Docenti

Nicola Vitulo, Giovanna Felis, Silvia Lampis

Referente

Nicola Vitulo

Crediti

2

Lingua di erogazione

Inglese

Frequenza alle lezioni

Scelta Libera

Sede

VERONA

Moodle Seminari 0

Obiettivi di apprendimento

Il corso si propone di fornire ai dottorandi una visione completa e integrata del metabarcoding come strumento per lo studio dei microbiomi. Attraverso un approccio che combina aspetti teorici, metodologici e applicativi, il corso guiderà gli studenti dalla fase di progettazione sperimentale fino all’interpretazione critica dei risultati.
In particolare, il corso intende approfondire i principi alla base del metabarcoding e le buone pratiche per il campionamento, la conservazione e l’analisi dei microbiomi, mettendo in evidenza le principali fonti di bias che possono influenzare i risultati. Verranno quindi introdotti e discussi i principali approcci bioinformatici per l’analisi dei dati di metabarcoding, affrontando problematiche legate alla gestione, normalizzazione e interpretazione dei dati e stimolando lo sviluppo di una capacità critica nell’uso degli strumenti statistici e bioinformatici. Un’ulteriore parte sarà dedicata al ruolo della tassonomia e della nomenclatura come elementi chiave di collegamento tra sequenze molecolari e microrganismi negli ambienti naturali, illustrando l’uso di risorse specialistiche per la verifica e l’aggiornamento dei nomi tassonomici.

Prerequisiti e nozioni di base

Microbiologia generale.

Programma

Parte 1 – Introduzione al metabarcoding e studio dei microbiomi
• Concetti fondamentali di metagenomica e metabarcoding
• Marcatori molecolari e loro scelta (16S, 18S, ITS, COI, ecc.)
• Disegno sperimentale e buone pratiche di campionamento
• Conservazione dei campioni e estrazione del DNA
• Fonti di bias tecnici e biologici lungo il workflow
• Introduzione allo studio dei microbiomi in diversi ambienti naturali
Parte 2 – Analisi bioinformatica dei dati di metabarcoding
• Panoramica delle pipeline di analisi (QIIME2, mothur, DADA2, ecc.)
• OTU vs ASV: principi, vantaggi e limiti
• Filtraggio, denoising e controllo di qualità delle sequenze
• Metodi di assegnazione tassonomica e database di riferimento
• Analisi della diversità:
o diversità alfa
o diversità beta
• Normalizzazione dei dati e problematiche statistiche
• Interpretazione ecologica dei risultati
Parte 3 – Tassonomia, nomenclatura e scoperta di nuovi taxa
• Le liste di nomi come collegamento tra sequenze e microrganismi
• Principi di nomenclatura e tassonomia microbica
• Strumenti per la verifica dei nomi tassonomici:
o LPSN e altre risorse per procarioti ed eucarioti microbici
• Come individuare nuovi taxa nei microbiomi
• Dal dato di sequenza alla descrizione formale di nuove specie

Bibliografia

Modalità didattiche

lezione frontale

Modalità di verifica dell'apprendimento

-

Valutazione

Discussione con studenti/studentesse

Criteri di composizione del voto finale

-

Lezioni Programmate

Sustainable Development Goals - SDGs

Questa iniziativa contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.
Maggiori informazioni su www.univr.it/sostenibilita