performance computing.
This quantitative aspect of the cycle meets a need of the labor market in many sectors of activity, wherein the
automatic processing and analysis of large amounts of data is essential such as financial sector, industrial
production, energy and marketing. The demonstrated quality of ISPA as a higher education institution, the development of Bioinformatics as a field
of research, and the growing need for professionals with a solid background in the areas of computer science
and data analysis are factors that clearly justify the relevance of this proposal.