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A Universidade de Cabo Verde (Uni-CV) em parceria com o Instituto de Higiene e Medicina Tropical da Universidade Nova de Lisboa (IHMT/UnL) planeou Cursos de Formação Avançada em três domínios específicos: Escrita Científica, Bioinformática e Bioestatística. As formações são destinadas a Licenciados nos domínios das Ciências Biológicas e da Saúde e dirigido a docentes, investigadores e profissionais na área das Ciências Naturais, Biológicas e da Saúde. Os objetivos são: Contribuir para a qualificação de profissionais nacionais; Consolidar o intercâmbio e a cooperação entre o IHMT/UnL e a Uni-CV; Identificar temas de interesse conjunto para pesquisa; Criar e consolidar equipas de investigação; Identificar novas áreas de atuação conjunta e Colaborar no desenvolvimento de cursos de Pós-Graduação em Ciências Biológicas e da Saúde. A coordenação está a cargo da Subdiretora do IHMT/UnL – Maria Rosário Oliveira Martins e da Docente da FCT/Uni-CV – Isabel Inês Araújo.

Escrita Científica: Este curso pretende clarificar o processo de escrita científica e desenvolver as competências necessárias com base nos fundamentos do que é uma proposta científica, quer em forma de projeto ou artigo científico, para uma efectiva redacção. O processo de ensino-aprendizagem focará principalmente na redacção e publicação de artigos científicos.
Os objetivos específicos são que os profissionais consigam:
1. Identificar temas relevantes para as ciências da Saúde
2. Relembrar os passos do método científico
3. Escrever propostas e artigos científicos de forma eficaz, de modo conciso e claro
4. Elaborar um artigo científico de sua escolha em sessões com pequenos grupos acompanhados por um tutor
Programa Resumido: Importância da investigação científica; Escolha de temas; Metodologia Cientifica; Instituições/Órgãos de financiamento de pesquisa; Apresentação das editoras científicas; Escolha da revista; Instruções aos autores; População, Materiais e Métodos; desenho do estudo; Métodos e Testes Estatísticos; Resultados, análise dos dados, tabelas e gráficos; Estrutura, Ordem de escrita; Linguagem – Português e Inglês; Título, Resumo, Introdução, Referências; Discussão e conclusões; Ética na escrita; Submissão do artigo.
Data: 13 a 17 de Março de 2017

Bioinformática: A Bioinformática, também designada Biologia Computacional, emergiu do cruzamento entre as ciências biológicas e de computação. Ela envolve a gestão informática de informação biologicamente relevante, e permite que a resolução de problemas de cariz biológico, tais como a análise de sequências nucleotídicas ou a caracterização de sequências proteicas. Do ponto de vista fundamental, a Bioinfomática permite descrever e prever a forma como ocorrem processos como a evolução da estrutura e a função de genomas, genes individuais e seus produtos (ex. proteínas), de forma a inferir relações entre os diferentes elementos dos sistemas biológicos. Se, por um lado, a Bioinformática permite a gestão de grandes quantidades de informação biologicamente relevante, por outro, a sua análise pode ter implicações diretas no domínio das ciências biomédicas, para tarefas tão variadas como a análise da alteração dos padrões de expressão génica associados a patologias específicas, a identificação de marcadores genotípicos individuais (e.g. suscetibilidade a doenças, resistência a fármacos, reações alérgicas a antigénios específicos), a predição da função de determinados produtos de sequenciação, a análise da dispersão das doenças infeciosas no espaço e no tempo ou ainda o desenho de novas drogas com potencial terapêutico.
Os objetivos específicos são:
1. Reconhecer as potencialidades da bioinformática no domínio das ciências biológicas, e aplicar conhecimentos base adquiridos à resolução de problemas específicos, incluindo:
1.1. Identificação de sequências homólogas em bases de dados de acesso público usando diferentes algoritmos de pesquisa;
1.2. Caracterização de proteínas através da análise da sua estrutura primária e secundária;
1.3. Desenho de primers para a amplificação de fragmentos de DNA in vitro por amplificação em cadeia da polimerase (PCR, Polymerase Chain Reaction).
2. Aquisição de competências básicas para a utilização da bioinformática no domínio da inferência filogenética.
Programa Resumido: Introdução à sequenciação pelo método de Sanger; Análise de cromatogramas; Formatos e anotação de sequências nucleotídicas; Introdução à utilização de base de dados de sequências (nucleotídicas e proteínas) de acesso público; Pesquisa de genes (potenciais) em sequências nucleotídicas e análise preliminar dos seus produtos: Desenho de primers para amplificações de segmentos de DNA in vitro (PCR); Aplicação da bioinformática à análise evolutiva; Introdução à filogenia molecular; Reconstrução de filogenias e avaliação da robustez da topologia de uma árvore; Análise de sequências divergentes e identificação/caracterização de sequências recombinantes.
Data: 20 a 24 de Março de 2017

Bioestatística: No final deste curso os alunos devem compreender e aplicar alguns conceitos essenciais da Bioestatística, procurando utilizá-la com responsabilidade e ponderação nas suas investigações, sabendo que a consulta e o diálogo com os estatísticos é fundamental em determinados aspetos e que a utilização dos programas estatísticos, a par das vantagens, também tem riscos que podem comprometer a investigação.
Os objetivos são:
1. Analisar a importância da utilização da Estatística no início do delineamento de projectos de investigação.
2. Compreender a importância da aleatoriedade no processo de amostragem, recolhendo os dados por processos que garantam a sua qualidade.
3. Aplicar adequadamente conceitos de Análise Exploratória de Dados, Estatística Descritiva e Análise Bivariada.
4. Especificar e aplicar testes de hipóteses paramétricos e não-paramétricos.
5. Distinguir correlação de associação e aplicar ambos os conceitos em exemplos práticos.
6. Conhecer alguns aspetos gerais do Programa SPSS.
Programa Resumido: Importância da estatística na investigação em saúde; Variáveis e Escalas de Medida; População e Amostra; Métodos de Amostragem; Etapas do Processo de Análise Estatística; Organização e Apresentação dos Dados; Estatística Descritiva; Distribuições; Estatística Inferencial e Testes de Hipóteses; Testes de Associação; Medidas de Comparação entre grupos.
Data: A indicar (Abril)