Insegnamento BIOLOGIA QUANTITATIVA

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Nome del corso di laurea Biologia
Codice insegnamento 55191206
Curriculum Biomolecolare
Docente responsabile Francesco Morena
Docenti
  • Francesco Morena
Ore
  • 42 Ore - Francesco Morena
CFU 6
Regolamento Coorte 2022
Erogato Erogato nel 2022/23
Erogato altro regolamento
Informazioni sull'attività didattica
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 Biologia computazionale per: (i) lo studio quantitativo e qualitativo dei dati (ii) lo studio di correlazione fra sequenza e struttura/funzione delle proteine (iii) applicazioni della bioinformatica alle biotecnologie molecolari e industriali.
Testi di riferimento Fondamenti di bioinformatica. Manuela Helmer, Citterich,Fabrizio Ferrè, Giulio Pavesi. Zanichelli Bioinformatica. Stefano Pascarella, Alessandro Paiardini. Zanichelli

MATERIALE DIDATTICO FORNITO DAL DOCENTE

Materiale elettronico da banche dati (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/; https://www.uniprot.org/blast/; https://scholar.google.com/)
Obiettivi formativi Lo scopo del corso è quello di introdurre gli studenti al valore e al potenziale della biologia computazionale, delle analisi quantitative e qualitative dei dati biologici, e fornire loro i concetti e le metodologie bioinformatiche necessarie per le analisi dei dati anche Big Data, la predizione di strutture tridimensionali delle proteine, interazioni proteina-proteina, proteina-RNA.
Prerequisiti Conoscenze di Biochimica, Biologia Molecolare, Chimica generale, Biologia Cellulare.
Metodi didattici Lezioni frontali in aula di bioinformatica, con proiezioni di diapositive e
lezioni interattive con computer per ogni studente. Verteranno su metodologie di base per: l’analisi dei dati, approcci di machine learning e studi di biologia strutturale di DNA e proteine.
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. Le date di ricevimento studenti sono concordate con gli studenti.
Modalità di verifica dell'apprendimento Esame scritto e orale.
Il voto dell’esame sarà dato dalla media del voto delle due prove.

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, ANOVA). Data science e Data Mining: panoramica sui dati, sulle domande e strumenti con cui lavora un data scientist. Come usare R per un'efficace analisi dei dati. Database processing e data cleaning. Analisi esplorativa dei dati. Inferenza statistica. Modelli di regressione. Approcci di Machine Learning e principali algoritmi (KNN, Alberi decisionali, Random Forest, Reti neurali). Analisi dati Next Generation Sequencing (NGS).
Applicazioni della bioinformatica alle biotecnologie molecolari e industriali: Analisi di sequenze genomiche e sequenze amminoacidiche. Ricerca di geni e proteine. Ricerca di pattern all’interno di una sequenza (nucleotidica, proteica). Proteine e loro evoluzione. Allineamento di sequenze e matrici di similarità. Ricerche di similarità in banche dati. 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. Principi dei metodi di Docking e Drug Designing. Applicazioni della biologia computazionale alla microscopia analitica.
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