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
Le 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 si possono trovare le informazioni su come attivare lo stage.
Verificare nel regolamento quali attività possono essere di tipologia D e quali di tipologia F.
Si ricorda, inoltre, che per i tirocini attivati dal 1 ottobre 2024 sarà possibile riconoscere le ore eccedenti in termini di crediti di tipologia D, limitatamente alle sole esperienze di tirocinio svolte presso enti ospitanti esterni all’Ateneo.
Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto valide per l'a.a. 2024/25
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
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2° 3° | Attention laboratory | D |
Pietro Sala
(Coordinatore)
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2° 3° | Elementi di Cosmologia e Relatività generale | D |
Claudia Daffara
(Coordinatore)
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2° 3° | Introduzione alla meccanica quantistica per il quantum computing | D |
Claudia Daffara
(Coordinatore)
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2° 3° | Introduzione alla programmazione di smart contract per Ethereum | D |
Sara Migliorini
(Coordinatore)
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2° 3° | Linguaggio programmazione Python [English edition] | D |
Carlo Combi
(Coordinatore)
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2° 3° | Oltre Arduino: dal prototipo al prodotto con microcontroller STM | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
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2° 3° | Progettazione di app REACT | D |
Graziano Pravadelli
(Coordinatore)
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2° 3° | Progettazione di componenti hardware su FPGA | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
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anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
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2° 3° | Attention laboratory | D |
Pietro Sala
(Coordinatore)
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2° 3° | Linguaggio Programmazione LaTeX | D |
Enrico Gregorio
(Coordinatore)
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2° 3° | Linguaggio programmazione Python [Edizione in italiano] | D |
Carlo Combi
(Coordinatore)
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2° 3° | Prototipizzazione con Arduino | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
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2° 3° | Sfide di programmazione | D |
Romeo Rizzi
(Coordinatore)
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2° 3° | Strumenti per lo sviluppo di applicazioni di realtà virtuale e mista | D |
Andrea Giachetti
(Coordinatore)
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2° 3° | Sviluppo e ciclo vitale di software di intelligenza artificiale | D |
Marco Cristani
(Coordinatore)
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2° 3° | Tutela dei beni immateriali (SW e invenzione) tra diritto industriale e diritto d’autore | D |
Mila Dalla Preda
(Coordinatore)
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anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
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1° | Conoscenze per l'accesso: matematica | D |
Franco Zivcovich
(Coordinatore)
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Laboratorio di bioinformatica (2024/2025)
Codice insegnamento
4S003713
Crediti
12
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
BIO/10 - BIOCHIMICA
Corsi Singoli
Autorizzato
L'insegnamento è organizzato come segue:
Mod.1 Laboratorio
Mod.1 Teoria
Mod.2 Laboratorio
Mod.2 Teoria
Obiettivi di apprendimento
Il corso si propone di presentare allo studente le basi teoriche e applicative di algoritmi e programmi utilizzati nella ricerca e nell’analisi dei dati contenuti nelle principali banche dati biologiche di uso cor-rente. Il corso si compone di due moduli di seguito specificati. Modulo 1: In questo modulo verranno appresi gli strumenti volti all’utilizzo dell’informazione in prote-omica, genomica, biochimica, biologia molecolare e strutturale. Si fornisce inoltre un’introduzione all’analisi e la visualizzazione di dati strutturali relativi a macromolecole biologiche e loro complessi e la creazione di semplici modelli dinamici e statici di reti biomolecolari, che avvicinerà lo studente all’emergente disciplina della systems biology. Modulo 2: In questo modulo lo studente acquisirà conoscenza pratica degli strumenti bioinformatici per l'analisi, l'interpretazione e la predizione di dati biologici in proteomica, genomica, biochimica, biologia molecolare e strutturale. In particolare, gli studenti avranno la possibilità di applicare strumenti della boinformatica allo stato dell'arte a specifici problemi biologici.
Prerequisiti e nozioni di base
Non ci sono propedeuticità
Programma
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MM: Modulo 1
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Modulo di Teoria
- Principali proprietà strutturali di proteine e acidi nucleici in relazione all’evoluzione. Introduzione ai recenti sviluppi delle banche dati e del software di interesse biologico e al loro utilizzo in genomica funzionale, proteomica e genomica strutturale. - Introduzione alle banche dati biomolecolari. Organizzazione e integrazione dell'informazione riguardante: a) sequenze di proteine e di acidi nucleici; b) strutture biomolecolari o di composti di interesse biologico; c) banche dati bibliografiche e specialistiche; recupero di informazione e ricerca per parole chiave combinate con operatori logici. - Confronto di sequenze biologiche, matrici a punti, algoritmi statici e dinamici di allineamento; matrici di punteggio e sostituzione (PAM, BLOSUM). - Algoritmi di allineamento; metodi dinamici; algoritmo di Needleman-Wunsch; algoritmo di Smith-Waterman; significatività statistica di un allineamento (z-score, valori di aspettativa e di probabilità); metodi euristici; Allineamenti locali e BLAST. - Allineamenti multipli di sequenze: l'algoritmo ClustalW; cenni ad altri algoritmi; ricerca in banche dati con allineamenti multipli; PSI-BLAST. - Introduzione alla bioinformatica strutturale: macromolecole biologiche (proteine e acidi nucleici) e loro assemblati: introduzione alla grafica molecolare. - Introduzioni alle reti neurali (NN). Cenni ai metodi basati su NN per predire strutture secondarie partendo dalla sequenza e al confronto strutturale. - Introduzione alla systems biology: il sistema non come somma delle parti; modelli statici e modelli cinetici dinamici; cenni alle reti di trasduzione del segnale.
Modulo di Laboratorio
- Introduzione ai database presso NCBI: l’interfaccia Entrez, Gene, Unigene, Protein. Uniprot.
- Allineamenti a coppie, matrici a punti e applicazione all’analisi di sequenze proteiche. Matrici di punteggio e metodi ottimali: strumenti online.
- BLAST, PSI-BLAST: risorse online ed applicazioni pratiche.
- Strumenti per gli allineamenti multipli, la banca dati Homologene e risorse online per il calcolo e la visualizzazione di allineamenti multipli. - Visualizzazione e grafica molecolare: utilizzo di PyMol.
- Metodi per predire strutture secondarie e proteine, PSI-PRED, JPRED, database di famiglie strutturali
- Systems Biology: simulazione numerica di semplici reazioni biochimiche e della loro cinetica. Costruzione di semplici modelli cinetici e simulazione dell’evoluzione temporale con SBTOOLBOX2 per Matlab; applicazione: il ciclo di signaling delle proteine G.
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MM: Modulo 2
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Strumenti bioinformatici per l'analisi di fenomeni di evoluzione molecolare e filogenesi: Orologio molecolare, modelli di sostituzione, filogenesi molecolare, metodi per la costruzione degli alberi filogenetici (algoritmi di clustering, metodi che massimizzano funzione obiettiva). Programmi per la predizione della struttura tridimensionale di una proteina: modelling comparativo, Fold recognition e Ab initio.
Predizione automatica di geni utilizzando i programmi di ultima generazione. Validazione delle predizioni geniche utilizzando dati di espressione genica. Annotazione funzionale e geni ortologhi.
Introduzione ai calcoli energetici delle proteine: MD simulations, docking ligando-proteina e docking proteina-proteina. La modalità di insegnamento prevede la didattica frontale e esercizi al PC. Inoltre gli studenti sono coinvolti nella preparazione di un progetto su argomenti di interesse biologico. