/ PROJETO PRR_LFA

CNCG Demo Course

Credits
16 ECTS
Duration
96 hours
Vacancies
Regime/Location
In-person
Language(s) of instruction
Portuguese
Funding
Recovery and Resilience Plan

Next edition

Registration period

31/10/2025 to 31/10/2025

Course duration

31/10/2025 to 31/10/2025

Presentation

O objetivo principal deste curso é fornecer aos estudantes e a profissionais de saúde e áreas afins uma formação multidisciplinar na gestão da informação clínica e biológica que permita uma abordagem holística e transdisciplinar das questões associadas ao manuseamento e armazenamento de dados. 

O curso será organizado em três módulos, cada módulo terá avaliação. Será necessário a presença em 80% das aulas e aprovação na avaliação, em cada módulo, para a sua realização com aproveitamento.

Calendarização:

Tecnologias Multi-ómicas: Seleção, aplicação, interpretação e correlação com a clínica

5, 12 e 19 de janeiro de 2024

 Ferramentas Bioinformáticas e análise de dados de Multi-ómicas aplicadas à Saúde

2, 9, 16, 23 de fevereiro 2024 e 1 e 8 de março

Módulo 3: Projeto de bioinformática na gestão de dados de Multi-ómicas na clínica

15, 22 e 29 de março de 2024

 

Objectives

  1. Update theoretical skills and epistemological knowledge in the field of History and related Social Sciences.
  2. Deepen essential didactic/learning contents of History.
  3. To promote scientific updating in the field of History.
  4. Conceive and guide projects in History didactics.
  5. Reflect on the place of History in current education and its relationship with society.

Skills to develop

At the end of the course, students should be able to:

  1. Articulate the syllabus with new practices conducive to the development of historical and citizenship skills.
  2. Establish a link between the concepts of local and regional history and heritage.
  3. Deepen knowledge of local history relating them to toponymy, literary excerpts, and heritage manifestations.
  4. Plan learning experiences to be developed by teachers in their classes.
  5. Produce useful teaching materials for teaching practice, promoting innovation, creativity and sharing.
  6. Stimulate the articulation between scientific research and innovation in the teaching of History.
  7. Contribute to updating and deepening the scientific-pedagogical knowledge of teachers on regional history.
  8. Know and evaluate the latest research and publications on local history.
  9. To make known primary sources, updated bibliography and resources that can be used in class.
  10. Know some institutions dedicated to the promotion of regional history.
  11. Share experiences and exchange opinions about the pedagogical activity exploring the potential of regional history.
  12. Select some activities to be applied to students, in the context of the classroom or outside the classroom, based on research in local history and historical cognition

Access conditions

  1. History teachers in office
  2. Order of registration
Under Regulation No 1126/2022 for the Attribution of Incentives for the Training of Young People and Adults, published in the DR of November 21, 2022:
  • Any financial benefits that may be granted under the PRR are conditional on candidates holding a Portuguese NIF and residing in Portugal, at the time of the course;
  • Trainees who wish to repeat training for which they have not been approved and for which they have already benefited from a scholarship are not eligible for a scholarship;
  • Trainees who register in a course or initiative financed by PRR-LFA (Investments RE-C06.i03.03 – Adult Incentive and RE-C06.i04.01 – Impulso Jovens STEAM, opened by Notice 01/PRR/2021), accept that they were aware of the total/partial discount on the price defined for the course, initiative and/or attendance expenses and authorize that it be granted if its attribution is decided under the regulations in force.

Methodology (organization and functioning of the course)

This training action will be organized in the form of a training course, with theoretical sessions, conference mode, complemented with practical application.
The theoretical component is organized in plenary conferences followed by debate.
The theoretical-practical component is organized in field work, with visits and interactions with training resources (documents) that can be used in a school context.

Predominant scientific area

Saúde

Languages of learning/evaluation

Português

Study plan

1 Tecnologias Multi-ómicas: Seleção, aplicação, interpretação e correlação com a clínica

Discutir o papel das tecnologias ómicas como ferramenta de diagnóstico e investigação;
Adquirir conhecimentos sólidos das diferentes técnicas utilizadas, para além dos detalhes de execução laboratorial, as suas vantagens, os objetivos, as suas limitações e as suas aplicações para o diagnóstico e investigação;
Relacionar os achados laboratoriais com o Genoma de Referência;
Conhecer e aplicar a nomenclatura internacional para a descrição de resultados em genética molecular e genómica;
Relacionar o Genótipo com o Fenótipo em diversos tipos de patologias e analisar a estratégia diagnóstica mais eficaz em diferentes cenários clínicos e a sua importância na medicina moderna.

2 Ferramentas Bioinformáticas e análise de dados de Multi-ómicas aplicadas à Saúde

-Compreender os conceitos básicos de bioinformática e as técnicas de análise de dados
-Descrever e comparar diferentes técnicas de análise de dados multi-ómicos
-Analisar e interpretar dados para identificar padrões de expressão de genes, proteínas e metabolitos em diferentes condições de saúde e doença
-Desenvolver capacidades na utilização de ferramentas de visualização de dados para comunicar informações complexas de forma clara e concisa.
-Aplicar técnicas de bioinformática para identificar possíveis alvos terapêuticos com base em dados de multi-ómicos.

3 Projeto de bioinformática na gestão de dados de multi-ómicas na clínica

-Aprender a desenvolver protocolos padronizados para a coleta, armazenamento e análise de dados de multi-ómicas, garantindo a qualidade e a integridade dos dados.
-Desenvolver fluxos de trabalho automatizados para análise de dados de multi-ómicas que possam ser facilmente replicados em diferentes conjuntos de dados.
-Realizar a análise exploratória de dados de multi-ómicas para identificar padrões biológicos relevantes para a saúde.
-Utilizar técnicas de machine learning e outras ferramentas de inteligência artificial para prever diagnósticos e desfechos de tratamento.
-Integrar dados de multi-ómicas com outros tipos de dados clínicos.

Promoters

Education Institutes

University of Coimbra

Organic unit(s)

Faculty of Medicine

Centro(s) de investigação

Coimbra Institute for Clinical and Biomedical Research