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BIOINFORMATICS & COMPUTATIONAL BIOLOGY

CODICE 90527
ANNO ACCADEMICO 2018/2019
CFU 9 cfu al 1° anno di 10852 COMPUTER SCIENCE (LM-18) GENOVA
SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE INF/01
LINGUA Inglese
SEDE GENOVA (COMPUTER SCIENCE )
PERIODO 2° Semestre
MATERIALE DIDATTICO AULAWEB

PRESENTAZIONE

Il corso di Bioinformatics & Computational Biology ha l’obiettivo di fornire gli strumenti per la soluzione di problemi di analisi di dati biomedicali in alta dimensione. 

Il corso prevede attività di didattica frontale e laboratori guidati per consolidare gli argomenti visti in classe.

Il corso ha un forte connotato applicativo. Oltre ai laboratori,  lo studente svilupperà un progetto nel quale sarà richiesto di risolvere un problema complesso in autonomia.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Students will learn basic elements in pipeline of high-throughput data analysis: crash course on molecular biology; overview on sequencing technologies; alignment and normalization algorithms; QC criteria unsupervised and supervised learning methods for subtyping and data exploration as well as variable selection and functional characterisation; network reconstruction algorithms. Students will be involved in project activities.

MODALITA' DIDATTICHE

Lezioni in aula (44 ore), in laboratorio (12 ore), progetto (50 ore) e studio a casa.
Gli studenti dovranno frequentare le lezioni ed i laboratori per un totale di 6 ore a settimana.

PROGRAMMA/CONTENUTO

I temi affrontati saranno:

  • introduzione alla data science in ambito  biomedicale e ai dati molecolari
  • normalizzazione e pre-processing di dati molecolari in alta dimensione
  • selection bias
  • riduzione di dimensionalità
  • selezione di variabili: metodi filtrowrapper e embedded
  • enrichment 
  • inferenza di network molecolari
  • dictionary learning

DOCENTI E COMMISSIONI

Commissione d'esame

ANNALISA BARLA (Presidente)

SAMUELE FIORINI

FRANCESCO MASULLI

STEFANO ROVETTA

FEDERICO TOMASI

VERONICA TOZZO

ALESSANDRO VERRI

LEZIONI

MODALITA' DIDATTICHE

Lezioni in aula (44 ore), in laboratorio (12 ore), progetto (50 ore) e studio a casa.
Gli studenti dovranno frequentare le lezioni ed i laboratori per un totale di 6 ore a settimana.

Orari delle lezioni

L'orario di tutti gli insegnamenti è consultabile su EasyAcademy.

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

Esame orale e discussione progetto

Calendario appelli

Data Ora Luogo Tipologia Note
15/02/2019 09:00 GENOVA Esame su appuntamento
26/07/2019 09:00 GENOVA Esame su appuntamento
20/09/2019 09:00 GENOVA Esame su appuntamento
14/02/2020 09:00 GENOVA Esame su appuntamento