MO640 - Biologia Computacional (MC668 - Bioinformática)

Conteúdo desta página

Avisos Importantes

[05/12/2017] Divulgadas as Notas e Conceitos Finais, já considerando as notas dos trabalhos.
[14/11/2017] Alterada a fórmula para cômputo da Média Final da disciplina.
[14/11/2017] Prorrogado o Prazo Final para Entrega do Trabalho.
[14/11/2017] Divulgadas as Notas da Segunda Prova. As provas estarão disponíveis para consulta nos Horários de Atendimentos dos dias 17/11, 24/11 e 01/12/2017 (das 11h às 11:45h). A correção da prova será feita na aula do dia 22/11/2017 (quarta-feira), às 16h.
[08/11/2017] Divulgado o resultado da Avaliação Didática.
[17/10/2017] Divulgadas as informações sobre o trabalho.
[25/09/2017] Conforme solicitado por alguns alunos, excepcionalmente, o Horário de Atendimento desta semana (29/09/2017) será realizado das 16h às 17h, na sala 23 do IC-1.
[21/09/2017] Divulgadas as Notas da Primeira Prova. As provas estarão disponíveis para consulta nos Horários de Atendimentos dos dias 22/09, 29/09 e 06/10/2017.
[13/07/2017] Importante: devido à “SECOMP’2017 - Semana de Computação da Unicamp”, a ser realizada entre os dias 31 de Julho e 04 de Agosto de 2017 no Insituto de Computação da Unicamp, a primeira aula desta disciplina será do dia 07 de agosto de 2017 (segunda-feira). Recomenda-se fortemente que os alunos participem das atividades da SECOMP’2017.
[13/07/2017] Site da disciplina no ar.

Docente

Zanoni Dias
Email: zanoni@ic.unicamp.br

Dias, Horários e Local das Aulas

Segundas e quartas, das 16h às 18h, na sala 351 do IC-3.5.

Dia, Horário e Local de Atendimento

Após as aulas, até às 18h, na sala 351 do IC-3.5.
Sextas-feiras, das 11h às 11:45h, na sala 23 do IC-1.

Observações:

Em caso de ausência de alunos, os horários de atendimento serão encerrados após 20 minutos. Caso deseje usar o horário de atendimento, compareça à sala indicada nos primeiros 20 minutos do horário marcado.
O contato por email só deve ser usado em casos excepcionais.
Não haverá atendimento de dúvidas por email ou qualquer outra forma eletrônica.

Pré-Requisitos

Para alunos de graduação: Projeto e Análise de Algoritmos I (MC458).
Para alunos de pós-graduação: não existe um pré-requisito formal para a matrícula nesta disciplina. No entanto, para o bom acompanhamento da disciplina, são fundamentais os conhecimentos básicos de análise de algoritmos.
Em ambos os casos, recomenda-se a revisão dos conceitos básicos de análise de algoritmos, notação assitótica e recorrências através da leitura dos 4 primeiros capítulos do livro “Introduction to Algorithms (Third Edition) - Thomas Cormen, Charles Leiserson, Ronald Rivest & Clifford Stein”, ou dos capítulos equivalentes das outras edições do mesmo livro ou do livro “Introduction to Algorithms: A Creative Approach - Udi Manber” (ver bibliografia recomendada).

Ementa

Fundamentos de Biologia Molecular e Genética.
Algoritmos para comparação de seqüências biológicas.
Técnicas e algoritmos para análise de seqüências biológicas.
Bioinformática para projetos genoma.
Problemas diversos em Biologia Computacional.

Referências Bibliográficas


	An Introduction to Bioinformatics Algorithms. Neil C. Jones & Pavel A. Pevzner. The MIT Press (2004).
	Introduction to Computational Molecular Biology. João Carlos Setubal & João Meidanis. PWS Publishing (1997).
	Computational Molecular Biology: An Algorithmic Approach. Pavel A. Pevzner. The MIT Press (2000).
	Algorithms on Strings, Trees and Sequences: Computer Science and Computational Biology. Dan Gusfield. Cambridge University Press (1997).
	Introduction to Computational Biology: Maps, Sequences and Genomes. Michael S. Waterman. Chapman & Hall/CRC (1995).
	Knowledge Discovery in Bioinformatics: Techniques, Methods, and Applications. Xiaohua Hu & Yi Pan. Wiley-Interscience (2007).
	Introduction to Algorithms (Third Edition). Thomas Cormen, Charles Leiserson, Ronald Rivest & Clifford Stein. McGraw-Hill (2009).
	Introduction to Algorithms (Second Edition). Thomas Cormen, Charles Leiserson, Ronald Rivest & Clifford Stein. McGraw-Hill (2003).
	Algoritmos - Teoria e Prática. Thomas Cormen, Charles Leiserson, Ronald Rivest & Clifford Stein. Editora Campus (2002).
	Introduction to Algorithms: A Creative Approach. Udi Manber. Addison Wesley (1989).

