AIMS AND CONTENT

LEARNING OUTCOMES

La bioinformatica è lo studio di come le informazioni vengono rappresentate e analizzate nei sistemi biologici, in particolare le informazioni derivate a livello molecolare. Il corso si focalizzerà sulle basi metodologiche e tecnologiche della bioinformatica, comprendendo la creazione e gestione di terminologie standard e rappresentazioni di dati, l'integrazione di database eterogenei, l'organizzazione e la ricerca della letteratura biomedica, l'uso di tecniche di machine learning per estrarne nuova conoscenza, la simulazione di processi biologici e la creazione di sistemi basati sulla conoscenza per supportare professionisti avanzati nel campo.

AIMS AND LEARNING OUTCOMES

Agli studenti verranno fornite le basi di biologia molecolare, di genetica, di statistica e di chimica organica indispensabili per essere in grado di affrontare, mediante strumenti computazionali, problemi complessi quali le predizioni riguardanti la regolazione genica, le reti di comunicazione proteina:proteina, nonché le capacità di utilizzare in maniera efficace/efficiente le banche dati disponibili.

PREREQUISITES

• Conoscenza di base di Chimica: struttura della materia, legami inter/intramolecolari, potenziali energetici
• Conoscenze di base di biologia: significato di genetica Mendeliana, concetto di evoluzione, acidi nucleici, proteine.
• Analisi e gestione dati
• Conoscenze di programmazione logica

TEACHING METHODS

48 ore di lezione in aula, salvo diverse indicazioni Ministeriali

SYLLABUS/CONTENT

Basi biologiche della Bioinformatica

Nozioni base di chimica organica e di biologia molecolare

Nozioni di Genetica. Densità di geni nei genomi.

Modi dell’evoluzione delle sequenze geniche: mutazioni puntiformi, duplicazione genica, riarrangiamento cromosomico

Banche dati di interesse biologico

Piattaforme web: EnsEMBL, GenBank, Genome Browser

Allineamento di sequenze (Allineamento di coppie di sequenze, Algoritmi di allineamento,

Scoring di un allineamento)

Omologia, Identità e similarità di geni

Matrici di similarità di scoring e di sostituzione, BLAST

Clustal. Algoritmo.

Regolazione genica ed analisi differenziale

I 20 amino acidi: caratteristiche chimico-fisiche, codice a una e tre lettere.

Elementi di Struttura delle proteine.

Banche dati di strutture proteiche: Uniprot, Protein Data Bank, Expasy proteomics tools.

Software di simulazioni di docking e di dinamica molecolare

Utilizzo del linguaggio R e delle library Bioconductor

RECOMMENDED READING/BIBLIOGRAPHY

• Paul M. Selzer, Richard J. Marhöfer, Oliver Koch. Applied Bioinformatics. Springer International Publishing AG. Disponibile on-line al link:

https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-68301-0

Dispense fornite dai docenti

TEACHERS AND EXAM BOARD

Exam Board

CAMILLO ROSANO (President)

GABRIELA FERNANDA CORONEL VARGAS

LESSONS

LESSONS START

https://corsi.unige.it/11159/p/studenti-orario

Class schedule

The timetable for this course is available here: Portale EasyAcademy

EXAMS

EXAM DESCRIPTION

Prova pratica (presentazione di un project work) e prova orale

ASSESSMENT METHODS

• La prova pratica mira a verificare l’acquisita conoscenza da parte dello studente delle nozioni teoriche di base e la sua capacità di affrontare un problema di bioinformatica mediante la consultazione di banche dati e l’utilizzo dei tools disponibili on-line.
   
• L’esame orale verterà principalmente sugli argomenti trattati durante le lezioni frontali e dovrà confermare che lo studente abbia acquisito le nozioni (biologiche, chimiche ed informatiche) di base fornite dal corso

Exam schedule