Ementa: Algoritmos para manipulação de cadeias, sequências e árvores com aplicações em Biologia Molecular. Aplicações da Teoria dos Grafos e Otimização. Ferramentas para bioinformática.

Ementa: Introdução à computação. Ambientes de programação. Redes de Computadores. Banco de dados. Ambientes unix. Ambientes de alto desempenho. Bibliografia Variável incluindo textos e artigos abordando o tema computação e programação.

Ementa: Estudos do genoma: a estrutura dos genomas eucariotos e procariotos, a organização do genoma e da cromatina em eucariotos, os polimorfismos de DNA e métodos para sua detecção, o sequenciamento e anotação de genomas, genômica comparativa, metagenômica, filogenia, a edição de genomas, e disrupção de genes, a epigenômica. Estudos do transcriptoma: o controle transcricional e pós transcricional da expressão gênica, o estudo do transcriptoma por RNA-Seq e de célula única (scRNA-Seq), as metodologias de detecção de transcritos, o estudo da expressão diferencial de transcritos, o estudo dos transcritos no nível de isoformas, os RNAs não codificadores, RNA de interferência, knockdown de transcritos, a edição de transcritos, a epitranscriptômica. Estudos do proteoma: o controle traducional e pós-traducional da expressão gênica, obtenção de mapas peptídicos, metodologias de sequenciamento de proteínas, comparação do proteoma de células e a expressão diferencial de proteínas, redes de interação proteína-proteína, a biologia de sistemas

Ementa: Probabilidade: Definição de variáveis aleatórias. Esperança e variância. Vetores aleatórios. Distribuição condicional. Independência. Processos estocásticos: Cadeias de Markov e Processos de Poisson. Inferência: Estimação pontual e intervalar. Teste de hipóteses. Tópicos especiais.

Ementa: Apresentação de seminários ministrados por alunos de Mestrado e Doutorado do Programa de Pós-Graduação em Bioinformática, e de docentes da UFMG e convidados nacionais e internacionais, sobre pesquisas na área da Bioinformática.

Ementa: Apresentação de seminários ministrados por alunos de Mestrado e Doutorado do Programa de Pós-Graduação em Bioinformática, e de docentes da UFMG e convidados nacionais e internacionais, sobre pesquisas na área da Bioinformática.

Ementa: Apresentação de seminários ministrados por alunos de Mestrado e Doutorado do Programa de Pós-Graduação em Bioinformática, e de docentes da UFMG e convidados nacionais e internacionais, sobre pesquisas na área da Bioinformática.

Ementa: Apresentação de seminários ministrados por alunos de Mestrado e Doutorado do Programa de Pós-Graduação em Bioinformática, e de docentes da UFMG e convidados nacionais e internacionais, sobre pesquisas na área da Bioinformática.

Ementa: Introdução à genômica, Organização genômica dos microrganismos, Ferramentas e Banco de dados especializados, Reconstrução de vias metabólicas, Anotação de biomoléculas probióticas, Análises ecológicas de microrganismos comensais, análises pangenômicas e vacinologia reversa.

Ementa: Serão abordados tópicos relacionados à escrita de textos acadêmicos, tais como boas práticas, más condutas, plágio, uso de IA, produção de figuras, gerenciamento de tempo, entre outros.

Ementa: Evento franco-brasileiro reunindo palestrantes nacionais e internacionais para promover debates científicos e interdisciplinares sobre probióticos e bioinformática no contexto de saúde única. Serão abordados temas relacionados à microbiota, resistência antimicrobiana, biotecnologia e aplicações computacionais voltadas à compreensão das interações entre saúde humana, animal e ambiental, incentivando a cooperação científica internacional e a integração entre pesquisa básica, translacional e inovação tecnológica.

Ementa: Princípios e fundamentos da citometria de fluxo multiparamétrica e espectral. Componentes do citômetro, fluorocromos, compensação espectral, delineamento de painéis imunofenotípicos e padronização de ensaios. Estratégias de gating e análise multiparamétrica aplicadas ao diagnóstico, classificação e monitorização de leucemias agudas e crônicas, segundo as classificações atuais (WHO 5ª edição e International Consensus Classification - ICC). Integração da imunofenotipagem com morfologia, citogenética e testes moleculares/NGS. Conceitos de leucemia-associated immunophenotype (LAIP), abordagem 'different-from-normal' (DfN) e citometria de alta sensibilidade para avaliação de doença residual mensurável (MRD) em LLA, LMA, LLC e mieloma múltiplo, com ênfase nas recomendações ELN e em consensos nacionais. Aplicações emergentes: citometria espectral, citometria de massa, análise de alta dimensionalidade (t-SNE, UMAP, FlowSOM, machine learning) e desafios de padronização, controle de qualidade e interpretação clínica.

