Bioinformatics for horticultural sciences
A.A. 2025/2026
Obiettivi formativi
The introduction of bioinformatics and computational biology into the area of plant biology is drastically accelerating scientific research in life science. Next-generation sequencing (NGS) technologies and other potent computational tools, which allow sequencing of whole genomes and transcriptomes, have led to the extensive studies of plants towards stress response, production physiology, and biodiversity on a molecular basis. Therefore, the utilization of bioinformatic tools is important to study and analyze the vast amount of data generated. The scope of this course is both to provide an overview of the tools available and to enable the student to perform real-case data analyses with a practical approach.
Risultati apprendimento attesi
At the end of the course, the student will have an overview of the main plant bioinformatic techniques and tools. Moreover, he/she will be able to address the analysis and information mining of complex data sets. A basic knowledge of a programming and data analysis language (R and Bioconductor) is also expected.
Periodo: Primo 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
Primo semestre
Programma
- Revisione dei metodi e delle tecnologie di ricerca e impiego di marcatori molecolari.
- Esempi pratici di applicazione degli strumenti sopra descritti in specie di interesse agrario.
- I principali software per l'analisi dell'espressione genica su larga scala.
- Metodi di analisi bioinformatica di genomi.
- Principi e metodi di analisi metagenomica.
- Introduzione al linguaggio di scripting "R" e ai principali pacchetti di interesse per applicazioni bioinformatiche.
- Cenni al linguaggio di programmazione Python con esempi pratici.
- Cenni di struttura e gestione di database e analisi di alcuni casi di interesse agrario.
- Metodi di analisi di RNA non codificanti (ricerca ed analisi dell'espressione).
- I principali software per la creazione di mappe genetiche e l'integrazione con i progetti genomici.
- Infrastrutture di calcolo ad alte prestazioni (High-performance computing, HPC) ed esempi di utilizzo della piattaforma di ateneo INDACO.
- Esempi pratici di applicazione degli strumenti sopra descritti in specie di interesse agrario.
- I principali software per l'analisi dell'espressione genica su larga scala.
- Metodi di analisi bioinformatica di genomi.
- Principi e metodi di analisi metagenomica.
- Introduzione al linguaggio di scripting "R" e ai principali pacchetti di interesse per applicazioni bioinformatiche.
- Cenni al linguaggio di programmazione Python con esempi pratici.
- Cenni di struttura e gestione di database e analisi di alcuni casi di interesse agrario.
- Metodi di analisi di RNA non codificanti (ricerca ed analisi dell'espressione).
- I principali software per la creazione di mappe genetiche e l'integrazione con i progetti genomici.
- Infrastrutture di calcolo ad alte prestazioni (High-performance computing, HPC) ed esempi di utilizzo della piattaforma di ateneo INDACO.
Prerequisiti
- Lo studente dovrebbe possedere preventivamente le basi minime di biologia della cellula, biologia molecolare e genetica.
Metodi didattici
- Il corso prevede lezioni frontali ed esercitazioni a computer.
Materiale di riferimento
- Durante il corso vengono suggeriti testi di consultazione, articoli originali, materiale multimediale ed i file PDF contenenti il materiale illustrato a lezione e oggetto delle esercitazioni pratiche aggiornato ogni anno che lo studente può scaricare dal sito personale del docente:
https://fgeunammmg.ariel.ctu.unimi.it/
https://fgeunammmg.ariel.ctu.unimi.it/
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
- L'esame si articola in una prova scritta obbligatoria che può prevedere la soluzione di esercizi di tipo applicativo, analoghi a quelli affrontati nelle esercitazioni in aula e la discussione di concetti trattati nel corso.
Studentesse e studenti con DSA o disabilità sono pregate/i di contattare via mail il docente almeno15 giorni prima della data di esame prevista per concordare le eventuali misure individualizzate. Nella mail indirizzata al docente è necessario mettere in CC i rispettivi Servizi di Ateneo: [email protected] (per studenti con DSA) o [email protected] (per studenti con disabilità).
Studentesse e studenti con DSA o disabilità sono pregate/i di contattare via mail il docente almeno15 giorni prima della data di esame prevista per concordare le eventuali misure individualizzate. Nella mail indirizzata al docente è necessario mettere in CC i rispettivi Servizi di Ateneo: [email protected] (per studenti con DSA) o [email protected] (per studenti con disabilità).
AGR/03 - ARBORICOLTURA GENERALE E COLTIVAZIONI ARBOREE - CFU: 6
Esercitazioni: 32 ore
Lezioni: 32 ore
Lezioni: 32 ore
Docente:
Geuna Filippo
Docente/i
Ricevimento:
Libero previo appuntamento tramite posta elettronica
Dipartimento di Scienze Agrarie ed Ambientali (DISAA) lettera "I" - Sezione di Coltivazioni Arboree" alla pagina: https://www.unimi.it/sites/default/files/2019-01/SAAA_mappa_facolta.pdf