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Geral: Capacitar os alunos a compreender e aplicar fundamentos de microbiologia, biologia molecular, técnicas ômicas e ferramentas de bioinformática voltadas à caracterização e análise de comunidades microbianas em sistemas ambientais, com foco na engenharia ambiental e no saneamento, promovendo uma formação interdisciplinar e atualizada para atuação em pesquisas e projetos voltados à sustentabilidade e inovação tecnológica. • Específicos: • Apresentar os conceitos básicos de microbiologia ambiental e genética microbiana. • Introduzir técnicas de biologia molecular aplicadas à análise de comunidades microbianas. • Explorar abordagens ômicas (metagenômica, metatranscriptômica) no estudo da diversidade e funcionalidade microbiana. • Capacitar os alunos no uso de ferramentas bioinformáticas para análise de dados de sequenciamento. • Aplicar os conhecimentos em estudos de caso voltados à engenharia ambiental, especialmente em sistemas de saneamento. Métodos de trabalho: Aulas expositivas dialogadas, leituras dirigidas de artigos científicos, atividades práticas com ferramentas bioinformáticas (QIIME 2), seminários temáticos e discussões em grupo, com base em estudos de caso reais.

Introdução à microbiologia aplicada à engenharia ambiental; caracterização e diversidade microbiana; fundamentos de genética e biologia molecular. Estudo dos princípios e aplicações de técnicas ômicas voltadas à análise de comunidades microbianas: Aplicações práticas no contexto de saneamento ambiental. Introdução à bioinformática com foco no processamento e análise de dados de sequenciamento: controle de qualidade, bancos de dados de DNA, ferramentas para análise metagenômica e interpretação de microbiomas por meio do software QIIME 2. Discussão de estudos de caso e aplicações da bioinformática na engenharia ambiental, integrando conceitos computacionais às ferramentas moleculares para resolução de desafios ambientais complexos. Conteúdo Programático: 1) Introdução à Microbiologia Ambiental e Engenharia Ambiental (2 aulas = 8h) 2) Caracterização e Diversidade Microbiana (1 aula = 4h) 3) Fundamentos de Genética e Biologia Molecular (1 aula = 4h) 4) Técnicas Ômicas para Análise de Comunidades Microbianas (2 aulas = 8h) 5) Introdução à Bioinformática e Bancos de Dados Biológicos (2 aulas = 8h) 6) Ferramentas de Análise Metagenômica e Interpretação de Dados (4 aulas = 16h) 7) Estudos de Caso e Aplicações Práticas na Engenharia Ambiental (1 aula = 4h) 8) Seminários Temáticos e Apresentação de Projetos (1 aula = 4h) 9) Avaliação Final e Discussão Integrativa (1 aula = 4h)

Principais bibliografias adotadas: Madigan, M. T., Martinko, J. M., Bender, K. S., Buckley, D. H., & Stahl, D. A. (2016). Microbiologia de Brock (14a ed.). Porto Alegre: Artmed Prescott, L.M., Harley, J.P., Klein, D.A. Microbiologia Editora: McGraw-Hill (9a edição, 2016) ISBN: 9788580555212 Environmental Microbiology (3rd ed.). Academic Press. Bitton, G. (2010). Wastewater Microbiology (4th ed.). Wiley-Liss. Watson, J.D., Baker, T.A., Bell, S.P., Gann, A., Levine, M., Losick, R. Biologia Molecular do Gene Editora: Artmed (7a edição, 2014) ISBN: 9788582710497 Cydzik-Kwiatkowska, A., & Zieliska, M. (2016). Bacterial communities in full-scale wastewater treatment systems. World Journal of Microbiology and Biotechnology, 32:66. https://doi.org/10.1007/s11274-016-2012-9 Silveira, D.D. et al. (2022). Structural and functional spatial dynamics of microbial communities in aerated and non-aerated horizontal flow treatment wetlands. Science of The Total Environment, 838, 156600. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.156600 Strategies for biological treatment of waste water: A critical review. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2024.142266 Pevsner, J. (2015). Bioinformatics and Functional Genomics (3rd ed.). Wiley-Blackwell. Chen, G. et al. (2022). Application of metagenomics to biological wastewater treatment. Science of The Total Environment, 807, 150737. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.150737 Molecular Techniques to Study Microbial Wastewater Communities. Brazilian Archives of Biology and Technology. Vol.64: e21200193, 2021 www.scielo.br/babt. Bolyen, E., Rideout, J. R., Dillon, M. R., Bokulich, N. A., Abnet, C. C., Al-Ghalith, G. A., ... & Caporaso, J. G. (2019). Reproducible, interactive, scalable and extensible microbiome data science using QIIME 2. Nature Biotechnology, 37, 852–857. https://doi.org/10.1038/s41587-019-0209-9 Izard, J., & Rivera, M. C. (2014). Metagenomics for Microbiology. Academic Press. Quince, C. et al. (2017). Shotgun metagenomics, from sampling to analysis. Nature Biotechnology, 35, 833–844. https://doi.org/10.1038/nbt.3935 Knight, R. et al. (2018). Best practices for analysing microbiomes. Nature Reviews Microbiology, 16, 410–422. https://doi.org/10.1038/s41579-018-0029-9