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a Ciclo Unico
MEDICINA E CHIRURGIA
MEDICINA E CHIRURGIA
Insegnamento
BIOINFORMATICA
MEM0016063, A.A. 2013/14

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2012/13

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Laurea magistrale ciclo unico 6 anni in
MEDICINA E CHIRURGIA
ME1727, ordinamento 2009/10, A.A. 2013/14
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Curriculum Percorso Comune
Crediti formativi 4.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese BIOINFORMATICS
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Medicina (DIMED)
Obbligo di frequenza
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede PADOVA
Corso singolo NON è possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile STEFANO TOPPO BIO/10

Mutuante
Codice Insegnamento Responsabile Corso di studio
MEM0016063 BIOINFORMATICA STEFANO TOPPO ME1726

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
AFFINE/INTEGRATIVA Attività formative affini o integrative BIO/10 4.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Secondo semestre
Anno di corso II Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 4.0 40 60.0

Calendario
Inizio attività didattiche 03/03/2014
Fine attività didattiche 14/06/2014
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2015

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
1 BIOINFORMATICA - COMMISSIONE D'ESAME A.A. 2013/2014 01/10/2013 31/12/2018 TOPPO STEFANO (Presidente)
FALDA MARCO (Membro Effettivo)

Syllabus
Prerequisiti: nessun prerequisito particolare ma preferibile una buona conoscenza dell'inglese parlato e scritto
Conoscenze e abilita' da acquisire: Il corso si propone di fornire allo studente concetti di base di bioinformatica in ambito di allineamenti, studio di proteine e analisi di sequenze di DNA e progetti genomici
Modalita' di esame: L'esame è in genere scritto e dura 1 ora e mezzo di lunghezza e. Il test è fatto di domande a risposta aperta su tutto il contenuto del corso. prevista anche attività seminariale e valutazione
Criteri di valutazione: l'obiettivo è quello di valutare la capacità degli studenti di impegnarsi criticamente con il materiale oggetto del corso e fornire un'interpretazione personale
Contenuti: BIOINFORMATICA
1) Algoritmi di allineamento di sequenza: motivazione
2) Breve introduzione a temi e questioni irrisolte dall’analisi filogenetica per struttura e funzione delle proteine. Modelli evolutivi strutturali, fold e disordine nelle proteine
3) analisi Dot Plot, i repeat e gli inverse repeat
4) Punteggi di allineamento: casuali rispetto al modello di match per calcolare il punteggio di un allineamento
5) Matrici di sostituzione: PAM e BLOSUM
6) Algoritmi Locali (Smith e Waterman), globali (Needleman-Wunsch) e Freeshift
7) Algoritmi K-tuple: BLAST e FASTA per ricerche nelle banche dati, introduzione di punteggio grezzo, bitscore, e-value, algoritmo di BLAST e FASTA
8) curve ROC
9) Allineamenti multipli: strategie del progressivo e dell’iterativo. CLUSTAL, introduzione di concetti di filogenesi molecolare, neighbor joining
10) Patterns: Come costruire un pattern
11) matrici di frequenza, i profili, e le PSSM di PSI-BLAST
12) Catene di Markov e catene di Markov nascoste (HMM). Algoritmi Baum-Welch, Viterbi. Applicazione alla predizione di proteine transmembrana
13) Apprendimento automatico: Reti Neurali una introduzione.
14) la previsione della struttura delle proteine da strutture 3D; DSSP e STRIDE
15) Predizione della struttura secondaria: da Chou-Fasmann, GOR, alle tecniche di seconda generazione basate su allineamenti multipli e strategie di terza generazione basati su reti neurali come PSIPRED e SSPro. Pro e contro, i punteggi di valutazione comparativa. L'approccio del meta server
16) modelling strutturale: dal comparative modeling alle tecniche di riconoscimento del fold
17) esperienza del CASP (valutazione critica della predizione di struttura delle proteine)
18) comparative modeling: procedura per creare il modello finale, templato, l'allineamento, il modello grezzo, modellazione dei loop, il posizionamento delle catene laterali, refinement. Vari problemi da tenere in considerazione e strategie da adottare in ciascuna delle fasi precedenti. Potenziale statistico (RAPDF, di solvatazione, torsionale). Allineamenti alternativi target-templato e modelli.
19) strategie di riconoscimento Fold. Tecniche di threading, retro-validazione dei punteggi bassi, strutture secondarie allineamenti, meta-server

Bioinformatica in GENOMICA
20) Whole genome shogun WGS
21) Tecnologie di Next Generation Sequencing (454, Illumina, solid, Ion Proton, Pacific Biosciences)
22) Come assemblare un intero genoma. Algoritmi di allineamento.
23) algoritmi di Sovrapposizione di layout e Consensus (OLC)
24) Algoritmi basati sui grafi e Greedy (percorso di Hamilton)
25) Grafi di De Brujin
26) Assemblaggio di sequenze ripetute
27) sequenziamento RNA-Seq
28) assemblaggio de novo e algoritmi di mapping
29) algoritmi di predizione genica (sensori di contenuti e sensori di segnale)
30) predizione di funzione delle proteine
31) Gene Ontology
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: lezioni frontali e apprendimento attraverso la preparazione di journal club
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: materiale fornito a lezione. Diapositive delle lezioni
Testi di riferimento: