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.
| Periodo | Dal | Al |
|---|---|---|
| I semestre | 1-ott-2018 | 31-gen-2019 |
| II semestre | 4-mar-2019 | 14-giu-2019 |
| Sessione | Dal | Al |
|---|---|---|
| Sessione invernale d'esame | 1-feb-2019 | 28-feb-2019 |
| Sessione estiva d'esame | 17-giu-2019 | 31-lug-2019 |
| Sessione autunnale d'esame | 2-set-2019 | 30-set-2019 |
| Sessione | Dal | Al |
|---|---|---|
| Sessione Estiva | 18-lug-2019 | 18-lug-2019 |
| Sessione Autunnale | 17-ott-2019 | 17-ott-2019 |
| Sessione Invernale | 18-mar-2020 | 18-mar-2020 |
| Periodo | Dal | Al |
|---|---|---|
| Festa di Ognissanti | 1-nov-2018 | 1-nov-2018 |
| Sospensione dell'attività didattica | 2-nov-2018 | 3-nov-2018 |
| Festa dell’Immacolata | 8-dic-2018 | 8-dic-2018 |
| Vacanze di Natale | 24-dic-2018 | 6-gen-2019 |
| Vacanze di Pasqua | 19-apr-2019 | 28-apr-2019 |
| Festa della liberazione | 25-apr-2019 | 25-apr-2019 |
| Festa del lavoro | 1-mag-2019 | 1-mag-2019 |
| Festa del Santo Patrono | 21-mag-2019 | 21-mag-2019 |
| Festa della Repubblica | 2-giu-2019 | 2-giu-2019 |
| Vacanze estive | 5-ago-2019 | 18-ago-2019 |
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.
Per problemi inerenti allo smarrimento della password di accesso ai servizi on-line si prega di rivolgersi al supporto informatico della Scuola o al servizio recupero credenziali
Per dubbi o domande leggi le risposte alle domande più frequenti F.A.Q. Iscrizione Esami
Docenti
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.
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
1° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
2° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
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.
Fundamental algorithms for bioinformatics (2018/2019)
Codice insegnamento
4S004550
Crediti
12
Coordinatore
Offerto anche nei corsi
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
L'insegnamento è organizzato come segue:
Algorithm design
Bioinformatics algorithms
Obiettivi formativi
Il corso permetterà agli studenti di acquisire un bagaglio di strumenti analitici avanzati alla base delle soluzioni algoritmiche di problemi fondamentali in bioinformatica.
Conoscenza e capacità di comprensione
Fornire le conoscenze e le competenze necessarie per l'analisi e la progettazione di soluzioni algoritmiche a problemi fondamentali in bioinformatica.
Conoscenze applicate e capacità di comprensione
Capacità di progettare soluzioni algoritmiche per problemi tipici di bionformatica e biologia computazionale, quali l'analisi di sequenze omiche.
Autonomia di giudizio
Capacità di individuare le componenti strutturali critiche e quindi gli approcci più idonei nel trattamento di problemi complessi di bioinformatica.
Abilità comunicative
Capacità di descrivere con l'adeguata precisione e chiarezza un problema bioinformatico, la sua modellizzazione e la soluzione associata sia ad interlocutori esperti che in contesti meno specialistici e multidisciplinari.
Capacità di apprendere
Capacità di ampliare le proprie conoscenze in ambito bioinformatico anche in maniera autonoma, utilizzando le nozioni apprese per leggere comprendere ed eventualmente rielaborare autonomamente articoli e testi scientifici di livello avanzato.
Programma
------------------------
MM: Algorithm design
------------------------
Ricapitolazione di: concetti di base di analisi degli algoritmi; algoritmi per la visita di grafi; cammini minimi; alberi minimi ricoprenti; programmazione dinamica. Elementi di teoria della complessità computazionale e NP-completezza. Modelli di "Genome Rearrangement": algoritmo esatto per l'ordinamento di permutazini con segno; (ii) algoritmi di approssimazione per l'ordinamento di permutazioni senza segno; arossimazione della "Synteny Distance". Problemi computazionali su grafi: (i) Cicli Hamiltoniani e Cicli Euleriani; algoritmi polinomiali per problemi Euleriani; il problema del commesso viaggiatore (TSP) e sue relazioni col problema del ciclo hamiltoniano; inapprossimabilità di TSP e 2-approssimazine per le istanze metriche. Modelli per"Physical Map": (i) algoritmo efficiente per il problema degli uni consecutivi in una matrice (C1P); (ii) approssimazione per il problema della minimizzazione dei gap basato su TSP metrico. Modelli per "DNA assembly: Il problema della superstringa più corta; approssimazione basata sulla massimizzazione della compressione, mediante coperture di un grafo e matching pesato in grafi bipartiti. Reti di Flusso: problemi di massimo flusso e minimo taglio; matching massimo in grafi bipartiti; scomposizione del flusso in cammini disgiunti; perfect matching di massimo/minimo peso in grafi bipartiti pesati. Modelli per Motif Finding: (i) il problema della stringa consenso; (ii) Schemi di approssimazione polinomiale Modelli per "Haplotyping": algorithmi per il problema dell'haplotyping per un singolo individuo su dati senza gap; estensioni e parametrizzazione per il caso con gap.
