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.
Tipologia di Attività formativa D e F
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 2025/2026Nella scelta delle attività di tipo D, gli studenti dovranno tener presente che in sede di approvazione si terrà conto della coerenza delle loro scelte con il progetto formativo del loro piano di studio e dell'adeguatezza delle motivazioni eventualmente fornite.
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 3° | Linguaggio Programmazione Matlab-Simulink | D |
Bogdan Mihai Maris
(Coordinatore)
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| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 3° | Introduzione alla stampa 3D | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
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| 3° | Linguaggio programmazione Python | D |
Vittoria Cozza
(Coordinatore)
|
| 3° | Progettazione di componenti hardware su FPGA | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
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| 3° | Prototipizzazione con Arduino | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
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| 3° | Tutela dei beni immateriali (SW e invenzione) tra diritto industriale e diritto d’autore | D |
Roberto Giacobazzi
(Coordinatore)
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| anni | Insegnamenti | TAF | Docente | |
|---|---|---|---|---|
| 1° | Conoscenze per l'accesso: matematica | D |
Rossana Capuani
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| 3° | Lab.: The fashion lab (1 cfu) | D |
Maria Caterina Baruffi
(Coordinatore)
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| 3° | Linguaggio Programmazione LaTeX | D |
Enrico Gregorio
(Coordinatore)
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Modelli biologici discreti (2020/2021)
Codice insegnamento
4S01908
Crediti
6
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
L'insegnamento è organizzato come segue:
Teoria
Laboratorio
Obiettivi formativi
Obiettivo del corso è fornire agli studenti i metodi della matematica discreta utilizzati nell’analisi di fenomeni biologici, con particolare riguardo alla analisi computazionale di genomi. Gli studenti impareranno ad usare metodi della probabilità discreta e la teoria dell'informazione per l'analisi di genomi.
Programma
Notazioni fondamentali su sequenze e stringhe. Problema della sottostringa e delle superstringhe. Ordinamento lessicografico e suffix arrays. Schemi combinatori avanzati e probabilita' discreta. Sequenze random e principali leggi di probabilita' su di esse (Bernoulli, Poisson, Esponenziale, Gauss). Sorgenti informative ed entropia. Entropia condizionale, divergenze entropiche e mutua informazione. Genomi, indici genomici, dizionari genomici, distribuzioni ed entropie genomiche. Rappresentazioni, visualizzazioni di genomi. Introduzione a python3 per la genomica. Implementazione di algoritmi e strutture dait per la genomica in python3.
Bibliografia
| Attività | Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Teoria | T. M. Cover, J. A. Thomas | Elements of Information Theory (Edizione 1) | John Wiley & Sons, Inc. | 1991 | 0471062596 | |
| Teoria | Vincenzo Manca | Infobiotics | Springer | 2013 | ||
| Laboratorio | Sebastian Bassi | Python for Bioinformatics (Edizione 2) | Routledge | 2017 | 1138035262 |
Modalità d'esame
L'esame consiste in una verifica orale più lo sviluppo di un progetto.
L'esame orale verte su tutto il programma del corso e la valutazione è espressa in trentesimi.
Il progetto viene concordato con lo studente a partire da una lista di progetti porposti dal docente. La valutazione del progetto è espressa in trentesimi.
Il voto finale è la media delle due valutazioni, prova orale e progetto.
