novo ciclo de estudos - ispa – instituto universitário · ciclo de estudos se estrutura (se...

NCE/13/00496 — Apresentação do pedido Novo ciclode 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, de16 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.º256/2005, 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 andChemistry (C)

Pergunta A11

Pergunta A11

A11. Percursos alternativos como ramos, variantes, áreas de especialização do mestrado ou especialidades dodoutoramento 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 ociclo de estudos se estrutura (se aplicável) / Branches, options, specialization areas of the master or specialitiesof the PhD (if applicable)

Ramo, variante, área de especialização do mestrado ouespecialidade do doutoramento:

Branch, option, specialization area of the master orspeciality 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 creditsthat must be obtained for the awarding of the degree

Área Científica / Scientific Area Sigla /Acronym

ECTS Obrigatórios /Mandatory ECTS

ECTS Optativos* /Optional ECTS*

Ciências Biológicas/Biological Sciences CB 87 0

Ciências Informáticas/Informatic Sciences CI 43.5 0Metodologias e Técnicas de Investigação/Research Methodologies andTechniques MTI 37.5 0

Ciências Biológicas ou Metodologias e Técnicas de Investigação/BiologicalSciences 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 RuaJardim 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 dePsicologia Aplicada”. Essa designação resultou da passagem do “ISPA – Instituto Superior de PsicologiaAplicada” a Instituto Universitário, com o reconhecimento pelo Ministro da Ciência, Tecnologia e EnsinoSuperior (D.L. 221/2009 de 8 de Setembro), tendo esse nome sido publicado pelo Ministério sem oconhecimento da entidade instituidora. Posteriormente, e na sequência de um pedido de alteração dedesignação 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. SenhorDirectorGeral do Ensino Superior, passando a designação oficial a: “ISPA Instituto Universitário de CiênciasPsicológicas, 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 recognitionby the Minister of Science, Technology and High Education (D.L. 221/2009 from 8 Setember), but was publishedwithout the institution’s prior informed consent. After that, and following a request to change the institutionalname, his Excellency the Minister of Science, Technology and Higher Education pronounced favorably to thisrequest (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

http://www.a3es.pt/si/iportal.php/process_form/download/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/questionId/3bc010e5-953e-4f57-0196-522efe768f4a

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

1.1.1. Órgão ouvido:Conselho Científico

1.1.2. Cópia de acta (ou extrato de acta) ou deliberação deste orgão assinada e datada (ofPDF, máx. 100kB):1.1.2._pdf31102013124454.pdf

Mapa II Conselho Pedagógico

1.1.1. Órgão ouvido:Conselho Pedagógico

1.1.2. Cópia de acta (ou extrato de acta) ou deliberação deste orgão assinada e datada (ofPDF, máx. 100kB):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 estudosA(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

Área Científica /Scientific Area (1)

Duração /Duration (2)

Horas Trabalho /Working Hours (3)

Horas Contacto /Contact Hours (4) ECTS

Observações /Observations(5)

Programação de T:32 TP:64 OT:6

http://www.a3es.pt/si/iportal.php/process_form/download/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/questionId/3be866fd-ec90-d763-e108-522efe2f4208/annexId/1b42131e-c3ea-2afb-e8f6-527254a3d573

http://www.a3es.pt/si/iportal.php/process_form/download/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/questionId/3be866fd-ec90-d763-e108-522efe2f4208/annexId/5e13677f-e2a7-871b-21bd-524c414aff2f

http://www.a3es.pt/si/iportal.php/process_form/download/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/questionId/3be866fd-ec90-d763-e108-522efe2f4208/annexId/e01d069b-2cce-3b37-6385-527254801d75

computadores/ComputerProgramming I

CI Semestral 225 AV:4 9

Matemática I/Mathematics I MTI Semestral 187.5 T:32 TP:48 OT:5AV:4 7.5

Biologia Celular e Genética/CellBiology and Genetics CB Semestral 187.5 T:32 TP:38 PL:10

OT:5 AV:4 7.5

Biologia Integrativa/IntegrativeBiology CB Semestral 75 T:32 AV:4 3

Introdução àBioinformática/Introduction toBioinformatics

CB Semestral 75 T:32 AV:4 3

(5 Items)








2.4. Curricular year/semester/trimester:1st year 2nd Semester


Unidade Curricular / CurricularUnit


Duração /Duration(2)



Observações/Observations(5)

Programação de computadoresII/Computer Programming II CI Semestral 225 T:32 TP:64 OT:6

AV:4 9

Álgebra Linear/Linear Algebra MTI Semestral 187.5 T:32 TP:48 OT:5AV:4 7.5

Biologia Molecular eBioquímica/Molecular Biology andBiochemistry

CB Semestral 187.5 T:32 TP:48 OT:5AV:4 7.5

Sistemas de Bases de Dados/DataBase Systems CI Semestral 150 T:32 TP:32 OT:5

AV:4 6

(4 Items)








2.4. Curricular year/semester/trimester:2nd Year 1st Semester








Probabilidade eEstatística/Statistics MTI Semestral 225 T:32 TP:64 OT:6

AV:4 9

Matemática II/Mathematics II MTI Semestral 187.5 T:32 TP:48 OT:5AV:4 7.5

Análise deSequências/BiologicalSequence Analysis


AprendizagemAutomática/Machine Learning CI Semestral 150 T:32 TP:32 OT:5

AV:4 6

(4 Items)








2.4. Curricular year/semester/trimester:2nd Year 2nd Semester








Redes deComputadores/ComputerNetworks

CI Semestral 187.5 T:32 TP:48 OT:5AV:4 7.5

Análise de DadosBiológicos/Analysis ofBiological Data


EstruturasBiomoleculares/BiomolecularStructures


Biologia Evolutiva/EvolutionaryBiology CB Semestral 187.5 T:32 TP:48 OT:5

AV:4 7.5

(4 Items)








2.4. Curricular year/semester/trimester:3rd Year 1st Semester


Unidade Curricular / Curricular UnitÁrea Científica/ ScientificArea (1)

Duração /Duration(2)

Horas Trabalho/ Working Hours(3)

Horas Contacto/ Contact Hours(4)

ECTSObservações /Observations(5)

Computação de Alto Desempenho/HighPerformance Computing CI Semestral 150 T:32 TP:32 OT:5

AV:4 6

Técnicas Avançadas de Exploração deDados/Advanced Techniques of DataExploration

MTI Semestral 150 T:32 TP:32 OT:5AV:4 6

Genomica Funcional eComparativa/Genomics CB Semestral 150 T:32 TP:32 OT:5

AV:4 6

Redes Biológicas/Biological Networks CB Semestral 150 T:32 TP:32 OT:5AV:4 6 Opcional/Optional

Competências Académicas/AcademicSkills MTI Semestral 150 T:32 TP:32 OT:5

AV:4 6 Opcional/Optional

Empreendedorismo/Entrepreneurship MTI Semestral 150 T:32 TP:32 OT:5AV:4 6 Opcional/Optional

Modelação de SistemasBiológicos/Biological Systems Modeling CB Semestral 150 T:32 TP:32 OT:5

AV:4 6 Opcional/Optional

(7 Items)








2.4. Curricular year/semester/trimester:3rd year 2nd Semester






Horas Contacto /Contact Hours (4) ECTS Observações /

Observations (5)

Estágio/Internship CB Semestral 450 S:24; E=300; OT:32;AV:18 18

Projecto/Projcect CB Semestral 300 S:16; OT:16; AV:4 12(2 Items)

3. Descrição e fundamentação dos objectivos, sua adequação ao projecto educativo, científicoe 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 áreasda biologia e ciências da vida; uma boa preparação teórica em matemática e ciências da computação; e odesenvolvimento de fortes competências práticas na aplicação de ferramentas e metodologias tecnológicas àresolução de problemas complexos de processamento e análise de grandes quantidades de dados emodelação de fenómenos biológicos. A componente de formação teórica e metodológica deverá preparar osalunos para o trabalho em ambiente académico e de investigação. O ênfase na aplicação prática dosconhecimentos adquiridos ao longo do ciclo de estudos deverá permitir uma integração rápida e produtiva emambientes 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 themain goal of training highly qualified professionals that combine: A good understanding of biology and lifesciences; a good theoretical background in mathematics and computer science; and the development of strongpractical skills applying technological and methodological tools to solve complex problems such as theprocessing and analysis of large dataset, and the modelling of biological phenomena. The theoretical trainingprovided aims to prepare students to work on research and academic environments, the focus on practicalwork and hands on learning will allow students to integrate either academic or industry teams in an immediatelyproductive 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 emcontextos 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 avaliaçãorigorosa das suas qualidades, limitações e âmbito de aplicação.7. Dominar o processo de concepção, desenho, desenvolvimento e manutenção de sistemas informáticos emambiente de operação real.8. Comunicar as conclusões dos trabalhos efectuados assim como os pressupostos teóricos e metodológicossubjacentes 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 researchprojects.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 assessmentof 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 andmethodological 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 Superiorde Psicologia Aplicada (ISPA) em 1964. Desde então constituiuse como uma referência incontornável noensino superior em Portugal. Pioneiro no ensino e investigação das ciências psicológicas e do comportamento, o ISPA é reconhecidonacional e internacionalmente pela excelência do seu projecto científico, pedagógico e cultural, pela qualidadedo seu corpo docente e da sua actividade de investigação e desenvolvimento e pela relevância da sua extensãouniversitária.Desde o início, o projecto ISPA estruturouse segundo uma matriz de desenvolvimento institucional que conciliaseis 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 ena vertente cultural3. Produção científica relevante, internacionalmente reconhecida e referenciada4. Uma aposta clara na internacionalização através de parcerias fortes com instituições de referência noespaço Europeu, da América do Norte e Brasil5. Uma actividade editorial diversificada com títulos que são, actualmente, referências na área das ciênciassociais, 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 asmais elevadas classificações desde a sua constituição, tendo actualmente o nível de Excelente, sendo umareferência 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 superiorfoi institucionalmente marcante. O ISPA foi a segunda instituição em Portugal e a primeira no subsistema doensino particular e cooperativo a satisfazer os requisitos formais e o nível de qualificação exigidos para estaadequação 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 deBolonha 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 desde2013 o Mestrado em Biologia Marinha e Conservação e o Doutoramento em Biologia do Comportamento. Estanova realidade traduz a excelência do projecto pedagógico e científico do ISPA, alicerçado nas mais elevadasclassificações atribuídas por entidades independentes. Neste sentido, a presente proposta enquadrase comoum complemento natural na oferta de ensino em biologia do ISPA, numa área de grande actualidade e deelevada 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 InstitutoSuperior de Psicologia Aplicada (ISPA). Since then it constituted an inescapable reference in the Portuguesehigher 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 itsacademic staff and of its research and development activities and the relevance of the extension and outreachprograms.From the beginning, ISPA project was built over an institutional development matrix which integrates six mainlines: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 multidisciplinaryapproach;3. Relevant scientific production, internationally recognised and referenced 4. A clear investment on the internationalization through strong partnerships with universities and research andintervention 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 highestclassifications 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 neworganizational model of higher education represented an institutional landmark. ISPA was the second institutionin Portugal and the first one in the private and cooperative subsystem to comply with the formal requisites andmandatory quality level. With this new institutional matrix, ISPA is now able to offer, in an autonomous way, allacademic levels part of the study cycles organization established by the Bolonha Process also widening theportfolio 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 werelaunched the Marine Biology and Conservation Master degree and the PhD in Behavioral Biology. This newreality translated the excellence of the ISPA scientific and pedagogical project, sustained in the highestclassifications attributed by independent external evaluation bodies to scientific research and high levelactivities in the Biology domain. In this context the present proposal fits as a natural complement to the Biologytraining 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 trêspreocupações 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 caracterizadapela crítica sistemática do conhecimento estabelecido, dando expressão a uma intensa actividade deinvestigação que se desenvolve desde os primeiros anos de formação inicial até às estruturas associadas aoCentro de Investigação e Intervenção que integra as Unidades de Investigação com reconhecimentointernacional. Esta actividade é apoiada por recursos laboratoriais e de campo cujo acesso é aberto não só ainvestigadores como aos estudantes. A dinâmica pedagógica e científica apoiase ainda, para lá da estimulaçãodo pensamento crítico, no desenvolvimento de competências geradoras de autonomia e de competênciassociais, favoráveis à difusão do conhecimento produzido, recorrendo às mais diversas formas (conferências,seminários, congressos e outras reuniões científicas, bem como edição de publicações periódicas deexpressão nacional e internacional). Neste sentido, os estudantes são sistematicamente estimulados à difusãocrítica 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 extensãouniversitária assegurada por estruturas como o Centro de Biociências, o Centro de Estudos Interculturais AzizAb’Saber, o Centro de Estudos da Criança e da Família e a Clínica Universitária. Para além da actividade deintervenção, estes centros garantem a incorporação constante de problemáticas de incidência ambiental esocial na actividade de investigação aplicada desenvolvida pelo ISPA, favorecendo igualmente odesenvolvimento da consciência cívica dos nossos estudantes e alargando o espectro de intervençãoprofissional.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 conhecimentocientífico de diferentes áreas disciplinares com preocupações emergentes nas sociedades actuais, são a basede uma cultura científica de base humanista e ambientalmente sustentável.Para alcançar estes objectivos, o ISPA criou uma vasta rede de cooperação nacional e internacional, commuitos 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 deinovação nestes domínios. A qualificação do quadro de pessoal técnico e de um quadro de pessoal docentepróprio 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 ahumanistic base and environmentally sustainable.i) Knowledge creation and outreach stand on a strategy of university culture characterized by the systematiccritique of the established knowledge, giving expression to an intense research activity developed from the firstyears of initial to the research structures associated to the Centre for Research and Intervention whichintegrates the internationally recognized Research Units. This activity is supported by laboratorial and fieldresources which are available not only to researchers but also to students. The pedagogical and scientificdynamics is also supported, not only by the stimulation of critical thought, but also on the development ofcapabilities which generate autonomy and social competencies and are favourable to the dissemination of thecreated knowledge, taking advantage of different type of means (conferences, seminars, conferences and otherscientific meetings, as well as the edition of national and international periodic journals). Therefore, students aresystematically stimulated to the critical transmission of knowledge through training in written and oralcommunication 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 activitiesbased on structures such as the Biosciences Centre, the Intercultural Studies Centre Aziz Ab’Saber, the Childand Family Studies Centre and the University Clinic. Besides the intervention activities, these centresguarantee the regular incorporation of environmental and social problems in the applied research activitydeveloped by ISPA, further favouring the development of the civic conscience of our students and widening therange 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 differentdisciplinary areas with emerging issues in the current societies, are the basis of a humanistic andenvironmentally sustainable based scientific culture.To achieve these goals, ISPA has created a vast network of national and international cooperation, with manyprojects in partnership with other institutions, the students’ mobility through European networks, the scientificand educational validation of the results achieved and the constant incorporation of innovation aspects in thesedomains. The qualification of the technical staff and its own academic and scientific staff is at the core of allactivity developed in this project.

3.2.2. Demonstração de que os objetivos definidos para o ciclo de estudos são compatíveis com o projetoeducativo, científico e cultural da Instituição:

A Unidade de Investigação em EcoEtologia do ISPA reconhecida pela Fundação para a Ciência e a Tecnologiadesde 1994 (FCT 331/94) e classificada como Excelente na última avaliação independente de painéisinternacionais da FCT, apresenta uma vasta e reconhecida actividade científica, de extensão e deenquadramento pedagógico dos ciclos de estudos e unidades curriculares da área das ciências da vida (1º cicloem Biologia; Mestrado em Psicobiologia; diversas unidades curriculares ministradas noutros ciclos deestudos).

O corpo docente próprio qualificado e em regime de exclusividade enquadra um conjunto significativoestudantes de mestrado e doutoramento, bem como de investigadores doutorados que desenvolvem um lequealargado 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 naimplementação de políticas públicas que conferem ao ISPA um reconhecimento inquestionável na área dasciências da vida e, em particular, da Biologia. Uma das áreas mais fortes na área da investigação em Biologiarealizada no ISPA é a Biologia Marinha nas vertentes da ecologia marinha, comportamento de animaisaquáticos, 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 potencialcientífico, pedagógico e cultural na área das ciências da vida fosse aproveitado como o devido reconhecimentoe avaliação pelo Ministério da Ciência, Tecnologia e Ensino Superior com a entrada em funcionamento do 1ºciclo em Biologia.Assim, consolidase na área das ciências da vida, a construção de um projecto sólido, sustentável e deexcelência, do qual a presente proposta é parte integrante.

Este ciclo de estudos pretende combinar uma sólida formação de base teórica em Biologia e Matemática comuma forte desenvolvimento de competências práticas em Informática e Bioinformática, áreas centrais deinvestigação dos membros da equipa docente do curso. Desta forma, o conhecimento gerado no âmbito dainvestigação de excelência no ISPA nestas áreas do conhecimento, será traduzido num plano de cursoscentrado no desenvolvimento de competências que permitam uma completa e integrada compreensão dosfenómenos 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 ISPAtrabalha há muitos anos em estreita articulação com instituições públicas. Esta componente de cooperaçãoserá uma maisvalia deste curso e permitirá aos estudantes aplicar os seus conhecimentos na prática duranteos 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 Foundationsince 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 andeducational support of the study cycles and curricular units in the life sciences (1st cycle in Biology; Mastersdegree 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 researchprojects with a highly relevant scientific output. They further develop relevant activity of university extensionand outreach, acquisition of services and participation in the definition and implementation of public policieswhich award ISPA an unquestionable recognition in the life sciences and, in particular, in Biology. One of thestrongest 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 andphylogeography.

The recent conversion of ISPA in a University Institute opened the door to, in a natural way, take the bestadvantage of this scientific, educational and cultural potential in the life sciences, with the due recognition by theMinistry of Science, Technology and Higher Education with the launch of the 1st cycle in Biology. Therefore, asolid and sustainable project of excellence in the life sciences is consolidated, from which the current proposalis an integral part.

This study cycle aims at combining a solid theoretical background in Biology and Mathematics withdevelopment of practical skills in Informatics and Bioinformatics, central areas of research of the academicstaff of this study cycle. In this way, the knowledge generated by the research of excellence at ISPA in theseareas, will be translated in a course plan focused on developing skills that will allow a complete and integratedunderstanding 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 oflarge quantities of biological information among other. Additionally, ISPA works for many years in closecollaboration with public institutions. This cooperation will be an important advantage for our students, allowingthem 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 eorganização 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 indispensáveispara a compreensão das mais diversas áreas da biologia, desde o sistema nervoso ou endócrino, aosprocessos de desenvolvimento animal e vegetal, biotecnologia, diagnóstico e controlo de patologias genéticas econtrole dos mecanismos do desenvolvimento do cancro, das doenças virais, etc. A disciplina pretendeigualmente fornecer aos alunos noções claras de genética, indispensáveis em domínios tão diversos como acompreensão 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 theprinciples that underlie the operation of all cell types. It is intended to introduce students to the basics ofmolecular and cellular biology that are now indispensable for the understanding of several areas of biology, fromthe nervous system or endocrine development processes, animal and plant biotechnology, diagnostic andcontrol of genetic diseases and control mechanisms of the development of cancer, viral diseases, etc. Thecourse also aims to provide students with clear notions of genetics, essential in fields as diverse as theunderstanding of inheritance patterns, the fundamentals of human diversity and the basis of evolution.

3.3.5. Conteúdos programáticos:I Organização celular1. Bases fisicoquímicas da vida 2. Diversidade das células e padrões básicos da sua organização3. As células como unidades estruturais da vida 4. Organização das biomembranas e a transferência de substâncias entre a célula e o meio5. Principais componentes celulares6. Metabolismo da energia7. Reprodução celular e meioseII Bases celulares e moleculares da hereditariedade1. Armazenagem de informação no sistema genético2. Diferenciação celular e desenvolvimento3. Mutações4. Os vírus como parasitas do sistema genéticoIII Genética mendeliana 1. Padrões de hereditariedade2. Uma interpretação celular e molecular das leis de Mendel3. Avaliação de riscos associados a doenças genéticas4. Prevenção, diagnóstico e tratamento de doenças genéticas5. A frequência de alelos patológicos nas populações

3.3.5. Syllabus:I – Cellular organization1. Physical and chemical bases of life 2. Cell diversity and basic patterns of their organization3. Cells as the basic units of life4. Biomembrane organization and the transference of substances between the cell and the chemical environment 5. Main cellular components6. Metabolism of the energy 7. Cellular reproduction and meiosisII – Cellular and molecular bases of inheritance1. Information in the genetic system 2. Cellular differentiation and development3. Mutations 4. Vírus as parasites of the genetic systemIII Mendelian genetics1. Patterns of inheritance 2. A cellular and molecular interpretation of Mendel laws 3. Risk evaluation associated to genetic diseases4. 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 unidadecurricular:

Os conteúdos desta unidade curricular pretendem fornecer aos alunos noções básicas de biologia celular egenética, hoje indispensáveis para a compreensão das mais diversas áreas da biologia. Os tópicosapresentados 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 queenvolvem estas temáticas. As aulas práticas permitem a consolidação deste conhecimento através daexecução 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, nowindispensable for the understanding of several and vast areas of biology. The topics presented and discussed inclasses intend to not only provide students with knowledge in this area, but also enable them to develop acritical perspective informed on issues concerning these topics. Laboratorial classes help them to consolidatethe 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 unidadecurricular:

As aulas expositivas são necessárias para a apresentação e discussão dos conceitos técnicocientíficos doprograma, sendo porém essencial aos objetivos pedagógicos da Unidade Curricular a realização de váriostrabalhos práticos em contexto laboratorial. Tanto a componente teórica como a prática são valorizadas notrabalho 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 theprogram. It is essential to the educational objectives of the course to carry out practical work in laboratorycontext. Both the theoretical and the practical knowledge acquired are valued in final exam and individualevaluations.

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 BartlettPublisher, 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

3.3.1. Unidade curricular:Programação de Computadores I/Computer Programming I

3.3.2. Docente responsável (preencher o nome completo) e respectivas horas de contacto na unidade curricular:José António Almeida Costa da Cruz 100h


3.3.4. Objetivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes):Compreender a noção de algoritmo como uma sequência de operações elementares que resolve um problemabem determinado. Ser capaz de analisar um algoritmo dado e prever o resultado final da sua execução. Sercapaz de desenhar algoritmos simples em linguagem natural e pseudocódigo. Compreender a programação decomputadores como um modo de representar algoritmos numa linguagem formal passível de ser executadanum computador de uso geral. Conhecer os princípios elementares da programação: variáveis; tiposelementares; 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 programaçãomoderna: Python. Ser capaz de traduzir um algoritmo dado num programa completo. Ser capaz de resolver umproblema dado efetuando o seu desenho, programação e teste.

3.3.4. Intended learning outcomes (knowledge, skills and competences to be developed by the students):To understand the concept of algorithm as a sequence of elementary actions designed to solve a well definedproblem. To be able to analyze a given algorithm and to predict the final result of its execution. To be able todesign simple algorithms in natural language and pseudo code. To understand computer programming as amean to represent algorithms in a formal language that can be executed in a general purpose computer. Tolearn the basic principles of computer programming, such as, variables; basic data types; expressions andvalue assignment to variables; conditional statements; loop statements; lists and arrays. To understand thedevelopment cycle of a typical computer program: design, coding and testing. To be able to apply the basicprinciples of programming to a modern programming language: Python. To be able to translate a given algorithminto a functional program. To be able to solve a given problem by designing, coding and testing it.

