Informações gerais
Ao longo dos módulos, o curso aborda desde os princípios da biologia molecular, alinhamento de sequências e bancos de dados genéticos, até ferramentas modernas como NGS, GATK, MAFFT, BWA, Samtools, ANNOVAR, DESeq2, edgeR, Bismark, e mais. Os participantes também aprenderão a analisar transcriptomas, perfis epigenéticos, microbiomas e realizar integração de dados. Com conteúdos atualizados e práticos, é ideal para quem busca aplicar bioinformática no diagnóstico, pesquisa e inovação em saúde.
Diferencial do curso
O diferencial do curso está na sua abordagem prática e completa, que combina teoria sólida com o uso direto de ferramentas reais aplicadas em laboratórios e pesquisas ao redor do mundo. Com foco em desafios atuais da saúde e das ciências biológicas, o curso promove uma experiência de aprendizado ativa, com aulas práticas e aplicação de pipelines bioinformáticos. Ao final, o aluno poderá realizar análises bioinformáticas com mais segurança e autonomia, além de enriquecer seu portfólio acadêmico ou profissional com conhecimentos altamente relevantes para o mercado.
Para quem?
O curso “Introdução à Bioinformática: Da Teoria à Prática” é destinado a estudantes de graduação e pós-graduação, bem como profissionais das áreas da saúde (como biologia, biomedicina e biotecnologia), exatas (como matemática, estatística e engenharia de software) e demais áreas interdisciplinares que tenham interesse por genética e análise de dados biológicos.
Prof. Dr. Gustavo Ribeiro
Doutorado em Genética
- Formado em Ciências Moleculares pela USP
- Doutorado em Genética pela USP;
- Pesquisador no Instituto de biologia integrativo da célula, Universidade Paris-Saclay, França;
- Fundador da Biodata Analysis;
- Consultor técnico/científico em bioinformatica e desenvolvimento de sistemas;
Aula Demo
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Introdução à Bioinformática: da Teoria à Prática
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Vídeos
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Neste módulo introdutório, você entenderá os conceitos fundamentais da bioinformática, desde o DNA até as variantes genéticas. Aprenda sobre sequenciamento, dogma central da biologia molecular e técnicas modernas como NGS. Ideal para quem quer começar com base sólida e aplicada!
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Neste módulo, você entenderá os princípios de alinhamento entre DNA, RNA e proteínas, desde os conceitos de similaridade e identidade até os algoritmos clássicos como Needleman-Wunsch e BLAST. Descubra os principais bancos de dados biológicos e realize uma prática guiada com ferramentas modernas como MAFFT e Docker.
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Explore as gerações e plataformas de NGS, entenda como escolher entre reads curtos ou longos e descubra aplicações práticas em genômica, transcriptômica, epigenômica e metagenômica. Aprenda a selecionar genomas de referência e conheça as melhores soluções computacionais para análise de dados em bioinformática.
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Aprenda como dados brutos se transformam em variantes genéticas clínicas. Entenda o processo completo: qualidade inicial, alinhamento com GATK, chamada e anotação de variantes. Pratique com ferramentas reais como BWA, Samtools e ANNOVAR. Ideal para quem busca aplicação direta da bioinformática na saúde!
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Aprenda como transformar dados de RNA-seq em insights funcionais. Descubra métodos de quantificação e análise de expressão diferencial com ferramentas como DESeq2 e edgeR. Finalize com o enriquecimento de vias usando GO e KEGG. Um módulo completo para quem quer interpretar dados com profundidade!
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Aprenda como alterações epigenéticas são mapeadas. Entenda as técnicas WGBS e eRRBS, o uso de ferramentas como Bismark e MethylKit, e como identificar regiões diferencialmente metiladas (DMPs e DMRs). Um módulo essencial para quem quer aplicar bioinformática em estudos epigenéticos.
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Aprenda as diferenças entre sequenciamento direcional (16S/18S/ITS) e shotgun, conheça os principais bancos de dados (SILVA, RDP, GreenGenes) e domine os principais pipelines. Ideal para quem quer analisar microbiomas com rigor taxonômico e funcional!
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Aprenda como integrar informações genômicas, transcriptômicas e epigenéticas por diferentes abordagens: vertical (mesmas amostras), horizontal (diferentes coortes) e meta-análise. Descubra fluxos de trabalho, desafios e aplicações clínicas da integração de dados na bioinformática moderna.
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