Disciplinas

Pós graduação

Análise de transcritomas e microRNAs

LNCC

Ementa: A disciplina tem por objetivo apresentar os alunos aos conceitos básicos, importância, aplicações e utilização de ferramentas no estudo de transcritomas e microRNAs. Apresentar aos alunos o básico da linguagem R direcionada a análise transcritômica.

 

Pré-Requisitos: Conhecimento em biologia molecular, GB-203 – Introdução a Biologia Computacional e Bioinformática e GB-500- Alinhamento de Sequências.

 

Referências:

  1. samtools http://samtools.sourceforge.net/
  2. edgeR: a Bioconductor package for differential expression analysis of digital gene expression data 10.1093/bioinformatics/btp616.
  1. mirbase (http://mirbase.org).
  2. Palsson B. (2006) Systems Biology: Properties of Reconstructed Networks. Cambridge University Press.
  3. Thiele, I. et Palsson, B. O. (2010). A protocol for generating a high-quality genome-scale metabolic reconstruction. Nature protocols, 5(1):93–121.
  4. Klein, C., Marino, A., Sagot, M.-F., Vieira Milreu, P. et Brilli, M. (2012). Structural and dynamical analysis of biological networks. Briefings in Functional Genomics, 11(6):420– 433.
  5. Lacroix, V., Cottret, L., Thébault, P. et Sagot, M.-F. (2008). An introduction to metabolic networks and their structural analysis. IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinforede metaboólicaatics / IEEE, ACM, 5(4):594–617.
  6. Conhecendo o R – Uma visão mais que Estatística – Marcio Pupin Mello e Luiz Alexandre Peternelli – 2013- ed. UFV
  7. R in a nutshel – ebook –
  8. http://web.udl.es/Biomath/Bioestadistica/R/Manuals/r_in_a_nutshell.pdf
  9. CRAN webpage: http://cran.r-project.org/
  10. RStudio: www.r-studio.com/
  • GB-206
  • Curso

    Modelagem Computacional
  • Período

    18 a 22 de março de 2019
  • Créditos

    03
  • Carga horária

    36h
  • Professores

    Guilherme Loss e Joseane Carvalho
  • Número de alunos

    20
  • Local das aulas

    LNCC
  • Programa

    Download do programa

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