Anno di corso: 1

Crediti: 8
Crediti: 6
Crediti: 6
Crediti: 6
Crediti: 6

Anno di corso: 2

Crediti: 8
Tipo: A scelta dello studente
Crediti: 6
Tipo: A scelta dello studente
Crediti: 4
Tipo: A scelta dello studente
Crediti: 12
Tipo: A scelta dello studente
Crediti: 40
Tipo: Lingua/Prova Finale
Crediti: 4
Tipo: Altro

METODOLOGIE BIOINFORMATICHE

Scheda dell'insegnamento

Anno accademico di regolamento: 
2018/2019
Anno di corso: 
1
Anno accademico di erogazione: 
2018/2019
Tipo di attività: 
Obbligatorio a scelta
Lingua: 
Italiano
Crediti: 
6
Ciclo: 
Primo Semestre
Ore di attivita' didattica: 
43
Prerequisiti: 

Conoscenze di base di informatica e di biologia molecolare

Moduli

Metodi di valutazione

Modalita' di verifica dell'apprendimento: 

Esame orale su tutti gli argomenti trattati nel corso. La valutazione terrà conto della conoscenza specifica degli argomenti, della chiarezza espositiva e della capacità di collegare gli strumenti computazionali ai problemi biologici da risolvere.

Valutazione: 
Voto Finale

Obiettivi formativi

Il corso intende fornire agli studenti le basi concettuali e la conoscenza critica dei principali strumenti computazionali per gestire ed analizzare la enorme quantità di dati che vengono prodotti dalle moderne tecnologie di sequenziamento.

Contenuti

Struttura e utilizzo delle banche dati di sequenze
Significato biologico dell'allineamento di sequenze e algoritmi di allineamento
Algoritmi di clustering
Ricostruzione di alberi filogenetici

Programma esteso

1. La gestione dei dati nelle scienze della vita
2. La tecnologia NGS
3. Banche dati di sequenze molecolari
• 3.1. Le banche dati Genomiche (EMBL – GenBank)
• 3.2. Le banche dati di sequenze proteiche (SwissProt, PDB)
• 3.3. I sistemi di interrogazione delle Banche Dati

4. Elementi di informatica
• 4.1. Introduzione agli algoritmi
• 4.2. Alfabeti, parole, grafi

5. Analisi di sequenze in biologia molecolare
• 5.1. Algoritmi di String matching esatto
• 5.2. Allineamento di sequenze
o 5.2.1. Motivazioni
o 5.2.2. Matrici a punti
o 5.2.3. Matrici di sostituzione PAM, BLOSUM
o 5.2.4. Allineamento globale: Algoritmo di Needleman-Wunsch
o 5.2.5. Allineamento locale: Algoritmo di Smith-Waterman
o 5.2.6. Algoritmi euristici: Blast, Fasta, BWA
o 5.2.7. Algoritmi di allineamento multiplo; CLUSTAL

6. Ricerca di motivi funzionali in sequenze
• 6.1. Alberi di suffissi
• 6.2. Algoritmi di pattern discovery

7. Evoluzione molecolare: Algoritmi per la ricostruzione di filogenie

8. Metodi algoritmici per il problema generale del Riarrangiamento genomico

9. Algoritmi di Clustering
• 9.1. k-means
• 9.2. neighbor joining

Bibliografia consigliata

M.Helmer Citterich - F.Ferrè - G.Pavesi - C.Romualdi - G.Pesole
FONDAMENTI DI BIOINFORMATICA (Zanichelli editore)
Dispense fornite dal docente

Modalità di erogazione

Convenzionale

Metodi didattici

• Lezioni frontali
• Esercitazione: lavoro di gruppo in aula
• Esempi di utilizzo di software per l'analisi di sequenze

Contatti/Altre informazioni

Orario di ricevimento: Lunedì 14-17