Quantitative methods for Omics Data (qOmics)
Milano
Master 2 Livello
Inglese
15 mesi
blend-mista
Vision
Il progetto formativo è finalizzato all'approfondimento di tematiche classiche ed avanzate della metodologie statistiche e computazionali finalizzate alla pianificazione ed analisi di dati omici. In particolare, si vuole formare un profilo con competenze nelle conoscenze di base ma che approfondisca tematiche avanzate nei seguenti ambiti: omiche tout-cour (genomica, proteomica e metabolomica), medicina personalizzata, integrazione e gestione di dati provenienti da fonti omiche eterogenee.
Queste conoscenze sono di grande rilievo per figure che lavorano nell'ambito delle scienze della vita e che necessitano di ampliare i propri strumenti e competenze quantitativi per affrontare la nuova disponibilità di dati omici sia per scopi di ricerca che aziendali.
***AVVISO*** Le scadenze previste dal Bando sono modificate come segue:
- scadenza domande ammissioni: 03/04/2024
- selezione: 10/04/2024 ore 10
- pubblicazione graduatoria: 17/04/2024
- chiusura immatricolazioni: 24/04/2024
- avvio lezioni: 06/05/2024
Mission
La crescente disponibilità e facilità di acquisizione di dati omici raccolti da fonti eterogenee, richiede la formazione di figure professionali esperte nel loro utilizzo, mantenimento ed analisi. Questa richiesta da parte del mercato del lavoro italiano e globale è in continua crescita negli ultimi anni. Il Master intende formare queste figure coniugando conoscenze teoriche ed esperienze pratiche, nell’ambito della interdisciplinarità dei più attuali strumenti di queste discipline.
Organizzazione Didattica
456 ore di Lezioni
198 ore di Stage
Esami e Frequenza
Insegnamenti
- Principi di statistica descrittiva
- Introduzione al linguaggio R ed al suo ambiente di lavoro; introduzione all'uso della linea di comando
- Principi di statistica descrittiva e inferenziale
- Principali test e modelli statistici
- Introduzione al linguaggio R
- Principali disegni sperimentali applicati al contesto biologico
- Programmazione in R per la pulizia dei database destinati all'analisi
- Introduzione agli aspetti legati alla privacy (iso27001), ai brevetti, e allo storage dei campioni e dei dati prodotti
- Cultura del dato
- Sistemi di gestione del dato, database relazionali, Pandas
- Principali rappresentazioni del dato e loro utilizzo
- Acquisizione dei principali strumenti bioinformatici per assemblare un genoma
- Dal campione al dato Omico - Genomica, Metabolomica, Proteomica
- Metodologie di integrazione di dati provenienti da fonti eterogenee
- Il campo di interesse dell'epidemiologia genetica
- La variabilità genetica e il ruolo nella determinazione del fenotipo
- I principali disegni di studio
- Il linkage parametrico e non parametrico
- Gli studi di associazione genetici e Genome Wide
- Ruolo delle variabili genetiche rare e metodi di studio
- NGS nell'ambito della diagnostica molecolare: Metodi bioinformatici per l'analisi dei dati (riallineamento, chiamata delle varianti e annotazione)
- Mutazioni somatiche, germline e riarrangiamenti
- Studio delle varianti geniche e classificazione clinica
- Ottimizzazione dei processi e gestione dei dati
- Exome sequencing in ambito diagnostico
- Cenni di Farmacocinetica e farmacodinamica
- Disegnare uno studio clinico che consideri dati omici e condurre alla caratterizzazione di marcatori per il monitoraggio del trattamento, l'associazione con i pathway allo scopo di individuarne quali si modificano in risposta ad un farmaco
- Reazioni avverse ai farmaci e biomarcatori di ipersensibilità.
- Genome browser
- Next Generation Sequencing
- Variant caller
- Trascrittomica
- Database non relazionali; database testuali
- API per l'accesso ai principali database omici
- Arricchimento funzionale
- Criteri di applicazione delle metodologie omiche allo studio di malattie, integrazione dei dati omici approcci mediante Systems Biology e Systems Medicine, concetto di endotipo e medicina personalizzata, metodi di validazione dei marcatori e valutazione gli effetti terapeutici, Study Cases
Comitato scientifico
Mauri
Gentilini
Monti
Quali competenze acquisisci ?
Quantitative methods for Omics Data (qOmics)
A chi è rivolto ?
in corsi di laurea triennali in Scienze biologiche e in Biotecnologie; corsi di laurea magistrale in Biologia e in Biotecnologie Industriali.
La struttura del master è stata valutata molto positivamente dai presidenti dei consiglio di coordinamento didattico dei corsi di laurea triennali in Scienze biologiche e in Biotecnologie e dei corsi di laurea magistrale in Biologia e in Biotecnologie Industriali, come anche dall'Associazione Nazionale dei Biotecnologi Italiani. In particolare quest'ultima ha espresso il seguente parere: "La figura formata con questo corso avrà facile accesso al mercato del lavoro e coprirà nicchie professionali scoperte. Con l’espansione della metagenomica, della medicina di precisione e più in generale delle metodiche di omics in industrie di varia natura (a partire da quelle farmaceutiche), figure di questo tipo sono altamente richieste sul mercato del lavoro.
In generale, dal punto di vista di un recruiter, è sempre difficile trovare candidati con il giusto mix di competenze: per questo motivo, i contenuti del master sono di vitale importanza e possono determinare il successo o il fallimento di chi segue il master sul mercato del lavoro."
6
STUDENTI
FORMATI
+384
ORE
FORMAZIONE
EROGATE
1
ANNI
DI EDIZIONI
4
AZIENDE
COINVOLTE
%
SODDISFAZIONE PARTECIPAZIONE AL CORSO da AlmaLaurea
%
OCCUPAZIONE DEL SINGOLO MASTER da AlmaLaurea
Sbocchi professionali
Industrie Farmaceutiche
Centri di Ricerca, I.R.C.C.S , C.N.R. e Laboratori Universitari
Istituti biomedici di Ricerca
Biobanche private
Enti/aziende coinvolte nel tracciamento e/o nella valutazione della sicurezza e qualità del cibo