3.3.5. Conteúdos programáticos:1. O computador de uso geral e os seus componentes2. Algoritmos:2.1. Definição e história dos algoritmos2.2. Exemplos de algoritmos simples2.3. Como descrever um algoritmo3. Introdução a linguagens de programação

4. Linguagem de programação Python5. Elementos de linguagens de programação imperativas5.1. Variáveis de tipos elementares5.2. Expressões e atribuição de valores5.3. Fluxo de execução de instruções5.4. Instruções de decisão5.5. Instruções de ciclo5.6. Listas e arrays6. Agoritmos clássicos6.1. Algoritmos de pesquisa6.2. Algoritmos de ordenação7. Entrada e saída de dados8. Introdução ao desenvolvimento de software8.1. Desenho aplicacional8.2. Técnicas de programação8.3. Teste de programas.

3.3.5. Syllabus:1. The general purpose computer and its components2. Algorithms:2.1. Definition and history of algorithms2.2. Examples of simple algorithms2.3. How to write an algorithm3. Introduction to programming languages4. Python programming language5. Elements of imperative programming languages5.1. Variables and basic types5.2. Expressions and value assignment5.3. Execution flow instructions5.4. Decision instructions5.5. Cycle instructions5.6. Lists and arrays6. Classic algorithms6.1. Search algorithms6.2. Sorting algorithms7. Data input/output8. Introduction to software development8.1. Application design8.2. Programming techniques8.3. Program testing


Os conteúdos da unidade curricular de Programação de Computadores I têm como objetivo transmitir aosalunos da Licenciatura em Bioinformática os conhecimentos teóricos e práticos necessários à programação decomputadores, competência chave para o profissional da área da informática. O programa foi elaborado demodo a apresentar aos alunos os fundamentos e conceitos e teóricos básicos da programação decomputadores em paralelo com a sua aplicação prática e com a concretização de exemplos reais. A variedadedos conteúdos apresentados abrange de forma transversal os principais tópicos da programação de modo adotar os alunos das ferramentas necessárias à criação de programas completos e úteis. Pretendeseigualmente que os alunos dominem os conceitos práticos expostos de modo a aplicálos de forma correta esistemática na resolução de problemas.

3.3.6. Evidence of the syllabus coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:The goals of the Computer Programming I curricular unit are to provide the students of the Bioinformatics studycycle with a theoretical and practical knowledge on computer programming which is a key skill to anyinformatics professional. The unit syllabus was designed to present the fundamentals and basic theoreticalconcepts 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 toprovide students with the required tools to create complete and useful computer programs. It is also intendedthat students master the practical concepts presented in the course so they are able to apply them to problemsolving in a correct and systematic fashion.

3.3.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída):Aulas teóricas expositivas. Aulas práticas com resolução de exercícios. Execução de projectos práticos deaplicação dos conceito leccionados.Avaliação: 50% exame, 20% aulas práticas, 30% projecto.

3.3.7. Teaching methodologies (including assessment):Theoretical lectures. Practical lectures with solutions to exercises. Development of practical projects.Evaluation: Final exam 50%, practical classed tests 20%, project 30%.


A metodologia de ensino apresentada assenta em três vertentes complementares de transmissão deconhecimentos: formação teórica, formação prática acompanhada e trabalho autónomo. Estas três vertentessão fundamentais nesta unidade curricular, cujos objetivos de aprendizagem são essencialmente práticos, eque fornece aos alunos um conjunto de ferramentas e metodologias de programação de computadoresessenciais na sua atividade profissional futura. Assim a formação teórica, em sala, permite a exposição dosconceitos 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 grandediversidade de exemplos práticos da utilização dos conceitos adquiridos nas aulas teóricas; por outro permitirque os alunos desenvolvam as suas competências de programação de forma acompanhada. Por fim, nosprojectos práticos, realizados tanto individualmente como em equipa, os alunos devem aplicar osconhecimentos adquiridos de forma autónoma. Estes trabalhos, de dimensão e complexidade crescente,procuram reproduzir situações de projeto reais.

3.3.8. Evidence of the teaching methodologies coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:The present teaching methodology is supported by three complementary types of activities: theoreticallectures, tutorials and autonomous work. These three types are indispensable in a curricular unit whose learninggoals 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 offundamental concepts on computer programming and how they fit in a broad and systematic perspective of thefield. The tutorials have two main goals: on one hand to present a big number of practical examples on how touse the concepts transmitted in the theoretical lectures; on the other hand to allow students to develop theirprogramming skills with teacher support. Finally, in the practical projects, developed either individually as inteams, students should apply the acquired skills in an autonomous fashion. These projects, of increasing sizeand complexity, intend to reproduce real life project scenarios.

3.3.9. Bibliografia principal:“Python for Software Design: How to Think Like a Computer Scientist”, Allen B. Downey, 2009, CambridgeUniversity Press

Mapa IV Introdução à Bioinformática/Introduction to Bioinformatics

3.3.1. Unidade curricular:Introdução à Bioinformática/Introduction to Bioinformatics

3.3.2. Docente responsável (preencher o nome completo) e respectivas horas de contacto na unidade curricular:João Sollari Allegro Machado Lopes 36h


3.3.4. Objetivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes):Familiarizarse com os principais conceitos da Bioinformática: sequências, genomas, proteomas, estruturas ebases de dados. Conhecer a organização dos genomas e proteomas e a sua análise. Compreender a diferençaentre 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 derecuperação de informação. Conhecer o conceitos de alinhamento de sequências e similaridade. Perceber adiferença 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 asabordagens básicas de predição da estrutura e função de proteínas. Compreender as abordagens clássicas dedesenvolvimento de novas drogas. Compreender a estrutura e os elementos das redes regulatórias e oconceito de integração nos sistemas biológicos.

3.3.4. Intended learning outcomes (knowledge, skills and competences to be developed by the students):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 knowthe different types of biological databases (sequences, structures, networks, etc) and the data retrievalmethods. 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 theconcept of protein folding and the basic approaches to predict protein structure and function. To understand theclassical approaches to drug development. To understand the structure and the building blocks of regulatorynetworks and the concept of integration in system biology.

3.3.5. Conteúdos programáticos:1. Introdução1.1. Objectivos e alcance1.2. Aplicações comuns1.3. Limitações2. Organização genómica e evolução2.1. Genomas e proteomas2.2. Genomas de procariotas e eucariotas2.3. Diversidade genética e evolução3. Bases de dados biologicas3.1. Introdução3.2. Problemas das bases de dados biológicas3.3. Formas de acesso4. Alinhamentos e árvores filogenéticas4.1. Pares de sequências4.2. Medidas de similaridade4.3. Alinhamentos de múltiplas sequências4.4. Pesquisa de sequências4.5. Filogenética4.6. Árvores filogenéticas5. Bioinformática estrutural5.1. Estrutura de proteínas5.2. Evolução da estrutura de proteínas5.3. Previsão e modelação de estruturas5.4. Previsão da função de proteínas5.5. Descoberta e desenvolvimento de novas drogas6. Proteómica e sistemas biológicos6.1. Microarrays6.2. Espectrometria de massa6.3. Sistemas biológicos6.4. Redes regulatórias

3.3.5. Syllabus:1. Introduction1.1. Goals and scope1.2. Common Applications1.3. Limitations2. Genome organization and evolution2.1. Genomes and proteomes2.2. Genomes of prokaryotes and eukaryotes2.3. Genetic diversity and evolution3. Biological databases3.1. Introduction3.2. Pitfalls of Biological databases3.3. Accessing biological databases4. Alignments and phylogenetic trees4.1. Pairwise sequence alignment4.2. Measures of sequence similarity4.3. Multiple sequences alignment4.4. Sequence search4.5. Phylogenetics4.6. Phylogenetic trees5. Structural bioinformatics5.1. Protein Structure5.2. Evolution of Protein Structure5.3. Protein structure prediction and modelling5.4. Prediction of protein function5.5. Drug discovery and development6. Proteomics and system biology

6.1. DNA microarrays6.2. Mass spectrometry6.3. Systems biology6.4. Regulatory networks


Esta unidade curricular é um curso introdutório à bioinformática. Esta área multidisciplinar emergente estuda odesenvolvimento e aplicação de métodos computacionais à biologia. Um dos maiores desafios da área éconseguir explorar, organizar e fazer inferências sobre quantidades enormes de dados gerados por técnicasbiológicas experimentais de highthroughput. O objectivo desta unidade curricular é familiarizar os estudantescom os elementos fundamentais da bioinformática e com a variedade de técnicas matemáticas e estatísticasutilizadas, bem como, as técnicas de gestão de bases de dados necessárias. O curso está estruturado demaneira 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.

3.3.6. Evidence of the syllabus coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:This curricular unit is an introductory course to the field of Bioinformatics. This is an emerging interdisciplinaryfield that deals with the development and application of computational methods in biology. One of the majorchallenges is how to mine, organize and make sense out of the vast amounts of data generated by highthroughput biological experimental techniques. The aim of this curricular unit is to introduce the major players inthe field and familiarize the students to a range of mathematical and statistical techniques as well as databasemanagement. The course is also structured to provide insight on the most common applications of the field suchas simulations of biological processes, drug design and regulatory networks discovery.

3.3.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída):Aulas teóricas expositivas com apresentação dos conceitos teóricos da unidade curricular. Realizarseáfrequências a meio do ano para avaliar o conhecimento dos estudantes em diferentes secções da unidadecurricular.Avaliação: 60% exame, 40% frequências.

3.3.7. Teaching methodologies (including assessment):Lectures covering the theoretical concepts of the curricular unit. There will be midterm exams to evaluate theknowledge of student on different sections of the curricular unit.Evaluation: 60% Final exam, 40% Midterm exams


Esta unidade curricular visa dar uma visão global da área multidisciplinar que é a bioinformática. Como tal, estecurso consiste unicamente em aulas teóricas expositivas onde os alunos irão entrar em contacto comconceitos e aplicações da bioinformática em vários contextos diferentes.

3.3.8. Evidence of the teaching methodologies coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:The curricular unit intends to give a broad view of the multidisciplinary field of bioinformatics. As such, this unitconsists solely of lectures in which the students are put in contact with concepts and applications ofbioinformatic techniques under various contexts.

3.3.9. Bibliografia principal:• Introduction to Bioinformatics, Third Edition (2002). Lesk, A. M. Oxford University Press (ISBN: 9780199208043).

Mapa IV Biologia Molecular e Bioquímica/Molecular Biology and Biochemistry

3.3.1. Unidade curricular:Biologia Molecular e Bioquímica/Molecular Biology and Biochemistry

3.3.2. Docente responsável (preencher o nome completo) e respectivas horas de contacto na unidade curricular:Rui Filipe Nunes Pais de Oliveira 84h


3.3.4. Objetivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes):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 suaconstituição química, a sua estrutura e a sua função; Compreensão das diferentes vias metabólicas existentes nos sistemas vivos, relacionando o processobioquímico 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 deregulação; Aquisição de metodologia laboratorial com aplicação de técnicas químicas e bioquímicas; Aquisição, tratamento e interpretação de dados experimentais obtidos. Incorporação de conceitos teóricos nainterpretação 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 chemicalcomposition, structure and function; Understand the different metabolic pathways present in the living systems, focusing on the biochemicalmechanism 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 itsregulation processes; Acquire laboratorial methodology with application of chemical and biochemical techniques; Experimental data treatment and interpretation. Incorporation of the theoretical concepts in the discussion ofthe obtained results.

3.3.5. Conteúdos programáticos:1. A célula1.1 A célula: unidade básica da vida1.2 Célula procariota e eucariota1.3 Biomoléculas: estrutura e composição química1.4 Hierarquia estrutural e biomolecular2. Ácidos Nucléicos2.1 ADN e ARN2.2 Modelo de Watson e Crick2.3 Duplicação do ADN2.4 Transcrição do ADN2.5 Tradução do código genético e síntese de proteínas3. Proteínas3.1 Aminoácidos3.2 Ligação peptídica3.3 Estrutura tridimensional e função4. Lipidos4.1 Diferentes classes de lípidos5. Hidratos de Carbono5.1 Nomenclatura função e classificação5.2 Monossacarideos5.3 Ciclização dos monossacarideos5.4 Dissacarideos e a ligação glicosidica5.5 Polissacarideos5.6 Estrutura e função dos Hidratos de Carbono5.7 Diferentes unidades estruturais dos Hidratos de Carbono6. Metabolismo6.1 Glicólise6.2 Gluconeogénese6.3 Ciclo de Krebs6.4 Cadeia respiratória/transporte electrónico6.5 Fosforilação oxidativa6.6 Via das pentoses fosfatadas6.7 Metabolismo dos lípidos

3.3.5. Syllabus:1. The Cell1.1 The Cell: life's fundamental unit1.2 Prokaryote and Eukaryote Cell1.3 Biomolecules: Structural and Chemical Composition1.4 Structural and Biomolecular Hierarchy2.Nucleic Acids2.1 DNA and ARN2.2 Watson and Crick Model2.3 DNA Duplication2.4 DNA Transcription2.5 Genetic code Translation and Protein Synthesis3. Proteins3.1 Aminoacids3.2 Peptide bond3.3 Three Dimensional Structure and Function4. Lipids4.1 Distinct Classes of Lipids5. Carbohydrates5.1 Nomenclature, Function and Classification5.2 Monosaccharides 5.3 Cyclization of Monosaccharides5.4 Disaccharides and glycosidic bond5.5 Polysaccharides 5.6 Carbohydrates Structure and Function5.7 Carbohydrates Distinct Structural Units 6. Metabolism6.1 Glycolysis6.2 Gluconeogenesis 6.3 Krebs Cycle6.4 Electron transport chain6.5 Oxidative phosphorylation6.6 Pentose phosphate pathway6.7 Lipid Metabolism


Os conteúdos da unidade curricular de Biologia Molecular e Bioquímica fornecem aos alunos da licenciatura emBiologia os conceitos necessários para a compreensão das unidades estruturais dos sistemas biológicos, bemcomo as vias metabólicas essenciais para a obtenção de energia. O programa foi elaborado de forma a permitir a compreensão dos sistemas biológicos, entender os conceitosbioquímicos 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 conceptsin order to understand the biochemical basic structural units of the biological system, as well as the principalmetabolic pathways of producing energy The course program was designed in order to promote the understanding of biological systems, understand thebiochemical concepts, applying the concepts mentioned in other courses, namely biophysics

3.3.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída):Aulas teóricas expositivas com discussão interaciva da matéria leccionada com a turmaAulas práticas com conteudo laboratorial, elaboração de relatórios. Execução, apresentação e discussãoobrigatória de seminários com os restantes elementos da turma Avaliação: 60% exame, 40% aulas práticas

3.3.7. Teaching methodologies (including assessment):Theoretical expositive classes with interactive discussion between the class members. Pratical classes with laboratorial component with report delivery. Seminars presentation and discussion withthe class. Assessment: Written exam (60%) and partical work (40%).

3.3.8. Demonstração da coerência das metodologias de ensino com os objetivos de aprendizagem da unidade

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 conhecimentosadquiridos promove a consolidação dos mesmos.As actividades em grupo promovem a capacidade de trabalho em equipa. A apresentação e discussão deseminários promovem a interacção com uma audiência, obriga a discussão de ideias e a capacidade deraciocínio.

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 thestudents.The execution of practical classes during the semester, with application of the subjects taught, promote theircomprehension and knowledge.Group activities promote work team skills. The seminars presentation and discussion promote an audienceinteraction and demands argument with the subjects in debate

3.3.9. Bibliografia principal:David L. Nelson, Michael M. Cox (2000) Lehninger Pinciples of Biochemistry, Worth PublishersAlexandre Quintas, Ana Ponces, Manuel J. Halpen (2008) Bioquimica – Organização molecular da vida, LIDEL

Mapa IV Programação de Computadores II/Computer Programming II

3.3.1. Unidade curricular:Programação de Computadores II/Computer Programming II

3.3.2. Docente responsável (preencher o nome completo) e respectivas horas de contacto na unidade curricular:Pedro Tiago Gonçalves Monteiro 160h


3.3.4. Objetivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes):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 orientadaa objetos. Conceber programas Java que implementem algoritmos de exploração das estruturas de dadosmencionadas de forma iterativa e recursiva. Compreender os conceitos de separação dados/funcionalidade eas 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 objetosutilizando o formalismo UML. Familiarizarse com o conceito de padrão de desenho as suas aplicações elimitações. Conhecer alguns do padrões de desenho mais comuns. Ser capaz de aplicar padrões de desenho naresolução de problemas reais.

3.3.4. Intended learning outcomes (knowledge, skills and competences to be developed by the students):Understand and get familiar with classical algorithms and data structures: lists, stacks, hash tables, trees andgraphs. Understand the Java programming language as general purpose objectoriented language. Designprograms in Java that implement algorithms to explore the mentioned data structures either iteratively asrecursively. Understand the concept of separation between data and function and the methodologies andconcepts of objectoriented programming: objects, classes, instances, inheritance, polymorphism, interfacesand 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 mostused design patterns. To be able to apply design patterns when solving real life problems.

3.3.5. Conteúdos programáticos:1. Estruturas de dados1.1. Listas1.2. Pilhas1.3. Tabelas de dispersão2. Iteração vs. Recursão3. Estruturas de dados recursivas3.1. Árvores3.2. Grafos4. Programação orientada a objetos

4.1. Classes e Objetos4.2. Herança4.3. Interfaces e classes abstratas4.4. Polimorfismo4.5. Tipos paramétricos5. Modelação orientada a objetos5.1. Introdução ao UML5.2. Diagramas de estrutura5.3. Diagramas de comportamento5.4. Diagramas de interacção6. Padrões de desenho6.1. Introdução6.2. 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 àaplicação dos conceitos teóricos adquiridos.

3.3.5. Syllabus:1. Data structures1.1. Lists1.2. Stacks1.3. Hash tables2. Iteration vs Recursion3. Recursive data structures and algorithms3.1. Trees3.2. Graphs3.3. Revisting the sorting algorithms4. Objectoriented programming4.1. Classes and objects4.2. Inheritance4.3. Interfaces and abstract classes4.4. Polymorphism5. Objectoriented design5.1. Introduction to UML5.2. Structure diagrams5.3. Behavior diagrams5.4. Interaction diagrams6. Design patterns6.1. Introduction6.2. 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 theacquired theoretical concepts


Os conteúdos da unidade curricular de Programação de Computadores II têm como objetivo aprofundar osconhecimentos de programação anteriormente adquiridos na unidade curricular Programação deComputadores I, incluindo conceitos avançados de programação necessários ao desenvolvimento de sistemasmaiores e mais complexos. Procurase igualmente, com o programa de estudos apresentado, expor os alunosà prática de desenvolvimento de projetos de software complexos que exigem um conhecimento aprofundado detécnicas de desenho e modelação de sistemas.

3.3.6. Evidence of the syllabus coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:The syllabus of the Computer Programming II curricular unit intends to deepen the programming knowledge andskills acquired in the Computer Programming I curricular unit, adding to it advanced concepts of programmingrequired to develop bigger and more complex systems. Another goal of the present syllabus is to exposestudents to the practical aspects of the development of complex software projects, which require a goodunderstanding of systems design and modeling.

3.3.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída):Aulas teóricas expositivas. Aulas práticas com resolução de exercícios. Execução de projectos práticos deaplicação dos conceito leccionados.

Avaliação: 50% exame, 20% aulas práticas, 30% projecto.

3.3.7. Teaching methodologies (including assessment):Theoretical lectures. Practical lectures with solutions to exercises. Development of practical projects.Evaluation: Final exam 50%, practical classes tests 20%, project 30%.


A metodologia de ensino apresentada assenta em três vertentes complementares de transmissão deconhecimentos: formação teórica, formação prática acompanhada e trabalho autónomo. Estas três vertentessão fundamentais nesta unidade curricular, cujos objectivos de aprendizagem são essencialmente práticos, eque fornece aos alunos um conjunto de ferramentas e metodologias de programação de computadoresessenciais na sua actividade profissional futura. Assim a formação teórica, em sala, permite a exposição dosconceitos 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 grandediversidade de exemplos práticos da utilização dos conceitos adquiridos nas aulas teóricas; por outro permitirque os alunos desenvolvam as suas competências de programação de forma acompanhada. Por fim, nosprojectos práticos, realizados tanto individualmente como em equipa, os alunos devem aplicar osconhecimentos adquiridos de forma autónoma. Estes trabalhos, de dimensão e complexidade crescente,procuram reproduzir situações de projecto reais.

3.3.8. Evidence of the teaching methodologies coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:The present teaching methodology is supported by three complementary types of activities: theoreticallectures, tutorials and autonomous work. These three types are indispensable in a curricular unit whose learninggoals 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 keyconcepts on computer programming and how they fit in a broad and systematic perspective of the field. Thetutorials have two main goals: on one hand to present a big number of practical examples on how to use theconcepts transmitted in the theoretical lectures; on the other hand allow students to develop their programmingskills with teacher support. Finally, in the practical projects, developed either individually as in teams, studentsshould apply the acquired skills in an autonomous fashion. These projects, of increasing size and complexity,intend to reproduce real life project scenarios.

3.3.9. Bibliografia principal:Sedgewick R. and Wayne K., Introduction to Programming in Java An Interdisciplinary Approach, AddisonWesley, 2007Sedgewick R. and Wayne K., Algorithms (4th Edition), AddisonWesley, 2011Gamma et al, Design Patterns, AddisonWesley, 1995Grand M., Patterns in Java, John Wiley and Sons (2nd Ed), 2002

Mapa IV Sistemas de Bases de Dados/Data Base Systems

3.3.1. Unidade curricular:Sistemas de Bases de Dados/Data Base Systems



3.3.4. Objetivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes):Dominar os conceitos básicos das bases de dados relacionais: tabelas, chaves, relações entre tabelas, formasnormais e integridade de dados. Compreender o funcionamento clienteservidor dos modernos sistemas degestão de base de dados (SGBD). Traduzir especificações e requisitos informais em modelos entidaderelaçãoe em modelos físicos. Implementar os modelos físicos num SGBD standard. Desenvolver programas queefetuem o ciclo de criação, leitura, atualização e remoção de dados utilizando a linguagem SQL. Conhecerparadigmas recentes, alternativos às bases de dados relacionais e conhecidos por “não SQL”: orientados adocumentos, orientados a objetos, “chavevalor” e grafos. Compreender a sua utilização e cenários deaplicação. Conhecer outros métodos e formatos de armazenamento de dados também utilizados em ambientecientífico: Texto simples (ex.: FASTA, GenBank, PDB, ...), ficheiros binários, HDF5. Compreender as diferençasentre estes métodos de armazenamento e as bases de dados.

3.3.4. Intended learning outcomes (knowledge, skills and competences to be developed by the students):To master the basic concepts of relational databases: tables, keys, relationships, normal form and dataintegrity. To understand the clientserver architecture model of the modern relational database managementsystems (RDBMS). To implement specifications and informal requirements in logical data models entityrelationship and in physical data models. To be able to implement physical data models under RDBMSstandards. Develop SQL scripts to go through the Create, Read, Update and Delete cycle. To understand recentparadigms, 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 storagemethods 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.

3.3.5. Conteúdos programáticos:1. Introdução às bases de dados2. Conceitos fundamentais de bases de dados relacionais2.1. Tabelas e colunas2.2. Chaves2.3. Relações entre tabelas2.4. Indexação2.5. Normalização e Formas Normais3. Introdução à álgebra relacional4. Linguagem SQL5. Sistemas de Gestão de Bases de Dados (SGBDS) Relacionais6. Construção de uma base de dados6.1. Análise de requisitos6.2. Modelo lógico (entidaderelação)6.3. Modelo físico.6.4. Ciclo funcional criação, leitura, atualização e remoção7. Bases de Dados não SQL7.1. Bases de dados orientadas a documentos7.2. Bases de dados orientadas a objetos7.3. Bases de dados do tipo “chavevalor”7.4. Bases de dados de grafos8. Métodos e formatos alternativos de armazenamento de dados8.1. Ficheiros de texto8.2. Ficheiros binários8.2. HDF5

3.3.5. Syllabus:1. Introduction to databases2. Fundamentals of Relational database2.1. Tables and columns2.2. Keys2.3. Relationships2.4. Indexing2.5. Normalization and Normal form3. Introduction to relational algebra4. SQL language5. Relational Database management system (RDBMS)6. Building a database6.1. Determining data requisites6.2. Logical data model (entitiesrelationships)6.3. Physical data model6.4. Create, Read, Update and Delete (CRUD)7. NoSQL database7.1. Documentoriented database7.2. Objectoriented database7.3. Database keyvalue pair7.4. Graph database8. Methods and formats of data storage8.1. Text files8.2. Binary files8.2. HDF5


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 dedados relacional, atualmente o mais utilizado em aplicações de produção. Abordamse igualmente váriosparadigmas alternativos (não SQL). Este paradigmas são menos utilizados que o paradigma relacional masapresentam características e propriedades interessantes e com grande potencial para aplicações científicasespecíficas. Finalmente, apresentamse alguns formatos de armazenamento de dados que, não sendoconsiderados base de dados, são comummente utilizados em ambiente científico.

3.3.6. Evidence of the syllabus coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes: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 theoreticaland practical knowledge on the relational database paradigm, which is the most commonly used databaseformat in real life applications. Other alternative paradigms (noSQL) are also covered. These paradigms areused less frequently than the relational one, but present some interesting properties and features with greatpotential for specific scientific applications. Finally, different formats of data storage are also going to bepresented, which, although not being databases, are methods to store data that are commonly used in biology.

3.3.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída):Aulas teóricas expositivas com apresentação dos conceitos teóricos. Aulas práticas com resolução deexercícios. Execução de um projecto de implementação de uma base de dados relacional semelhante, emâmbito, a uma aplicação real. Realização de mini testes de avaliação dos conhecimentos práticos dos alunos.Avaliação: 50% exame, 20% trabalhos individuais, 30% projecto.

3.3.7. Teaching methodologies (including assessment):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 todevelop 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


A unidade curricular introduz, de uma forma geral, o uso de bases de dados com algum ênfase em aplicaçõesbiológicas. A área de sistemas de bases de dados requer uma forte interação entre as aulas teóricas e aspráticas dadas as características técnicas da unidade curricular. A metodologia de ensino será focadasobretudo em aspetos práticos, com um projeto de implementação de uma base dados e os trabalhosindividuais a terem um peso considerável.

3.3.8. Evidence of the teaching methodologies coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:The curricular unit introduces the general use of databases with some focus on biological data. This subjectrequires a strong interaction between lectures and practical classes given the technical characteristics of thecurricular unit. The teaching methodology is mainly focused on practical aspects, with a considerable weightgiven to the practical individual assignments and the database implementation project.

3.3.9. Bibliografia principal:• 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

3.3.1. Unidade curricular:Análise de Sequências Biológicas/Biological Sequence Analisis



3.3.4. Objetivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes):

Esta unidade tem como objetivo introduzir os princípios fundamentais da análise de sequências biológicas. Osalunos deverão compreender os conceitos de sequência de DNA, RNA e proteínas, a relação com as macromoléculas biológicas correspondentes e a respetiva função biológica. Serão abordados detalhadamente trêsdos principais tópicos da análise de sequências: alinhamento de sequências; modelação e pesquisa demotivos; e predição de genes. Para cada um destes tópicos os alunos deverão compreender as sua aplicação ea sua relevância no estudo da Biologia, os principais algoritmos utilizados e a sua complexidade em termos deespaço e tempo. Deverá ser capaz de programar versões simples dos algoritmos apresentados por forma aadquirir um entendimento mais profundo dos diversos detalhes técnicos de cada tópico. Deverá igualmenteaplicar os algoritmos desenvolvidos a versões simplificadas de problemas reais.

3.3.4. Intended learning outcomes (knowledge, skills and competences to be developed by the students):The main goal of this curricular unit is to introduce the basic principles of biological sequence analysis. Studentsshould understand the concepts of DNA, RNA and protein sequences, the relationship with the correspondingbiological macromolecules and their biological models. Three of the main sequence analysis subjects will bediscussed: sequence alignment, motif modeling and search, and gene prediction. For each one of these subjectsstudents should understand its application, its relevance to biological studies, the main algorithms used andtheir complexity in space and time. Students should be able to program simple versions of the presentedalgorithms in order to develop a deeper understanding of the technical details involved in each topic. Theyshould also be able to apply the developed algorithms to simplified versions of real problems.

3.3.5. Conteúdos programáticos:1. Introdução às sequências biológicas1.1. DNA 1.2. RNA1.3. Proteínas2. Alinhamento de pares de sequências2.1. Matriz de pontos2.1.1. Aplicação no alinhamento de genomas2.2. Programação dinâmica2.2.1. Alinhamento local (SmithWaterman)2.2.2. Alinhamento global (NeedlemanWunsch)2.3. Alinhamentos com intervalos3. Alinhamento de múltiplas sequências3.1. Métodos de programação dinâmica3.2. Métodos progressivos3.3. Sequência consensual4. Pesquisa de Motivos4.1. Entropia4.2. Matrizes de posição4.3. Amostragem de Gibbs5. Correlação entre as colunas de um alinhamento5.1. Independência e correlação5.2. Aplicação na pesquisa de motivos5.3. Aplicação na determinação da estrutura secundária de RNAs6. Cadeias de Markov 6.1. Introdução às cadeias de Markov6.2. Aplicações7. Pesquisa de genes7.1. Distribuições de nucleótidos7.2. Frequência de di e tri nucleótidos7.3. Enviesamento devida à presensa de codões7.4. Aplicação de cadeias de Markov

3.3.5. Syllabus:1. Introduction to biological 1.1. DNA 1.2. RNA1.3. Proteins2. Sequence pair alignment2.1. Dotplot matrices2.1.1. Genome alignment application2.2. Dynamic programming2.2.1. Local alignment (SmithWaterman)2.2.2. Global alignment (NeedlemanWunsch)2.3. Alignment with gaps3. Multiple sequence alignment3.1. Dynamic programming methods

3.2. Progressive methods3.3. Consensus sequence4. Motif Search4.1. Entropy4.2. Position weight matrices4.3. Gibbs sampling5. Alignment column correlations5.1. Independence and correlation5.2. Application to motif search5.3. Application to RNA secondary structure prediction6. Markov chains6.1. Introduction to Markov chains6.2. Applications7. Gene prediction7.1. Nucleotide distributions7.2. di and tri nucleotide distributions7.3. Codon bias of coding genes7.4. Markov chain application to gene prediction


Os conteúdos desta unidade curricular têm como objetivo principla introduzir as técnicas de análise desequências, tema central da bioinformática. Os conteúdos partem das definições de sequências biológicas eintroduzem 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 osalgoritmos clássicos expostos nas aulas teóricas. Os conteúdos apresentados procuram dotar os alunos dosconceitos necessários para a escolha dos algoritmos mais adequadas à solução de problemas envolvendosequências e dos conhecimentos detalhados sobre o funcionamento interno desses algoritmos.

3.3.6. Evidence of the syllabus coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:The contents of this curricular unit intend to provide students with an introduction to the sequence analysistechniques, a central subject in bioinformatics. The contents start from the definition of biological sequencesand 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 classicsequence analysis algorithms previously introduced in the theoretical classes. The contents presented in thisunit aim to provide students with the knowledge required for choosing the most adequate algorithms to solveeach one of the several types of sequence analysis problems. They also intend to provide a detailed knowledgeabout the internal workings of this algorithms.

3.3.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída):Aulas teóricas expositivas. Aulas práticas com resolução de exercícios. Execução de projectos práticos deaplicação dos conceito leccionados.Avaliação: 50% exame, 20% trabalhos individuais, 30% projectos.

3.3.7. Teaching methodologies (including assessment):Theoretical lectures. Practical lectures with solutions to exercises. Development of practical projects.Evaluation: Final exam 50%, individual assignments 20%, project 30%.


As aulas teóricas expositivas pretendem transmitir os conceitos técnicoscientificos do programa, em paraleloas aulas práticas com exercícios acompanhados concretizam e consolidam os conhecimentos teóricosexpostos. A realização de projetos, tanto individualmente como em grupo, pretende dar aos alunos aoportunidade de desenvolverem trabalho autónomo que simula os passos e as dificuldades de um projeto realde análise de sequências.

3.3.8. Evidence of the teaching methodologies coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:The theoretical lectures aim to expose the theoretical and scientific concepts of the curricular unit. The practicallectures with exercise tutorials, running in parallel with the theoretical ones, aim to apply and consolidate theexposed 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 andcomplexity, intend to reproduce real life project scenarios.

3.3.9. Bibliografia principal: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

3.3.1. Unidade curricular:Técnicas Avançadas de Exploração de Dados/Advanced Techniques of Data Exploration



3.3.4. Objetivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes):Compreender os conceitos fundamentais de métodos estatísticos modernos computacionalmenteintensivosem 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 desequencias BLAST.Compreender e aplicar diversas técnicas avançadas de analise de dados de microarrays, tais como expressãodiferencial, técnicas de visualização e de agrupamento.Compreender e aplicar diferentes técnicas estatísticas de construção de árvores filogenéticas: NeighborJoining, Parcimónia, Máxima verosimilhança, métodos Bayesianos.

3.3.4. Intended learning outcomes (knowledge, skills and competences to be developed by the students):To understand and appreciate fundamental concepts of computerintensive statistical methods inbioinformatics: 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: NeighborJoining, Parsimony, MaximumLikelihood and Bayesian.

3.3.5. Conteúdos programáticos:1. Teoria Probabilística1.1. Variáveis aleatórias discretas1.2. Variáveis aleatórias contínuas1.3. Distribuições marginais1.4. Distribuições condicionais2. Estatística2.1. Métodos estatísticos clássicos2.2. Testes de hipótese clássicos2.3. Testes de hipóteses Bayesiano2.4. Métodos estatísticos Bayesianos3. Processos estocásticos3.1. Cadeias de Markov3.2. Passeio aleatório3.3. Monte Carlo via cadeias de Markov4. BLAST4.1. Alinhamento de duas sequencias4.2. Pesquisa de uma sequencia numa base de dados4. Expressão génica, Microarrays e Testes múltiplos4.1. Introdução aos Microarrays4.2. Análise estatística de dados de Microarrays4.3. Expressão diferencial4.4. Outras análises de dados de Microarrays5. Modelos evolutivos e árvores filogenéticas5.1. Modelos de substituição de nucleótidos5.2. Medição de distâncias5.3. NeighborJoining5.4. Parcimónia5.5. Máxima verosimilhança e métodos Bayesianos

3.3.5. Syllabus:1. Probability theory1.1. Discrete random Variables1.2. Continuous random Variables1.3. Marginal distribution1.4. Conditional distribution2. Statistics2.1. Classical estimation methods2.2. Classical hypothesis testing2.3. Bayesian hypothesis testing2.4. Bayesian estimation3. Stochastic processes3.1. Markov Chains3.2. Random Walks3.3. Markov Chain Monte Carlo4. BLAST4.1. Comparison of Two Aligned Sequences4.2. Comparison of a Query Sequence Against a Database4. Gene Expression, Microarrays and Multiple Testing4.1. Introduction to Microarrays4.2. Statistical Analysis of Microarray data4.3. Differential Expression4.4. Other Analyses of Microarray Data5. Evolutionary Models and Phylogenetic trees5.1. Models of Nucleotide substitution5.2. Distances5.3. NeighborJoining5.4. Parsimony5.5 Maximum Likelihood and Bayesian methods


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 estatísticosclássicos de maneira a enfatizar as vantagens dos primeiros sobre os segundos. Depois de apresentar astécnicas estatísticas, serão expostos exemplos de aplicações práticas em campos da bioinformática. Trêscampos serão abordados: Pesquisas de sequências em bases de dados; análises de Microarrays; econstrução de árvores filogenéticas.

3.3.6. Evidence of the syllabus coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:This curricular unit introduces modern statistical methods used in bioinformatics. It is structured such thatmodern statistical methods are taught in the context of classical approaches while emphasizing theiradvantages. After presenting the statistical techniques, examples of practical applications in various fields ofbioinformatics are given. Three main fields are going to be covered: sequence querying in databases; analysisof microarrays; and phylogenetic tree building.

3.3.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída):Aulas teóricas expositivas com apresentação dos conceitos teóricos da unidade curricular. Aulas práticas comaplicações práticas de problemas biológicos. Realização de um exame prático onde os alunos terão dadosbiológicos para analisar.Avaliação: 60% exame, 40% exame prático.

3.3.7. Teaching methodologies (including assessment):Lectures covering the theoretical concepts of the curricular unit. Computer practical sessions devoted toworking on problem sets. There will be a final evaluating assignment of the practical sessions in which eachstudent will be given a biological dataset to analyze.Evaluation: 60% Final exam, 40% Final practical assignment


O objectivo desta área curricular é aprofundar o uso de técnicas estatísticas modernas usadas frequentementeem bioinformática. Os estudantes terão de assimilar novos conceitos estatísticos expostos nas aulas teóricasque mais tarde serão aplicados nas aulas práticas. As aulas práticas, bem como o exame prático, terão umaimportância fundamental, uma vez que as técnicas apresentadas têm uma exigência computacionalparticularmente elevada.

3.3.8. Evidence of the teaching methodologies coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes: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 appliedin 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.

3.3.9. Bibliografia principal:• Statistical Methods in Bioinformatics: An Introduction, Second Edition (2005). Ewens, W. and Grant, G. Springer(ISBN: 9780387400822).

Mapa IV Álgebra Linear/Linear Algebra

3.3.1. Unidade curricular:Álgebra Linear/Linear Algebra

3.3.2. Docente responsável (preencher o nome completo) e respectivas horas de contacto na unidade curricular:Ana Paula Santos Botelho Oliveira Leite, 84h


3.3.4. Objetivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes):Pretendese com esta unidade curricular que os alunos desenvolvam o raciocínio abstrato e a capacidade deresolver problemas práticos utilizando os conceitos e ferramentas da Álgebra Linear. Os alunos deverãoresolver sistemas de equações lineares recorrendo ao método de eliminação de Gauss; Compreender adefinição de vetor e saber efetuar operações sobre vetores; Saber como o conceito de vetor se aplica aproblemas reais, representando, por exemplo, propriedades de sistemas físicos; Compreender a definição dematriz 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 ecalcular os seus vetores e valores próprios. Finalmente o aluno deverá conhecer algumas aplicações práticasda Álgebra Linear.

3.3.4. Intended learning outcomes (knowledge, skills and competences to be developed by the students):This curricular unit aims to develop the students' abstract reasoning and practical problem solving skills usingthe concepts and tools of Linear Algebra. Students should solve systems of linear equations using the Gaussianelimination method; Understand the definition of vector and learn vector operations; Know how the application ofthe 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 lineartransformation and how to compute its eigenvectors and eigenvalues. Finnaly the student should know somepractical applications of Linear Algebra.

3.3.5. Conteúdos programáticos:1. Sistemas Lineares1.1. Sistemas de equações lineares1.2. Eliminação de Gauss1.3. Representação matricial de um sistema1.4. Classificação dos sistemas2. Matrizes2.1. Definição de matriz2.2.Operações sobre matrizes2.3.Matriz transposta2.4.Característica2.5.Inversa de uma matriz2.6.Determinantes3. Vetores3.1. Definição de Vetor3.2. Operações sobre Vetores3.3. Produto interno e produto externo3.4. Aplicações4. Espaços Vetoriais4.1. Definição de espaço vetorial

4.2. Independência linear4.3. Bases e dimensão4.4. Mudança de bases4.5. Transformação linear4.6. Vetores e valores próprios4.7. Aplicações5. Aplicações Práticas

3.3.5. Syllabus:1. Linear Systems1.1. Systems of linear equations1.2. Gaussian elimination1.3. Matrix representaion of a linear system1.4. Classification of linear systems2. Matrix Algebra2.1. Matrix definition2.2. Matrix operations2.3. Transpose of a matrix2.4. Rank2.5. Inverse of a matrix2.6. Determinant3. Vectors3.1. Vector definition3.2. Vector operations3.3. Inner and cross product3.4. Applications4. Vector Spaces4.1. Definition of vector space4.2. Linear independence4.3. Bases and dimensão4.4. Base change4.5. Linear transformation4.6. Eigenvalues and eigenvectors4.7. Applications5. Practical Applications


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, ométodo de resolução desses sistemas por eliminação de Gauss, como se podem representar sistemas deequações lineares por meio de matrizes e, por fim, como tirar conclusões sobre a existência de soluções dosistema. O capítulo 2 expõem a noção de matriz e a definição de alguns conceitos associados, tais como, amatriz identidade, a matriz transposta, matriz inversa e etc… Neste capítulo descrevemse também os métodosde cálculo da caraterística e do determinante de uma matriz. Os capítulos 3 e 4 desenvolvem gradualmente osconceitos 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 geométricados conceitos expostos. Por fim, no último capítulo serão apresentadas algumas aplicações práticas daÁlgebra Linear com o objetivo de consolidar os conceitos teóricos apreendidos. Os alunos deverão ser capazesde compreender a relação entre os conceitos teóricos expostos e as aplicações à resolução de problemasconcretos.

3.3.6. Evidence of the syllabus coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:The contents of this curricular unit aim to provide students with a first introduction to Linear Algebra, afundamental field of mathematics. The first chapter introduces systems of linear equations, the gaussianelimination 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 matrixand the definition of some associated concepts, such as, identity, transpose, inverse matrices and so on. Thischapter also describes the methods for computing the ramk and determinant of a matrix. Chapters 3 and 4gradually develop the concepts of vector space, since the definition of vector and vector operations to thenotions of basis, base change and linear transformation. Students are expected to develop a geometric intuitionof the exposed contents. Finaly, in the last chapter will be presented some practical aplications of LInearAlgebra in order to consolidate the learned theoretical concepts. Students should be able to understand therelationship between the exposed theoretical concepts and their application to solving concrete problems.

3.3.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída):Aulas teóricas expositivas. Aulas práticas com resolução de exercícios. Execução de projectos práticos de

aplicação dos conceito leccionados.Avaliação: 60% exame, 40% minitestes.

3.3.7. Teaching methodologies (including assessment):Theoretical lectures. Practical lectures with solutions to exercises. Development of practical projects.Evaluation: Final exam 60%, minitests 40%.


A metodologia de ensino proposta consiste em aulas teóricas nas quais serão apresentados as definições econceitos 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 pelasdemonstrações dos teoremas mais importantes. Embora sejam apresentados alguns exemplos concretos quefacilitam a compreensão da matéria, a exposição procura familiarizar os alunos com o formalismo e rigormatemático necessário à generalização e à demonstração. As aulas práticas pretendem consolidar osconhecimentos adquiridos através da resolução de exercícios e da apresentação de várias aplicações práticasda Álgebra Linear a problemas concretos.

3.3.8. Evidence of the teaching methodologies coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:The proposed teaching methodology comprises theoretical lectures in which the definitions and concepts ofLinear Algebra will be presented and practical classes presenting methods and exercise resolution. Thetheoretical lectures will present the theoretical concepts in a general and abstract fashion, in parallel with theproof of the most important theorems. Although some concrete examples will be presented, to facilitate theunderstanding of the course's subject, the exposition should familiarize students with the mathematicalformalism and rigour required to generalize and proof. The practical lectures aim to consolidate the acquiredknowledge through the solution of exercises and the presentation of practical applications of Linear Algebra toconcrete problems.

3.3.9. Bibliografia principal:Álgebra Linear como Introdução à Matemática Aplicada, (1998). Luís T. Magalhães. Texto Editores (ISBN:9789724700076)

Mapa IV Biologia Evolutiva/Evolutionary Biology

3.3.1. Unidade curricular:Biologia Evolutiva/Evolutionary Biology

3.3.2. Docente responsável (preencher o nome completo) e respectivas horas de contacto na unidade curricular:Joana Isabel do Espírito Santo Robalo, 84h


3.3.4. Objetivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes):Objetivos:Preparar os alunos para o domínio dos conceitos básicos da Biologia Evolutiva nomeadamente:1. Perspectiva histórica2. Interpretação populacional dos processos microevolutivos3.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 modernas6. 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 basenos processos evolutivos. Dominar os conceitos fundamentais da biologia populacional. Dominar a utilizaçãodas ferramentas moleculares no estudo da filogenia, fliogeografia e demografia histórica. Discutir os diferentesdomínios biogeográficos numa perspectiva evolutiva.

3.3.4. Intended learning outcomes (knowledge, skills and competences to be developed by the students):Prepare students for the basic concepts of Evolutionary Biology, namely the following areas:

1. Historic perspective2. Populations perspective on microevolutionary processes3. Understanding macroevolutionary patterns 4. Explore the implications of ontogenetic mechanisms in evolutionary trajectories5. Discuss the implications of Evolutionary Biology in modern biogeography and taxonomy6. Understand the application of molecular tools to the study of evolutionary processes7. 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 forevolutionary processes. Master the fundamental concepts of population biology. Master the use of moleculartools in the study of phylogenetics, phylogeography and historic demography. Discuss the differentbiogeographic regions from an evolutionary perspective.

3.3.5. Conteúdos programáticos:1. Perspectiva histórica: dos primeiros evolucionistas à teoria sintética2. Microevolução: conceitos fundamentais em genética de populações, mutação, selecção e deriva, reproduçãosexuada 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 seusignificado 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 mudançasadaptativas.11. Coevolução12. 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 andasexual reproduction.3. Species concepts and speciation models.4.Macroevolutionary patterns, evolution of extiction rates and cladogenesis, mass extictions and theirpaleoecological 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 histories7. Molecular evoltion: process and pattern 8. Molecular evolution as a study tool in phylogenetics, phylogeography and historic demography.9. Methods of analysis10. Hypothesis testing of character evolution, evolution of complex traits and adaptive change.11. Coevolution12. Behavior and evolution13. Social relations, units of selection and evolution14. Sex and evolution


Os conteúdos desta unidade curricular pretendem fornecer aos alunos noções de biologia evolutiva e dahistória da vida, área central da biologia e fundamental para enquadrar toda as restantes áreas. Os tópicosapresentados 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 queenvolvem estas temáticas.

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 notions of evolutionary biology and the historyof life, a central field in biology and fundamental to frame all remaining fields. The topics presented anddiscussed in classes intend to not only provide students with knowledge in this area, but also enable them todevelop a critical perspective informed on issues concerning these topics.

3.3.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída):

Aulas teóricas expositivas e teóricopráticas com uso prático dos programas.Avaliação: 70% exame escrito final, 30% trabalhos práticos.

3.3.7. Teaching methodologies (including assessment):Theoretical expositive classes and theoreticalpractical classes with use of softwareAssessment: Final written exam (70%), practical assignments (30%).


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 defontes primárias como meio dos estudantes entenderem a dinâmica da propagação de informação científica ede promover uma atitude proactiva na busca de informação e formação de uma opinião esclarecida sobre umtema. Todos estes aspectos são coerentes com os objetivos genéricos expressos acima.

