Dettagli sull'Insegnamento per l'A.A. 2018/2019

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A. Accademico:

2018/2019

Nome:

Bioinformatica / Bioinformatics

Tipo:

Corso singolo

Informazioni

Codice:

DS9001

SSD:

INF/01

Crediti:

: Master Degree in Computer Science 6 CFU (b)

Periodo:

2^nd semester

Erogazione:

Master Degree in Computer Science curriculum GSEEM Elective
Master Degree in Computer Science curriculum NEDAS Elective
Master Degree in Computer Science curriculum SEAS Elective
Master Degree in Computer Science curriculum UBIDIS Elective

Lingua:

Inglese

Docenti:

Antinisca Di Marco

Prerequisiti

Conoscenza base della programmazione imperativa e orientata agli oggetti.

Obiettivi

Il corso servirà da introduzione alla bionformatica, identificando i principali problemi che è possibile risolvere con metodologie algoritmiche e le relative soluzioni, la struttura e l'utilizzo delle banche dati biolgiche, ed esempi di modellizzazione di sistemi biologici con le reti di Petri. Cenni di Hidden Markov Models.

Sillabo

1. Concetti biologici. Banche dati di percorsi metabolici.
2. Banche Dati di geni, microrna, polimorfismi e mutazioni.
3. Algoritmi di allineamento e matrici di sostituzione. Distanza di edit.
4. Costruzione di alberi filogenetici. Associazione di caratteri.
5. Modelli computazionali per sistemi biologici
6. Applicazioni in diversi domini (e.g., oncologia)

Descrittori di Dublino

Alla fine del corso, lo studente dovrebbe

Dimostrare la conoscenza dettagliata degli algoritmi di allineamento e dell'analisi filogenetica; Conoscere il funzionamento e la regolazione delle cellule procariote ed eucariote; Dimostrare la conoscenza delle banche dati on line e di essere in grado di interagire con esse. Dimostrare la conoscenza di modelli computazionali per semplici sistemi biologici rappresentati tramite pathways.
Essere in grado di :

utilizzare e organizzare banche dati di dati genomici e metabolici dati;
applicare l'analisi filogenetica a semplici dati genomici,
interaggire ed estrarre i dati dale banche dati on line.
modellare tramite Petri Net i percorsi biologici.

Essere in grado di: i) valutare e interpretare la letteratura corrente di bioinformatica per l'analisi di sequenza del DNA. ii) ottenere risultati quantitativi di metodi computazionali. iii) interpretare i risultati quantitativi di metodi computazionali.
Essere in grado di relazionare sugli esperimenti di bioinformatica condotti su sequenze di DNA e pathways. Avere la capacità di discutere le basi teoriche delle analisi delle sequenze di DNA condotte nel corso con metodi computazionali
Dimostrare la capacità di selezionare i metodi piu' idonei per la soluzione di problemi e tradurli in codice

Testi di riferimento

Volker Sperschneider, Bioinformatics.Problem Solving Paradigms , Springer. (punti 3,4 del sillabo)
selected scientific pubblications
Teacher Notes
Tutorial of on-line data base

Modalità d'esame

Progetto e prova orale. Parziale a metà corso.

Risorse Internet

Homepage:

http://www.di.univaq.it/adimarco/bioINFO17.html

Aggiornamenti alla pagina del corso

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Ultimo aggiornamento delle informazioni sul corso: 16 gennaio 2019, 13:25