------------------------
MM: Bioinformatics algorithms
------------------------
Il seguente è un sommario dei principali argomenti trattati in questo modulo. Gli argomenti tra parentesi possono variare. * Introduzione Parte I: Confronto di coppie di sequenze * Allineamento di coppie di sequenze * Distanze tra stringhe (* RNA secondary structure prediction) * Allineamento di coppie di sequence in pratica: BLAST, matrici di punteggio Parte II: Allineamento di più sequenze * Soluzione esatta DP (* Riduzione dello spazio di ricerca con il metodo Carillo-Lipman) * approssimazione, euristiche Parte III: Riconstruzione filogenetica * dati di tipo distanza: UPGMA, NJ * dati di tipo carattere: Filogenetica perfetta (PP) (* dati di tipo carattere: Large Parsimony, Small Parsimony) Parte IV: Algoritmi per "sequence assembly" (* Shotgun sequencing: SCS) * Sequencing by Hybridization e NGS: grafi di de Bruijn, tour euleriani
Bibliografia
| Attività | Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Algorithm design | J. Kleinberg, É. Tardos | Algorithm Design (Edizione 1) | Addison Wesley | 2006 | 978-0321295354 | |
| Algorithm design | H.J. Böckenhauer, D. Bongartz | Algorithmic Aspects of Bioinformatics | Springer | 2007 | ||
| Algorithm design | Neil C. Jones, Pavel A. Pevzner | An introduction to bioinformatics algorithms (Edizione 1) | MIT Press | 2004 | 0-262-10106-8 | |
| Algorithm design | V. Mäkinen, D. Belazzougui, F. Cunial, and A.I. Tomescu | Genome Scale Algorithm Design (Edizione 1) | Cambridge University Press | 2015 | ISBN 978-1-107-07853-6 | |
| Algorithm design | J.C. Setubal, J. Meidanis | Introduction to Computational Biology | Pws Pub Co | 1997 | ||
| Bioinformatics algorithms | Dan Gusfield | Algorithms on Strings, Trees, and Sequences | Cambridge University Press | 1997 | 0 521 58519 8 | |
| Bioinformatics algorithms | Enno Ohlebusch | Bioinformatics Algorithms | 2013 | 978-3-00-041316-2 | ||
| Bioinformatics algorithms | Joao Setubal and Joao Meidanis | Introduction to Computational Biology | 1997 |
Modalità d'esame
------------------------
MM: Algorithm design
------------------------
L'esame è volto ad accertare che gli studenti abbiano acquisito padronanza delle tecniche fondamentali per l'analisi e la progettazione di algoritmi e che conoscano il loro utilizzo per la soluzione di alcuni problemi computazionali classici in bioinformatica. L'esame consiste in una prova scritta con quesiti aperti. Tipicamente la prova include alcuni esercizi obbligatori ed altri esercizi a scelta. Gli esercizi obbligatori verificano le conoscenze relative all'analisi di algoritmi e alle soluzioni di problemi classici analizzati durante il corso; gli esercizi a scelta verificano la capacità dello studente di modellare un nuovo problema e progettarne una soluzione algoritmica. Al voto finale per il modulo Algorithm Design concorre la soluzione di esercizi periodici assegnati durante il corso. Il voto finale per l'intero esame di "Fundamental Algorithms for Bioinformatics" è dato dalla media aritmetica dei voti conseguiti nei due moduli
------------------------
MM: Bioinformatics algorithms
------------------------
Una prova scritta, seguita da una orale. Il superamento della prova scritta è prerequisito necessario al sostenimento dell'orale. La prova scritta include domande teoriche (problemi visti a lezione; analisi di algoritmi visti a lezione; proprietà matematiche di tali problemi e algoritmi; quali algoritmi esistono per un dato problema, etc), ed applicazione di algoritmi a problemi concreti (calcolo di un allineamento mediante l'algoritmo DP, etc). Nel colloquio orale, gli studenti dovranno anche dettagliare le soluzioni presentate per la prova scritta, e dimostrare padronanza delle conoscenze acquisite. Gli studenti del Masters in Molecular e medical biotechnology sostengono una prova con quesiti differenti.
