Biologia computazionale
A.A. 2019/2020
Obiettivi formativi
Lo studente viene introdotto ai diversi approcci computazionali che sono stati recentemente sviluppati per lo studio di sistemi biologici, con particolare attenzione alle applicazioni biotecnologiche: metodi di identificazione di geni essenziali (Tn-Seq e network analysis) o coinvolti in processi di interesse (Tn-Seq), metodi per esplorare la regolazione genica (ChIP-Seq, small RNAs). Su tali basi si innesta una parte relativa alle tecniche di ingegnerizzazione dei sistemi biologici, e che verte sulle comunità microbiche e sull'ottimizzazione del metabolismo di singoli ceppi microbici a fini industriali (metabolic engineering).
Lo studente viene introdotto alle metodiche computazionali che stanno alla base dell'analisi strutturale delle proteine, con basi biochimiche.
Lo studente viene introdotto alle metodiche computazionali che stanno alla base dell'analisi strutturale delle proteine, con basi biochimiche.
Risultati apprendimento attesi
Alla fine del corso lo studente conoscerà le basi delle tecniche computazionali necessarie ad identificare i geni essenziali partendo dai sequenziamenti relativi ad un esperimento di mutagenesi per inserzione di trasposoni (Tn-Seq) come anche applicare tecniche di analisi delle reti complesse in modo da identificare geni di particolare interesse. Esso conoscerà inoltre le tecniche sperimentali che permettono di studiare la regolazione genica, come il ChIP-Seq o tecniche di studio degli sRNA. Alla fine della prima parte del corso lo studente affronterà l'argomento relativo alla manipolazione dei sistemi biologici, con particolare interesse alle tecniche usate per l'ottimizzazione della produzione biologica di composti di interesse industriale come gli amino acidi.
Nella parte relativa allo studio della struttura delle proteine, lo studente apprenderà le basi biochimiche del legame peptidico e del folding proteico, come anche le tecniche che ne permettono la ricostruzione.
Nella parte relativa allo studio della struttura delle proteine, lo studente apprenderà le basi biochimiche del legame peptidico e del folding proteico, come anche le tecniche che ne permettono la ricostruzione.
Periodo: Secondo semestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento non può essere seguito come corso singolo. Puoi trovare gli insegnamenti disponibili consultando il catalogo corsi singoli.
Programma e organizzazione didattica
Edizione unica
Responsabile
Periodo
Secondo semestre
Programma
1. Esplorando funzione e regolazione
a. Mutagenesi mediante inserzione di trasposoni per l'identificazione di geni essenziali o importanti in altri processi [Burby et al., 2017, van Opijnen et al., 2015, Van Opijnen and Camilli, 2013, Peng et al., 2017, Kwon et al., 2016, DeJesus et al., 2017];
b. ChIP-Seq [Wu and Ji, 2013, Angelini and Costa, 2014, Allhoff et al., 2014, Zhang and Wang, 2015, Ji et al., 2013, A et al., 2008, Jiang and Mortazavi, 2018]:
i. Marker istonici negli eucarioti;
ii. Fattori di trascrizione batterici e identificazione dei loro siti di legame;
c. sRNA-seq e la ricerca dei target di miRNA supportato da PARE (sequenziamento del degradoma) in vegetali [Addo-Quaye et al., 2009, German et al., 2009];
d. Metagenomica, metatrascrittomica e l'ingegnerizzazione delle comunita' microbiche e.g. [Ronda et al., 2019, Yu et al., 2019, Oyserman et al., 2018, Lam et al., 2019];
2. Introduzione alla teoria delle reti
a. Definizioni e concetti e.g. [Klein et al., 2012, Albert et al., 2000, Albert, 2006, Barabasi, 2002, Barabasi and Oltvai, 2004];
b. Analisi topologica/strutturale delle reti ed identificazione di geni essenziali [Yu et al., 2007, McDermott et al., 2009, Ekman et al., 2006, Agarwal et al., 2010, Kahali et al., 2009, Palumbo et al., 2014];
c. Network motifs [Mangan et al., 2003, Mangan and Alon, 2003, Shen-Orr et al., 2002]
d. Comunita' [Fortunato and Barthelemy, 2007];
e. Effetto della struttura delle reti sulla loro funzionalita': l'esempio della diffusione di un'epidemia [Pastor-Satorras and Vespignani, 2001]
3. Ingegneria Metabolica:
a. Introduzione alle reti metaboliche e loro modelli [Fell, 2005] ;
b. Ottimalita' di Pareto e l'ottimizzazione del metabolismo e.g [Vijayaku- mar et al., 2018, Angione et al., 2013, Costanza et al., 2012];
c. Esempi da articoli e.g. [Yu et al., 2019, Kim et al., 2018, Park et al., 2018, Donia, 2015]
4. Genome Wide Association Studies e.g. [Zhang et al., 2018, Gondro, 2013, Chen and Shapiro, 2015]
a. Loci di tratti quantitativi e loro identificazione nelle piante e.g. [Veeresha et al., 2015]
b. Predizione della resistenza agli antibiotici nei batteri e.g. [Mason et al., 2018, Bradley et al., 2015]
5. Riposizionamento di farmaci e.g. [Peyvandipour et al., 2018]
6. La struttura delle proteine e la loro analisi
a. Principali proprieta' chimiche e geometriche delle strutture proteiche: strutture secondarie (alfa eliche, foglietti beta e coil) e strutture terziarie. La struttura a TIM barrel verra' usata come esempio di struttura proteica duttile.
b. I legami covalenti e non-covalenti e la struttura delle proteine: legame peptidico, ponti salini, interazioni di van der Waals e legami ad idrogeno. Il ruolo dell'acqua nel folding proteico.
c. Analisi al computer di strutture proteiche per verificare svariate proprieta' e caratteristiche trattate a lezione.
d. L'evoluzione della struttura delle proteine globulari, delle proteine di membrana e delle proteine intrinsecamente disordinate, con predizione di strutture.
e. Predizione delle strutture proteiche mediante homology modeling
f. Simulazioni di dinamiche molecolari
g. Predizione di strutture e rifinitura mediante homology modeling.
a. Mutagenesi mediante inserzione di trasposoni per l'identificazione di geni essenziali o importanti in altri processi [Burby et al., 2017, van Opijnen et al., 2015, Van Opijnen and Camilli, 2013, Peng et al., 2017, Kwon et al., 2016, DeJesus et al., 2017];
b. ChIP-Seq [Wu and Ji, 2013, Angelini and Costa, 2014, Allhoff et al., 2014, Zhang and Wang, 2015, Ji et al., 2013, A et al., 2008, Jiang and Mortazavi, 2018]:
i. Marker istonici negli eucarioti;
ii. Fattori di trascrizione batterici e identificazione dei loro siti di legame;
c. sRNA-seq e la ricerca dei target di miRNA supportato da PARE (sequenziamento del degradoma) in vegetali [Addo-Quaye et al., 2009, German et al., 2009];
d. Metagenomica, metatrascrittomica e l'ingegnerizzazione delle comunita' microbiche e.g. [Ronda et al., 2019, Yu et al., 2019, Oyserman et al., 2018, Lam et al., 2019];
2. Introduzione alla teoria delle reti
a. Definizioni e concetti e.g. [Klein et al., 2012, Albert et al., 2000, Albert, 2006, Barabasi, 2002, Barabasi and Oltvai, 2004];
b. Analisi topologica/strutturale delle reti ed identificazione di geni essenziali [Yu et al., 2007, McDermott et al., 2009, Ekman et al., 2006, Agarwal et al., 2010, Kahali et al., 2009, Palumbo et al., 2014];
c. Network motifs [Mangan et al., 2003, Mangan and Alon, 2003, Shen-Orr et al., 2002]
d. Comunita' [Fortunato and Barthelemy, 2007];
e. Effetto della struttura delle reti sulla loro funzionalita': l'esempio della diffusione di un'epidemia [Pastor-Satorras and Vespignani, 2001]
3. Ingegneria Metabolica:
a. Introduzione alle reti metaboliche e loro modelli [Fell, 2005] ;
b. Ottimalita' di Pareto e l'ottimizzazione del metabolismo e.g [Vijayaku- mar et al., 2018, Angione et al., 2013, Costanza et al., 2012];
c. Esempi da articoli e.g. [Yu et al., 2019, Kim et al., 2018, Park et al., 2018, Donia, 2015]
4. Genome Wide Association Studies e.g. [Zhang et al., 2018, Gondro, 2013, Chen and Shapiro, 2015]
a. Loci di tratti quantitativi e loro identificazione nelle piante e.g. [Veeresha et al., 2015]
b. Predizione della resistenza agli antibiotici nei batteri e.g. [Mason et al., 2018, Bradley et al., 2015]
5. Riposizionamento di farmaci e.g. [Peyvandipour et al., 2018]
6. La struttura delle proteine e la loro analisi
a. Principali proprieta' chimiche e geometriche delle strutture proteiche: strutture secondarie (alfa eliche, foglietti beta e coil) e strutture terziarie. La struttura a TIM barrel verra' usata come esempio di struttura proteica duttile.