3.3.8. Evidence of the teaching methodologies coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:The teaching methods described above intend to promote an active learning mode among the students, throughthe introduction of discussion moments within each class. It is also valued the reading of primary sources as amean for students to understand the dynamics of the scientific information spread and in order to promote ahigher proactive attitude regarding literature research and the building up of an informed opinion on specifictopics. All these aspects are consistent with the generic objectives expressed above.

3.3.9. Bibliografia principal:Futuyma, D. 2005. Evolution. Sinauer Associates.Ridley, M. 2003. Evolution. Wiley Blackwell.

Mapa IV Computação de Alto Desempenho/High Perfomance Computing

3.3.1. Unidade curricular:Computação de Alto Desempenho/High Perfomance Computing

3.3.2. Docente responsável (preencher o nome completo) e respectivas horas de contacto na unidade curricular:Jose António Almeida Costa da Cruz 68h


3.3.4. Objetivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes):Introdução aos conceitos fundamentais dos sistemas paralelos como base da computação de altodesempenho. Os alunos deverão compreender os tipos de arquitetura paralela mais comuns e os respetivoscenários de aplicação. O aluno deverá igualmente: Familiarizarse com os conceitos fundamentais da programação de sistemas paralelos tais como: acomunicação e sincronização entre linhas de execução (“threads”); Conhecer as abordagens mais utilizadas na melhoria de desempenho de aplicações sequenciais tais como: obalanceamento 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 dasferramentas de programação distribuída estudadas. Adquirir conhecimentos básicos de programação de Processadores Gráficos (GPU).

3.3.4. Intended learning outcomes (knowledge, skills and competences to be developed by the students):Introduction to the fundamental concepts of parallel systems as the basis of high performance computingsystems. 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 andsynchronization. To learn the most usual approaches to improve the performance of sequential programs such as: loadbalancing, 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.

3.3.5. Conteúdos programáticos:1. Introdução à computação paralela2. Arquitecturas paralelas2.1. Memória partilhada2.2. Memória distribuída2.3. SISD, SIMD, MISD, MIMD3. Conceitos de programação de alto desempenho3.1. “Multi thread” / “Thread safety”3.2. Mecanismos de sincronização3.3. Mecanismos de comunicação3.4. Balanceamento de carga3.5. Condições de corrida3.6. Sistemas de “cache”4. Plataformas de computação distribuída4.5. Sistemas de “cluster”4.6. Sistemas de “grid”5. Ferramentas de programação paralela5.1. Open MP5.2. Open MPI5.3. Paradigma “map/reduce”6. Sistemas GPU6.1. Introdução às arquiteturas GPU6.2. Áreas de aplicação das arquiteturas GPU6.3. Programação OpenCL/CUDA básica

3.3.5. Syllabus:1. Introduction to parallel computing2. Parallel architectures2.1. Shared memory2.2. Distributed memory2.3. SISD, SIMD, MISD, MIMD3. High performance computing concepts3.1. Multi thread/Thread safety3.2. Synchronization mechanisms3.3. Communication mechanisms3.4. Load balancing3.5. Race conditions3.6. Cache systems4. Distributed computing platforms4.5. Cluster systems4.6. Grid systems5. Parallel programming tools5.1. OpenMP5.2. Open MPI5.3. Map/Reduce paradigm6. GPU6.1. Introduction to the GPU architecture6.2. GPU applications6.3. Basic OpenCL/CUDA programming


Os conteúdos desta unidade curricular pretendem oferecer aos alunos uma perspetiva alargada sobre as maisavançadas técnicas e ferramentas de computação de alto desempenho e as suas aplicações. Esta unidadeprocura dar ao alunos um sólido conhecimento dos fundamentos dos sistemas paralelos e distribuídos e dosproblemas 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 deprogramação 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 destasplataformas de computação de alto desempenho. Os alunos deverão conhecer as diversas abordagens eferramentas disponíveis e desenvolver o sentido crítico necessário à escolha das abordagens mais adequadasà resolução de diversos problemas reais. Na conclusão da unidade curricular serão discutidas as Unidades deProcessamento Gráfico (GPU) como soluções muito específicas e poderosas de resolução de problemasmassivamente paralelo.

3.3.6. Evidence of the syllabus coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:The contents of this curricular unit aim to provide students with a broad perspective of the most advanced highperformance computing techniques and tools, ans their applications. This unit intends to provide students withsolid knowledge of the fundamentals of parallel and distributed systems, the practical problems arising fromtheir implementation (e.g. communication, synchronization, race conditions and so on) and the classicalsolutions for each one of this problems. The distributed programming platforms most used in the researchenvironment will be presented as well as their differences and applications. Finally, students will practice someof the programming tools required to use the high performance computing platforms. Students should know theseveral available approaches and tools and develop the critical thought required to choose the most adequateapproach to solve diverse real problems. At the end of the unit the Graphical Processing Units (GPU) will bediscussed as very specific and powerful solutions to massive parallel problems.

3.3.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída):Aulas teóricas expositivas com discussão interaciva da matéria leccionada.Aulas práticas com resolução de exercícios. Realização de vários pequenos projectos de implementação dastecnologias e métodos aprendidos.Avaliação: 60% exame, 15% exercícios nas aulas práticas, 25% projectos.

3.3.7. Teaching methodologies (including assessment):Theoretical lectures. Practical lectures with solutions to exercises. Development of several short projectsimplementing the learning methods and technologies.Evaluation: Final exam 60%, practical classes tests 15%, projects 25%.


A metodologia de ensino da unidade curricular é composta por aulas teóricas de apresentação de conceitos emétodos, e por aulas práticas de exercícios de aplicação dos métodos aprendidos. Procurase que os alunosadquiram através das aulas teóricas e do estudo individual os conhecimentos necessários a um bomentendimento dos assuntos em estudo. Nas aulas práticas os alunos deverão aprofundar os conceitos teóricosadquiridos e concretizálos na resolução de problemas completos. Nos projetos práticos realizados em equipaos alunos deverão aplicar os conhecimentos adquiridos de forma autónoma.

3.3.8. Evidence of the teaching methodologies coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes: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 thetheoretical lectures and through individual study, a good understanding of the techniques and tools available toimplement high performance computing projects. During the practical lectures, students will consolidate theacquired theoretical concepts and apply them to solve real life problems. Students will form small workinggroups to implement practical projects in which they will apply, in an autonomous fashion, the acquiredknowledge.

3.3.9. Bibliografia principal:Rauber T e Rünger G (2010). Parallel Programming For Multicore and Cluster Systems. SpringerChapman B, Jost G and van der Pas R, (2007). Using OpenMP Portable Shared Memory Parallel Programming.MIT PressSanders J, Kandrot E (2011). CUDA by Example an Introduction To GeneralPurpose GPU Programming.AddisonWesley.

Mapa IV Probabilidade e Estatística/Statistics

3.3.1. Unidade curricular:Probabilidade e Estatística/Statistics

3.3.2. Docente responsável (preencher o nome completo) e respectivas horas de contacto na unidade curricular:Regina Maria Baltazar Bispo 100h


3.3.4. Objetivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes):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 problemasreais da bioinformática (ex.: análise de sequências). São abordadas as noções fundamentais da teoria daamostragem, análise inicial de dados, probabilidades e modelos probabilísticos indispensáveis nafundamentação dos métodos de estatística inferencial. São também abordadas as matérias relativas àobtençãode estimativas de parâmetros e a utilização de testes estatísticos, paramétricos e não paramétricos, quepermitem analisar hipóteses relativas às populações em estudo. A abordagem teórica sempre que possívelseráadequadamente complementada com a apresentação de exemplos aplicados à biologia.

3.3.4. Intended learning outcomes (knowledge, skills and competences to be developed by the students):This course introduces the counting principles and basic concepts of combinatorial analysis. The student shouldbe able to answer questions related to real problems of bioinformatics (e.g. sequence analysis). It covers thefundaments of sampling theory, exploratory data analysis, probability and probabilistic models indispensable instatistical 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 thepresentation of examples applied to biology

3.3.5. Conteúdos programáticos:1. Introdução 1.1 Noções elementares de amostragem.1.2 Análise inicial de dados. 2. Estatística descritiva2.1 Características amostrais e representações gráficas. 2.2 Correlação 3. Noções de Probabilidade3.1 Análise combinatória3.2 Probabilidade condicional e independência3.3 Teorema da Probabilidade Total e Teorema de Bayes.3.4 Análise de instrumentos de diagnóstico4. Variáveis Aleatórias. 4.1 Momentos de variáveis.5. Modelos probabilísticos5.1 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 parâmetros6.1 Estimativa e estimador6.2 Estimação pontual6.3 Intervalos de confiança 7. Testes de hipóteses7.1 Hipóteses estatísticas, região crítica e critério de decisão7.2 Erros associados a uma decisão estatística8. Testes paramétricos e nãoparamétricos de comparação de duas populações

3.3.5. Syllabus:1. Introduction1.1 Sampling theory.1.2 Exploratory analysis of data.2 . Descriptive Statistics2.1 Descriptive measures and graphical representations .2.2 Correlation3 . Probability3.1 Combinatorial Analysis3.2 Conditional Probability and Independence3.3 Theorem of Total Probability and Bayes Theorem .3.4 Analysis of of instruments of diagnostic4 . Random Variables4.1 Moments of variables5 . Probabilistic models5.1 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 parameters6.1 Estimates and estimators6.2 Point estimation 6.3 Confidence Intervals

7 . Hypothesis testing7.1Hyporhesis, critical region and decision 7.2 Hypothesis testing errors8 . Parametric and non parametric tests for comparison of two populations


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.

3.3.6. Evidence of the syllabus coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:This program covers basics descriptive statistics and probability concept. This will allow the student to have theappropriate skills to describe the data and understand models based on probabilistic assumptions as intendedin the objectives of the course. The final part of the program focuses on parameter estimation and the use ofstatistical tests. The approach to parametric and nonparametric tests aims to give students the appropriateknowledge to choose and apply the best methods depending on the research designs, types of variables andtheoretical assumptions.

3.3.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída):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).

3.3.7. Teaching methodologies (including assessment):Lectures with interactive discussion. Exercises and problem solving.Two intermediate evaluations (40%) and a final exam (60%)


O programa visa dotar os alunos de conhecimentos relativos à análise inicial de dados, cálculo probabilístico eestatística inferencial. Tal é feito numa primeira abordagem mediante exposição teórica dos conceitos, após aqual os alunos passam a estar capacitados para a resolução prática de exercícios contextualizados na áreacientífica da biologia.

3.3.8. Evidence of the teaching methodologies coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes: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 thatstudents solve contextualized exercises in science of biology

3.3.9. Bibliografia principal: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., OxfordUniv. Press, Oxford.

Siegel, S. and Castellan, N. J. (1988). Nonparametric Statistics for the Behavioral Sciences, McGrawHill, 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

3.3.1. Unidade curricular:Matemática II/Mathematics II

3.3.2. Docente responsável (preencher o nome completo) e respectivas horas de contacto na unidade curricular:Ana Paula Santos Botelho Oliveira Leite 84h


3.3.4. Objetivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes):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 devariável real para Rn. O aluno deverá compreender o conceitos de função real em Rn, derivadas parciais eutilizar o teorema fundamental do cálculo para a resolução de problemas envolvendo integrais múltiplos, delinha e de superfície. Deverão igualmente compreender o conceito de equação diferencial ordinária e sistemasde equações lineares e saber aplicar equações diferenciais a problemas simples relacionados comcrescimento, difusão e oscilação.

3.3.4. Intended learning outcomes (knowledge, skills and competences to be developed by the students):Students should understand the concept of complex numbers, to know their cartesian, trigonometric andexponential representations and be able to perform elementary operations on complex numbers. This curricularunit 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 thefundamental 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.

3.3.5. Conteúdos programáticos:1. Números complexos1.1. Definição de número complexo1.2. Operações elementares1.3. Representação no plano complexo1.4. Representação trigonometrica1.5. Representação exponencial2. Revisão de Integração2.1. Equações paramétricas2.2. Mudança de variável3. Análise em Rn3.1. Derivadas parciais3.2. Integrais múltiplos3.3. Teorema da mudança de variáveis3.4. Integrais de linha, campos escalares e vectoriais3.7. Derivada de um campo escalar3.5. Integrais de superfície3.6. Teorema de Green3.7. Teorema da Divergência e Teorema de Stokes4. Equações diferenciais4.1. Equações diferenciais ordinárias4.2. Equações de primeira ordem4.3. Equações exactas e factores integrantes4.4. Existência e unicidade de solução4.5. Extensão de solução4.6. Resolução de sistemas de equações ordinárias lineares4.7. Exponencial de uma matriz4.8. Equações lineares de ordem superior

3.3.5. Syllabus:1. Complex Numbers1.1. Definition of complex number1.2. Elementary operations1.3. Representation in the complex plane1.4. Trigonometric form

1.5. Exponential form2. Review of integration2.1. Parametric equations2.2. Change of variable3. Calculus in Rn3.1. Partial derivatives3.2. Multiple integrals3.3. Change of variables theorem3.4. Line integrals, scalar and vector fields3.7. Scalar field derivative3.5. Surface integrals3.6. Green theorem3.7. Divergence Theorem and Stokes Theorem4. Differential equations4.1. Ordinary differential equations4.2. First order equations4.3. Exact equations and integrating factors4.4. Existence and Uniqueness of Solutions4.5. Extension of solutions4.6. Systems of ordinary differential equations solution4.7. Matrix exponential4.8. Higher order linear equations


Os conteúdos programáticos desta unidade curricular pretendem introduzir três temas importantes da análisematemática: números complexos, funções em Rn e equações diferenciais. No primeiro capítulo é apresentadoo conceito de número complexo, a suas representações cartesiana, trigonométrica e exponencial e asoperações elementares sobre números complexos, de modo a que os alunos adquiram os conhecimentosnecessários à sua utilização na resolução de problemas. No segundo e terceiro capítulos são revistos eextendidos os conceitos de integração adquiridos anteriormente e são expostos os conceitos básicos daanálise matemática em Rn. Procurase com estes conteúdos generalizar os conceitos de derivada e integral defunções de uma variável real, adquiridos anteriormente na unidade curricular Matemática I, para as funções demais do que uma variável. Finalmente, no quarto capítulo, são introduzidas as equações diferenciais. Oobjectivo deste último capítulo é de dar aos alunos as noções básicas de equações diferenciais que lhespermitam compreender a sua aplicação na resolução de problemas que ocorrem frequentemente no domínio damodelação de sistemas biológicos.

3.3.6. Evidence of the syllabus coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes: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, itsCartesian, trigonometric and exponential forms and the elementary operations on complex numbers in order toprovide students with the knowledge required to use complex numbers in problem solving context. The secondand third chapters review an extend the integration concepts previously acquired and presents the basicconcepts of calculus in Rn. The aim of the syllabus in these chapters to generalize the concepts of derivativeand integral for one real variable functions, previously acquired in the Mathematics I curricular unit, to functionsof more than one variable. Finally, the fourth chapter introduces the students to differential equations. The goalof this last chapter is to provide students with the basic notions of differential equations so they can understandits application to the solution of frequently occurring problems in the field of biological systems modeling.

3.3.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída):Aulas teóricas expositivas com discussão da matéria leccionada.Aulas práticas com resolução de exercícios. Realização de mini testes com perguntas sobre os tópicoslecionados nas semanas anteriores.Avaliação: 60% exame, 15% exercícios nas aulas práticas, 25% mini testes.

3.3.7. Teaching methodologies (including assessment):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 topicsof the previous weeks.Evaluation: 60% exam, 15% practical lectures exercises, 25% mini tests.


A metodologia de ensino proposta consiste em aulas teóricas de exposição de conceitos e aulas práticas deconsolidação 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 matemáticae são acompanhados pela dedução das demonstrações mais relevantes. Serão apresentados igualmentealguns exemplos concretos, que facilitem a compreensão dos conceitos expostos. Procurase desta formafamiliarizar os alunos com o rigor e formalismo matemáticos, necessários à generalização e à demonstraçãode resultados matemáticos. Nas aulas práticas serão consolidados os conhecimentos adquiridos nas aulasteóricas, através da apresentação de métodos e da resolução de exercícios. Pretendese que os alunos sejamcapazes de aplicar os conhecimentos abstractos adquiridos a situações e contextos concretos.

3.3.8. Evidence of the teaching methodologies coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:The proposed teaching methodology comprises theoretical lectures with concepts exposition and practicallectures to consolidate and apply the acquired knowledge. The theoretical lectures present the definitions andconcepts of Calculus. The presentation of these concepts respects the mathematical formalism and go togetherwith the deduction of the most relevant proofs. Some concrete examples, that facilitate the understanding of theexposed concepts, will be presented. The aim of the teaching methodologies is to familiarize students with themathematics rigor and formalism, required to generalize and proof mathematical results. The practical lectureswill consolidate knowledge acquired in the theoretical lectures through the methodology presentation and thesolution of exercises. Students shall be able to apply the acquired abstract concepts to real situations andcontexts.

3.3.9. Bibliografia principal:Piskounov, N. (1986). Cálculo Diferencial e Integral (vol. I e II). Lopes de Silva EditoraApostol, T. M. (1968). Calculus (vol. II): MultiVariable Calculus and Linear Algebra with Applications toDifferential Equations and Probability (Volume 2).Magalhães, LT (1998). Integrais Múltiplos, 3a ed. Texto EditoraFerreira, 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, ColecçãoMatemática, Lisboa.

Mapa IV Aprendizagem Automática/Machine Learning

3.3.1. Unidade curricular:Aprendizagem Automática/Machine Learning



3.3.4. Objetivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes):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 umaregressão. Compreender a diferença entre classificação supervisionada e não supervisionada e as respetivasaplicações. 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 dedimensionalidade, enumerar algumas técnicas de redução de dimensionalidade e os seus domínios deaplicação. Compreender o método de análise de componentes principais, saber interpretar geometricamenteeste método e utilizálo para resolver problema simples.

3.3.4. Intended learning outcomes (knowledge, skills and competences to be developed by the students):To understand the fundamental machine learning principles, the different types of algorithms used, theirapplications and limitations. To be capable of estimate the relationship between two variables throughregression analysis. To understand the difference between supervised and nonsupervised classificationmethods as well as their corresponding applications. To apply several classification algorithms to solve simpleproblems. To program from scratch, at least one algorithm for supervised classification and one clusteringalgorithm, using a known programming language. To understand the concept of dimensionality reduction and itsapplications and enumerate techniques of dimensionality reduction. Understand the method of principalcomponent analysis and know how to geometrically interpret this method and how to use it to solve a simpleproblems.

3.3.5. Conteúdos programáticos:

1. Introdução a Aprendizagem Automática1.1. Campos de aplicação1.2. Métodos e abordagens comuns1.3. Limites da aprendizagem automática2. Técnicas de Regressão3. Classificação3.1. Classificação supervisionada3.1.1. Árvores de decisão3.1.2. Classificadores Bayesianos3.1.3. Redes neuronais3.1.4. Máquinas de Suporte Vectorial (“Support Vector Machines”)3.2. Classificação não supervisionada3.2.1. Agrupamentos “Clustering”3.2.2. Algoritmo kmédias4. Análise de dados sequenciais4.1. Modelos de Markov4.2. Aplicação à análise de séries temporais4.3. Aplicação à análise de sequências biológicas5. Redução de dimensionalidade5.1. Análise de componentes principais

3.3.5. Syllabus:1. Introduction to machine learning1.1. Applications1.2. Common methods and approaches1.3. Limits of machine learning2. Regression techniques3. Classification3.1. Supervised classification3.1.1. Decision trees3.1.2. Bayesian classifiers3.1.3. Neural networks3.1.4. Support vector machines (SVM)3.2. Nonsupervised classification3.2.1. Clustering3.2.2. kmeans4. Classification of sequential data4.1. Markov models4.2. Application to time series4.3. Application to biological sequences analysis4. Dimensionality reduction4.1. Principal component analysis (PCA)


Esta unidade curricular procura introduzir os as técnicas da aprendizagem automática como uma ferramentade classificação e de apoio à decisão de muito útil na resolução de um grande número de problemas reais, emparticular no campo da bioinformática. Os conteúdos da unidade curricular iniciam com uma introdução àaprendizagem automática, os seus campos de utilização, os tipos de técnicas e estratégias utilizadas e asrespetivas limitações. Pretendese que o aluno adquira uma visão alargada do campo de conhecimento na qualpossa enquadrar os temas apresentados na unidade curricular. Os capítulos seguintes abordam várias dasmetodologias mais comummente utilizadas em projetos de aprendizagem automática. O capítulo dois apresentaas técnicas de regressão, O capítulo três discute várias técnicas de classificação supervisionada e nãosupervisionada, incluindo a noção de agrupamento (“clustering”) de dados. O capítulo quatro faz umaintrodução aos modelos de Markov e apresenta algumas aplicações práticas desses modelos à análise deséries temporais e de sequências biológicas. Por fim, o capítulo cinco apresenta uma introdução às técnicas deredução de dimensionalidade como uma forma de abordar problemas de classificação com um elevado númerode variáveis aleatórias que ocorrem frequentemente na análise de grandes quantidades de dados.

3.3.6. Evidence of the syllabus coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:This curricular unit is an introduction to machine learning techniques as a tool for classification and decisionsupport 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 commonlyused approaches and their respective limitations. It is intended to give the students a broad view of this subjectin which they can frame the topics lately presented in the curricular unit. The following chapters present some ofthe methodologies most commonly used in machine learning projects. Chapter two presents regressiontechniques, 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 practicalapplications of these models to the analysis of time series and biological sequences. Finally, chapter fivepresents an introduction to dimensionality reduction as a way to approach classification problems with a bignumber of variables, which frequently occur when analyzing big quantities of data.

3.3.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída):Aulas teóricas expositivas com discussão interactiva da matéria leccionada.Aulas práticas com resolução de exercícios. Realização de vários pequenos projectos de implementação dastecnologias e métodos aprendidos.Avaliação: 60% exame, 40% projectos.

3.3.7. Teaching methodologies (including assessment):Theoretical and expositive lectures open to discussion.Practical lectures with solutions to exercises. Development of several small projects to implement the methodsand learned technologies.Evaluation: Final exam 60%, projects 40%.


A metodologia de ensino da unidade curricular é constituída por aulas teóricas de apresentação de conceitos emétodos, e por aulas práticas de exercícios de aplicação dos métodos aprendidos. Procurase que os alunosadquiram através das aulas teóricas e do estudo individual os conhecimentos necessários a um bomentendimento dos assuntos em estudo. Nas aulas práticas os alunos deverão aprofundar os conceitos teóricosadquiridos e concretizálos na resolução de problemas completos. Nos projetos práticos realizados em equipaos alunos deverão aplicar os conhecimentos adquiridos de forma autónoma.

3.3.8. Evidence of the teaching methodologies coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:The teaching methodology of this curricular unit comprises theoretical lectures presenting concepts andmethods, and practical lectures with exercises to apply the learned methods. It is intended that in boththeoretical lectures and individual study, students acquire the knowledge required to a good understanding ofthe subjects at study. In the practical lectures students shall deepen the acquired theoretical concepts andapply them by solving complete problems. In the practical projects the students, working in teams, should applythe acquired knowledge in an autonomous fashion.

3.3.9. Bibliografia principal:Marques JS, (2005). Reconhecimento de Padrões métodos estatísticos e neuronais. IST PressBishop CM, (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer

Mapa IV Redes de Computadores/Computer Networks

3.3.1. Unidade curricular:Redes de Computadores/Computer Networks



3.3.4. Objetivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes):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 eprotocolos. Conhecer e descrever os protocolos de comunicação TCP/IP e UDP, as suas diferenças eaplicações. 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 programassimples utilizando a interface de socktes. Conhecer as tecnologias de desenvolvimento de aplicações Web: oprotocolo HTTP, a linguagem HTML, a interface CGI. Aprender a desenvolver web sites dinâmicos suportadospor sistemas de bases de dados.

