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Programação Aplicada à Bioinformática

Código: BINF031     Sigla: PAB     Nível: 1

Áreas Científicas
Classificação Área Científica
OFICIAL Informática

Ocorrência: 2023/2024 - 1S

Ativa? Sim
Página Web: https://stuntspt.gitlab.io/pab_23-24/
Unidade Responsável: Departamento de Matemática e Informática
Curso/CE Responsável: Licenciatura em Bioinformática

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla Nº de Estudantes Plano de Estudos Anos Curriculares Créditos UCN Créditos ECTS Horas de Contacto Horas Totais
BINF 42 Plano Estudos 2016 1 - 5 60 135

Docência - Responsabilidades

Docente Responsabilidade
Francisco Rente de Pina Martins Responsável

Docência - Horas

Ensino Teórico-Prático: 1,50
Ensino Prático e Laboratorial: 2,00
Tipo Docente Turmas Horas
Ensino Teórico-Prático Totais 1 1,50
Francisco Rente de Pina Martins 1,50
Ensino Prático e Laboratorial Totais 2 4,00
Francisco Rente de Pina Martins 4,00

Língua de trabalho

Português
Obs.: Slides em Inglês

Objetivos

A UC “Programação Aplicada à Bioinformática” tem como objetivo a compreensão da noção de algoritmia como a formalização da solução para um problema bem determinado numa sequência de ações elementares. No final, o estudante deverá ser capaz de: analisar um algoritmo fornecido e prever o resultado final da sua execução; desenhar algoritmos em linguagem natural e pseudo-código. Compreender e conhecer: a programação de computadores como um modo de descrever algoritmos numa linguagem formal passível de ser executada num computador de uso geral; princípios elementares da programação: variáveis; instruções de decisão; instruções de ciclo; listas e arrays; o ciclo tradicional de desenvolvimento de programas de computador: desenho, programação e teste. Aplicar os conhecimentos desses princípios básicos a uma linguagem de programação apropriada. Ser capaz de traduzir um algoritmo dado num programa completo. Ser capaz de resolver um problema dado efetuando o seu desenho, programação e teste.

Resultados de aprendizagem e competências

No final da UC os alunos deve ser capazes de ler, compreender e escrever código na linguagem "Python", assim como ser capazes de conceber e implementar tarefas simples de programação com aplicação na bioinformática.

Modo de trabalho

Presencial

Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)

Não aplicável

Programa

O computador de uso geral e os seus componentes;
Características das diferentes linguagens de programação – perspetiva histórica.
Introdução aos paradigmas das linguagens de programação
Elementos de linguagens de programação: Variáveis de tipos elementares. Expressões e atribuição de valores.
Fluxo de execução de instruções. Instruções de decisão. Instruções de ciclo.
Uso de funções
Uso de bibliotecas externas
Entrada e saída de dados
Introdução ao desenvolvimento de software: Desenho aplicacional. Técnicas de programação. Teste de programas

Bibliografia Obrigatória

Model, M.L.; Bioinformatics Programming Using Python: Practical Programming for Biological Data, O'Reilly Media, 2010. ISBN: 978-0-596-15450-9
Jones, N.C., Pevzner, P.A.; An Introduction to Bioinformatics Algorithms (Computational Molecular Biology), The MIT Press, 2004. ISBN: 978-0-262-10106-6
Lubanovic, B; Introducing Python: Modern computing in simple packages (First edition), O’Reilly Media, 2014. ISBN: 978-1449359362
Downey, A. ; Think Python (2nd edition, updated for Python 3), O’Reilly Media, 2016. ISBN: 978-1491939369

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

1. 1,5 h teóricas semanais para expor os conceitos e demonstrar a sua aplicação com exemplos, de modo a
familiarizar os estudantes com a programação em bioinformática.
2. 2 h práticas semanais organizadas para que os estudantes desenvolvam por conta própria o código apropriado
de modo a obter um número de scripts funcionais por aula.

Software

Python 3.X

Palavras Chave

Ciências Tecnológicas > Tecnologia > Tecnologia da informação
Ciências Naturais > Ciências biológicas > Biologia > Biologia computacional

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação Peso (%)
Participação presencial 20,00
Teste 40,00
Trabalho escrito 40,00
Total: 100,00

Componentes de Ocupação

Designação Tempo (Horas)
Estudo autónomo 39,50
Frequência das aulas 56,00
Trabalho escrito 39,50
Total: 135,00

Obtenção de frequência

Assiduidade obrigatória de um mínimo de 10 aulas práticas para poder aceder ao regime de avaliação contínua.


Fórmula de cálculo da classificação final

Avaliação contínua:
NF = 20% (Participação presencial) + 40% (2 trabalhos escritos) + 40% (Teste)
Nota mínima da componente "Teste" é 8 valores.
Assiduidade obrigatória de um mínimo de 10 aulas práticas para poder aceder ao regime de avaliação contínua.


Avaliação por Exame:

NF = 100% (Exame)

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