Ementa: Projeto e análise de Algoritmos. Estrutura de dados na memória principal. Algoritmos de ordenação. Algoritmos de pesquisa. Bibliografia - Ziviani, N. Projeto de Algoritmos com implementação Pascal e C. Livraia Pioneira editora, SP, 1993 - Cormen, T., Leiserson, C., Rivest, R. Introduction to Algorithms. MIT Press, 1992 - Horowitz, E. Sahni, S. Fundaments of Computer Algorithms. Computer Science Press, 1978 - Aho, A.V., Hopcroft, J.E., Ullman, J.D. Data structure and Algorithms. Addison-Wesley, 1983

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

Ementa: Estudo de propriedades físico-químicas das principais classes de Biomoléculas: Proteínas, Ácidos Nucleicos, Carboidratos e Lipídeos. Estudos de propriedades das Enzimas e Catálise enzimática. Bioenergética. Metabolismo Intermediário e vias de transdução de sinal nas células. Fluxo da Informação genética nas células. Bibliografia: Bioquímica - L. Stryer- Sétima edição - Editora Guanabara Koogan - Lehninger Principios de Bioquímica -D.L. Nelson M.M. Cox- Sexta Edição- Editora Artmed - Fundamentos da Biologia Celular - Bruce Alberts et al. Terceira Edição- Editora Artmed .

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

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

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

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

Ementa: Ementa: Introdução à genômica, Organização genômica dos microrganismos, ferramentas e Banco de dados especializados, Reconstrução de vias metabólicas, Anotação de biomoléculas probióticas, Análises evolutivas e ecológicas de microrganismos comensais.

Ementa: Estratégias para triagem virtual em ultralarga escala, incluindo métodos baseados na estrutura de ligantes e do receptor. A disciplina será conduzida principalmente a partir de apresentação e discussão de artigos científicos. OBS: Pré-requisito: ICB837 - Bioinformática estrutural OU TOPICOS DE BIOQUIMICA II - Docking Molecular OU BIQ842 - Tópicos avançados em Planejamento de Fármacos. Mediante análise, estudantes que não tenham cursado nenhuma destas disciplinas mas que estejam conduzindo projetos de pesquisa na área também poderão se matricular.

Ementa: Princípios e fundamentos da citometria de fluxo multiparamétrica e espectral. Componentes do citômetro, fluorocromos, compensação espectral, delineamento de painéis imunofenotípicos e padronização de ensaios. Estratégias de gating e análise multiparamétrica aplicadas ao diagnóstico, classificação e monitorização de leucemias agudas e crônicas, segundo as classificações atuais (WHO 5ª edição e International Consensus Classification ICC). Integração da imunofenotipagem com morfologia, citogenética e testes moleculares/NGS. Conceitos de leucemia-associated immunophenotype (LAIP), abordagem different-from-normal (DfN) e citometria de alta sensibilidade para avaliação de doença residual mensurável (MRD) em LLA, LMA, LLC e mieloma múltiplo, com ênfase nas recomendações ELN e em consensos nacionais. Aplicações emergentes: citometria espectral, citometria de massa, análise de alta dimensionalidade (t-SNE, UMAP, FlowSOM, machine learning) e desafios de padronização, controle de qualidade e interpretação clínica.

Ementa: Definição e conceitos básicos de genômica com foco em fungos. Estrutura e organização dos genomas fúngicos. Introdução às tecnologias de sequenciamento de nova geração e suas aplicações em estudos genômicos. Principais formatos de arquivos utilizados em bioinformática genômica (FASTA, FASTQ, SAM/BAM, GFF/GTF) e sua interpretação. Controle de qualidade de dados de sequenciamento e preparação para análise. Estratégias de montagem de genomas utilizando diferentes plataformas (short-reads, long-reads e abordagens híbridas). Avaliação da qualidade de montagens genômicas. Predição de genes e anotação estrutural em genomas fúngicos por métodos ab initio e baseados em evidência. Anotação funcional e classificação de proteínas. Organização e interpretação dos resultados obtidos. Desenvolvimento de projeto prático envolvendo montagem, anotação e análise de um genoma fúngico, culminando na elaboração de relatório técnico-científico.

Ementa: Este curso para pós-graduandos oferecerá uma formação prática e teórica em bioinformática voltada à análise genômica de microrganismos, utilizando como base um Manual Prático-Teórico de Bioinformática elaborado pela equipe do Professor Vasco Azevedo. Destinado a estudantes e pesquisadores das áreas de genética microbiologia, biotecnologia, bioinformática e ciências da saúde, o curso aborda desde os fundamentos do sistema Linux e manipulação de dados genômicos até análises avançadas, como montagem e anotação de genomas, avaliação de qualidade, genômica comparativa, pangenômica, identificação de fatores de virulência, resistência antimicrobiana e elementos genéticos móveis. Também são exploradas estratégias de vacinologia reversa, depósito de dados em repositórios públicos e visualização integrada de resultados. O curso enfatiza o uso de ferramentas bioinformáticas modernas (como Prokka, SPAdes, OrthoFinder, Abricate, CARD, VFDB, entre outras), pipelines reprodutíveis e boas práticas computacionais. Os participantes desenvolverão competências para processar dados de sequenciamento de nova geração (NGS), interpretar resultados biologicamente relevantes e aplicar essas análises em projetos de pesquisa voltados à saúde pública, biotecnologia e inovação em produtos microbiológicos. Ao final, os alunos estarão aptos a conduzir, de forma autônoma e crítica, estudos genômicos completos, desde o dado bruto até a publicação e submissão em bases internacionais.

Ementa: Abordagem relacionada ao Perfil Empreendedor. Conceito de Sistema de Informação; Criatividade; Processo Visionário. Estudo das Oportunidades. Rede de Relacionamentos. Plano de Negócios. Importância da criação da pequena e média empresa. Políticas e programas de apoio às pequenas e médias empresas. Os problemas característicos das pequenas e médias empresas. Formação e desenvolvimento de empreendedores. Importância da Geração de Negócios de Base Tecnológica. Perspectiva Institucional. Elos da Cadeia de Inovação. Relação Universidade-Empresa. Spin-off acadêmico. Formação das Bases do Empreendimento Tecnológico. Desenvolvimento do Spin-off acadêmico. Ambiente da Formação de Spin-offs Acadêmicos. Novo Empreendimento: Base Tecnológica, Base Financeira e Base Pessoal. Foco no Mercado e Produto. Plano de Negócio de Base Tecnológica. Plano Tecnológico do Novo Empreendimento. Estudo da Viabilidade Econômico-financeira do Novo Empreendimento. Mapeamento Tecnológico.

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

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