3.3.4. Intended learning outcomes (knowledge, skills and competences to be developed by the students):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 andprotocols. Understand and describe the TCP/IP and UDP communication protocols, their differences andapplications. 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 computerprograms using the socket interface. Understand the web development technologies: HTTP protocol, HTMLlanguage and the CGI interface. Learn how to develop dynamic web sites supported by database systems.

3.3.5. Conteúdos programáticos:1. Introdução às redes de computadores2. Arquitetura de camadas2.1. Conceitos fundamentais2.1.1. Separação em camadas2.1.2. Interfaces2.1.3. Protocolos2.2. Camadas standard3. Serviços da camada aplicacional4. Fundamentos de programação de redes4.1. Interface socket4.2. Arquitetura cliente servidor5. Desenvolvimento de aplicações web5.1. Protocolo HTTP5.1.1. Pedidos (GET/POST)5.1.2. Respostas5.2. Linguagem HTML5.2.1. Formatação de conteúdos5.2.2. Formulários5.3. Interface CGI5.4. Geração dinâmica de páginas

3.3.5. Syllabus:1. Introduction to computer networks2. Layer architecture2.1. Basic concepts2.1.1. Layer separation2.1.2. Interfaces2.1.3. Protocols2.2. Standard Layers3. Application layer services4. Network programming4.1. Socket interface4.2. Client/server architecture5. development of web applications5.1. HTTP Protocol5.1.1. Requests (GET/POST)5.1.2. Responses5.2. HTML language5.2.1. Content formating5.2.2. Forms5.3. CGI Interface5.4. Dynamic generation of web pages


Os conhecimentos de redes são chave na diversas áreas da computação científica em particular dabioinformática, 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 conteúdosdesta unidade curricular têm dois objetivos principais: (i) Introdução dos conceitos básicos de redes decomunicação 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 emcomunicação em rede. No último capítulo serão transmitidos conceitos essenciais para o desenvolvimento deaplicações web essenciais para a divulgação e distribuição de dados entre a comunidade científica.

3.3.6. Evidence of the syllabus coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes: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 systemsdevelopment 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 studentson the development of web application. The goal of the first part of the curricular unit, is to prepare students touse, implement and configure network systems and to develop software systems based on networkcommunications. In the last part of the unit students will learn essential concepts of web applicationdevelopment which is essential to the exchange and distribution of data among the scientific community.

3.3.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída):Aulas teóricas expositivas com discussão interactiva da matéria leccionada.Aulas práticas com resolução de exercícios. Realização de um projecto de construção de um web site dinâmicocom publicação de dados de uma base de dados biológica.Avaliação: 60% exame, 15% exercícios nas aulas práticas, 25% projecto.

3.3.7. Teaching methodologies (including assessment):Theoretical, expositive lectures. Practical lectures with solutions to exercises. Development of a practicalproject to build a dynamic web site to publish data from a biological database.Evaluation: Final exam 60%, practical classed tests 15%, project 25%.


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 astécnicas 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.

3.3.8. Evidence of the teaching methodologies coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes: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 themto 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.

3.3.9. Bibliografia principal:Tanenbaum AS, Wetherall DJ (2010). Computer Networks (5th Edition). Pearson

Mapa IV Análise de Dados Biológicos/Analysis of Biological Data

3.3.1. Unidade curricular:Análise de Dados Biológicos/Analysis of Biological Data

3.3.2. Docente responsável (preencher o nome completo) e respectivas horas de contacto na unidade curricular:Regina Maria Baltazar Bispo 84h


3.3.4. Objetivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes):Nesta unidade curricular pretendese explorar as técnicas básicas de modelação estatística, tipicamenteusadas em biologia, abrangendo teoria, aplicações e software. Pretendese que os alunos aprendam alinguagem 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 deexplorar os diferentes modelos estatísticos tendo em conta os respetivos pressupostos teóricos e tipo devariável resposta

3.3.4. Intended learning outcomes (knowledge, skills and competences to be developed by the students):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 atool for exploratory data analysis, inferential statistics and data modeling in biology. Students should be able toexplore the different statistical models taking into account their respective theoretical assumptions and type ofresponse variable.

3.3.5. Conteúdos programáticos:1. Conceitos básicos em modelação estatística2. Introdução ao ambiente R. Fundamentos da linguagem e manipulação de dados em R3. Análise descritiva e apresentação gráfica avançada4. Ajustamento de distribuições: métodos gráficos e testes de ajustamento5. Testes estatísticos básicos. Comparação de populações.6. Modelos lineares generalizados6.1 Regressão Linear6.2 Análise de Variância6.3 Análise de Covariância6.4 Regressão Logística6.5 Modelos Loglineares7. Modelos aditivos generalizados

3.3.5. Syllabus:1. Basic concepts in statistical modeling2. Introduction to the R environment. Language and data manipulation in R3. Descriptive analysis and advanced graphical presentation4. Goodnessoffit: graphical methods and tests5. Basic statistical tests.6. Generalized linear models6.1 Linear Regression6.2 Analysis of Variance6.3 Analysis of Covariance6.4 Logistic Regression6.5 LogLinear Models7. Generalized additive models


Na primeira parte do programa são abordados os conceitos básicos sobre modelação estatística sendoapresentado o software R que permitirá aos alunos executar na prática a análise dos dados. Numa primeirafase o R será usado na exploração das técnicas básicas de estatística descritiva e inferencial. Serãoabordadas duas áreas principais da modelação estatística. Os modelos lineares generalizados estendem osmodelos lineares clássicos aos casos em que a variância não é constante e/ou os erros não são normalmentedistribuídos permitindo a introdução de métodos apropriados para variáveis resposta não contínuas, discretasou binárias. Estes modelos permitirão aos alunos modelar dados biológicos, independentemente do tipo deobservações disponíveis. Os modelos aditivos generalizados são introduzidos para permitir aos alunosaprender como modelar dados quando nenhum modelo paramétrico descreve convenientemente a forma darelação entre a variável resposta e a(s) variável exploratória(s).

3.3.6. Evidence of the syllabus coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:The first part of the syllabus includes an overview of the main concepts regarding statistical modeling and theintroduction to R software that will enable students to analyze data in practice. Two main statistical modelingapproaches will be introduced. The generalized linear models extend the classic linear models to the caseswhere variance is not constant and/or the errors are not normally distributed enabling to introduce methodsappropriated to model response variables that are not continuous, being either discrete or binary. These modelswill enable students to model biological data regardless the type of observations available. The generalizedadditive models are introduced to allow students to learn how to model data when no particular parametric formdescribes the shape of the relationship between the response variable and the exploratory variable(s).

3.3.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída):As aulas incluirão uma parte expositiva onde serão apresentados os principais conceitos teóricos, seguindosea discussão e estudo de casos práticos nas aulas práticas. Nestas aulas serão apresentados dados paraanalisar e implementar as abordagens de modelação discutidas usando o software R. Um site dedicado àcadeira disponibilizará todos os materiais de apoio à docência

Avaliação: 60% exame, 40% mini testes (2 mini testes).

3.3.7. Teaching methodologies (including assessment):The classes will include an oral presentation of the main theoretical concepts followed by a discussion ofpractical case studies. Students will have different data sets to analyze and implement the discussed modelingapproaches using R software. A dedicated website will be use where all support materials will be provided . Thestudents evaluation will be based on two practical reports (40%) summarizing the used methods and a finalexam (60%).


Os métodos de ensino acima descritos pretendem estabelecer uma base teórica sólida, preparando os alunospara utilizar na prática as metodologias introduzidas. A apresentação de estudos de caso pretendeproporcionar aos alunos a exploração de aplicações práticas reais em biologia. As sessões de laboratóriopráticas utilizando R permitirão que os alunos explorem os métodos apresentados promover um modo deaprendizagem ativa.

3.3.8. Evidence of the teaching methodologies coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:The teaching methods described above intend to establish a solid theoretical foundation, preparing students touse in practice the introduced methodologies. By presenting casestudies we intend to explore real practicalapplications in ecology. The practical lab sessions using R will allow students to explore the presented methodspromoting an active learning mode.

3.3.9. Bibliografia principal:Whitlock, M. and Schulter D. Roberts (2008). The Analysis of Biological Data, First Edition and CompanyPublishers (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 andKurt 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 inEcology 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

3.3.1. Unidade curricular:Genómica Funcional e Comparativa/Genomics

3.3.2. Docente responsável (preencher o nome completo) e respectivas horas de contacto na unidade curricular:Ana Paula Santos Botelho Oliveira Leite 68h


3.3.4. Objetivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes):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 actuaistecnologias 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 nocampo da genómica;(iv) Manipular e analisar grandes quantidades de dados experimentais e apresentar resultados e interpretaçõesde forma cientificamente correcta;

3.3.4. Intended learning outcomes (knowledge, skills and competences to be developed by the students):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 largescalesequencing technologies; (ii) understand the potential clinical relevance and applications of these technologies (e.g., genetic variation anddisease, 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 ascientifically stringent manner.

3.3.5. Conteúdos programáticos:1. Sequenciação de genomas2. Transcriptoma3. Motivos em sequências3. Alterações epigenéticas e regulação da expressão genética4. ARN não codificante5. Análise de redes de regulação6. Reguloma7. Interacções genéticas8. Metabolómica9. Estabilidade do ARN e regulação da tradução10. Proteoma, interação e modificação de proteínas11. Variação genética12. Conjunto dos fenótipos de uma célula e “genetic screens”13. Evolução e alterações genómicas

3.3.5. Syllabus:1. Genome sequencing2. Transcriptome3. Sequence Motifs3. Epigenetic Modifications and Gene Regulation4. Noncoding RNAomics5. Network Analysis6. Regulome7. Genetic Interactions8. Metabolome9. RNA Stability and Translation Regulation10. Proteome, Protein Interactions and Modifications11. Genetic Variation12. Phenome and Genetic Screens13. Evolution and Genomic Change


O objectivo desta unidade curricular é o de familiarizar os alunos com os principais conceitos da genómicacomparativa e funcional, com relevo para a sua importância clínica e para as suas aplicações. Entre os temasespecíficos abordados incluemse: a detecção de sequências alteradas de genes, e medições das alteraçõesda cromatina e do ARN da célula relacionadas com patologias humanas. Entre as tecnologias abordadas naunidade curricular incluemse: microarrays de ADN e ARN e métodos de sequenciação de nova geração. Serãoigualmente apresentadas técnicas de visualização e de interpretação de dados. Procurase com esta unidadecurricular fornecer uma visão geral das tecnologias mais recentes, que se encontram actualmente emdesenvolvimento em laboratórios de ciência fundamental, e ilustrar como essas tecnologias podem serutilizadas no combate a doenças e na melhoria da saúde pública.

3.3.6. Evidence of the syllabus coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:The purpose of the course is to familiarize students with topics in Functional and Comparative Genomics, withan emphasis on clinical relevance and applications. Specific topics that will be covered include detection ofaltered gene sequences, and measurements of the changes in chromatin and RNA that occur in humandiseases. Technologies that will be covered include DNA and RNA microarrays and next generation sequencingmethods. Other topics will include data visualization and interpretation. The overall goal of the class is to providean overview of the cutting edge technologies currently being developed in basic science laboratories, andillustrate how these technologies can be used to improve public health.

3.3.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída):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 aulasteóricas são utilizados quotidianamente para responder a importantes questões biológicas e também paraintegrar as diversos tópicos dos conteúdos curriculares. Esses artigos serão igualmente utilizados como basepara trabalhos individuais. Os alunos irão efetuar quatro trabalhos individuais. Estes trabalhos serãodesenhados de forma a promover uma compreensão mais profunda dos métodos discutidos nas aulas e aproporcionar 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%

3.3.7. Teaching methodologies (including assessment):Theoretical classes by the instructor, as well as practical classes where students will discuss current researchliterature. Modern papers will be used to illustrate how the methods that students are learning about in classesare used every day to address important biological questions, and will also serve to integrate different parts ofthe curriculum. These papers will often provide the basis for homework.

Students will work on four written or computerbased homework assignments. These will be designed topromote deeper understanding of the methods discussed in classes and to provide handson experience withbioinformatics and computational biology tools.

Grades will be assigned based on the following scheme:Homework assignments (4 total) 40%Final exam 60%


O objectivo da unidade curricular é o de familiarizar os alunos com os conceitos principais da genómicafuncional e comparativa. Os temas apresentadas e discutidos nas aulas irão proporcionar aos alunos umconhecimento abrangente nesse campo e as aulas práticas irão permitir uma perspectiva prática e críticasobre estes temas.

3.3.8. Evidence of the teaching methodologies coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:The purpose of the course is to familiarize students with topics in Functional and Comparative Genomics. Thetopics presented and discussed in classes will provide students with knowledge in these fields and will enablethem to develop a practical and critical perspective on related issues.

3.3.9. Bibliografia principal:There is no required textbook for the course. The majority of the material will come from primary publicationsources and review articles that will be posted throughout the term to accompany the classes. However, we dorecommend the following two optional textbooks to supplement the material presented in the course:

Lesk AM, (2007). Introduction to Genomics. Oxford University pressGibson G and Muse SV, (2010). A Primer of Genome Science. Sinauer Associates

Mapa IV Redes Biológicas/Biological Networks

3.3.1. Unidade curricular:Redes Biológicas/Biological Networks

3.3.2. Docente responsável (preencher o nome completo) e respectivas horas de contacto na unidade curricular:Pedro Tiago Gonçalves Monteiro 68


3.3.4. Objetivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes):Ser capaz de olhar para um sistema biológico e identificar e separar os diferentes processos que ocorrem adiversos níveis. Ser capaz de identificar os diferentes tipos informação de cada processo e representálos soba forma de uma rede. Compreender os princípios básicos da teoria de grafos. Conhecer as propriedades e aslimitações de cada tipo de rede biológica, bem como da informação biológica inerente a cada tipo de rede. Sercapaz 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 adinâmica qualitativa correspondente a um modelo de regulação da transcrição e comparar essa dinâmica comas observações biológicas.

3.3.4. Intended learning outcomes (knowledge, skills and competences to be developed by the students):Being capable of, when observing a biological system, identify and separate the different processes occurringat different levels. Being capable of identifying the different types of information contained in each process andrepresenting them through a network. Understand the basic principles of graph theory. Understand thecharacteristics and limitations of each type of biological network, as well as of the associated biologicalinformation. Being capable of constructing an interaction network through a set of biological data, as well as ofassociating a set of logical rules to build a biological model. Also, being capable of generating a networkcontaining the qualitative dynamics associated to a transcription regulatory network and to compare thosedynamics with observed biological data.

3.3.5. Conteúdos programáticos:1. Tipos de redes1.1. Redes metabólicas1.2. Redes de interacção de proteínas1.3. Redes de sinalização e transcripção regulatória1.4. Outros tipos de redes: ecológicas, sociais, Internet2. Características2.1. Elementos da teoria de grafos2.2. Modularidade2.3. Robustez2.4. Motivos topológicos3. Da estrutura à dinâmica3.1. Modelação quantitativa vs qualitativa3.1. Formalismos matemáticos de modelação qualitativa3.2. Modelação de redes de sinalização3.3. Modelação de redes de transcripção regulatória

3.3.5. Syllabus:1. Network types1.1. Metabolic networks1.2. Protein interaction networks1.3. Signaling and transcriptional regulatory networks1.4. Other network types: ecological, social, internet2. Characteristics2.1. Introduction to graph theory2.2. Modularity2.3. Robustness2.4. Topological motifs3. From structure to dynamics3.1. Quantitative vs qualitative modeling3.1. Mathematical formalisms for qualitative modeling3.2. Modeling signaling networks3.3. Modeling transcriptional regulatory networks


Os conteúdos desta unidade tem como objectivo principal apresentar um sistema biológico como um sistemadinâmico que observa um conjunto específico de regras. Em particular, pretendese que os alunos nestaunidade 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 decapturar a dinâmica de um sistema biológico.

3.3.6. Evidence of the syllabus coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:The contents of this curricular unit have as their main objective to depict a biological system as a dynamicalsystem which follows a specific set of rules. In particular, it is indented that this unit’s students become capableof: identifying the different levels of abstraction of a biological system; understand the characteristicsassociated to each level of abstraction; and to develop models capable of capturing the dynamical behaviors ofa biological system.

3.3.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída):Aulas teóricas expositivas com discussão interactiva da matéria leccionada.

Aulas práticas com resolução de exercícios. Realização de um projecto de modelação qualitativa de umsistema biológico usando os métodos aprendidos.Avaliação: 60% exame, 15% exercícios nas aulas práticas, 25% projecto.

3.3.7. Teaching methodologies (including assessment):Theoretical and expositive lectures open to discussion.Practical lectures with solutions to exercises. Development of a practical project on qualitative modeling of abiological system using the learned methodologies.Evaluation: Final exam 60%, practical classed tests 15%, project 25%.


aulas teóricas são necessárias para a transmissão e discussão dos conceitos técnico científicos necessáriosao estudo das redes biológicas, e para a compreensão dos diferentes níveis de abstracção utilizados na suamodelação. As aulas práticas permitem uma consolidação dos conhecimentos adquiridos nas aulas teóricas ea familiarização dos alunos na aplicação das técnicas e ferramentas desta área do conhecimento. A realizaçãode um projecto de modelação proporciona ao aluno uma oportunidade de desenvolver autonomamente as suascapacidades de modelação de sistemas biológicos e seu sentido crítico na análise das diferentes alternativaspara a solução dos problemas apresentados.

3.3.8. Evidence of the teaching methodologies coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes: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.

3.3.9. Bibliografia principal:Computational Modeling of Genetic and Biochemical Networks (2001) James M. Bower and Hamid BolouriAn Introduction to Systems Biology: Design Principles of Biological Circuits (2006) Uri Alon

Mapa IV Matemática I/Mathematics I

3.3.1. Unidade curricular:Matemática I/Mathematics I

3.3.2. Docente responsável (preencher o nome completo) e respectivas horas de contacto na unidade curricular:João Paulo Maroco Domingos 84h


3.3.4. Objetivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes):Compreender o conceito de função uma de variável real. Interpretar o conceito de função nas perspectivasalgébrica 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 pontocomo a taxa de variação instantânea da função nesse ponto. Calcular a derivada de uma função utilizando asregras de diferenciação estudadas. Ser capaz de eboçar o gráfico de uma função a partir do estudo dacontinuidade e das duas derivadas. Compreender a noção de primitiva como a operação inversa dadiferenciação. Compreender a noção gráfica de integral definido como a área de uma função. Ser capaz decalcular o integral de uma função.

3.3.4. Intended learning outcomes (knowledge, skills and competences to be developed by the students):Understand the concept of real valued function of one variable. Know how to interpret the concept of functioneither algebraically as graphically. To know the formal definition of limit of a function and how to derive the limitsof a function. Understand the definition of continuity of a function. To interpret the derivative of a function at apoint as the instantaneous rate of variation of the function at that point. Compute the derivative of a functionusing the studied differentiation rules. Know how to draft the graph of a function from its derivatives andcontinuity study. Understand the concept of primitive as the inverse of the derivative. Understand the graphicnotion of definite integral as the area under the function. Compute the integral of a given function.

3.3.5. Conteúdos programáticos:1. Funções reais de variável real1.1. Domínio e contradomínio1.2. Função logaritmo e exponencial1.3. Funções trigonométricas1.4. Estudo de funções2. Limites de funções2.1. Existência de limites2.2. Limites laterais3. Continuidade de funções4. Derivação de funções4.1. Taxa de variação4.2. Diferenciabilidade4.3. Derivação de polinómios4.4. Derivação da função composta4.5. Derivação da função inversa4.6. Derivação da função logaritmo e exponencial4.7. Derivação de funções trigonométricas5. Primitivação5.1. Noção de primitiva5.2. Cálculo de primitivas5.3. Teorema fundamental do cálculo6. Cálculo integral6.1. Noção geométrica do integral6.2. Integral definido 6.3. Cálculo de areas

3.3.5. Syllabus:1. Real valued function of one variable1.1. Domain and Range1.2. Logarithms and exponential functions1.3. Trigonometric functions1.4. Study of a function2. Function limits2.1. Existence of the limit2.2. Onesided limit3. Continuity4. Derivatives4.1. Rate of change4.2. Differentiability4.3. Derivative of a polynomial4.4. Chain rule4.5. Derivative of the inverse function4.6. Derivative of the logarithms and exponential functions4.7. Derivative of the trigonometric functions5. Primitives5.1. Concept of primitive5.2. Computing primitives5.3. Fundamental theorem of calculus6. Integral calculus6.1. Geometric perspective6.2. Definite integral6.3. Computing the area under the curve


Os conteúdos programáticos desta unidade curricular pretendem ser uma introdução aos conceitos básicos daanálise 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 segundoao 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.

3.3.6. Evidence of the syllabus coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:

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 andpresents 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 withessentialknowledge to the posterior chapters.

3.3.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída):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.

3.3.7. Teaching methodologies (including assessment):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 topicsof the previous weeks.Evaluation: 60% exam, 15% practical lectures exercises, 25% mini tests.


A metodologia de ensino proposta consiste em aulas teóricas de exposição de conceitos e aulas práticas deconsolidação e aplicação de conhecimentos adquiridos. Nas aulas teóricas serão apresentadas as definições econceitos da Análise Matemática. Esses conceitos são apresentados respeitando o formalismo da matemáticaesão acompanhados pela dedução das demonstrações mais relevantes. Serão apresentados igualmente algunsexemplos concretos, que facilitem a compreensão dos conceitos expostos. Porcurase desta forma familiarizaros alunos com o rigor e formalismo matemáticos, necessários à generalização e à demonstração de resultadosmatemáticos. Nas aulas práticas serão consolidados os conhecimentos adquiridos nas aulas teóricas, atravésda apresentação de métodos e da resolução de exercícios. Pretendese que os alunos sejam capazes deaplicar os conhecimentos abstractos adquiridos a situações e contextos concretos.

3.3.8. Evidence of the teaching methodologies coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:The proposed teaching methodology comprises theoretical lectures with concepts exposition and practicallectures to consolidate and apply the acquired knowledge. The theoretical lectures present the definitions andconcepts of Calculus. The presentation of these concepts respect the mathematical formalism and go togetherwith the deduction of the most relevant proofs. Some concrete examples, that facilitate the understanding of theexposed concepts, will be presented. The aim of the teaching methodologies is to familiarize students with themathematics rigor and formalism, required to generalize and proof mathematical results. The practical lectureswill consolidate knowledge acquired in the theoretical lectures through the methodology presentation and thesolution of exercises. Students shall be able to apply the acquired abstract concepts to real situations andcontexts.

3.3.9. Bibliografia principal:Piskounov, N. (1986). Cálculo Diferencial e Integral (vol. I). Lopes de Silva EditoraFerreira JC (1995). Introdução à Análise Matemática, 6ª ed. Fundação GulbenkianApostol, T. M. (1967). Calculus (vol. I): OneVariable Calculus, with an Introduction to Linear Algebra

Mapa IV Estruturas Biomoleculares/Biomolecular Structures

3.3.1. Unidade curricular:Estruturas Biomoleculares/Biomolecular Structures



3.3.4. Objetivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes):O objetivo desta unidade curricular é de introduzir os alunos ao estudo das estruturas biomoleculares. Naconclusão desta unidade os alunos deverão compreender que as macro moléculas existentes na célulaapresentam uma estrutura tridimensional, estrutura essa que é em grande medida responsável pelaspropriedades físicas e químicas dessas macro moléculas. Nesta unidade serão apresentadas as técnicas maiscomuns para a determinação de estruturas moleculares (Cristalografia de raios X, RMN e criomicroscopiaeletrónica). Os alunos deverão compreender a diferença entre estrutura primária, secundária e terciária deproteínas e ARN e o processo de “folding” de proteínas. Serão apresentados algumas técnicas de modelação epredição de estruturas secundária e terciária de proteínas e de ARN. Serão exploradas algumas ferramentasbioinformáticas e bases de dados de pesquisa, alinhamento, modelação e visualização de estruturas.