Tipologia di Attività formativa D e F
Insegnamenti non ancora inseriti
Prospettive
Avvisi degli insegnamenti e del corso di studio
Per la comunità studentesca
Se sei già iscritta/o a un corso di studio, puoi consultare tutti gli avvisi relativi al tuo corso di studi nella tua area riservata MyUnivr.
In questo portale potrai visualizzare informazioni, risorse e servizi utili che riguardano la tua carriera universitaria (libretto online, gestione della carriera Esse3, corsi e-learning, email istituzionale, modulistica di segreteria, procedure amministrative, ecc.).
Entra in MyUnivr con le tue credenziali GIA.
Ulteriori servizi
I servizi e le attività di orientamento sono pensati per fornire alle future matricole gli strumenti e le informazioni che consentano loro di compiere una scelta consapevole del corso di studi universitario.
Prova Finale
Alla tesi di laurea sono dedicati 24 CFU, per un lavoro che non deve superare i 4-5 mesi a tempo pieno per la/o studentessa/studente.
La tesi di laurea sarà compilata e discussa in lingua inglese, anche mediante l'ausilio di supporti multimediali quali slide, filmati, immagini e suoni.
Scopo della Tesi di Laurea
Scopo della tesi è quello di sviluppare uno studio originale che può culminare con un progetto applicativo o un risultato teorico connesso a specifici problemi di natura progettuale o una rassegna critica sullo stato dell'arte in un determinato ambito di studio. Nel corso dello svolgimento della Tesi il laureando dovrà, sotto la guida del relatore ed eventuali correlatori, affrontare lo studio e l'approfondimento degli argomenti scelti, ma anche acquisire capacità di sintesi e applicazione creativa delle conoscenze acquisite. Il contenuto della Tesi deve essere inerente a tematiche della bioinformatica e della informatica medica o discipline strettamente correlate. La Tesi consiste nella presentazione in forma scritta di attività che possono essere articolate come: -progettazione e sviluppo di applicazioni o sistemi; -analisi critica di contributi tratti dalla letteratura scientifica; -contributi originali di ricerca.
La Tesi può essere redatta sia in lingua inglese che in lingua italiana, e può essere discussa sia in inglese che in italiano, anche mediante l'ausilio di supporti multimediali quali slide, filmati, immagini e suoni. Nel caso di tesi redatta in lingua italiana alla medesima dovrà essere aggiunto un breve riassunto in lingua inglese.
Modalità di svolgimento e valutazione.
La prova finale consiste nello sviluppo di una tesi di laurea, che impegni lo studente in un lavoro di ricerca, formalizzazione, progettazione o sviluppo: tale lavoro contribuirà sostanzialmente al completamento della sua formazione tecnico-scientifica. Ogni tesi di Laurea può essere interna o esterna, a seconda che sia svolta presso l'Università di Verona o in collaborazione con un altro Ente. Ogni tesi prevede un relatore, eventualmente affiancato da uno o più correlatori, e un controrelatore. Il controrelatore è nominato dal Collegio Didattico almeno 20 gg prima della discussione della Tesi, verificata l'ammissibilità dello studente a sostenere l'esame di Laurea Magistrale. Per quanto riguarda gli aspetti giuridici (ad esempio, proprietà intellettuale dei risultati) legati alla Tesi e ai risultati ivi contenuti, si rimanda alla legislazione vigente in materia ed ai Regolamenti di Ateneo.
