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

A.A. 2024/2025 A.A. 2023/2024 A.A. 2022/2023 A.A. 2021/2022 A.A. 2020/2021 A.A. 2019/2020 A.A. 2018/2019 A.A. 2017/2018 A.A. 2016/2017 A.A. 2015/2016 A.A. 2013/2014 A.A. 2012/2013 A.A. 2011/2012 A.A. 2010/2011 A.A. 2009/2010 A.A. 2005/2006

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 in Bioinformatica - 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.

Attivato nell'A.A. 2011/2012
InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
INF/01
12
B
INF/01
12
C
BIO/10
12
B
ING-INF/05
6
C
BIO/18
6
A
MAT/06

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.

A Attività di base
B Attività caratterizzanti
C Attività formative affini o integrative
D Attività a scelta dello studente
E Prova finale
F Altre attività formative
S Stage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Modelli biologici discreti  (2012/2013)

Codice insegnamento

4S01908

Docente

Giuditta Franco

Coordinatore

Giuditta Franco

Crediti

6

Lingua di erogazione

Italiano

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

INF/01 - INFORMATICA

Periodo

I semestre dal 1 ott 2012 al 31 gen 2013.

Seminari 0

Obiettivi formativi

Nel corso vengono presentate diverse metodologie per modellare fenomeni naturali, tramite strumenti di matematica discreta e sistemi computazionali. Ci si propone di sviluppare la sensibilita' dello studente ai vari approcci della modellazione biologica discreta, attraverso la conoscenza dello stato dell'arte e delle problematiche piu' recenti. A tale scopo si richiamano alcuni concetti di base (di matematica, informatica, e biologia) utili alla comprensione di modelli matematici tradizionali e di modelli algoritmici di calcolo naturale, proposti in modo assortito e con vari esempi.

Programma

I parte (modelli matematici, tradizionali)
Introduzione a diverse classi di modelli, ed in particolare ai modelli discreti
Rudimenti di matematica discreta - induzione e ricorrenza
Successione di Fibonacci e sezione aurea in natura
Dinamica di crescita di microorganismi e popolazioni batteriche
Modelli malthusiani estesi di dinamica di popolazione
Modelli biologici iterativi, criteri risolutivi di equazioni di ricorrenza
Mappa logistica: analisi di stabilita', orbite periodiche, e regimi caotici
Modello preda-predatore di Lotka-Volterra
Modello a ragnatela di variazione della domanda/offerta
Un esempio di modello probabilistico: vincita alla roulette russa


II parte (modelli bioinformatici, non convenzionali):
Linguaggi formali e grammatiche biologiche
Modelli computazionali di processi biomolecolari
Complessita' computazionale di bioalgoritmi ed NP-completezza
Struttura informazionale della molecola DNA, operazioni, tecniche sperimentali
Processi amplificativi per ricombinare e concatenare sequenze biologiche
Algoritmi DNA che risolvono SAT
Processi biomolecolari di auto-organizzazione
Modelli discreti di metabolismo
Reti biologiche
Procedure algoritmiche basate sulla crescita di batteri, con relative tecniche sperimentali

Testi di riferimento
Autore Titolo Casa editrice Anno ISBN Note
Garey, M. R. and Johnson, D. S. Computers intractability: a guide to the theory of NP-completeness Freeman 1979 0-7167-1045-5
Gheorghe Paun, Grzegorz Rozenberg, Arto Salomaa DNA computing: new computing paradigms (Edizione 3) Springer 2013
David G. Luenberger Introduction to Dynamic Systems - Theory, Models, and Applications  
V. K. Balakrishnan Introductory Discrete Mathematics  

Modalità d'esame

Esame orale, oppure due prove scritte intermedie

Le/gli studentesse/studenti con disabilità o disturbi specifici di apprendimento (DSA), che intendano richiedere l'adattamento della prova d'esame, devono seguire le indicazioni riportate QUI

Materiale e documenti