Anno di corso: 1

Anno di corso: 2

Crediti: 6
Crediti: 6
Crediti: 6
Crediti: 6
Crediti: 6
Crediti: 6
Crediti: 12
Tipo: A scelta dello studente
Crediti: 3
Tipo: Lingua/Prova Finale
Crediti: 33
Tipo: Lingua/Prova Finale

BIOLOGIA COMPUTAZIONALE

Scheda dell'insegnamento

Anno accademico di regolamento: 
2015/2016
Anno di corso: 
2
Anno accademico di erogazione: 
2016/2017
Tipo di attività: 
Obbligatorio a scelta
Crediti: 
6
Ciclo: 
Primo Semestre
Ore di attivita' didattica: 
50
Prerequisiti: 

Basi di matematica e di programmazione. Conoscenze di biologia.

Moduli

Metodi di valutazione

Tipo di esame: 
Orale
Modalita' di verifica dell'apprendimento: 

Tipo esame: Scritto e orale
Tipo valutazione: Voto finale

Valutazione: 
Voto Finale

Obiettivi formativi

Lo studente acquisirà la necessaria “manualità” nella manipolazione di database e nella modellazione di modelli bioinformatici.

Contenuti

Il corso di “Biologia Computazionale” per la laurea magistrale in Informatica permetterà agli studenti di acquisire conoscenze relative ad alcune delle più importanti tecniche in uso. Il corso si concentrerà principalmente sugli aspetti di modellazione di sistemi biologici e sull’integrazione di dati sperimentali (espressione genica, proteomica, sequenza). Il corso sarà anche ispirato da alcune delle linee di ricerca presenti nel laboratorio BIMIB, in particolare la modellazione di cripte intestinali.

Programma esteso

1 Rappresentazione di sistemi biologici: modelli e problematiche informatiche.

2 Network Inference

3 Basi di dati di modelli e reti d’interazione regolatoria, metabolica e di comunicazione intra- ed intercellulare (esempio BioModels e KEGG); formati SBML, KGML e CellML.

4 "Uso di sistemi per la simulazione (discreta, continua e stocastica) di modelli regolatori, metabolici e d’interazione intra- ed intercellulare.
Algoritmo di Gillespie: potenzialità, limiti e inquadramento con metodi Montecarlo.
Modelli spazio-temporali: simulazioni in-lattice e simulazionioff-lattice.
Modelli Booleani, loro generazione, interpretazione come “reti di interazione”
Simulazione multiscala e multicellulare"

5 "Integrazione di dati di espressione genica, di sequenza e proteomici nei modelli di simulazione mediante analisi e modellazione statistica delle variazioni e delle progressioni dei fenomeni biologici a livello biomolecolare.
Ricostruzione di ordinamenti temporali di campioni sulla base di misure genomiche."

Bibliografia consigliata

Jesse M. Lingeman and Dennis Shasha, Network Inference in Molecular Biology: A Hands-on Framework, Springer, 2012
Keener and Sneyd, Mathematical Physiology (Vol I), Spinger, 2009

Articoli originali Gillespie (1976, 1977, 1994)
“Primers” da NCBI
Weinberg, Biology of Cancer, Garland Science, 2006
Steven A. Frank, “Dynamics of Cancer”, Princeton University Press, 2007
U. Alon, “An Introduction to Systems Biology; Design Principles of Biological Circuits”, Chapman & Hall/CRC, 2007
M. A. Savageu, Biochemical Systems Analysis: A Study of Function and Design in Molecular Biology, Addison-Wesley, 1976
J. M. Bower, H. Bolouri (eds.), “Computational Modeling of Genetic and Biochemical Networks”, MIT Press, 2001
P. A. Iglesias, B. P. Ingalls (eds.), “Control Theory and Systems Biology”, MIT Press, 2010
R. Schwartz, “Biological Modeling and Simulation”, MIT Press, 2008

Metodi didattici

Il corso si svolgerà mediante lezioni frontali in presenza e con l’ausilio di sistemi di e-learning per la distribuzione del materiale didattico e di esercizi e progetti.