Material Didático

Listas de Exercícios

Listas de exercícios serão sugeridas ao longo do semestre. Além de servir para fixação do material apresentado em sala de aula, o conteúdo dos exercícios é considerado parte integrante do material visto e será assumido como parte da matéria coberta. Como as listas não farão parte da avaliação, suas soluções não serão coletadas. Os alunos são encorajados a resolver todos os exercícios individualmente e, só posteriormente, realizar discussão em grupo. Dificuldades encontradas nos exercícios podem ser discutidas nos horários de atendimentos.

Avaliação

A avaliação será baseada nas notas de duas provas e de um trabalho, denotados, respectivamente, por P1, P2 e T.

O enunciado do trabalho será divulgado com, no mínimo, um mês de antecedência em relação a data de entrega do mesmo.

A média do semestre M será calculada pela fórmula:

M = 0,2×T + 0,85×(2×P1 + 3×P2)/5

No caso de alunos de pós-graduação, o conceito final será atribuído da seguinte forma:

A: se M ≥ 8.5
B: se 7.0 ≤ M < 8.5
C: se 5.0 ≤ M < 7.0
D: se M < 5.0

No caso de alunos de alunos de graduação, será aplicada a seguinte regra:

Aprovado: se M ≥ 5.0
Reprovado: se M < 5.0

Observações:

Não haverá provas substitutivas.
Por se tratar de uma disciplina avançada, e de acordo com o Catálogo de Graduação da Unicamp, não haverá exame final.
As provas serão realizados sem consulta.
Qualquer tentativa de fraude nas provas ou no trabalho implicará em média final (M) do semestre igual a 0 (zero) para todos os envolvidos, sem prejuízo de outras sansões.
Não será cobrada presença em sala de aula.

Notas

Consulte as notas aqui.

Trabalho

O trabalho deverá ser realizado em grupos de 3 alunos, sendo que cada grupo deve conter no máximo um aluno regular de graduação (34 ou 42), pelo menos um aluno regular pós-graduação (cursos 3 ou 53) e pelo menos um aluno especial de pós-graduação (99). Neste caso, alunos matriculados concomitantemente como alunos de graduação (34 ou 42) e como alunos especiais de pós-graduação (99) contarão apenas como alunos de graduação.

Cada grupo deverá indicar por email até o dia 29 de outubro de 2017, a lista de alunos que farão parte de cada grupo e o tema do trabalho que será realizado (relacionado a qualquer tópico estudado durante a disciplina).

O trabalho deverá ser apresentado em forma de artigo, no formato LNCS, com no máximo 12 páginas. A entrega deverá ser feita por email, até o dia 29 de novembro de 2017, com o envio da descrição das atividades realizadas por cada membro do grupo e do PDF do artigo em si. Adicionalmente, todos os códigos fontes (tanto do relatório quanto dos programas implementados), além dos casos de testes gerados e usados nas análises, devem ser entregues num arquivo ZIP a parte, com instruções de como executá-los.

Os trabalhos serão avaliados considerando a qualidade do artigo, tanto em termos da escrita, quanto dos resultados apresentados. As notas levarão em conta o número e o nível (graduação ou pós-graduação) dos integrantes dos grupos, assim como será feita uma análise comparativa entre os trabalhos entregues.

Os horários de atendimento podem ser utilizados para sanar dúvidas sobre o trabalho (escolha do tema, discussão de métodos, acompanhamento dos resultados parciais, etc).

Datas Importantes

07/08/2017 (segunda-feira): início das aulas
20/09/2017 (quarta-feira): Prova 1
13/11/2017 (segunda-feira): Prova 2
03/12/2017 (domingo): prazo final para entrega do trabalho

Observações:

Consulte os calendários acadêmicos de graduação e de pós-graduação para verificar as datas de alteração de matrícula, de desistência de disciplinas e sem atividades.
As notas serão divulgadas em até duas semanas após as datas das provas e da entrega do trabalho.