Biostatistica e bioinformatica
A.A. 2020/2021
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
Data l'attuale situazione di pandemia solo le lezioni saranno svolte in presenza per chi lo desidera. Le esercitazioni saranno svolte da remoto utilizzando la piattaforma Microsoft Teams.
Programma
.Lezioni (32 ore):
- Dati, variabili, loro presentazione e sintesi (3 ore)
- Elementi di teoria della probabilità: Variabili casuali e distribuzioni (3 ore)
- Correlazione tra variabili, regressione lineare e non-lineare (3 ore)
- Test di ipotesi, errori di tipo I e II, potenza del test (3 ore)
- Test parametrici: diverse tipologie di t-test (3 ore)
- Test parametrici: Analisi della varianza (ANOVA), variabilità tra gruppi e inter-gruppi, test F (3 ore)
- Confronti a-priori e a-posteriori, correzioni di Bonferroni e FDR per test multipli. (3 ore)
- Equivalenti non parametrici dei t-test (3 ore)
- Equivalenti non parametrici dell'ANOVA (3 ore)
- Test di goodness of fit, test sulle proporzioni (3 ore)
- Analisi di sopravvivenza (3 ore)
Esercitazioni (32 ore):
Applicazione degli argomenti visti a lezione su dataset reali mediante l'utilizzo del software SPSS
- Dati, variabili, loro presentazione e sintesi (3 ore)
- Elementi di teoria della probabilità: Variabili casuali e distribuzioni (3 ore)
- Correlazione tra variabili, regressione lineare e non-lineare (3 ore)
- Test di ipotesi, errori di tipo I e II, potenza del test (3 ore)
- Test parametrici: diverse tipologie di t-test (3 ore)
- Test parametrici: Analisi della varianza (ANOVA), variabilità tra gruppi e inter-gruppi, test F (3 ore)
- Confronti a-priori e a-posteriori, correzioni di Bonferroni e FDR per test multipli. (3 ore)
- Equivalenti non parametrici dei t-test (3 ore)
- Equivalenti non parametrici dell'ANOVA (3 ore)
- Test di goodness of fit, test sulle proporzioni (3 ore)
- Analisi di sopravvivenza (3 ore)
Esercitazioni (32 ore):
Applicazione degli argomenti visti a lezione su dataset reali mediante l'utilizzo del software SPSS
Prerequisiti
Non sono richieste specifiche conoscenze preliminari.
Metodi didattici
L'insegnamento consiste in lezioni frontali in aula ed esercitazioni pratiche al calcolatore (con SPSS).
Materiale di riferimento
Le presentazioni del corso e il materiale dell'esercitazione sarà fornito dal docente tramite Microsoft Teams.
Per un ampliamento delle conoscenze si consiglia il seguente testo: Biostatistics for animal science: an introductory text. M. Kaps & W. Lamberson, CABI Editors.
Per un ampliamento delle conoscenze si consiglia il seguente testo: Biostatistics for animal science: an introductory text. M. Kaps & W. Lamberson, CABI Editors.
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
L'esame sarà diviso in due parti: un elaborato da poter svolgere in gruppi da 2-3 persone durante la fase finale del corso, seguito da un'orale obbligatorio.
ING-INF/06 - BIOINGEGNERIA ELETTRONICA E INFORMATICA - CFU: 6
Esercitazioni: 32 ore
Lezioni: 32 ore
Lezioni: 32 ore
Docente:
Bologna Marco