Dettagli sull'Insegnamento per l'A.A. 2016/2017
Nome:
Bioinformatica / Bioinformatics
Informazioni
Crediti:
: Master Degree in Computer Science 6 CFU (b)
Erogazione:
Bachelor Degree in Computer Science curriculum General Elective
Master Degree in Computer Science curriculum General Elective
Lingua:
Italiano
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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.
Sillabo
- 1. Banche Dati di geni, polimorfismi e mutazioni.
- 2. Banche dati di percorsi metabolici.
- 3. Algoritmi di allineamento e matrici di sostituzione.
- 4. Costruzione di alberi filogenetici. Associazione di caratteri.
- 5. Modelli computazionali per sistemi biologici
- 6. BioPhyton
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 del linguaggio Python e le librerie BioPhyton.
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,
- utilizzare librerie BioPhyton.
- 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.
Aggiornamenti alla pagina del corso
Le informazioni sulle editioni passate di questo corso sono disponibili per i seguenti anni accademici:
Per leggere le informazioni correnti sul corso, se ancora erogato, consulta il catalogo corsi di ateneo.
Ultimo aggiornamento delle informazioni sul corso: 31 ottobre 2014, 15:02
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