Biostatistica e bioinformatica
A.A. 2019/2020
Obiettivi formativi
Il corso ha come obiettivo formativo quello di far acquisire agli studenti una conoscenza pratica sulle principali metodiche computazionali e statistiche necessarie per analizzare i dati omici che le attuali tecnologie mettono a disposizione.
Risultati apprendimento attesi
Al termine dell'insegnamento gli studenti saranno in grado di analizzare le informazioni genomiche generate da recenti tecniche di biologia molecolare (es. NGS e microarray) in grado di esaminare l'intero genoma animale.
Gli studenti avranno la conoscenza di strumenti informatici e statistici per la gestione dei dati genomici con particolare riguardo per tecniche di sequenziamento e tutte quelle metodiche volte all'analisi, comprensione dei dati genomici e variabilità genetica animale. Il corso, intende quindi fornire agli studenti un'ampia conoscenza di strumenti matematico/statistici ed informatici dal pre-processamento dei dati grezzi, alla loro analisi e alla loro interpretazione biologica
Gli studenti avranno la conoscenza di strumenti informatici e statistici per la gestione dei dati genomici con particolare riguardo per tecniche di sequenziamento e tutte quelle metodiche volte all'analisi, comprensione dei dati genomici e variabilità genetica animale. Il corso, intende quindi fornire agli studenti un'ampia conoscenza di strumenti matematico/statistici ed informatici dal pre-processamento dei dati grezzi, alla loro analisi e alla loro interpretazione biologica
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
Periodo
Secondo semestre
Programma
Lezioni (32 ore): Introduzione alla bioinformatica: motivazioni e metodologie. Metodi per il pre-processing, misurazione, analisi statistica e data mining di dati di espressione genica. Pathway e Analisi di arricchimento. Approcci di biologia dei sistemi per la caratterizzazione di network biologici. Studio dei meccanismi di regolazione dell'espressione genica. Microrna: struttura, funzione, tecniche di predizione. Banche dati biologiche, genomiche e farmacologiche. Browser genomici.
Esercitazioni al calcolatore con R (32 ore): Introduzione al linguaggio R, Rappresentazioni grafiche con R, Funzioni di I/O, Controllo del flusso di esecuzione, Elaborazione e strutturazione dell'informazione. Casi studio su analisi di profili di espressione genica animale. Esempi di strumenti bioinformatici disponibili: i principali software disponibili come web applications e programmi open source
Esercitazioni al calcolatore con R (32 ore): Introduzione al linguaggio R, Rappresentazioni grafiche con R, Funzioni di I/O, Controllo del flusso di esecuzione, Elaborazione e strutturazione dell'informazione. Casi studio su analisi di profili di espressione genica animale. Esempi di strumenti bioinformatici disponibili: i principali software disponibili come web applications e programmi open source
Prerequisiti
Non sono richieste specifiche conoscenze preliminari.
Metodi didattici
L'insegnamento consiste in lezioni frontali in aula ed esercitazioni pratiche al calcolatore.
Materiale di riferimento
Le presentazioni del corso in formato pdf saranno sul portale Ariel nel sito didattico.
Per un ampliamento delle conoscenze si consigliano:
1. Discovering statistics using IBM SPSS statistics. A Field. sage, 2013
2. Korpelainen, Eija, et al. RNA-seq data analysis: a practical approach. Chapman and Hall/CRC, 2014.
Per un ampliamento delle conoscenze si consigliano:
1. Discovering statistics using IBM SPSS statistics. A Field. sage, 2013
2. Korpelainen, Eija, et al. RNA-seq data analysis: a practical approach. Chapman and Hall/CRC, 2014.
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
L'esame sarà diviso in due parti: una prova pratica e nel caso la prova abbia esito positivo, una prova orale basata sulla verifica della comprensione ed rielaborazione dei contenuti del programma svolto a lezione. La prova verrà valutata in trentesimi e il voto finale terrà conto dell'abilità comunicativa e della capacità di motivare adeguatamente affermazioni, analisi e giudizi durante il colloquio.
ING-INF/06 - BIOINGEGNERIA ELETTRONICA E INFORMATICA - CFU: 6
Esercitazioni: 32 ore
Lezioni: 32 ore
Lezioni: 32 ore
Docente:
Cava Claudia
Turni:
-
Docente:
Cava Claudia