IF1014 - Topicos Avancados em SI 5 - Empreendedor em B. C.

Enquete da Avaliação de 2024.1

Calendário 2024.1

Slides do Curso:

• 1 - Introducao à Disciplina

• 2 - Introducao à Biologia Computacional (Parte 1 + Parte 2)

• 3 - Tecnologias de Sequenciamento (Parte 1 + Parte 2)

• 4 - Genômica e Filogenia (Parte 1 + Parte 2)

• 5 - Epigenômica e Regulação Gênica (Parte 1 + Parte 2)

• 6 - Transcriptômica (Parte 1 + Parte 2)

• 7 - Proteômica (Parte 1 + Parte 2)

• 8 - Metabolômica (Parte 1 + Parte 2)

• 9 - Farmacogenômica e Medicina Personalizada (Parte 1 + Parte 2)

• 10 - Metagenômica (Parte 1 + Parte 2)

• 11 - Genética de Populações e GWAS (Parte 1 + Parte 2)

• 12 - Mercado da Biologia Computacional Moderna (Parte 1 + Parte 2)

Material do Curso:

• Ementa da Disciplina - TBD.

• Plano de Ensino - TBD.

• Google Classroom.

Seminários:

• P4 - Genômica e Filogenia: TBD

• P5 - Epigenômica e Regulação Gênica: TBD

• P6 - Transcriptômica: TBD

• P7 - Proteômica: TBD

• P9 - Farmacogenômica e Medicina Personalizada: TBD

• P10 - Genética de Populações e GWAS: TBD

• P11 - Metagenômica: TBD

Bibliografia e Links Úteis:

• Alguns Livros Interessantes.

• [1] Shimasaki C. Biotechnology entrepreneurship: Starting, managing, and leading biotech companies. Academic Press, 1a ed., 488 págs., 2014.

• [2] Salgaller ML. Biotechnology entrepreneurship: From science to solutions. Logos Press, 1a ed., 238 págs., 2010.

• [3] Simon F e Giovannetti G. Managing biotechnology: From science to market in the digital age. Wiley, 1a ed., 320 págs., 2017.

• [4] Casale B, et al. Business models for the data economy. O’Reily Media, 1a ed., 390 págs., 2013.

• [5] Li X, Ng S-K e Wang JTL. Biological data mining and its applications in healthcare. World Scientific Pub Co Inc, 1a ed., 420 págs., 2014.

• Biologia molecular bem desgraçada mesmo:

• [6] Lodish H, et al. Molecular cell biology. W. H. Freeman, 9a ed., 1264 págs., 2021.