3.3.4. Intended learning outcomes (knowledge, skills and competences to be developed by the students):The goal of the curricular unit is to introduce students to the study of biomolecular structures. At the end of theunit students should understand that the macromolecules in the cell present a three dimensional structurewhich is mostly responsible for the physical and chemical properties of the macromolecules them selves. Thisunit will present the most usual techniques to determine molecular structures (XRay Crystallography, NMR andCryoelectronic microscopy). Students should understand the difference between primary, secondary andtertiary protein structures and the protein folding process. Several techniques for modeling and predict thesecondary and tertiary structure of proteins and RNA will be presented. Several bioinformatic tools and databases for structure search, align, modeling and visualization will also be explored.

3.3.5. Conteúdos programáticos:1 Estrutura de ProteínasAminoácidos e sequênciaPropriedades físicoquímicas dos aminoácidosLigação peptídicaÂngulos diedros/gráficos de RamachandranHélices alfa, folhas beta e laços2 Estrutura do ADNNucleótidos e sequênciaPropriedades físicoquímicas dos nucleótidosPares de basesEstruturas helicoidais (B, A e ZADN)3 Estrutura do ARNCadeia única auto complementarEstrutura secundáriaFamílias de ARN4 Estrutura e funçãoReconhecimento molecularCinética enzimáticaProteínas de membranaRibointerruptores5 Determinação da estruturaCristalografia raios XEspectroscopia RNMCriomicroscopia electrónica6 Modelação e PrediçãoDinâmica molecularModelos abinitio e por homologiaDesenho de ancoragem de ligandos Estrutura secundária de ARN 7 FerramentasBase de dadosVisualizaçãoModelaçãoAnálise8 Processos de "folding"Paradoxo de LevinthalPaisagem energéticaCinética e Eletrostática"Chaperons""Misfolding"

3.3.5. Syllabus:1 Protein structuresAmino acids and sequencesPhysical and chemical properties of amini acids

Peptidic bondsTorsion angles/Ramachandran plotsAlpha helices, beta sheets and loops2 DNA structureNucleotides and sequencesPhysical and chemical properties of nucleotidesBase pairsHelical structures (B, A e ZDNA)3 ARN structureAuto complementary single strand Secondary structureARN families4 Structure and functionMolecular recognitionEnzyme kineticsMembrane proteinsRiboswitches5 Structure determinationXRay CrystallographyNMR spectrographyCryoelectronic microscopy6 Modeling and predictionMolecular dynamicsAbinicio and homology modelingLigand docking designARN secondary structure prediction7 ToolsData basesVisualizationModelingAnalysis8 FoldingLevinthal paradoxEnergy landscape


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 quatrosecções: Introdução às estruturas biomoleculares (capítulos um a quatro), determinação e modelação deestruturas (capítulos cinco e seis), ferramentas de análise e modelação (capítulo sete) e “folding” (capítulooito). Os primeiros três capítulos introduzem os conceitos fundamentais da estrutura de proteínas, ADN e ARNa partir do estudo das propriedades físicas e químicas dos seus resíduos (aminoácidos e nucleótidos), dainteração entre resíduos e destes com o meio. O capítulo quatro apresenta alguns exemplos paradigmáticos defunções moleculares dependentes da estrutura. Os capítulos cinco e seis apresentam, de forma breve, osprincipais métodos de determinação experimental de estruturas e as estratégias de modelação e predição deestruturas. Os alunos deverão compreender a diferença entre um modelo estrutural resultante da observaçãoexperimental e um modelo resultante de uma predição. Deverão igualmente compreender a necessidade devalidação dos modelos preditos por meio de observações experimentais complementares. O capítulo seteapresenta uma série de ferramentas bioinformáticas de pesquisa, visualização, análise, modelação e prediçãode estruturas. Incluindo a base de dados PDB, o programa de visualização PyMOL, os programas de modelaçãoe predição abinitio Rosetta e por homologia Modeller, a aplicação de análise de qualidade estrutural MolProbitye técnicas de comparação de estruturas. Por fim, o capítulo oito discute o tópico mais avançado do “folding” deproteínas. Neste último capítulo pretendese transmitir uma noção da complexidade e dinâmica do processopelo qual as proteínas adquirem a sua conformação tridimensional funcional.

3.3.6. Evidence of the syllabus coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:This curricular unit intends to introduce the study of biomolecular structures, including protein and nucleic acidstructures. The syllabus is organized in four sections: introduction to biomolecular structures (chapters one tofour), 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 RNAstructure, from the study of the physical and chemical properties of their residues (amino acids andnucleotides), the interactions between residues and between the residues and the environment. The fourthchapter presents some representative examples of structuredependent molecular functions. Chapters five andsix briefly present the main methods for experimental structure determination and the techniques for structuremodeling and prediction. Students should understand the difference between a structural model obtained fromexperimental observation and a model obtained from prediction. They should also understand the need forcomplementary experimental validation of predicted models. Chapter seven presents several bioinformatic

tools for structure search, visualization, analysis, modeling and prediction. Including the PDB database, thevisualization tool PyMOL, the abinitio modeling and prediction Rosetta tool and the homology modeling toolModeller, the structural analysis suite Molprobity and some structure comparison tools. Finally, the eighthchapter discusses the more advanced topic of protein folding. This last chapter intends to present thecomplexity and dynamics of the folding process by which proteins acquire their functional three dimensionalconformation.

3.3.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída):Aulas teóricas expositivas com discussão interaciva da matéria leccionada.Aulas práticas com resolução de exercícios. Realização de um projecto, em grupo, de modelação ou análiseestrutural utilizando os métodos aprendidos.Avaliação: 60% exame, 15% exercícios nas aulas práticas, 25% projecto.

3.3.7. Teaching methodologies (including assessment):Theoretical and expositive lectures open to discussion.Practical lectures with solutions to exercises. Development of a practical team project of structural modeling oranalysis using the learned methodologies.Evaluation: Final exam 60%, practical classed tests 15%, project 25%.


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 adquiridosnas aulas teóricas e a aplicação das ferramentas de análise, modelação e visualização de estruturas. Arealização de um projeto em grupo proporciona ao aluno uma oportunidade de desenvolver as suascompetências práticas na análise e modelação de estruturas e o seu sentido crítico ao utilizar as técnicas eferramentas aprendidas de forma autónoma.

3.3.8. Evidence of the teaching methodologies coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:The theoretical lectures are needed for the presentation and discussion of the scientific concepts required tostudy biological structures. The practical classes help students do consolidate the concepts learned in thetheoretical lectures and to familiarize them with the techniques and tools of structure analysis, modeling andvisualization. The team project provides students with an opportunity to develop their practical skills and criticalspirit in structural modeling and analysis, by autonomously applying the taught tools and techniques.

3.3.9. Bibliografia principal:Bourne PE, Weissig H (2003). Structural Bioinformatics. WileyLissPetsko GA, Ringe D (2003). Protein Stucture and Function. Sinauer AssociatesBranden C, Tooze J (1999). Introduction to Protein Structure (Second Edition). Garland Science

Mapa IV Modelação de Sistemas Biológicos/Biological Systems Modeling

3.3.1. Unidade curricular:Modelação de Sistemas Biológicos/Biological Systems Modeling

3.3.2. Docente responsável (preencher o nome completo) e respectivas horas de contacto na unidade curricular:Rosa Filipa Penha Alves 68h


3.3.4. Objetivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes):Esta unidade curricular proporciona uma perspectiva geral dos principais modelos e técnicas demodelação aplicados a temas fundamentais nas ciências biomédicas, cumprindo dois objectivosprincipais. Por um lado, os alunos tomam conhecimento das principais abordagens de modelação, edesenvolvem competências para ler e compreender trabalhos científicos de forma independente. Poroutro lado, serão proporcionadas as competências necessárias para resolver problemas através daformulação 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

3.3.4. Intended learning outcomes (knowledge, skills and competences to be developed by the students):This course will provide an overview of the main models and modelling techniques applied to key topics in thebiomedical sciences. The goals of the course are twofold. On one hand the students will become aware of themost important modelling approaches to biological systems, and develop competencies to independently readand understand current scientific works in this field. On the other hand, the course will provide the students withthe 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 biomedicalsciences Apply a modelling approach to formulate and test hypotheses in different biological topics

3.3.5. Conteúdos programáticos:1. Introdução e perspectiva históricaO 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 biológicasModelação da estrutura e função de moléculas biológicas complexas3. Reações bioquímicasModelação da cinética enzimática, redes metabólicas4. Biologia celularModelação do ciclo celular, polarização celular, dinâmica iónica, potenciais de acção em neurónios5. Interações célulacélulaModelação da comunicação intercelular, adesão celular, mecânica de células e tecidos 6. A construção de um organismoModelação da regulação da expressão génica, formação de padrões e morfogénese7. O funcionamento do organismo Modelação da função cardíaca, contracção muscular, fluxo sanguíneo8. Evolução, dinâmica populacional e epidemiologiaModelação da seleção natural, deriva genética e fluxo genético, dinâmica predadorpresa, propagaçãode doenças infecciosas

3.3.5. Syllabus:1. Introduction and historical perspectiveWhat are models and why do we need them.Concepts, principles and methods in modelling biological systems.Key models in biomedical sciences.2. Biological moleculesModelling the structure and function of complex biological molecules3. Biochemical reactionsModelling enzyme kinetics, metabolic networks4. Cell biologyModelling the cell cycle, cell polarization, ion dynamics, action potentials in neurons5. Cellcell interactionsModelling intercellular communication, cell adhesion, cell and tissue mechanics6. The building of an organismModelling the regulation of gene expression, pattern formation and morphogenesis7. The functional organismModelling heart function, muscle contraction, blood flow8. Evolution, population dynamics and epidemiologyModelling natural selection and genetic drift and gene flow, predatorprey dynamics, infectious diseasespropagation


Esta unidade curricular proporciona uma perspectiva geral introdutória dos principais modelos e técnicas demodelação aplicados a temas chave nas ciências biomédicas.O fio condutor da unidade será o foco em temas específicos correspondentes aos diferentes níveis deorganização 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 deresolução de problemas. As abordagens de modelação serão aplicadas para interpretar dados, formular etestar 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 deparâmetros.Transversalmente aos diferentes níveis de organização biológica, os princípios subjacentes maisrelevantes serão discutidos, tais como oscilações, sistemas excitáveis, reacçãodifusão, formação depadrões e redes regulatórias.Os diferentes métodos de modelação e os princípios científicos serão recorrentemente abordado e reforçadodurante a disciplina, à medida que se aplicam aos diferentes temas biológicos. Dentro deste contexto, arelevância do papel das analogias formais é enfatizada. Por exemplo, o conceito de difusão molecular e amigração de uma população podem ser descritos pelo mesmo modelo formal.Inversamente, a aplicação de diferentes abordagens para modelar o mesmo problema biológico também serádiscutida.Modelos fundamentais em diferentes áreas serão apresentados e discutidos, como o modelo de MichaelisMenten para a cinética enzimática, o modelo de GiererMeinhardt para a formação de padrões biológicos, omodelo de HodgkinHuxley para os potenciais de acção nos neurónios, e as equações de LotkaVolterra paradinâmica predadorpresa, entre outros. Os alunos vão também interpretar e discutir artigos científicos actuaisilustrando alguns dos temas abordados. No final da unidade, os alunos terão uma perspectiva ampla sobre osdiferentes métodos de modelação,e serão capazes de definir, implementar e analisar modelos simples para resolver problemas em diferentestópicos nas ciências biomédicas.

3.3.6. Evidence of the syllabus coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:This course will provide an introductory overview of the most important models and modelling techniquesapplied to key topics in the biomedical sciences. The common thread of the course will be the focus on specific topics corresponding to different levels ofbiological organization, from molecules and cells to organisms and populations. Within each topic, the mostsuitable techniques will be introduced and discussed in a problemsolving context. The modelling approacheswill 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 andcontinuoustime modelling, deterministic and stochastic processes, qualitative models, cellular automata,spatial distributed systems, multiscale modelling, and parameter estimation techniques. Transversally to thedifferent 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 duringthe course, as they apply to the different biological topics. Within this context, the powerful role of formalanalogies is emphasized. For example, the concept of molecular diffusion and the migration of a population canbe described by the same formal model. Inversely, the application of contrasting modelling approaches to thesame biological problem will also be discussed. Key models in different areas will be introduced and discussed,such as the MichaelisMenten modelfor enzyme kinetics, the GiererMeinhardt model for biological pattern formation, the HodgkinHuxley model foraction potentials in neurons, and the LotkaVolterra equations for predatorprey dynamics, among others. Thestudents will also interpret and discuss contemporary scientific articles illustrating some of the coveredsubjects.At the end of the course, the students will have a broad perspective on different modelling approaches, and willbe able to define, implement and analyse simple models to solve problems in different biomedical topics.

3.3.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída):Aulas teóricas: apresentação e discussão dos tópicos do programa.Aulas teóricopráticas: demonstrações interactivas, discussão de artigos científicos e resolução deproblemas.Avaliação: Exercícios práticos: 50%; Exame final: 50%

3.3.7. Teaching methodologies (including assessment):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%


As aulas teóricas irão apresentar e explicar as principais abordagens e técnicas de modelação emciências biomédicas, facultando aos alunos o conhecimento e as ferramentas necessárias parainterpretar a literatura científica e implementar modelos simples por si mesmos.As aulas teóricoprácticas privilegiarão uma abordagem prática interactiva, onde os alunos consolidamo que já aprenderam e desenvolvem o raciocínio crítico, o trabalho independente, a colaboração em equipa e ascapacidades de comunicação.Nas demonstrações interativas o grupo irá explorar com mais detalhes alguns dos modelos abordados nasaulas teóricas, adquirindo uma compreensão mais intuitiva do seu comportamento sob diferentes condições.

As abordagens qualitativas e gráficas serão favorecidas sempre que possível, usando exemplos específicosde aplicações, e não cálculos abstratos.Os alunos serão convidados a apresentar e discutir trabalhos científicos selecionados, analisando criticamenteseus objetivos, métodos e resultados. Durante semestre, os alunos também receberão pequenos problemas eprojetos de modelação, explorando aplicações específicas dentro dos tópicos abordados.

3.3.8. Evidence of the teaching methodologies coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:The theoretical lectures will introduce and explain the key modelling approaches and techniques in biomedicalsciences, providing the students with the necessary knowledge and tools to interpret the scientific literature andimplement simple models by themselves.The practical sessions will privilege an interactive handson approach, where the students consolidate whatthey have learned and develop their critical reasoning, independent work, team collaboration andcommunication skills.In the interactive demonstrations the class will explore in more detail some of the models explained in thelectures, gaining intuitive understanding about their behaviour under different conditions. A qualitative andgraphical 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 specificapplications within the covered topics.

3.3.9. Bibliografia principal: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, PrincetonUniversity Press.S.H. Strogatz (2001). Nonlinear Dynamics and Chaos: With Applications to Physics, Biology, Chemistry, andEngineering, Westview Press.

Mapa IV Estágio/Internship

3.3.1. Unidade curricular:Estágio/Internship



3.3.4. Objetivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes):Proporcionar um primeiro contacto com a realidade profissional. Adquirir conhecimentos sobre asmetodologias e o quotidiano de uma equipa de trabalho. Refletir sobre as tarefas executadas, os métodos eferramentas aplicados, as respetivas vantagens, limitações e possíveis alternativas. Desenvolver aflexibilidade 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 umaequipa de trabalho.

3.3.4. Intended learning outcomes (knowledge, skills and competences to be developed by the students):To offer students a first professional experience. To acquire knowledge about the methodology and the daytoday 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 environmentsand to the use of new methods and tools. To develop project planning and execution skills in a workingenvironment. To acquire a proactive, responsible and critical attitude regarding his/her role as a professional ina working team.

3.3.5. Conteúdos programáticos: 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.


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, práticase ferramentas. Ajudar a desenvolver uma capacidade de adaptação a novos contextos de trabalho, novaspráticas, métodos e ferramentas. Permitir ao aluno refletir sobre o seu papel no seio de uma equipa de trabalhoprofissional, sobre as suas lacunas técnicas e comportamentais mas igualmente sobre os seus pontos fortes.

3.3.6. Evidence of the syllabus coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes: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 studentsreflect about their own role in a professional working team, their own technical and behavioral gaps as well astheir strengths

3.3.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída):Participação numa equipa de acolhimento contribuindo com a execução de um trabalho ouprojeto 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%

3.3.7. Teaching methodologies (including assessment):Participate in a hosting team and contribute to a working project to be defined with the professor and the hostingteam responsible. Write a report about the work accomplished within the hosting team. Present the report anddiscuss it with the whole class. Written report about the internship: 50%Oral presentation and discussion: 50%


A participação numa equipa de trabalho, a observação das práticas e metodologias aplicadas e a adaptação aocontexto de trabalho e as técnicas utilizadas nessa equipa deverá permitir ao aluno apreender a rotina doquotidiano do trabalho, a postura profissional mais adequada e os desafios técnicos e científicos que secolocam ao bioinformático. A redação de um relatório do seu trabalho de estágio e a discussão desse relatóriocom o docente e os colegas deverá permitir uma reflexão do aluno sobre o seu trabalho, a sua postura, as suasqualidades e lacunas e as possíveis vias de desenvolvimento profissional e/ou académico.

3.3.8. Evidence of the teaching methodologies coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:Participating in a working team, observing the good practices and methodologies applied and adapting to theworking environment and to the used techniques and tools will allow students to acquire a daytoday workingroutine, an appropriate professional attitude and understand the technical and scientific challenges faced by abioinformatician. Writing a report about the internship work and discussing it with the professor and the classshould allow students to reflect about their work, attitude, qualities and gaps and provide an insight about thepossible professional and/or academic career development tracks.

3.3.9. Bibliografia principal: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

3.3.1. Unidade curricular:Projecto/Project



3.3.4. Objetivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes):Nesta unidade curricular pretendese que cada estudante realize um trabalho de pesquisa e/ou de aplicaçãoprática de técnicas e metodologias. O projeto deverá integrar os conhecimentos adquiridos assim como asabordagens metodológicas e estatísticas. O estudante deverá propor um tema de trabalho de entre um conjuntode temas atuais da bioinformática, apresentar capacidade para pesquisar criticamente a literatura sobre otema escolhido, propor soluções e/ou implementações e interpretar criticamente os resultados obtidos, tantodo 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 relatóriotécnico escrito de forma clara e concisaincluindo: Identificação das questões em aberto; Pesquisa da literatura e estado da arte; Formulação doproblema; Descrição da metodologia a utilizar; Análise crítica do seu trabalho e dos resultados obtidos.

3.3.4. Intended learning outcomes (knowledge, skills and competences to be developed by the students):In this curricular unit each student will perform a research project applying the learned techniques andmethodologies. The project should make use of the acquired knowledge as well as of the learned methodologicaland 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 addressthe subject; Critically interpret the obtained results from the perspective of the methodological limitations aswell as the stateoftheart of the studied subject. Students will describe the work done in a written report in aclear and concise fashion, including: the presentation of the open questions; Literature research and stateoftheart; The statement of the problem; The description of the methodology to apply; The critical analysis of thework done and the obtained results.

3.3.5. Conteúdos programáticos: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.


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 realizemo seu projeto de forma rigorosa e sistemática, seguindo os passos de definição do problema, desenho dotrabalho a executar, planeamento da execução e execução do mesmo e verificação de qualidade, aplicando asboas práticas metodológicas e de desenvolvimento de projetos. Os alunos deverão desenvolver o sentidocrítico sobre o seu próprio trabalho e as opções tomadas.

3.3.6. Evidence of the syllabus coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes: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 theirprojects in a rigorous and systematic fashion, following the the good methodological practices of projectdevelopment such as problem definition, project design, execution planning, implementation and qualityvalidation. Students should develop the critical thinking about their own work and the chosen options.

3.3.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída):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%

3.3.7. Teaching methodologies (including assessment):Students should present, in the first part of the unit, a brief synopsis describing the project. At midterm studentsshould also present a progress report which allows for the guidance and monitoring of the work. Finally adetailed report and an oral presentation of the project will be delivered.Evaluation:Individual report 75%; Oral exposition of the project 25%


A metodologia de ensino proposta para a unidade curricular tem como objetivos: (i) ajudar o aluno na escolhado 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 ultrapassardificuldades 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 umaevolução futura.

3.3.8. Evidence of the teaching methodologies coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:The proposed teaching methodology has the following goals: (i) Help students in the choice of the most adequateworking subject, adjusting their interests with the available offer; (ii) Accompanying the students during theproject, clarifying questions and helping with unexpected difficulties in a pedagogic ways without harming theindividual work autonomy. (iii) Evaluate the work done, helping the students to think about their ownperformance, understanding eventual flaws, identifying improvement issues and technical and knowledge gapsthat should be addressed in the future.

3.3.9. Bibliografia principal: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

3.3.1. Unidade curricular:Biologia Integrativa/Integrative Biology

3.3.2. Docente responsável (preencher o nome completo) e respectivas horas de contacto na unidade curricular:Manuel Eduardo de Noronha Gamito Afonso dos Santos 20h

3.3.3. Outros docentes e respectivas horas de contacto na unidade curricular:Rui Filipe Nunes Pais de Oliveira 20h

3.3.4. Objetivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes):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.Serácolocado 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.

3.3.4. Intended learning outcomes (knowledge, skills and competences to be developed by the students):The goal of this course is that students acquire basic concepts in biology as well as an integrative viewof the study of biological systems, which will provide them the basis for understanding therelationships between the courses in the area of biological sciences that constitute the present cycle ofstudies. Special emphasis will be placed in the history of the key ideas of biology and an overview ofthe biological processes at different levels of organization will be conveyed

3.3.5. Conteúdos programáticos: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 biológicos9. 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


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 aspropriedades 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 introduzidostemas 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.

3.3.6. Evidence of the syllabus coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:The topics of the syllabus correspond to basic themes in Biology, which are intended to convey a unifying andintegrative vision of the study of biological systems in face of their diversity. Thus, the first two topics of thesyllabus will address the scientific method and its application in biology and how the study of biology has beendichotomized into "How" vs. "Why" questions. On the third point of the syllabus the different levels of biologicalorganization, from genes to ecosystems, will be presented as well as the emerging properties at each level. Inpoint 4 the cell will be presented as the basic functional and structural unit of living systems, and in point 5 thecontinuity of biological systems through heritability of biological information will be discussed. In point 6 theinterdependence between structure and function will be illustrated at different levels of biological organization. Insection 7 the concept of organisms as open systems in constant interaction with the environment will bedeveloped, and topics such as epigenetics and the "extended phenotype " will be introduced. Point 8 willaddress 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.

3.3.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída):Para cada tópico do programa existirá uma exposição oral pelo docente dos principais conceitos em contextode sala de aula na qual são identificados assuntos a explorar em maior detalhe pelos estudantes através deestudo 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 nomeadamenteartigos 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 artigosclássicos e artigos científicos recentes para cada um dos tópicos do programa. Com estas sessões pretendese 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 aulaspráticas (40%); Participação nas aulas (10%).

