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ANDREA BIGHINATI
Ricercatore t.d. art. 24 c. 3 lett. A
Dipartimento di Scienze della Vita sede ex-Scienze Biomediche
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Insegnamento: Bioinformatica
Biotecnologie (Offerta formativa 2024)
Obiettivi formativi
Il corso vuole fornire le conoscenze e le competenze necessarie all’analisi e all’interpretazione attraverso strumenti computazionali dei dati relativi alle macromolecole biologiche, che sono propedeutici all'approfondimento in settori disciplinari biologici maggiormente specialistici e professionalizzanti. Introduce inoltre gli studenti all’applicazione di algoritmi e strumenti informatici essenziali per analizzare e comprendere gli aspetti quantitativi relativi alle macromolecole.
Prerequisiti
L'insegnamento richiede conoscenze di base di Matematica, Informatica e Statistica applicate alla biologia, chimica organica, biologia della cellula, biochimica, biologia molecolare, genetica.
Programma del corso
La scansione dei contenuti per CFU è da intendere come puramente indicativa. Essa può infatti subire modifiche nel corso dell’insegnamento alla luce dei feedback degli studenti e delle studentesse
1 CFU (8 ore):
- Introduzione alla Bioinformatica
- Le banche dati biologiche e la loro struttura
- Concetti e principi per l'analisi delle sequenze (stringhe ed algoritmi)
2 CFU (16 ore):
- Allineamento di sequenze: definizioni e significato biologico
- Allineamento ottimo: globale o locale
- BLAST e allineamenti euristici
2 CFU (16 ore):
- Ricostruzione ed annotazione di un genoma
- Annotazioni ab-initio
- Algoritmi OLC (Overlap-Layout-Consensus)
- Analisi di trascrittomica (RNA-seq)
- UCSC Genome Browser
1 CFU (8 ore):
- Descrittori di elementi funzionali in sequenze proteiche
- Proteins network e HMM
Metodi didattici
L’insegnamento viene erogato mediante lezioni frontali in presenza che prevedono l'utilizzo di un approccio interattivo (teoria ed esempi applicativi) e vengono svolte con l’ausilio di mezzi audiovisivi (presentazioni in Power Point). Le esercitazioni pratiche di utilizzo di strumenti computazionali vengono svolte in presenza operando a piccoli gruppi. L’insegnamento è erogato in lingua italiana. Come definito dal regolamento del CdS, la frequenza alle lezioni non è obbligatoria.
Testi di riferimento
Un testo a scelta fra:
- M. Helmer Citterich, F. Ferre’, G. Pavesi, G. Pesole, C. Romualdi Fondamenti di bioinformatica, Zanichelli, 2018
- J. Pevsner, Bioinformatics and functional genomics, Wiley-Blackwell, 2009
Materiale fornito dal docente, nel rispetto dei diritti d'autore, per l'approfondimento di argomenti specifici.
Verifica dell'apprendimento
L'esame si svolgerà al termine dell’insegnamento secondo il calendario ufficiale degli appelli d’esame mediante iscrizione attraverso la piattaforma Esse3. Non sono previste valutazioni intermedie. La prova è orale. La valutazione è espressa in trentesimi e l'esame si considera superato con un punteggio minimo non inferiore a 18/30. La durata del colloquio è di circa 15 minuti durante il quale allo studente è chiesto di illustrare due argomenti relativi al programma svolto. Il colloquio è finalizzato a valutare:
- le conoscenze e le capacità di comprensione;
- l’applicazione di conoscenze e capacità di comprensione;
- l’autonomia di giudizio.
I parametri di valutazione sono costituiti da:
- l’applicazione di conoscenze e capacità di comprensione (80%);
- l’autonomia di giudizio (15%);
- le abilità comunicative (5%).
Risultati attesi
1) Conoscenza e capacità di comprensione: tramite le lezioni e le esperienze pratiche in aula lo/a studente/essa acquisirà tecniche bioinformatiche per analisi, gestione e interpretazione dei dati biologici e la capacità di condurre analisi genomica e postgenomica.
2) Capacità di applicare conoscenza e comprensione: lo/a studente/essa acquisirà la capacità di applicare analisi genomica e postgenomica e tecniche bioinformatiche per analisi, gestione e interpretazione dei dati biologici.
3) Autonomia di giudizio: tramite le lezioni lo studente acquisirà la capacità di analizzare, valutare ed interpretare i dati sperimentali.
4) Abilità comunicative: lo/a studente/essa acquisirà la capacità di comunicare in modo chiaro e privo di ambiguità problemi, strategie sperimentali, dati e risultati in modo efficace e coinciso avvalendosi di supporti informatici.
5) Capacità di apprendimento: le attività descritte forniranno allo/a studente/essa la capacità di consultazione di materiale da banche dati e altre risorse della rete per l'aggiornamento continuo delle proprie conoscenze e competenze per un autonomia per studi successivi.