Studying at the University of Verona
Here you can find information on the organisational aspects of the Programme, lecture timetables, learning activities and useful contact details for your time at the University, from enrolment to graduation.
Type D and Type F activities
This information is intended exclusively for students already enrolled in this course.If you are a new student interested in enrolling, you can find information about the course of study on the course page:
Laurea in Bioinformatica - Enrollment from 2025/2026Le attività formative di tipologia D sono a scelta dello studente, quelle di tipologia F sono ulteriori conoscenze utili all’inserimento nel mondo del lavoro (tirocini, competenze trasversali, project works, ecc.). In base al Regolamento Didattico del Corso, alcune attività possono essere scelte e inserite autonomamente a libretto, altre devono essere approvate da apposita commissione per verificarne la coerenza con il piano di studio. Le attività formative di tipologia D o F possono essere ricoperte dalle seguenti attività.
1. Insegnamenti impartiti presso l'Università di Verona
Comprendono gli insegnamenti sotto riportati e/o nel Catalogo degli insegnamenti (che può essere filtrato anche per lingua di erogazione tramite la Ricerca avanzata).
Modalità di inserimento a libretto: se l'insegnamento è compreso tra quelli sottoelencati, lo studente può inserirlo autonomamente durante il periodo in cui il piano di studi è aperto; in caso contrario, lo studente deve fare richiesta alla Segreteria, inviando a carriere.scienze@ateneo.univr.it il modulo nel periodo indicato.
2. Attestato o equipollenza linguistica CLA
Oltre a quelle richieste dal piano di studi, per gli immatricolati dall'A.A. 2021/2022 vengono riconosciute:
- Lingua inglese: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza superiore a quello richiesto dal corso di studio (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
- Altre lingue e italiano per stranieri: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza a partire da A2 (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
Tali cfu saranno riconosciuti, fino ad un massimo di 6 cfu complessivi, di tipologia F se il piano didattico lo consente, oppure di tipologia D. Ulteriori crediti a scelta per conoscenze linguistiche potranno essere riconosciuti solo se coerenti con il progetto formativo dello studente e se adeguatamente motivati.
Gli immatricolati fino all'A.A. 2020/2021 devono consultare le informazioni che si trovano qui.
Modalità di inserimento a libretto: richiedere l’attestato o l'equipollenza al CLA e inviarlo alla Segreteria Studenti - Carriere per l’inserimento dell’esame in carriera, tramite mail: carriere.scienze@ateneo.univr.it
3. Competenze trasversali
Scopri i percorsi formativi promossi dal TALC - Teaching and learning center dell'Ateneo, destinati agli studenti regolarmente iscritti all'anno accademico di erogazione del corso https://talc.univr.it/it/competenze-trasversali
Modalità di inserimento a libretto: non è previsto l'inserimento dell'insegnamento nel piano di studi. Solo in seguito all'ottenimento dell'Open Badge verranno automaticamente convalidati i CFU a libretto. La registrazione dei CFU in carriera non è istantanea, ma ci saranno da attendere dei tempi tecnici.
4. CONTAMINATION LAB
Il Contamination Lab Verona (CLab Verona) è un percorso esperienziale con moduli dedicati all'innovazione e alla cultura d'impresa che offre la possibilità di lavorare in team con studenti e studentesse di tutti i corsi di studio per risolvere sfide lanciate da aziende ed enti. Il percorso permette di ricevere 6 CFU in ambito D o F. Scopri le sfide: https://www.univr.it/clabverona
ATTENZIONE: Per essere ammessi a sostenere una qualsiasi attività didattica, incluse quelle a scelta, è necessario essere iscritti all'anno di corso in cui essa viene offerta. Si raccomanda, pertanto, ai laureandi delle sessioni di dicembre e aprile di NON svolgere attività extracurriculari del nuovo anno accademico, cui loro non risultano iscritti, essendo tali sessioni di laurea con validità riferita all'anno accademico precedente. Quindi, per attività svolte in un anno accademico cui non si è iscritti, non si potrà dar luogo a riconoscimento di CFU.
5. Periodo di stage/tirocinio
Oltre ai CFU previsti dal piano di studi (verificare attentamente quanto indicato sul Regolamento Didattico): qui informazioni su come attivare lo stage.
Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto
years | Modules | TAF | Teacher |
---|---|---|---|
2° 3° | Introduction to Docker | D |
Franco Fummi
(Coordinator)
|
2° 3° | Introduction to Robotics for students of scientific courses. | D |
Paolo Fiorini
(Coordinator)
|
2° 3° | Matlab-Simulink programming | D |
Bogdan Mihai Maris
(Coordinator)
|
2° 3° | Mobile app design by using React Native | D |
Graziano Pravadelli
(Coordinator)
|
2° 3° | Rapid prototyping on Arduino | D |
Franco Fummi
(Coordinator)
|
2° 3° | Programming Challanges | D |
Romeo Rizzi
(Coordinator)
|
years | Modules | TAF | Teacher |
---|---|---|---|
2° 3° | Introduction to 3D printing | D |
Franco Fummi
(Coordinator)
|
2° 3° | LaTeX Language | D |
Enrico Gregorio
(Coordinator)
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2° 3° | Python programming language | D |
Carlo Combi
(Coordinator)
|
2° 3° | HW components design on FPGA | D |
Franco Fummi
(Coordinator)
|
2° 3° | Protection of intangible assets (SW and invention)between industrial law and copyright | D |
Roberto Giacobazzi
(Coordinator)
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years | Modules | TAF | Teacher |
---|---|---|---|
1° | Subject requirements: mathematics | D |
Franco Zivcovich
|
Discrete Biological Models (2022/2023)
Teaching code
4S01908
Credits
6
Language
Italian
Scientific Disciplinary Sector (SSD)
INF/01 - INFORMATICS
The teaching is organized as follows:
Teoria
Discrete biological models
Learning objectives
The aim of the course is to present methods from discrete mathematics which are employed in the analysis of biological phenomena, with a major emphasis on the computational analysis of genomes. At the end of the course the students will be able to apply discrete probability and information theoretic tools for analysing genomic data.
Prerequisites and basic notions
Linear algebra, Informational methods (discrete mathematics, combinatorics)
Program
In this course we will introduce discrete models for attacking some computational problems arising in biological research: We will see how combinatorial structures can be applied to computational biology problems. In particular, we will study:
- strings for modelling DNA, RNA, and proteins
- graphs for modelling molecules
- graphs for modelling interactions between proteins (protein interaction networks)
- discrete functions (e.g. temporal series) for describing dynamics in biology
- human genomic variation, modelled with strings and with graphs
- haplotyping, modelled with strings and with matrices
- genome rearrangements, modelled with permutations and with strings
- DNA sequencing (layouts, grpahs)
- physical map of DNA (multisets, graphs)
- mass spectrometry data (strings)
- Fibonacci sequence
- malthusian models of population growth
- criteria for solving linear recurrences
- dynamic study of the logistic map
- metabolic dynamics modelled with graphs (metabolic networks)
Bibliography
Didactic methods
lectures and exercise sessions
Learning assessment procedures
Written exam, possibly followed by an oral exam: students who reach a grade of over 25 in the written exam have to take an additional oral exam, for the others the oral is optional. The written exam consists of practical applications (exercises) as well as theoretical questions (problems studied, mathematical properties, which models exist etc.). In the oral exam, the student will explain in detail their solutions in the written exam, and show to what extent they have mastered the topics.
Exam language
italiano