3.3.7. Teaching methodologies (including assessment):For each topic of the syllabus there will be an lecture on its main concepts, in which topics of interest for furtherautonomous study by the students (i.e. research of information for presentation in the next class) will beidentified. A part form the recommended textbook (Campbell Biology) other readings will be presented anddiscussed, 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 discussclassic papers and recent scientific papers for each of the topics of the syllabus. With these meetings we intendto develop students’ critical thinking, teamwork and presentation skills and to train techniques for thepresentation of scientific information. Evaluation Written test on the contents of the lectures (50 %); papers presented in the practical classes ( 40 %); participation in class ( 10 % ) .


Tratandose de uma unidade curricular introdutória na qual se pretendem transmitir conceitos base ao estudodaBiologia 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 doconhecimentoem Biologia e o modo como as ideias e os conceitos chave desta disciplina surgiram e se desenvolveram

3.3.8. Evidence of the teaching methodologies coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes: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 whichstudents are seen as active agents in the construction of their knowledge. Thus, introductory lectures by thelecturer on each topic will serve as a starting point to guide students in research and synthesis of relevantinformation on the same theme. In practical classes the reading and discussion of original papers aims to leadstudents to better understand the process of construction of knowledge in biology and how ideas and key concepts of this discipline emerged and developed.

3.3.9. Bibliografia principal: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

3.3.1. Unidade curricular:Empreendedorismo/Entrepreneurship

3.3.2. Docente responsável (preencher o nome completo) e respectivas horas de contacto na unidade curricular:Teresa Cristina Clímaco Monteiro d'Oliveira 68h


3.3.4. Objetivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes):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.

3.3.4. Intended learning outcomes (knowledge, skills and competences to be developed by the students):The general goal is to provide a background with practical application of important concepts applicable toentrepreneurial environment. In addition to creative aspects, other key business areas will be addressed froman 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.

3.3.5. Conteúdos programáticos:1. Empreendedorismo e a sociedadeA. A natureza do empreendedorismoB. A evolução do pensamento em torno do empreendedorismo o cidadão (e o Governo?) como empreendedore como inovadorC. Perceber e lidar com o (in)sucessoD. Empreendedorismo e desenvolvimento (económico)E. IntraempreendedorismoF. Empreendedorismo socialG. Bioempreendedorismo2. O processo empreendedorA. Identificação da oportunidade de negócioB. Desenvolvimento do conceito de negócioC. Determinação dos recursos necessáriosD. Plano de negócio e estudo de viabilidade preliminarE. Aquisição/atração dos recursos necessáriosF. Opções de financiamento disponíveisG. Mecanismos e agentes de apoio ao empreendedorH. Implementação e desenvolvimento sustentadoI. Estratégia de saída3. O empreendedorA. Perfil e características do empreendedor.B. Fatores culturais e perfis empreendedoresC. Envolvente, personalidade empreendedora, opção empreendedora e tipos de empreendedores

3.3.5. Syllabus:1. Entrepreneurship and societyA. The nature of entrepreneurshipB. The evolution of thinking on entrepreneurship – the citizen as an entrepreneur and an innovatorC. Understanding and dealing with (un)success D. Entrepreneurship and (economic) developmentE. IntrapreneurshipF. Social entrepreneurship2. The entrepreneurial processA. Identifying the business opportunityB. Developing the business conceptC. Determining the required resourcesD. The value propositionE. Acquiring/attracting the required resourcesF. Implementation and sustainable developmentG. 7. Exit strategies3. EntrepreneurA. Profile and characteristics of the entrepreneurB. Cultural Framework and entrepreneurial profiles

C. Environment, entrepreneurial personality, entrepreneurial option and types of entrepreneurs


Os conteúdos programáticos da UC estão organizados em torno de três grandes vetores: relevância doempreendedorismo nas sociedades contemporâneas, o processo empreendedor e as caraterísticas de umempreendedor. Desta forma, pretendese que no final da UC os alunos se possam participar em processosempreendedores 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 positionthemselves and participate in the many facets of entrepreneurship endeavors

3.3.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída):A UC tem uma natureza teóricoprática conciliando a exposição de enquadramentos teóricos com odesenvolvimento de projetos aplicados. Neste sentido, a avaliação inclui o desenvolvimento de um projetoempreendedor na área da Bioinformática.Avaliação: Trabalho de grupo 90% + 10% de participação

3.3.7. Teaching methodologies (including assessment):The applied nature of the course combines the presentation of theoretical frameworks with the development ofapplied projects. As a consequence, the evaluation includes the development of an entrepreurial project appliedinterventions.Evaluation: Group essay 90% + 10% participation


Dada a natureza aplicada desta área científica não é possível fazer uma apresentação dos enquadramentosteóricos sem uma componente empírica. Adicionalmente pretendese estimular atitudes proactivas nos alunosface à sua própria empregabilidade. Assim, as metodologias de avaliação têm de contemplar esta faceta aplicada estimulando eapoiando o desenvolvimento de projetos empreendedores.

3.3.8. Evidence of the teaching methodologies coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:Given the applied nature of this scientific area it is not possible to present theoretical frameworks without anapplied perspective. In addition, one of the goals of the course is to stimulate proactive attitudes towards theirown professional development. As such, the evaluation methods need to include this applied facet stimulatingand supporting the development of entrepreneurial projects.

3.3.9. Bibliografia principal: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 entrepreneurialfirm”, Journal of Economic Behavior & Organization, 66, 3759.Ebner, A. (2006), “Institutions, entrepreneurship, and the rationale of government: An outline of theSchumpeterian 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, EdiçõesSílabo, LisboaHisrich, 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

3.3.1. Unidade curricular:Competências Académicas/Academic Skills

3.3.2. Docente responsável (preencher o nome completo) e respectivas horas de contacto na unidade curricular:Emanuel João Flores Gonçalves 68h


3.3.4. Objetivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes):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 doadequado desenho experimental e metodologias de recolha de dados, execução da experiência ou método derecolha da informação, análises exploratórias e confirmatórias dos dados, conclusões suportadas pelaevidência e suas formas de apresentação. Esta unidade curricular tem uma forte componente prática, sendo osalunos integrados em trabalhos em curso na instituição, a fim de lhe proporcionar uma oportunidade dedesenvolvimento das diferentes fases do processo de investigação. Adicionalmente serão abordados osdiferentes formatos e técnicas de apresentação da informação científica (de artigos a comunicações emcongressos, passando por reuniões com decisores e divulgação para o grande público).

3.3.4. Intended learning outcomes (knowledge, skills and competences to be developed by the students):The objectives of this curricular unit are to guide the students throughout the main steps of the scientificmethod: research problem conceptualization, hypothesis and predictions, most effective experimental designsand methodologies for data collection, experiment performance and methods for information gathering,exploratory and confirmatory data analysis, evidence supported conclusions and ways of presenting those. Thiscurricular unit has a strong practical component, and the students will be integrated in ongoing scientificprojects on the institution, with the aim of giving them an opportunity to develop the different phases of theresearch project. Additionally, the different formats and techniques of presentation of scientific information willbe approached (from scientific articles to presentations in conferences, and from meetings with decisionmakers to outreach to the general public).

3.3.5. Conteúdos programáticos:1. Descrição das várias etapas do processo de investigação científica.2. Conceptualização de um problema a investigar3. Definição do desenho experimental e metodologia de recolha de dados4. Formulação de hipóteses e variáveis principais e parasitas5. Análise exploratória e confirmatória de dados6. Discussão crítica dos resultados7. Identificação de fontes e bases de dados bibliográficas8. Normas internacionais de escrita científica9. Formas de apresentação dos trabalhos científicos10. 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 process2. Conceptualization of the research problem3. Definition of the experimental design and methodology for data collection4. Formulation of hypotheses and main and parasitic variables5. Exploratory and confirmatory data analysis6. Critical discussion of results7. Identification of sources and bibliographic databases8. International standards of scientific writing9. Ways of presenting scientific work10. Design of a scientific work and presentation in the class


Os conteúdos programáticos previstos permitem aos estudantes percorrer de forma aprofundada as principaisetapas do método científico, avaliar os cuidados a ter para assegurar a solidez da investigação realizada edominar 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 emcurso nas unidades de investigação da instituição.

3.3.6. Evidence of the syllabus coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes:The contents of this curricular unit allow the students perform step by step in a detailed way the main stages ofthe scientific method, evaluate the necessary precautions to assure the robustness of research and to masterthe presentation and communication techniques of scientific information in different contexts, giving priority to apractical approach through the integration of students in ongoing research themes on the institution researchunit.

3.3.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída):Metodologias de ensino:Exposição dos principais conceitos em contexto de sala de aula. Explicação, reflexão e aplicação dosconteúdos sobre o processo de investigação; análise de dados, com metodologias expositivas e participativasApresentação, 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%)

3.3.7. Teaching methodologies (including assessment):Teaching methodologies:Presentation of the main concepts in class. Explanation, discussion and application of the contentsabout the research process; data analysis, with exposition and participation methodologiesPresentation, 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 questionsSelfstudy: autonomous work and cooperative work with colleagues

Evaluation:Individual written work based in a short written report (50%)Group work (40%)Participation (10%)


Numa Unidade Curricular onde se pretende que os estudantes adquiram os conhecimentos necessários para oenquadramento, planeamento, execução e apresentação de um trabalho científico, as aulas teóricopráticasserão utilizadas para o acompanhamento próximo do processo de elaboração de relatórios e treino dascompetências académicas. Por seu lado, nas aulas teóricas serão explorados os aspetos gerais de um corretoplaneamento, abordagem, e execução do processo científico bem como das metodologias e técnicasassociadas. As metodologias de ensino envolverão a leituras de artigos originais que constituam casos deestudo que possam ser discutidos e trabalhados em grupo pelos alunos. Para melhor abordar as questões emanálise, serão usados exemplos do diaadia e trabalhos dos grupos de investigação da instituição para que osalunos consigam fazer a ponte entre as diferentes fases do processo científico. Com esta componentefortemente aplicada, as metodologias de ensino e avaliação através de trabalhos de grupo, em conjunto com a apresentação de um breve relatório escrito, serãoas mais eficazes para os objetivos que se definiram para esta da Unidade Curricular. A introdução de métodosde 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.

3.3.8. Evidence of the teaching methodologies coherence with the curricular unit’s intended learning outcomes: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 followup of the process of building reports and training of academic competencies. On the other hand, in thetheoretical classes, the general aspects for a correct planning, approach and execution of the scientific processwill be explored, as well as the associated methodologies and techniques. Teaching methodologies will involvereading original scientific articles which will be used as case studies to be discussed and analysed by thestudents. To better approach the questions under analysis, daytoday examples and research examples formthe institution’s research groups will be used so that students will be able to approach the different phases of thescientific process. With this strongly applied component, teaching methodologies and evaluation through groupwork together with the presentation of a brief written report, will be the most effective to fulfill the objectiveforeseen for the Curricular Unit. The introduction of teaching methods focused on cooperative learning willpromote team work and the students' ability to work effectively in a group setting, contributing to reduce thecompetitive environment among students and increase their selfconfidence.

3.3.9. Bibliografia principal: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, postersand 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 mencionadaem 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

4.1.1.1. Nome do docente (preencher o nome completo):Rui Filipe Nunes Pais de Oliveira


<sem resposta>


4.1.1.4. Categoria:Professor Catedrático ou equivalente


4.1.1.6. Ficha curricular do docente:

http://www.a3es.pt/si/iportal.php/cv/show/type/nce/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/questionId/3ccc1b86-738a-ae9d-7817-522efe6072f1/annexId/69b2f794-f5ef-d7cc-74ae-524c41de00cb

Mostrar dados da Ficha Curricular

Mapa V Regina Maria Baltazar Bispo Carita

4.1.1.1. Nome do docente (preencher o nome completo):Regina Maria Baltazar Bispo Carita


<sem resposta>


4.1.1.4. Categoria:Professor Auxiliar ou equivalente



Mapa V Joana Isabel Espírito Santo Robalo

4.1.1.1. Nome do docente (preencher o nome completo):Joana Isabel Espírito Santo Robalo


<sem resposta>





Mapa V João Paulo Maroco Domingos

4.1.1.1. Nome do docente (preencher o nome completo):João Paulo Maroco Domingos


<sem resposta>



http://www.a3es.pt/si/iportal.php/cv/show/type/nce/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/questionId/3ccc1b86-738a-ae9d-7817-522efe6072f1/annexId/6e778488-7d4f-7515-6d2d-52541375675a

http://www.a3es.pt/si/iportal.php/cv/show/type/nce/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/questionId/3ccc1b86-738a-ae9d-7817-522efe6072f1/annexId/97ec3ca9-e734-93c9-698c-52540dd0e5f6

http://www.a3es.pt/si/iportal.php/cv/show/type/nce/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/questionId/3ccc1b86-738a-ae9d-7817-522efe6072f1/annexId/ab008e29-640f-d66a-369f-525411cfd864



Mapa V Manuel Eduardo de Noronha Gamito Afonso dos Santos

4.1.1.1. Nome do docente (preencher o nome completo):Manuel Eduardo de Noronha Gamito Afonso dos Santos


<sem resposta>





Mapa V Ana Paula Santos Botelho Oliveira Leite

4.1.1.1. Nome do docente (preencher o nome completo):Ana Paula Santos Botelho Oliveira Leite


<sem resposta>





Mapa V Rosa Filipa Penha Alves

4.1.1.1. Nome do docente (preencher o nome completo):Rosa Filipa Penha Alves


<sem resposta>


http://www.a3es.pt/si/iportal.php/cv/show/type/nce/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/questionId/3ccc1b86-738a-ae9d-7817-522efe6072f1/annexId/3caa84ed-5cc6-20d0-13be-525fb022efae

http://www.a3es.pt/si/iportal.php/cv/show/type/nce/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/questionId/3ccc1b86-738a-ae9d-7817-522efe6072f1/annexId/36fb3a13-788d-034b-1934-52541608b35c

http://www.a3es.pt/si/iportal.php/cv/show/type/nce/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/questionId/3ccc1b86-738a-ae9d-7817-522efe6072f1/annexId/187dc7fa-6985-ba40-28cc-525419392585




Mapa V Pedro Tiago Gonçalves Monteiro

4.1.1.1. Nome do docente (preencher o nome completo):Pedro Tiago Gonçalves Monteiro


<sem resposta>





Mapa V Teresa Cristina Clímaco Monteiro D´Oliveira

4.1.1.1. Nome do docente (preencher o nome completo):Teresa Cristina Clímaco Monteiro D´Oliveira


<sem resposta>





Mapa V Jose António Almeida Costa da Cruz

4.1.1.1. Nome do docente (preencher o nome completo):Jose António Almeida Costa da Cruz


http://www.a3es.pt/si/iportal.php/cv/show/type/nce/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/questionId/3ccc1b86-738a-ae9d-7817-522efe6072f1/annexId/1248e2b0-e5b7-4c85-d069-525fbd8a0fb5

http://www.a3es.pt/si/iportal.php/cv/show/type/nce/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/questionId/3ccc1b86-738a-ae9d-7817-522efe6072f1/annexId/3c4617ed-d3a1-fcce-9332-525fb88a6444

http://www.a3es.pt/si/iportal.php/cv/show/type/nce/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/questionId/3ccc1b86-738a-ae9d-7817-522efe6072f1/annexId/2d909570-13d2-cc5f-63b0-525fb54273cd

<sem resposta>





Mapa V João Sollari Allegro Machado Lopes

4.1.1.1. Nome do docente (preencher o nome completo):João Sollari Allegro Machado Lopes


<sem resposta>





4.1.2 Equipa docente do ciclo de estudos

4.1.2. Equipa docente do ciclo de estudos / Teaching staff of the study programme

Nome / Name Grau /Degree

Área científica / ScientificArea

Regime de tempo /Employment link

Informação/Information

Emanuel João Flores Gonçalves Doutor Ecology and Biosystematics 100 Ficha submetidaRui Filipe Nunes Pais de Oliveira Doutor Biologia 100 Ficha submetida

Regina Maria Baltazar Bispo Carita Doutor Estatística e Investigaçãooperacional 100 Ficha submetida

Joana Isabel Espírito Santo Robalo Doutor Biologia 100 Ficha submetida

João Paulo Maroco Domingos Doutor Fisiologia e Bioquímicavegetal 100 Ficha submetida

Manuel Eduardo de Noronha GamitoAfonso dos Santos Doutor Biologia (Ecologia e

Biossistemática). 100 Ficha submetida

Ana Paula Santos Botelho Oliveira Leite Doutor Biologia Computacional e deSistemas 66 Ficha submetida

Rosa Filipa Penha Alves Doutor Física 19 Ficha submetidaPedro Tiago Gonçalves Monteiro Doutor Bioinformática 99 Ficha submetidaTeresa Cristina Clímaco Monteiro D´Oliveira Doutor Psicologia 100 Ficha submetida

Jose António Almeida Costa da Cruz Doutor Bioinformática 93 Ficha submetidaJoão Sollari Allegro Machado Lopes Doutor Bioinformatica 100 Ficha submetida 1077

http://www.a3es.pt/si/iportal.php/cv/show/type/nce/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/questionId/3ccc1b86-738a-ae9d-7817-522efe6072f1/annexId/43eaef91-e58b-3c95-5033-525fc6bdcda5

http://www.a3es.pt/si/iportal.php/cv/show/questionId/3ccc1b86-738a-ae9d-7817-522efe6072f1/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/annexId/187dc7fa-6985-ba40-28cc-525419392585

http://www.a3es.pt/si/iportal.php/cv/show/questionId/3ccc1b86-738a-ae9d-7817-522efe6072f1/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/annexId/3c4617ed-d3a1-fcce-9332-525fb88a6444

http://www.a3es.pt/si/iportal.php/cv/show/questionId/3ccc1b86-738a-ae9d-7817-522efe6072f1/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/annexId/43eaef91-e58b-3c95-5033-525fc6bdcda5

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<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 preenchimentoautomático 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 períodosuperior a três anos:

7

4.2.2.b Percentagem de docentes do ciclo de estudos em tempo integral com uma ligação à Instituição por umperíodo 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 depreenchimento 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) (campoautomático 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 permanenteactualização:

O sistema de avaliação de desempenho docente prevê uma avaliação periódica do corpo docente tomandocomo referência temporal o triénio.O primeiro ciclo avaliativo reportase ao triénio 20092011.O desempenho é avaliado em quatro vertentes: Ensino, Investigação, Extensão Universitária, e GestãoAcadémica.A avaliação global resulta da média ponderada da avaliação produzida nas quatro vertentes considerandocomo 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 decritérios 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 docentenos mesmos de acordo com os algoritmos de cálculo explicitados no regulamento de avaliação de desempenhodocente. 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 suaescalade conversão.Toda a informação relevante ao apuramento das classificações finais em cada vertente é produzida pelossistemas operacionais e consolidada no Sistema de Informação de Gestão (SIG) ou nele registada pelosdocentesquando esta se refere à sua atividade autónoma.O coordenação e acompanhamento do sistema de avaliação de desempenho docente e dos respetivosprocedimentos bem como a validação da informação que o suporta é competência de uma ComissãoCoordenadora da Avaliação cabendo a homologação das avaliações finais ao Reitor.A avaliação de desempenho docente considera, para efeitos de progressão dentro da mesma categoriaprofissional, de acesso a concurso para transição de categoria profissional, de acesso a licença sabática e dedeterminação de inadequação à função, entre outros, o disposto no estatuto da carreira docente do ISPA e nademais legislação aplicável.O sistema de avaliação vigente pretende fomentar a proactividade dos docentes na sua permanenteatualização. Noscritérios utilizados para avaliação dos docentes são contemplados aspetos como a publicação de artigos emrevistas internacionais, a participação em congressos internacionais e a participação em ações de formaçãopedagógica, visando, deste modo, a sua permanente atualização. Concomitantemente são colocadas àdisposição 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 facultyusing a threeyears time frame as reference.The first cycle evaluation relates to the 20092011 term, on an experimental basis, producing effects in thefollowing threeyears.The performance is evaluated in four areas: Teaching, Research, University Extension, and AcademicManagement.The overall evaluation is obtained from the weighted average of the evaluation produced in the four areasconsidering asweighting 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. Eachcriteria panelis composed of a set of indicators. For each criteria panel a subset of nuclear criteria with a minimum weightpreset 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 accountthecorresponding base scores and the events verified by the lecturer according to the calculation algorithmsexplained in therules for evaluating teacher performance.The determination of the evaluation in each area is obtained by applying the to the respective score aconversion scale that establishes the minimum scores of access to the four levels described above. Each areahas its on scale of conversion.All information relevant to the calculation of the final scores in each area is produced by the operationalsystems andmerged in the Management Information System (MIS). Lecturers may also record information about theirautonomousactivity in the MIS.The coordination and monitoring of faculty performance evaluation protocole and associated procedures as wellas thevalidation of information that supports it is the responsibility of the Evaluation Coordinating Committee. TheDean isresponsible for the approval of the final evaluations.,For the purposes of progression within the same professional category, access to tender for the transition ofprofessional category, access to sabbatical and determination of inadequacy to function, among others, theFaculty performance evaluation considers the provisions of ISPA’s Statute of the Teaching Career and otherpertinent legislation.The current evaluation system is intended to stimulate lecturer’ proactivity in its continuous updating. Thecriteria used forfaclty evaluation covered aspects such as the publication of papers in international journals, participation ininternationalconferences and participation in pedagogical training, aiming thus a continuous updating. At the same timetrainingopportunities, focusing on the pedagogical and scientific aspects, are made available to the faculty.