Ementa: Estudo aprofundado da Inteligência Artificial (IA), cobrindo sua evolução histórica, fundamentos filosóficos e teóricos, técnicas de Aprendizado de Máquina (supervisionado, não-supervisionado por reforço, e semi-supervisionado), Arquiteturas de Aprendizagem Profunda (Redes Neurais Profundas: CNNs, RNNs, Transformers), Processamento de Linguagem Natural, Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) e Modelos Multimodais. Aplicações emergentes, desafios de explicabilidade (XAI), IA Neuro-simbólica, AI Agents (autônomos), Modelos de Difusão (Diffusion Models), Quantum Machine Learning (introdução), Explicabilidade em I.A. Aplicações de Aprendizado de Máquina (I.A. Tradicional), Aprendizado Profundo e LLMs em dados biológicos de DNA (Genômica), RNA (Transcritômica), Proteínas (Proteômica) de indivíduos e células e de comunidades MetaÔmicas.

Ementa: Módulo I Sistemática e Diversidade Biológica Seleção Natural e Adaptação Conceito de Espécie/ Mecanismos de Especiação Isolamento e Hibridação Biogeografia Evolutiva e Filogeografia Métodos Numéricos (Fenética) e Filogenéticos (Cladística) Tempo e Forma: Pleisiomorfia e Apomorfia Grupos Monofiléticos e Merofiléticos Sinapomorfias, Homoplasias, Simplesiomorfias e Reversões Homologia e conceitos relacionados (Ortologia, Paralogia, etc.) Módulo II Tipos de Dados (Morfológicos, Marcadores Moleculares, Sequências, Tamanho Genômico) Desenhando um projeto; Matrizes de Informação Grupo de Estudo & Grupo Externo Geração e edição de alinhamentos múltiplos Matrizes de distância (Pacote MEGA, fenética, Neighbor Joining, UPGMA) - Busca e seleção de sequências; - Alinhamento múltiplo Clustal: dados de entrada, função, parâmetros, dados de saída; - Edição de alinhamentos; - Dados de saída do ClustalW e sua conversão em matriz; - Análises de UPGMA e Neighbor Joining. Módulo III Conceitos básicos e ferramentas em filogeografia Inferência filogenética Máxima verossimilhança Inferência Bayesiana Método de parcimônia Modelos de evolução Relógio molecular Topologia de árvores filogenéticas (geração e análise) Evolução de Genes e Análise LCA (Lowest Common Ancestor) Introdução à Filogenômica

Ementa: Avaliação da segurança no estudo de produtos potencialmente terapêuticos segundo legislações vigentes dos principais órgãos reguladores mundiais e tendências em métodos alternativos.

Ementa: Part A: Theoretical Foundation. (Basic of Human genetics, markers, gene-environment interactions etc.) Introduction to Bioinformatics in Health. Human Genes, enomes, and various Omics, Gene regulations: GeneEnvironmentLifestyle Interactions and Traits. Biomarkers and Precision Health (disease, nutrition, sports). NGS and Genetic Tests. Part B: Publication quality Applied Bioinformatics Databases and Tools. (Hands-on, no coding, tool-guided learning). Key Biological Databases and Tools. DNA-Seq: Genomic Variation, Analytic Tools, Databases, Data analysis, and Interpretation. RNA-Seq: Expression Databases, Analytic Tools, DEG analysis, and Interpretation. Chip-Seq: Databases, Analytic Tools, Data analysis, and Interpretation. Metabolome: Databases, Analytic Tools, Data analysis, and Interpretation. Nutrigenome: Databases, Analytic Tools, Data analysis, and Interpretation. AI Tools for Health Research Design, Data gathering, Data Analysis, Interpretation, and Manuscript drafting. Part C: Capstone Research Project. (Project using real datasets + AI for analysis + Publication). Project Topic Selection and Research Question Framing. Database Selection, Dataset Retrieval, and Dataset validation. Tool-Driven Dataset Analysis and Biological Interpretation. AI-assisted Dataset Analysis and Biological Interpretation. AI-aided advanced modeling using the results and additional AI generated data . AI-based Statistical Significance Analysis of the Final Results (if required). Creation of Tables and Figures using AI. AI-assisted Drafting of the Manuscript for Publication/Presentation.

Ementa: Participação do estudante no ensino prático e teórico da Bioinformática, visando a aquisição de experiência para o exercício de suas atividades didáticas, sob orientação de professor tutor designado em comum acordo com o docente coordenador da disciplina