BIOLOGIA COMPUTAZIONALE

Scheda dell'insegnamento

Anno accademico di regolamento: 
2019/2020
Anno di corso: 
1
Anno accademico di erogazione: 
2019/2020
Tipo di attività: 
Obbligatorio a scelta
Lingua: 
Italiano
Crediti: 
6
Ciclo: 
Secondo Semestre
Ore di attivita' didattica: 
48
Prerequisiti: 

Basi di biologia molecolare, biochimica delle proteine, ed evoluzione molecolare

Moduli

Metodi di valutazione

Modalita' di verifica dell'apprendimento: 

Presentazione, sotto forma di seminario scientifico, del progetto sviluppato durante le esercitazioni. Assegnata una sequenza nucleotidica, si chiede di individuare e caratterizzare dal punto di vista funzionale e strutturale la proteina da essa codificata. L'esposizione è seguita da discussione con domande anche sugli aspetti teorici. Verranno valutate le nozioni di base acquisite, la capacità di esposizione, la comprensione della materia, la padronanza di tecniche e metodi, la capacità critica nella interpretazione dei risultati, la capacità di collegare le diverse tematiche trattate e la capacità di affrontare un progetto di predizione strutturale e funzionale di proteine.

Valutazione: 
Voto Finale

Obiettivi formativi

Il corso di biologia computazionale si propone di fornire le conoscenze teoriche di base e gli strumenti pratici per utilizzare le risorse bioinformatiche disponibili in rete, per il reperimento e l’analisi di dati biologici, ed in particolare per la predizione di struttura e funzione delle proteine.

Conoscenze e capacità di comprensione. Acquisire conoscenze di base (teoriche e pratiche) sulle risorse bioinformatiche, quali portali, database e software per il reperimento e l’analisi di dati biologici.

Capacità di applicare conoscenze e comprensione. Essere in grado di utilizzare correttamente tool computazionali per analizzare i dati biologici, raccogliere ed elaborare i risultati ottenuti, riconoscerne gli aspetti salienti.

Autonomia di giudizio. Essere in grado di riconoscere i contesti in cui è opportuno applicare i metodi computazionali appresi. Essere in grado di interpretare in modo corretto e critico i risultati di un’analisi computazionale.

Abilità comunicative. Essere in grado di descrivere i risultati di un’analisi computazionale con un linguaggio scientifico appropriato.

Capacità di apprendimento. Essere in grado di applicare analisi computazionali su un problema biologico non affrontato durante le esercitazioni nel laboratorio informatico utilizzando le risorse bioinformatiche apprese

Contenuti

Verranno illustrati i principi su cui si basano i principali algoritmi per la predizione di struttura e funzione delle proteine sulla base della sequenza aminoacidica e le modalità di ricerca di informazioni in banche dati dedicate.

Programma esteso

Banche dati di sequenze
Algoritmi globali ed euristici per allineamenti di sequenze
Allineamenti multipli di sequenze
Banche dati di strutture
Allineamenti strutturali
Evoluzione molecolare
Principi e problematiche di predizione strutturale e funzionale
Predizione di ordine e disordine strutturale
Predizione di struttura secondaria
Modelli strutturali per omologia
Riconoscimento di fold
Predizione di nuovi fold con il metodo Rosetta

Bibliografia consigliata

Le diapositive mostrate a lezione saranno disponibili sulla piattaforma e-learning.
Verranno indicati lavori scientifici per ciascun argomento, che dovranno essere utilizzati per la preparazione all'esame.
Testi suggeriti:
- Orengo et al. "Bioinformatics: Genes, Proteins and Computers" Bios Scientific Publishers Limited, 2002
- Durbin et al. "Biological sequence analysis" Cambridge University Press, 1998
- Tramontano "Bioinformatica" Zanichelli, 2002

Modalità di erogazione

Convenzionale

Metodi didattici

Lezioni frontali ed esercitazioni nel laboratorio di informatica

Contatti/Altre informazioni

Ricevimento Su appuntamento previa email al docente