5. Descrição e fundamentação de outros recursos humanos e materiais5.1. Pessoal não docente afecto ao ciclo de estudos:

O Curso terá a colaboração dos seguintes recursos humanos não docentes, para além do apoio dos serviçosadministrativos do ISPA:3 Técnicos de sistemas e tecnologias da informação3 Técnicos de documentação2 Técnicos superiores de administração académica1 Técnico de manutenção geral1 Técnico superior de gestão de projectos1 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 ISPAadministrative personnel:3 Technicians of systems and information technology 3 Documentation technicians2 Technicians of academic administration1 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 EnsinoSuperior. Todo o edifício está climatizado, é coberto por uma rede informática “wireless” e por um sistemaáudio.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 (1650lugares) com internet e multimédiaDois auditórios (172 e 224 lugares), com vídeo e vídeoconferênciaSala de actos (80 lugares), com internet e multimédiaSala de informática para aulas (30 lugares)Sala de informática de acesso livre (50 lugares)Três salas de estudo para alunosSalão nobre para actos solenes, conferências e outros eventos científicos e culturais.Espaço multiusos (220 m2) para exposições e outras actividades culturaisBar 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, computerrooms, etc.):

ISPA facilities were classified as Very Good by the External Higher Education Evaluation Commission. Theentire building is acclimatized and covered by a wireless internet access and an audio and video system in allclassrooms.ISPA has:A Documentation Centre (260 m2, 160 students simultaneously)Biology Laboratory for classes (132.3 m2, 30 students) and three research laboratoriesThirty classrooms (1650 seats) with internet and multimedia.Two auditorium (172 e 224 seats), with video and videoconferenceFormal events room (80 seats) with internet and multimediaComputers classroom (30 seats)Computer room freely accessible (50 seats)Three study rooms for students onlyNoble saloon for solemn acts, conferences and other cultural and scientific eventsMultiuse space (220m2) for exhibitions and other cultural activitiesBar 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 (equipamentosdidácticos e científicos, materiais e TICs):

Equipamento de suporte ao estudante com deficiência visual 1Material audiovisual de suporte às aulas 228Equipamento de visionamento multimédia 9Equipamento de projecção multimédia 30Impressoras 3Computadores/portáteis 102

5.3. Indication of the main equipment and materials allocated to and/or used by the study programme (didactic andscientific equipments, materials and ICTs):

Support equipment to students with visual impairment 1Audiovisual equipment to support classes 228Viewing multimedia equipment 9Multimedia projection equipment 30Printers 3Computers / 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 docentesdesenvolvem a sua actividade científica

6.1. Mapa VI Centro(s) de investigação, na área do ciclo de estudos, em que os docentes desenvolvem a suaactividade científica / Research Centre(s) in the area of the study programme, where the teachers develop theirscientific activities

Centro de Investigação / Research Centre Classificação(FCT) / Mark (FCT) IES / Institution Observações /

ObservationsUnidade de Investigação em EcoEtologia/EcoEthology research unit (FCT 331/94) Excelente ISPA Instituto Universitário de Ciências

Psicológicas, Sociais e da Vida 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 dociclo 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 actividadescientíficas, 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/121071/2010Projectos Europeus em CursoMARINERA/MAR/0001/2008BIOMARES (LIFE06 NAT/P/000192)COPEWELL. FP7KBBE20104. Project 265957 Mais em http://www.ispa.pt/ui/uie/collaborations.aspParcerias Intern. (selecção)James Cook Univ., AustraliaUniv. of Salzburg, AustriaUniv. Federal de Juiz de Fora, BrazilUniv. Bremen, GermanyUniv. de Pádua, ItalyUniv. Eduardo Mondlane, MozambiqueUniv. of Stellenbosch, South Africa Univ. de Barcelona, SpainUniv. of La Laguna, SpainUniv. Bern, SwitzerlandUniv. Neuchatel, SwitzerlandBritish Antarctic Survey, UKUniv. of Aberdeen, UK

Univ. of Exeter, UKUniv. of Glasgow, UKUniv. of Hull, UKMarine Science Inst., UCSB, USAScripps, UCSD, USAMarine 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 projectsPTDC/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/121071/2010European ongoing projectsMARINERA/MAR/0001/2008BIOMARES (LIFE06 NAT/P/000192)COPEWELL. FP7KBBE20104. Project 265957 Mais em http://www.ispa.pt/ui/uie/collaborations.aspIntern. cooperation (selection)James Cook Univ, AustraliaUniv. of Salzburg, AustriaUniv. Federal de Juiz de Fora, BrazilUniv. Bremen, GermanyUniv. de Pádua, ItalyUniv. Eduardo Mondlane, MozambiqueUniv. Stellenbosch, South Africa Univ. Barcelona, SpainUniv. La Laguna, Canary Islands, SpainUniv. Bern, SwitzerlandUniv. Neuchatel, SwitzerlandBritish Antarctic Survey, UKUniv. Aberdeen, UKUniv. Exeter, UKUniv. Glasgow, UKUniv. Hull, UKMarine Science Inst., UCSB, USAScripps, UCSD, USAMarine Science Inst., Univ. Texas, USA

7. Actividades de desenvolvimento tecnológico e artísticas, prestação deserviços à comunidade e formação avançada7.1. Descreva estas actividades e se a sua oferta corresponde às necessidades do mercado, à missão e aosobjetivos da Instituição:

O Centro de Biociências é uma estrutura do ISPA destinada a articular as actividades de ensino, investigaçãoaplicada, realização de estudos, pareceres, etc. e de divulgação do conhecimento na área da Biologia. Do pontode vista científico é uma estrutura apoiada pela Unidade de Investigação em EcoEtologia. Apesar da unidadeter a sua investigação predominantemente centrada na área das ciências do mar e, em sentido lato, na biologiaaquática, o Centro de Biociências realiza a sua actividade de educação, formação e prestação de serviços emmúltiplas vertentes da Biologia Aplicada. O ISPA tem também beneficiado da experiência científica no domínio da Biologia do Comportamento comosuporte ao Doutoramento em Biologia do Comportamento, Mestrados em Psicobiologia e em Biologia Marinha eConservação 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 theInstitution:

The “Centro de Biociências” (Bioscience Center) is an ISPA structure devoted to the aim of articulating theactivities of teaching, applied research, scientific reports etc, and outreach activities in the area of Biology. It isscientifically supported by the EcoEthology Research Unit. Although the unit has its research predominantlycentred in the Marine Sciences and aquatic biology the centre’s activities occur in multiple areas of appliedbiology mainly in education, general outreach and

services. ISPA has also benefited from the scientific expertise of the EcoEthology Unit researchers. Theysupport the Doctoral Program in Behavioural Biology, the Masters in Psychobiology and Marine Biology andConservation 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 superiorpúblico)8.1. Avaliação da empregabilidade dos graduados por ciclos de estudos similares com base nos dados doMinistério 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 estudos9.1. Fundamentação do número total de créditos ECTS e da duração do ciclo de estudos, com base no determinadonos 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 oexigido pelo artigo 9º do DecretoLei nº 74/2006. Os créditos estão distribuídos pelos 6 semestres do ciclo deestudos, 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 unidadesintrodutórias com 3 ECTS, 1 unidade com 6 ECTS, 4 unidades com 7.5 ECTS e 2 unidades com 9 ECTS. Nosegundo ano, 60 ECTS serão obtidos através da realização de 8 unidades obrigatórias: 1 unidade com 6 ECTS, 8unidades com 7.5 ECTS e 1 unidade com 9 ECTS. No terceiro ano, 30 ECTS serão obtidos através da realizaçãode 5 unidades com 6 ECTS cada, das quais 3 unidades obrigatórias e 2 unidades opcionais. Os restantes 30ECTS 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 articlesno.8 or 9 (1st cycle), 18 (2nd cycle), 19 (integrated master) and 31 (3rd cycle) of DecretoLei no. 74/2006, March24th:

This study cycle directed to obtain a 1st cycle degree has 180 credits, in accordance with article 9th of LawDecree nº 74/2006. The credits are evenly distributed across the 6 semesters of the study cycle, thus, studentswill obtain 30 ECTS in each one of the semesters. All curricular units have one semester duration. In the firstyear, 60 ECTS will be obtained from attendance and approval to 9 mandatory units: 2 introductory units with 3ECTS, 1 unit with 6 ECTS, 4 units with 7.5 ECTS and 2 units with 9 ECTS. In the second year, 60 ECTS will beobtained from attendance and approval to 8 mandatory units: 1 unit with 6 ECTS, 8 units with 7.5 ECTS and 1 unitwith 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 twocurricular 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 componenteslectivas (T, TP), de tutorias (OT) e baseouse no tempo estimado necessário para se atingirem os objectivos decada UC. Considerouse ainda a avaliação (AV). Houve uma preocupação em limitar o número de horasteóricas ao necessário para a apresentação das temáticas e discussão os trabalhos, direccionando aaprendizagem do aluno para um trabalho de pesquisa e reflexão sobre as temáticas abordadas nos ensinos TPe 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 ECTScom 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 érealizado 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 theestimated 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 beingdirected 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 32Tand 48TP and UC with 6 ECTS (with 32T and 32TP) and UC with 3 ECTS with (32T). In the 3rd year, the work isdone 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 dasunidades curriculares:

O método de cálculo e a distribuição das unidades de crédito foram aprovados pelos coordenadores dasunidades curriculares, envolvendo os restantes docentes, no sentido de determinar o número de ECTS de cadaUnidade Curricular, a partir do número de horas de contacto previstas assim como do número de horasdedicadas a estudo, preparação de trabalhos e projectos e de avaliação previsto. Apesar de não terem sidorealizados inquéritos formais aos estudantes e docentes com este fim, uma vez que se trata de um novo ciclode estudos, recolheuse a experiência existente nos órgãos do ISPA tendo sido consultados formalmente oConselho Científico e o Conselho Pedagógico. Comparamse ainda outros ciclos de estudos semelhantes anível nacional e internacional.

9.3. Process used to consult the teaching staff about the methodology for calculating the number of ECTS credits ofthe curricular units:

The method of calculating and distributing the credit units were approved by the coordinators of each curricularunit, consulting the other staff members, to determine the number of ECTS of each curricular unit, based on thenumber of contact hours as well as the number of hours dedicated to the study, preparation of oral and writtenworks, projects and evaluation. Although formal inquires to students or staff members were not undertaken withthis specific objective, as this is a new study cycle, we gathered the institutional experience or differentstructures in ISPA with formal consultation of the Scientific and Pedagogical Councils. Other similar studycycles at the national and international levels were also compared.

10. Comparação com ciclos de estudos de referência no espaço europeu10.1. Exemplos de ciclos de estudos existentes em instituições de referência do Espaço Europeu de EnsinoSuperior com duração e estrutura semelhantes à proposta:

A Bioinformática é uma área de conhecimento nova e multidisciplinar cuja importância tem vindo a serreconhecida na última década. Deste modo a oferta de formação académica de 1º ciclo nesta área, na Europa, érecente. 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 edesenvolvimento 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 theEuropean Higher Education Area:

Bioinformatics is a novel and multidisciplinary field of knowledge, whose importance has been increasinglyrecognised in the last decade. Thus, the 1st cycle academic training offer in this area, in Europe, is recent. Inseveral 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, FachhochschuleBingen, Hochschule EmdemLeerna in Germany; Univ. Tel Aviv, Israel; and Univ. Primorska; Slovenia), theirstructure 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 dereferência do Espaço Europeu de Ensino Superior:

A implementação do novo curriculum de 1º ciclo em Bioinformática no ISPA obedece às linhas orientadoras doDecretoLei nº 74/2006, de 24 de Março. Os objectivos e competências definidos foram delineados tendo emconsideração 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 períodointrodutório de 34 semestres seguido de um período de aprofundamento de 23 semestres e de um estágioprático ou seminário de 1 semestre. Em geral, as unidades curriculares do período introdutório são defrequência obrigatória enquanto no período de aprofundamento os alunos poderão escolher algumas unidadescurriculares de um conjunto de unidades opcionais.

O ciclo de estudos proposto está alinhado com os ciclos de estudo europeus análogos e estruturase daseguinte forma:

Durante os três primeiros semestres do ciclo de estudo proposto são introduzidos os conceitos base dasprincipais áreas de saber que constituem a Bioinformática (Biologia, Matemática e Ciência da Computação). Naárea da Biologia os alunos adquirem os conhecimentos fundamentais de Biologia Celular e Molecular, Genéticae Evolução, base para o entendimento dos problemas em estudo na Bioinformática. Na área da Matemáticadesenvolvemse as competências básicas em Análise, Álgebra Linear e Probabilidades e Estatistica quepermitirão, mais tarde, a compreensão de conceitos avançados de modelação de sistema, análise de dados eestatística. Na área da Ciência da Computação os alunos adquirem autonomia na utilização dos conceitos deProgramação e Base de Dados que irá permitir uma aplicação prática dos conhecimentos a adquirir nas fasessubsequentes do ciclo de estudos. Adicionalmente, durante o primeiro semestre, duas unidades curricularesintrodutórias (Biologia Integrativa e Introdução à Bioinformática) fornecem uma visão abrangente e integrada daBiologia e Bioinformática, que permitirá aos alunos enquadrar os conhecimentos adquiridos, em cada unidadecurricular, no panorama mais vasto do campo de estudo.

Durante o quarto e quinto semestres aprofundamse os conhecimentos em Bioinformática, Informática eAnálise de Dados. Em paralelo com a exposição teórica de conhecimentos de cada unidade, é esperado que osalunos 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 conhecimentosadquiridos, desenvolvem as capacidades de integração e aplicação practical de conhecimentos e os hábitos detrabalho.

O último semestre consiste no desenvolvimento de um projecto académico de forma autónoma, bem como aum 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 referenceInstitutions of the European Higher Education Area:

The implementation of the new 3rd cycle curriculum in ISPA follows the guidelines of the Law Decree nº 74/2006of 24 March. The study plan follows the current model adopted in the European universities that provide thesame study cycle.

In general, the Bioinformatic study cycles from European universities start with an introductory period of 34semesters, followed by a deepening period of 23 semesters and a professional internship or a seminarpresentation period of 1 semester. In general, the curricular units of the introductory period are compulsorywhile 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 followingmanner:

The first three semesters, of the proposed study cycle, introduce the basic concepts of the main knowledgefields that constitute Bioinformatics (Biology, Mathematics and Computer Sciences). In the Biology fieldstudents acquire the fundamental concepts of Cellular and Molecular Biology, Genetics and Evolution, which arethe basis for understanding the problems studied in Bioinformatics. In the Mathematics field the development ofbasic competencies in Calculus, Linear Algebra and Probability and Statistics will allow, later on, theunderstanding of advanced concepts in systems modeling, data analysis and statistics. In the ComputerScience field students become autonomous in using Programming and Database concepts, which will allow thepractical application of the knowledge acquired in later stages of the study cycle. Additionally, during the firstsemester, two introductory curricular units (Integrative Biology and Introduction to Bioinformatics) provide abroad and integrated view of the Biology and Bioinformatics field, which will allow students to frame theknowledge, 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, studentsconsolidate, 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 aprofessionalization 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

11.1.1. Entidade onde os estudantes completam a sua formação:FCUL_Departamento de Zoologia

11.1.2. Protocolo (PDF, máx. 100kB):11.1.2._FCUL_DepZoo_1991.pdf

Mapa VII Faculdade de Medicina Universidade de Lisboa

11.1.1. Entidade onde os estudantes completam a sua formação:Faculdade de Medicina Universidade de Lisboa

11.1.2. Protocolo (PDF, máx. 100kB):11.1.2._FMUL_2002.pdf

Mapa VII ICSUniversidade Catolica

11.1.1. Entidade onde os estudantes completam a sua formação:ICSUniversidade Catolica

11.1.2. Protocolo (PDF, máx. 100kB):11.1.2._ICSUCatolica_2006.pdf

Mapa VII IMARINSTITUTO DO MAR

11.1.1. Entidade onde os estudantes completam a sua formação:IMARINSTITUTO DO MAR

11.1.2. Protocolo (PDF, máx. 100kB):11.1.2._IMARINSTITUTO DO MAR_2007.pdf

Mapa VII Instituto Gulbenkian de Ciencia

11.1.1. Entidade onde os estudantes completam a sua formação:Instituto Gulbenkian de Ciencia

11.1.2. Protocolo (PDF, máx. 100kB):11.1.2._Inst_Gulbenkian_Ciencia_2006.pdf

http://www.a3es.pt/si/iportal.php/process_form/download/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/questionId/3de08397-bc79-b369-6135-522efebb803e/annexId/9963866f-1d4d-871c-e8b9-5270d24cb486

http://www.a3es.pt/si/iportal.php/process_form/download/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/questionId/3de08397-bc79-b369-6135-522efebb803e/annexId/1b82200a-43f3-079e-b7f7-5270d18c3e47

http://www.a3es.pt/si/iportal.php/process_form/download/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/questionId/3de08397-bc79-b369-6135-522efebb803e/annexId/2ebeee2e-771f-2dc4-1968-5270d1d41712

http://www.a3es.pt/si/iportal.php/process_form/download/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/questionId/3de08397-bc79-b369-6135-522efebb803e/annexId/7703769d-f19a-c36e-cb24-524c41b8dcc5

http://www.a3es.pt/si/iportal.php/process_form/download/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/questionId/3de08397-bc79-b369-6135-522efebb803e/annexId/7e256501-4d91-13f4-aded-5270d2ac1c88

http://www.a3es.pt/si/iportal.php/process_form/download/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/questionId/3de08397-bc79-b369-6135-522efebb803e/annexId/cb8c8e42-b074-b316-07e6-5270d1b23474

Mapa VII Instituto Ricardo Jorge

11.1.1. Entidade onde os estudantes completam a sua formação:Instituto Ricardo Jorge

11.1.2. Protocolo (PDF, máx. 100kB):11.1.2._Inst_Ricardo_Jorge_1991.pdf

Mapa VII ITQBUNL

11.1.1. Entidade onde os estudantes completam a sua formação:ITQBUNL

11.1.2. Protocolo (PDF, máx. 100kB):11.1.2._ITQBUNL_1999.pdf

Mapa VII Universidade de Aveiro

11.1.1. Entidade onde os estudantes completam a sua formação:Universidade de Aveiro

11.1.2. Protocolo (PDF, máx. 100kB):11.1.2._UnivAveiro_2003.pdf

Mapa VII Universidade Nova

11.1.1. Entidade onde os estudantes completam a sua formação:Universidade Nova

11.1.2. Protocolo (PDF, máx. 100kB):11.1.2._UNova.pdf

Mapa VII Instituto Biodiversidade e das áreas protegidas

11.1.1. Entidade onde os estudantes completam a sua formação:Instituto Biodiversidade e das áreas protegidas

11.1.2. Protocolo (PDF, máx. 100kB):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 serviçodemonstrando a adequação dos recursos disponíveis.(PDF, máx. 100kB).

<sem resposta>

11.3. Recursos próprios da Instituição para acompanhamento efectivo dos seus estudantesnos estágios e/ou formação em serviço.

11.3. Recursos próprios da Instituição para o acompanhamento efectivo dos seus estudantes nos estágios e/ouformação 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 serviçoresponsáveis por acompanhar os estudantes

http://www.a3es.pt/si/iportal.php/process_form/download/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/questionId/3de08397-bc79-b369-6135-522efebb803e/annexId/2b6705a0-4682-53e4-a730-52724e8a4c02

http://www.a3es.pt/si/iportal.php/process_form/download/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/questionId/3de08397-bc79-b369-6135-522efebb803e/annexId/cfbe4be8-5fe2-3399-7a3b-5270d2b02f64

http://www.a3es.pt/si/iportal.php/process_form/download/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/questionId/3de08397-bc79-b369-6135-522efebb803e/annexId/34ffed04-ff36-18d2-83c6-5270d2b13233

http://www.a3es.pt/si/iportal.php/process_form/download/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/questionId/3de08397-bc79-b369-6135-522efebb803e/annexId/2c9d6fb8-34f9-93bd-efc2-52724e707446

http://www.a3es.pt/si/iportal.php/process_form/download/formId/352a2a37-d8d5-26de-7ef6-524c411e76be/questionId/3de08397-bc79-b369-6135-522efebb803e/annexId/ce6b0c21-9dec-e60d-b6ee-5270d357ad00

11.4.1 Mapa IX. Mecanismos de avaliação e selecção dos orientadores cooperantes de estágio e/ou formação emserviço, 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 deformação de professores)

11.4.2. Mapa X. Orientadores cooperantes de estágio e/ou formação em serviço (obrigatório para ciclo deestudos de formação de professores) / External supervisors responsible for following the students' activities(mandatory for teacher training study programmes)

Nome /Name

Instituição ou estabelecimento aque pertence / Institution

Categoria Profissional /Professional Title

Habilitação Profissional /Professional qualifications

Nº de anos de serviço /Nº of working years

<sem resposta>

12. Análise SWOT do ciclo de estudos12.1. Pontos fortes:

• Elevada qualificação do corpo docente que apresenta actividades profissionais e científicas de nívelinternacional 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 decrescimento.• 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 InstitutoGulbenkian 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, CarneggieMellon), Canadá (McGill, Laval) e Austrália (Sidney).

12.1. Strengths:• High qualification of the lecturers which present professional and scientific activities of international level inthe 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 andPrivate Institutions. As an example: Lisboa, Algarve and Porto Universities, the Gulbenkian Science Institute, theInstitute 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, ...) trabalhamnesta 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 emparticular 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 ensinopúblico e no ensino particular e cooperativo, especificamente, com investimento em infraestruturaslaboratoriais próprias, recursos humanos qualificados e em regime de tempo integral, unidades de investigaçãocredenciadas 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 thisfield.• 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, areasof strategic development.• The creation of the A3ES raises the expectation that a better regulation and greater control of the study cyclesin the public and private systems, specifically with investments in own laboratorial infrastructures, qualifiedhuman resources in full time, research units accredited by the Science and Technology Foundation andscientific 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 tecnológiconacional.• Incertezas acerca do papel do ensino particular e cooperativo de excelência no panorama do sistema deensino superior em Portugal face às enormes assimetrias existentes e fraca exigência na aplicação doscritérios 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 highereducation system in Portugal considering the current enormous asymmetries and low requirements in theapplication of the quality criteria.

12.5. CONCLUSÕES:Apesar do contexto sócioeconómico atual fortemente restritivo e das incertezas associadas aosconstrangimentos e pontos fracos apontados, o sólido projeto do ISPA – Instituto Universitário de CiênciasPsicológicas, Sociais e da Vida garante o sucesso da implementação do presente ciclo de estudos. A existênciade uma Unidade de Investigação na área das Ciências da Vida classificada com Excelente pela FCT, odinamismo e produção científica de excelência dos seus membros doutorados que são a base do corpodocente deste ciclo de estudos, a grande experiência na orientação de licenciados, mestrados, doutoramentose pósdoutoramentos do corpo docente do ISPA, as colaborações mantidas com universidades nacionais eestrangeiras de referência, empresas, institutos públicos e privados e organizações nãogovernamentais, sãomaisvalias 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. Oprograma proposto enquadrase com outros planos de estudo do mesmo ciclo de outras UniversidadesEuropeias, possibilitando a circulação dos alunos por diferentes instituições e a acreditação dos planos deestudos. Este intercâmbio de estudantes e colaborações internacionais é prática corrente no ISPA e este ciclode estudos permitirá reforçar estas parcerias bem como procurar novos programas de colaboração. O ciclo deestudos em Bioinformática assegura a formação rigorosa, criativa e original de quadros superiores, comelevada qualidade. A Bioinformática é uma área tecnológica de ponta, em franco desenvolvimento e com umacrescente procura de profissionais no mercado de trabalho europeu, tanto em instituições de investigaçãocomo na indústria farmacêutica, biomédica e agropecuária. A Bioinformática é também uma área deinvestigação 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 vertentequantitativa responde a uma necessidade do mercado de trabalho em vários setores de atividade nos quais oprocessamento e análise automáticos de grandes quantidades de informação é essencial tais como o sectorfinanceiro, a produção industrial, a energia, o marketing. A demonstrada qualidade de formação superior doISPA, o desenvolvimento da Bioinformática como área de investigação, e a crescente necessidade deprofissionais com uma sólida formação nas áreas da informática e da análise de dados são fatores quejustificam claramente a pertinência desta proposta.

12.5. CONCLUSIONS:In spite of the highly restrictive socioeconomic context and the uncertainties associated to the identifiedconstraints and weaknesses, the solid project of ISPA – University Institute of Psychological, Social and LifeSciences, guarantees the success of the implementation of the present study cycle. The existence of aResearch Unit in the area of the Life Sciences classified with Excellent by FCT, the dynamism and scientificproduction 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 postdoctorates, the many collaborations with national and foreign universities of reference, corporations, public andprivate 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 forstudents of this study cycle.The proposed program is in line with other study programs of the same cycle inEuropean universities, allowing the interchange of students in different institutions and the accreditation of thestudy plan. This interchange of students and collaborations is current practice at ISPAIU and this study cyclewill 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, withhigh quality. Bioinformatics is a cutting edge and fast development technological field, with a growing demandfor 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 isforeseen in the European Framework Program for research. This study cycle is strongly focused onmathematics, 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 theautomatic processing and analysis of large amounts of data is essential such as financial sector, industrialproduction, energy and marketing. The demonstrated quality of ISPA as a higher education institution, the development of Bioinformatics as a fieldof research, and the growing need for professionals with a solid background in the areas of computer scienceand data analysis are factors that clearly justify the relevance of this proposal.

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