b. I legami covalenti e non-covalenti e la struttura delle proteine: legame peptidico, ponti salini, interazioni di van der Waals e legami ad idrogeno. Il ruolo dell'acqua nel folding proteico.
c. Analisi al computer di strutture proteiche per verificare svariate proprieta' e caratteristiche trattate a lezione.
d. L'evoluzione della struttura delle proteine globulari, delle proteine di membrana e delle proteine intrinsecamente disordinate, con predizione di strutture.
e. Predizione delle strutture proteiche mediante homology modeling
f. Simulazioni di dinamiche molecolari
g. Predizione di strutture e rifinitura mediante homology modeling.
Prerequisiti
Nessuno obbligatorio, consigliata bioinformatica
Metodi didattici
Modalità di erogazione dell'insegnamento basata su lezioni frontali supportate da materiale proiettato oltre a lezioni interattive al computer. Gli studenti saranno stimolati a partecipare attivamente alla lezione/discussione per migliorare le proprie capacità critiche, analizzando la letteratura citata. Modalità di frequenza: fortemente consigliata
Materiale di riferimento
Per l'esame faremo riferimento alle slide che verranno caricate sul sito ariel dopo ogni lezione.
Qui di seguito una lista di paper citati nel programma, relativi ad argomenti specifici che lo studente puo' approfondire o usare per chiarire alcuni aspetti non chiari nelle slides.
Alouev A, Johnson DS, Sidow Sundquist A, Medina C, Anton E, Batzoglou S, Myers RM, Anton Valouev, David S Ds David S Johnson, Andreas Sundquist, Catherine Medina, Elizabeth Anton, Serafim Batzoglou, Richard M Myers, Arend Sidow, Elizabeth Anton, Serafim Batzoglou, Richard M Myers, and Arend Sidow. Genome-wide analysis of transcription factor binding sites based on ChIP-Seq data. Nature Methods, 5(9):829-834, 2008. ISSN 1548-7091. doi: 10.1038/nmeth.1246.Genome-Wide. URL http://www.nature.com/nmeth/journal/vaop/ncurrent/full/nmeth.1246.html.
Charles Addo-Quaye, Webb Miller, and Michael J Axtell. CleaveLand: a pipeline for using degradome data to find cleaved small RNA targets. Bioinformatics, 25(1):130-131, jan 2009. ISSN 1367-4803. doi: 10.1093/bioinformatics/btn604. URL https://academic.oup.com/bioinformatics/article-lookup/doi/10.1093/bioinformatics/btn604.
Sumeet Agarwal, Charlotte M Deane, Mason a. Porter, and Nick S Jones. Revisiting Date and Party Hubs: Novel Approaches to Role Assignment in Protein Interaction Networks. PLoS Computational Biology, 6(6):e1000817, jun 2010. ISSN 1553-7358. doi: 10.1371/journal.pcbi.1000817. URL http://dx.plos.org/10.1371/journal.pcbi.1000817.
R 'eka Albert. General Network Theory R 'eka Albert. Technical report, 2006.
R 'eka Albert, H Jeong, and Albert-Laszlo Barabasi. Error and attack tolerance of complex networks. Nature, 406(6794): 378-382, jul 2000. ISSN 1476-4687. doi: 10.1038/35019019. URL http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10935628.
