COMPUTATIONAL SYSTEMS BIOLOGY

Scheda dell'insegnamento

Anno accademico di regolamento: 
2017/2018
Anno di corso: 
1
Anno accademico di erogazione: 
2017/2018
Tipo di attività: 
Obbligatorio a scelta
Lingua: 
Inglese
Crediti: 
6
Ciclo: 
Secondo Semestre
Ore di attivita' didattica: 
43
Prerequisiti: 

Non sono necessarie conoscenze preliminari specifiche di matematica o informatica, tutte le nozioni indispensabili per la comprensione degli argomenti trattati durante il corso verranno spiegate di volta in volta.
Sono invece richieste una forte curiosità e apertura mentale nello scoprire e studiare la biologia sotto una prospettiva innovativa, così come la volontà a partecipare attivamente alle lezioni, e a creare un ambiente collaborativo e di discussione critica con il docente e i propri compagni di corso.
Anche se non vincolante per la scelta dei corsi seguiti dagli studenti, una più profonda comprensione degli aspetti di modellazione, simulazione e analisi dei sistemi biologici potrà essere ottenuta se gli studenti frequenteranno anche il corso di “Systems Biochemistry” (Prof. M. Vanoni).
Il corso verrà erogato in Inglese.

Moduli

Metodi di valutazione

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

Scritto + orale

Valutazione: 
Voto Finale

Obiettivi formativi

Obiettivo del corso è sviluppare le capacità di analisi dello studente nella scelta del metodo computazionale più adeguato per formalizzare e studiare un sistema biologico, illustrando come sia possibile studiare il funzionamento di sistemi biologici complessi tramite approcci multidisciplinari.
Un’attenzione particolare sarà dedicata alla discussione critica dei limiti e dei vantaggi di ogni approccio di modellazione e analisi spiegato durante il corso. A tale scopo verranno presentati numerosi esempi basati sull’analisi interdisciplinare di diversi sistemi, come processi cellulari (reti di regolazione genica, vie di trasduzione del segnale, vie metaboliche, ciclo cellulare, processi di morte cellulare, ecc.) o sistemi multicellulari.

Contenuti

Il corso si propone di presentare le principali metodologie computazionali nell’ambito della Systems Biology, e di fornire le basi concettuali e gli strumenti per integrare dati e conoscenze biologiche con metodi informatici e matematici.
Il corso verterà principalmente sui seguenti argomenti:
• Introduzione alla modellazione, simulazione e analisi di sistemi biologici complessi.
• Modelli basati su interazioni.
• Modelli logici.
• Modelli basati su vincoli.
• Modelli meccanicistici.
• Metodi computazionali per la simulazione e l’analisi di modelli meccanicistici.
• Il concetto di robustezza nei sistemi biologici.
• Applicazione di modelli e metodi computazionali nell’ambito della Synthetic Biology.

Programma esteso

Modellazione di sistemi biologici. Il concetto di sistema complesso. Livelli di complessità nello studio dei sistemi biologici. Regole di base e criteri per la scelta dell'approccio di modellazione: discussione critica di vantaggi e svantaggi, limiti e punti di forza di ogni approccio. Introduzione al problema dell’integrazione di modelli definiti con approcci differenti.

Modelli basati su interazioni. Elementi di teoria dei grafi per la definizione dei modelli basati su interazioni. Metodi computazionali basati su grafi per l’analisi topologica di reti biologiche a larga scala. Il concetto di robustezza strutturale di una rete.
Presentazione e discussione critica di modelli basati su interazioni presenti in letteratura (reti di interazione proteina-proteina, reti di regolazione genica, ecc.).

Modelli logici. Elementi di logica booleana e logica fuzzy. Caratteristiche dei modelli logici e relativi metodi di analisi. Presentazione e discussione critica di modelli logici presenti in letteratura (es. reti di regolazione genica, morte cellulare, ecc.).

Modelli basati su vincoli. Elementi di algebra e programmazione lineare per la definizione di modelli basati su vincoli. Metodi computazionali per l’analisi di modelli basati su vincoli: flux balance analysis.
Presentazione e discussione critica di modelli basati su vincoli presenti in letteratura (vie metaboliche, da modelli “toy/core” a modelli “genome-wide”).

Modelli meccanicistici. Il concetto di sistema dinamico. Modelli “reaction-based”. Approccio deterministico: definizione di sistemi di equazioni differenziali ordinarie; metodi di simulazione per modelli deterministici. Approccio stocastico: il concetto di rumore biologico, fenomeni di switching e bistabilità. Metodi di simulazione per modelli stocastici: l'algoritmo di simulazione stocastica di Gillespie.
Metodi computazionali per i problemi di reverse engineering, parameter sweep analysis, parameter estimation, sensitivity analysis. Approcci ibridi, modelli spaziali.
Presentazione e discussione critica di modelli meccanicistici presenti in letteratura (vie di trasduzione del segnale, ciclo cellulare, ecc.).

Il concetto di robustezza dei sistemi biologici. Principi organizzativi di sistemi robusti. Robustezza ed evoluzione: il concetto di architettura bow-tie. Un esempio di sistema complesso robusto (il cancro).

Applicazione di modelli e metodi computazionali nell’ambito della Synthetic Biology. Progettazione e implementazione di un oscillatore biologico sintetico (Repressilator).

Bibliografia consigliata

• E. Klipp, W. Liebermeister, C. Wierling, A. Kowald, H. Lehrach, R. Herwig. Systems Biology: A Textbook. Wiley, 2009.
• Z. Szallasi, J. Stelling, V. Periwal. System modeling in cellular biology. The MIT Press, 2006.

Additional references will be suggested during each lecture. The educational material will be available on the e-learning platform of the course.

Modalità di erogazione

Convenzionale

Metodi didattici

Lezioni frontali + lavoro di gruppo in aula + utilizzo di software specifico per Systems Biology.
Il corso verrà erogato in Inglese.

Contatti/Altre informazioni

Non sono necessarie conoscenze preliminari specifiche di matematica o informatica, tutte le nozioni indispensabili per la comprensione degli argomenti trattati durante il corso verranno spiegate di volta in volta.
Sono invece richieste una forte curiosità e apertura mentale nello scoprire e studiare la biologia sotto una prospettiva innovativa, così come la volontà a partecipare attivamente alle lezioni, e a creare un ambiente collaborativo e di discussione critica con il docente e i propri compagni di corso.
Anche se non vincolante per la scelta dei corsi seguiti dagli studenti, una più profonda comprensione degli aspetti di modellazione, simulazione e analisi dei sistemi biologici potrà essere ottenuta se gli studenti frequenteranno anche il corso di “Systems Biochemistry” (Prof. M. Vanoni).
Il corso verrà erogato in Inglese.