Valutazione delle Tesi
I criteri su cui sono chiamati ad esprimersi relatore ed eventuali correlatori e controrelatore sono i seguenti:
1. livello di approfondimento del lavoro svolto, in relazione allo stato dell'arte dei settori disciplinari di pertinenza informatica, con enfasi sulle applicazioni agli ambiti medici e biologici;
2. avanzamento conoscitivo o tecnologico apportato dalla Tesi;
3. impegno critico espresso dalla/dal laureanda/o;
4. impegno sperimentale e/o di sviluppo formale espresso dal laureando;
5. autonomia di lavoro espressa dalla/dal laureanda/o;
6. significatività delle metodologie impiegate;
7. accuratezza dello svolgimento e della scrittura;
La/il controrelatrice/controrelatore non è chiamata/o ad esprimersi sul punto 5.
Voto di Laurea.
Il voto di Laurea (espresso in 110mi) è un valore intero compreso tra 66/110 e 110/110 e viene formato dalla somma, arrotondata al numero intero più vicino (e.g., 93.50 diventa 94, 86.49 diventa 86), dei seguenti addendi:
1) media pesata sui crediti e rapportata a 110 dei voti conseguiti negli esami di profitto;
2) valutazione del colloquio di Laurea e della Tesi secondo le seguenti modalità:
a) attribuzione di un coefficiente compreso tra 0 e 1 (frazionario con una cifra decimale) per ciascuno dei punti 1-7 elencati sopra;
b) attribuzione di un coefficiente compreso tra 0 e 1 (frazionario con una cifra decimale) per la qualità della presentazione;
c) somma dei coefficienti attribuiti ai punti a e b.
La presenza di eventuali lodi ottenute negli esami sostenuti, la partecipazione a stage ufficialmente riconosciuti dal Collegio Didattico di Informatica, il superamento di esami in soprannumero ed il raggiungimento della Laurea in tempi contenuti rispetto alla durata legale del corso degli studi possono essere utilizzati dalla Commissione di Laurea per attribuire un ulteriore incremento di un punto. Qualora la somma ottenuta raggiunga 110/110, la Commissione può decidere l'attribuzione della lode. La lode viene
proposta e discussa dalla Commissioni, senza l'adozione di particolari meccanismi di calcolo automatico. In base alle norme vigenti, la lode viene attribuita solo se il parere è unanime
Tesi esterne
Una Tesi esterna viene svolta in collaborazione con un ente diverso dall'Università di Verona. In tal caso, il laureando dovrà preventivamente concordare il tema della Tesi con un relatore dell'Ateneo. Inoltre, è previsto almeno un correlatore appartenente all'ente esterno, quale riferimento immediato per lo studente nel corso dello svolgimento dell’attività di Tesi. Relatore e correlatori devono essere indicati nella domanda di assegnazione Tesi. Le modalità assicurative della permanenza dello studente presso l'Ente esterno sono regolate dalle norme vigenti presso l'Università di Verona. Se la Tesi si configura come un periodo di formazione presso tale ente, allora è necessario stipulare una convenzione tra l'Università e detto ente. I risultati contenuti nella Tesi sono patrimonio in comunione di tutte le persone ed enti coinvolti. In particolare, i contenuti ed i risultati della Tesi sono da considerarsi pubblici. Per tutto quanto riguarda aspetti non strettamente scientifici (e.g. convenzioni, assicurazioni) ci si rifà alla delibera del Senato Accademico del 12 gennaio 1999.
Relatore, correlatori, controrelatori. La Tesi di Laurea viene presentata da un relatore. Relatore può essere un docente di ruolo del corso di Laurea Magistrale in Medical Bioinformatics o del Dipartimento di Informatica o inquadrato nei SSD ING/INF/05 e INF/01 dell’Ateneo. Oltre a coloro che hanno i requisiti indicati rispetto al ruolo di relatore (come indicato sopra), possono svolgere il ruolo di correlatori anche ricercatori operanti in istituti di ricerca extra-universitari assegnisti di ricerca, titolari di borsa di studio post-dottorato, dottorandi di ricerca, personale tecnico del Dipartimento, cultori della materia nominati da un Ateneo italiano ed ancora in vigore, referenti aziendali esperti nel settore considerato nella Tesi. Controrelatore può essere nominato qualunque docente dei settori scientifico-disciplinari presenti nell’offerta didattica della laurea magistrale in Medical Bioinformatics e in servizio presso l'Università degli Studi di Verona, che risulti particolarmente competente nell'ambito specifico di studio della Tesi.
Modalità di frequenza
Come riportato nel Regolamento Didattico per l'A.A. 2021/2022, la frequenza al corso di studio non è obbligatoria.
Per le modalità di erogazione della didattica, si rimanda alle informazioni in costante aggiornamento dell'Unità di Crisi.