Manuel Allhoff, Kristin Ser 'e, Heike Chauvistr 'e, Qiong Lin, Martin Zenke, Ivan G. Costa, H. Chauvistre, Ivan G. Costa, Qiong Lin, Manuel Allhoff, and K. Sere. Detecting differential peaks in ChIP-seq signals with ODIN. Bioinformatics, 30(24):3467-3475, 2014. ISSN 14602059. doi: 10.1093/bioinformatics/btu722.
Claudia Angelini and Valerio Costa. Understanding gene regulatory mechanisms by integrating ChIP-seq and RNA- seq data: statistical solutions to biological problems. Frontiers in Cell and Developmental Biology, 2(September):51, 2014. ISSN 2296-634X. doi: 10.3389/fcell.2014.00051. URL http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?artid= 4207007{\&}tool=pmcentrez{\&}rendertype=abstract.
Claudio Angione, Giovanni Carapezza, Jole Costanza, Pietro Lio, and Giuseppe Nicosia. Pareto optimality in organelle energy metabolism analysis. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 10(4):1032-1044, 2013. ISSN 15455963. doi: 10.1109/TCBB.2013.95.
Albert-Laszlo Barabasi. Linked: The New Science of Everything, 2002. URL http://www.amazon.com/ Linked- Everything- Connected- Else- Means/dp/0452284392{\%}5Cnhttp://scholar.google.com/scholar?hl=en{\&}btnG=Search{\& }q=intitle:Linked:+How+Everything+Is+Connected+to+Everything+Else+and+What+It+Means{\#}3{\%}5Cnhttp://link.aip.org/ link/?AJPIAS/71/4.
Albert-Laszlo Barabasi and Zolt 'an N Oltvai. Network biology: understanding the cell's functional organization. Nature Reviews Genetics, 5(2):101-113, feb 2004. ISSN 1471-0056. doi: 10.1038/nrg1272. URL http://www.ncbi.nlm.nih.gov/ pubmed/14735121.
Phelim Bradley, N Claire Gordon, Timothy M Walker, Laura Dunn, Simon Heys, Bill Huang, Sarah Earle, Louise J Pankhurst, Luke Anson, Mariateresa de Cesare, Paolo Piazza, Antonina A Votintseva, Tanya Golubchik, Daniel J Wilson, David H Wyllie, Roland Diel, Stefan Niemann, Silke Feuerriegel, Thomas A Kohl, Nazir Ismail, Shaheed V Omar, E Grace Smith, David Buck, Gil McVean, A Sarah Walker, Tim E A Peto, Derrick W Crook, and Zamin Iqbal. Rapid antibiotic-resistance predictions from genome sequence data for Staphylococcus aureus and Mycobacterium tuberculosis. Nature Communications, 6(1):10063, 2015. ISSN 2041-1723. doi: 10.1038/ncomms10063. URL http: //www.nature.com/doifinder/10.1038/ncomms10063.
Peter E Burby, Taylor M Nye, Jeremy W Schroeder, and Lyle A Simmons. Implementation and Data Analysis of Tn- seq, Whole-Genome Resequencing, and Single-Molecule Real-Time Sequencing for Bacterial Genetics. Journal of Bacteriology, 199(1):1-11, jan 2017. ISSN 0021-9193. doi: 10.1128/JB.00560-16. URL http://jb.asm.org/lookup/doi/10. 1128/JB.00560- 16.
Peter E. Chen and B. Jesse Shapiro. The advent of genome-wide association studies for bacteria. Current Opinion in Microbiology, 25:17-24, 2015. ISSN 18790364. doi: 10.1016/j.mib.2015.03.002. URL http://dx.doi.org/10.1016/j.mib. 2015.03.002.
Jole Costanza, Giovanni Carapezza, Claudio Angione, Pietro Li 'o, Giuseppe Nicosia, Pietro Lio, and Giuseppe Nicosia. Robust Design of Microbial Strains. Bioinformatics (Oxford, England), 28(23):3097-3104, oct 2012. ISSN 1367-4811. doi: 10.1093/bioinformatics/bts590. URL http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23044547.
