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.
Piano Didattico
Queste informazioni sono destinate esclusivamente agli studenti e alle studentesse già iscritti a questo corso. Se sei un nuovo studente interessato all'immatricolazione, trovi le informazioni sul percorso di studi alla pagina del corso:
Laurea magistrale in Molecular and Medical Biotechnology - Immatricolazione dal 2025/2026.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.
1° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Due insegnamenti a scelta tra i seguentiUn insegnamento a scelta tra i seguentiTre insegnamenti a scelta tra i seguentiUn insegnamento a scelta tra i seguenti2° Anno Attivato nell'A.A. 2016/2017
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Due insegnamenti a scelta tra i seguenti| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Due insegnamenti a scelta tra i seguentiUn insegnamento a scelta tra i seguentiTre insegnamenti a scelta tra i seguentiUn insegnamento a scelta tra i seguenti| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Due insegnamenti a scelta tra i seguentiLegenda | 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.
Algorithms for computational biology (2015/2016)
Codice insegnamento
4S003660
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
Periodo
I semestre dal 1 ott 2015 al 29 gen 2016.
Pagina Web
Obiettivi formativi
1. comprensione di alcuni dei principali problemi e algoritmi alla base della bioinformatica (allineamento di sequenze, confronto di sequenze, filogenetica); 2. comprensione delle principali problematiche legate alla computazione (spezificazione del problema, efficienza degli algoritmi, limitazioni).
Programma
ANALISI DI ALGORITMI
Introduzione all'analisi di algoritmi, analisi di tempo e spazzio; notazione per l'analisi di complessita' (O-notation), crescita di funzioni; formalismo su stringhe; combinatorica di base su stringhe;
ALLINEAMENTO DI SEQUENZE
applicazioni; allineamento di coppie di sequenze; ricerca esaustiva; programmazione dinamica (DP): algoritmo di Needleman-Wunsch (allineamento globale); algoritmo di Smith-Waterman (allineamento locale); altre varianti di questi algoritmi; allineamento multiplo: algoritmo DP ed euristiche; matrici scoring: PAM (generazione, applicazioni); euristiche per l'allineamento di sequenze e ricerca in basi di dati (BLAST); distanza e similarita', edit distance;
FILOGENETICA
introduzione a grafi ed alberi; numero di alberi filogenetici; dati basati su distanza: algoritmo UPGMA; dati basati su caratteri: Perfect Phylogeny (PP); Small Parsimony: algoritmo di Fitch; Large Parsimony: euristiche.
Modalità d'esame
esame scritto ed esame orale.
