Insegnamento BIOLOGIA QUANTITATIVA
Nome del corso di laurea | Biologia |
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Codice insegnamento | 55191206 |
Curriculum | Biomolecolare |
Docente responsabile | Francesco Morena |
Docenti |
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Ore |
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CFU | 6 |
Regolamento | Coorte 2020 |
Erogato | Erogato nel 2020/21 |
Attività | Affine/integrativa |
Ambito | Attività formative affini o integrative |
Settore | BIO/11 |
Anno | 1 |
Periodo | Primo Semestre |
Tipo insegnamento | Opzionale (Optional) |
Tipo attività | Attività formativa monodisciplinare |
Lingua insegnamento | ITALIANO |
Contenuti | Introduzione alla bioinformatica. Uso di internet e di banche dati in Biologia molecolare. Tecniche statistiche ed algoritmi. Applicazioni della bioinformatica alle Biotecnologie. Le macromolecole biologiche. Analisi di sequenze genomiche. Analisi di sequenze amminoacidiche. Biologia strutturale. Tecniche computazionali e di visualizzazione per la bioinformatica strutturale. Docking Molecolare. |
Testi di riferimento | Manuela Helmer Citterich, Fabrizio Ferrè, Giulio Pavesi, Graziano Pesole, Chiara Romualdi. Fondamenti di bioinformatica. Zanichelli Pascarella, Paiardini. Bioinformatica: dalla sequenza alla struttura delle proteine. Zanichelli Materiale didattico fornito dal docente |
Obiettivi formativi | Fornire agli studenti le conoscenze di base della Bioinformatica e le sue applicazioni sullo studio delle macromolecole biologiche: DNA, RNA e proteine, dalla sequenza alla struttura; renderli capaci di collegare la struttura di tali macromolecole alla loro funzione; fornire loro le conoscenze di base sugli strumenti sperimentali che sono alla base delle conoscenze della biologia e biotecnologie molecolari. |
Prerequisiti | Al fine di comprendere le tematiche affrontate nel corso lo studente deve avere le conoscenze di base di Chimica Organica, di Biologia, di Biochimica per quanto concerne i concetti di macromolecole biologiche, interazioni tra macromolecole, struttura e funzione delle proteine, enzimi. |
Metodi didattici | Lezioni frontali in aula con proiezioni di diapositive e filmati. Ogni lezione prevede una parte pratica/applicativa e per questo saranno tenute nell'aula di bioinformatica. |
Altre informazioni | Attività di didattica integrativa: E' prevista attività di tutoraggio durante lo svolgimento del corso e successivamente per gli studenti che ne faranno richiesta per aiutarli nella preparazione dell'esame. |
Modalità di verifica dell'apprendimento | Consistono in una prova scritta, seguita da una orale. La prova scritta servirà ad accertare il livello di conoscenza e capacità di comprensione degli argomenti trattati durante il corso ed avrà la durata massima di due ore, durante le quali lo studente dovrà rispondere a trenta domande a risposta multipla e domande che prevedono una breve risposta aperta. Seguirà una prova orale cui avranno accesso gli studenti che avranno superato la prova scritta con una votazione pari o superiore a 18/30. Tale prova servirà a chiarire criticità emerse dalla prova scritta ed a verificare le capacità di comunicazione dello studente con proprietà di linguaggio ed organizzazione autonoma dell'esposizione sugli argomenti oggetto della prova scritta o comunque trattati a lezione. Al voto finale concorreranno l'esito della prova sia scritta che orale. Gli studenti che non hanno superato la prova scritta, avranno la possibilità di analizzarne le criticità insieme al docente, il giorno della prova orale. Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA visita la pagina http://www.unipg.it/disabilita-e-dsa |
Programma esteso | Bioinformatica: caratteristiche generali. Dati e Database: archiviazione e principali sistemi di interrogazione. Principi di programmazione: Unix e Python. Tecniche statistiche e algoritmi: Concetti di base sul calcolo delle probabilità`. Distribuzioni tipiche di probabilità` e test statistici t-test ed ANOVA. Markov Model e Hidden Markov Model. Applicazioni della bioinformatica alle biotecnologie molecolari e industriali: Analisi di sequenze genomiche. Ricerca di geni. Ricerca di pattern all’interno di una sequenza nucleotidica. Proteine e loro evoluzione. Allineamento di sequenze e matrici di similarità. Ricerche di similarità in banche dati. Analisi di sequenze amminoacidiche. Ricerca di pattern all’interno di una sequenza amminoacidica. Predizione della struttura tridimensionale di una proteina. Modelli per omologia e riconoscimento del folding. Tecniche computazionali e di visualizzazione per la bioinformatica strutturale. Predizione di complessi molecolari: Docking Molecolare. Metodi per il Docking e il Drug Designing. Metodologie di Protein-Ligand Docking e sue applicazioni nel Drug Discovery. Concetti e principi di calcoli energetici. Valutazione dell’energia di una molecola. Minimizzazione dell’energia e Dinamica Molecolare. |