Michael A. DeJesus, Subhalaxmi Nambi, Clare M. Smith, Richard E. Baker, Christopher M. Sassetti, and Thomas R. Ioerger. Statistical analysis of genetic interactions in Tn-Seq data. Nucleic Acids Research, 45(11):1-11, 2017. ISSN 13624962. doi: 10.1093/nar/gkx128.
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Diana Ekman, Sara Light, Asa K Bj ̈orklund, and Arne Elofsson. What properties characterize the hub proteins of the protein-protein interaction network of Saccharomyces cerevisiae? Genome Biology, 7(6):R45, jan 2006. ISSN 1465-6914. doi: 10.1186/gb-2006-7-6-r45. URL http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16780599.
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Cedric Gondro. Genome-Wide Association Studies and Genomic Prediction, volume 1019. 2013. ISBN 978-1-62703-446-3. doi: 10.1007/978-1-62703-447-0. URL http://link.springer.com/10.1007/978-1-62703-447-0.
H Ji, X Li, Q.-f. Wang, and Y Ning. Differential principal component analysis of ChIP-seq. Proceedings of the national Academy of Sciences, apr 2013. ISSN 0027-8424. doi: 10.1073/pnas.1204398110. URL http://www.pnas.org/cgi/doi/10. 1073/pnas.1204398110.
Shan Jiang and Ali Mortazavi. Integrating ChIP-seq with other functional genomics data. Briefings in Functional Genomics, 17(2):104-115, 2018. ISSN 20412657. doi: 10.1093/bfgp/ely002.
Bratati Kahali, Shandar Ahmad, and Tapash Chandra Ghosh. Exploring the evolutionary rate differences of party hub and date hub proteins in Saccharomyces cerevisiae protein-protein interaction network. Gene, 429(1-2):18-22, jan 2009. ISSN 1879-0038. doi: 10.1016/j.gene.2008.09.032. URL http://dx.doi.org/10.1016/j.gene.2008.09.032http://www. ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18973798.
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Amy Mason, Dona Foster, Phelim Bradley, Tanya Golubchik, Michel Doumith, N Claire Gordon, Bruno Pichon, Zamin Iqbal, Peter Staves, Derrick Crook, A Sarah Walker, Angela Kearns, and Tim Peto. Accuracy of different bioinformatics methods in detecting antibiotic resistance and virulence factors from Staphylococcus aureuswhole genome sequences. Journal of Clinical Microbiology, 56(9):JCM.01815—-17, 2018. ISSN 0095-1137. doi: 10.1128/JCM.01815-17. URL http://jcm.asm.org/lookup/doi/10.1128/JCM.01815-17.
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Maria Concetta Palumbo, Sara Zenoni, Marianna Fasoli, M 'elanie Massonnet, Lorenzo Farina, Filippo Castiglione, Mario Pezzotti, and Paola Paci. Integrated network analysis identifies fight-club nodes as a class of hubs encompassing key putative switch genes that induce ma jor transcriptome reprogramming during grapevine development. The Plant Cell, 26(12):4617-4635, 2014. ISSN 1532-298X. doi: 10.1105/tpc.114.133710. URL http://www.plantcell.org/lookup/doi/10.1105/tpc.114.133710{\%}5Cnhttp://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender. fcgi?artid=4311215{\&}tool=pmcentrez{\&}rendertype=abstract.
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Qui di seguito una lista di paper citati nel programma, relativi ad argomenti specifici che lo studente puo' approfondire o usare per chiarire alcuni aspetti non chiari nelle slides.
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Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
Esame scritto
BIO/10 - BIOCHIMICA
BIO/11 - BIOLOGIA MOLECOLARE
INF/01 - INFORMATICA
BIO/11 - BIOLOGIA MOLECOLARE
INF/01 - INFORMATICA
Esercitazioni di laboratorio a posto singolo: 16 ore
Lezioni: 40 ore
Lezioni: 40 ore
Turni:
Docente/i
Ricevimento:
Online
Ricevimento:
Su appuntamento per email
Dept. Bioscience, Tower B, Fifth floor
Ricevimento:
su appuntamento per email
dipartimento bioscienze via celoria 26, piano 5 torre b