Studiare
In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.
Calendario accademico
Il calendario accademico riporta le scadenze, gli adempimenti e i periodi rilevanti per la componente studentesca, personale docente e personale dell'Università. Sono inoltre indicate le festività e le chiusure ufficiali dell'Ateneo.
L’anno accademico inizia il 1° ottobre e termina il 30 settembre dell'anno successivo.
Calendario didattico
Il calendario didattico indica i periodi di svolgimento delle attività formative, di sessioni d'esami, di laurea e di chiusura per le festività.
Per l'anno 2003/2004 Nessun calendario ancora disponibile
Calendario esami
Gli appelli d'esame sono gestiti dalla Unità Operativa Segreteria Corsi di Studio Scienze e Ingegneria.
Per consultazione e iscrizione agli appelli d'esame visita il sistema ESSE3.
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Docenti
Dal Belin Peruffo Angelo
angelo.peruffo@univr.itFatone Francesco
francesco.fatone@univr.it 045 802 7965Luciani Fabio
Piano Didattico
Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.
4° Anno Attivato nell'A.A. 2006/2007
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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5° Anno Attivato nell'A.A. 2007/2008
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Materie prime vegetali per l'industria
Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)
TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.
Bioinformatica (2006/2007)
Codice insegnamento
4S00183
Crediti
3
Coordinatore
Lingua di erogazione
Italiano
Sede
VERONA
L'insegnamento è organizzato come segue:
Obiettivi formativi
Modulo: Teoria
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Il corso si pone l'obiettivo di fornire gli strumenti informatici per l'analisi e l'interpretazione dei dati biologici. Si propone inoltre di stabilire le basi teoriche delle possibili applicazioni dei principali strumenti bioinformatici di uso corrente in proteomica, genomica, biochimica, biologia molecolare e strutturale, mettendo lo studente in grado di utilizzare programmi di genomica funzionale, proteomica e genomica strutturale.
Modulo: Laboratorio
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Il laboratorio mira a fornire agli studenti gli strumenti e i metodi necessari per accedere all'informazione biologica in modo razionale ed efficiente, utilizzando le risorse disponibili in rete e programmi d'ultima generazione.
Programma
Modulo: Teoria
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Banche dati in ambito biologico. Le banche dati biologiche primarie, derivate e integrate. Il formato FASTA.
Allineamento di sequenze. Matrici di punteggio PAM e BLOSUM, penalizzazione di inserzioni e delezioni. Algoritmi di allineamento esatti ed euristici. Esempio di algoritmi di allineamento esatti: le matrici cumulative.
Allineamenti multipli. Il programma Clustal W. L’informazione strutturale contenuta negli allineamenti multipli. Profili di sequenza.
L’evoluzione delle proteine. Famiglie e superfamiglie proteiche. Ricerca in banche dati per similarità. Significatività dell’allineamento. I programmi FASTA, BLAST e PSI-BLAST.
Predizione della struttura tridimensionale di una proteina: Modelling comparativo. Relazione quantitativa per la conservazione della struttura primaria e terziaria in proteine omologhe. Il core proteico e le regioni strutturalmente divergenti (SDR). Passaggi per la costruzione di un modello comparativo. Librerie di rotameri. Modelling dei loop.
Calcoli energetici. Campi di forza per il calcolo dell’energia. Accenni ai metodi di minimizzazione energetica.
Qualità di una struttura proteica. Metodi statistici basati su parametri geometrici e di impacchettamento proteico. Applicazione al controllo di un modello proteico.
Predizione della struttura secondaria di una proteina. Proteine globulari: Metodo di Chou Fasman, Helical Wheel Analysis, reti neurali, modelli nascosti di Markov (HMM)
Predizione della struttura tridimensionale di una proteina: Fold recognition. Metodi basati sui profili, metodi di threading, metodi di mapping.
Predizione della struttura tridimensionale di una proteina: Ab initio. Metodi basati sull’assemblaggio di frammenti e potenziali knowledge-based (euristici).
Predizione della funzione proteica a partire dalla struttura. Database di famiglie e banche dati derivate. Classificazione di domini. Predizione di interazioni proteiche: BIND. Metodi knowledge-based per la predizione della funzione.
Ricerca di geni in banche dati. Annotazione di genomi procariotici ed eucariotici. Metodi statistici per la ricerca/annotazione di geni: matrici di punteggio sito-specifiche, Markov Models (MM). Sensibilità e specificità dei metodi. La banca dati ENSEMBL.
Analisi dell’espressione genica: Data mining di dati di espressione:
. estrazione ed analisi di dati da database biologici.
.Data mining di letteratura scientifica.
Progetto di sequenziamento del genoma umano e progetto ENCODE
Annotazione funzionale:
. Gene Ontology (GO).
. ENSEMBL
Microarray: Introduzione alle metodologie e studio delle tecniche per l’analisi dei dati
Modulo: Laboratorio
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Introduzione ai database in ambito biologico, loro struttura e metodologie di interrogazione.
Metodiche di allineamento di sequenze.
L’evoluzione delle proteine. L’informazione come misura dell’ordine di un sistema. L’informazione evolutiva. Famiglie e superfamiglie proteiche. Ricerca in banche dati per similarità. Significatività dell’allineamento. Riconoscimento di omologia. I programmi FASTA, BLAST e PSI-BLAST.
Predizione della struttura tridimensionale di una proteina: Modelling comparativo. Relazione quantitativa per la conservazione della struttura primaria e terziaria in proteine omologhe. Il core proteico e le regioni strutturalmente divergenti (SDR). Passaggi per la costruzione di un modello comparativo.
Controllo della qualità di una struttura proteica. Metodi statistici basati su parametri geometrici e di impacchettamento proteico. Applicazione al controllo di un modello proteico.
Predizione della struttura tridimensionale di una proteina: Fold recognition. Metodi basati sui profili, metodi di threading, metodi di mapping.
Predizione della struttura tridimensionale di una proteina: Ab initio. Metodi basati sull’assemblaggio di frammenti e potenziali knowledge-based (euristici).
Genomica:
Ricerca di geni in banche dati. Annotazione di genomi procariotici ed eucariotici. Metodi statistici per la ricerca/annotazione di geni: matrici di punteggio sito-specifiche, Markov Models (MM). Sensibilità e specificità dei metodi. La banca dati ENSEMBL.
Analisi dell’espressione genica: Data mining di dati di espressione:
. estrazione ed analisi di dati da database biologici.
. Data mining di letteratura scientifica.
Progetto di sequenziamento del genoma umano e progetto ENCODE
Annotazione funzionale:
. Gene Ontology (GO).
. geni ortologhi: loro funzione nell’annotazione funzionale.
Microarray: Introduzione alle metodologie e studio delle tecniche per l’analisi dei dati
Modalità d'esame
Modulo: Teoria
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scritto
Modulo: Laboratorio
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Scritto
Tipologia di Attività formativa D e F
Documenti e avvisi
- Manifesto degli studi (pdf, it, 150 KB, 30/07/03)
Insegnamenti non ancora inseriti
Prospettive
Avvisi degli insegnamenti e del corso di studio
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