Anno di corso: 1

Anno di corso: 2

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

BIOINFORMATICA

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
Crediti: 
6
Ciclo: 
Secondo Semestre
Ore di attivita' didattica: 
50

Moduli

Metodi di valutazione

Tipo di esame: 
Scritto e Orale Separati
Modalita' di verifica dell'apprendimento: 

esame scritto ed orale

Valutazione: 
Voto Finale

Obiettivi formativi

ll corso si propone di introdurre lo studente ad una recente disciplina, la Bioinformatica. Questa disciplina nasce dalla necessità di comprendere dal punto di vista dell’Informatica i meccanismi che regolano le computazioni nei processi biologici per poi sviluppare adeguati strumenti computazionali per la soluzione di molteplici problemi ad essi legati.
L'obiettivo principale del corso è quello di fornire allo studente la padronanza delle tecniche algoritmiche e delle strutture dati utilizzate per poter affrontare la soluzione e lo studio di problemi computazionali di analisi e confronto di sequenze biologiche e di alberi evoluzionari.
Saper progettare la soluzione algoritmica di problemi di analisi di sequenze biologiche o di confronto e ricostruzione di alberi filogenetici.
Saper modellare la soluzione di problemi biologici su sequenze genomiche mediante la formulazione di problemi combinatori .
Saper utilizzare le banche dati genomiche per estrarre le informazioni di interesse sul genoma umano

Contenuti

Introduzione alla biologia computazionale: motivazioni e metodologie.
L'importanza del confronto ed analisi di sequenze biologiche. Tecniche di allineamento multiplo di sequenze (allineamento globale e locale). Algoritmi per l’allineamento di sequenze nella predizione della struttura di un gene (splicing alternativo). Assemblaggio di dati di sequenziamento NGS con grafi di De Brujin compressi. Grafi di De Brujin e grafi di overlap e loro applicazioni.
La ricerca di motivi in sequenze biologiche. Il problema generale del matching esatto. Gli alberi suffisso, i suffix array e la trasformata BWT e la loro applicazione nella ricerca di pattern nelle sequenze biologiche.
Lo studio delle variazioni (mutazioni) geniche nella popolazione. Alberi evoluzionari. Ricostruzione della storia evolutiva di specie con alberi evoluzionari: metodi principali. Applicazione alla genomica tumorale. L'aplotipizzazione di individui: metodi combinatori basati sul modello coalescente e il criterio di massima parsimonia.
Internet e la post-genomica. Le banche dati e il software per l’analisi del genoma.

Programma esteso

1 L'importanza del confronto ed analisi di sequenze biologiche. Tecniche di allineamento multiplo di sequenze (allineamento globale e locale). Algoritmi per l’allineamento di sequenze nella predizione della struttura di un gene (splicing alternativo).
2 Strutture dati e algoritmi su grafi in bioinformatica: grafi di De Brujin, grafi di overlap e indicizzazione. Applicazioni al problema del sequenziamento di dati NGS ed assemblaggio dati.
3 La ricerca di motivi in sequenze biologiche. Il problema generale del matching esatto. Gli alberi suffisso, i suffix array e la trasformata BWT e la loro applicazione nella ricerca di pattern nelle sequenze biologiche.
4 Lo studio delle variazioni (mutazioni) geniche nella popolazione. Alberi evoluzionari. Ricostruzione della storia evolutiva di specie con alberi evoluzionari: metodi principali. Assemblaggio di aplotipi: metodi combinatori.
5"Internet e la post-genomica. Le banche dati e il software per l’analisi del genoma.
I processi biologici e i modelli computazionali bio-ispirati. "

Bibliografia consigliata

(1) An Introduction to Bioinformatics Algorithms N.C Jones, P.A. Pevzner.
(2) Introduction to Computational molecular biology - Carlos Setubal, Joao Meidanis.
(3) Algorithms on Strings, Trees, and Sequences: Computer Science and Computational Biology -Dan Gusfield.

Metodi didattici

Lezione frontale, seminari e attività di laboratorio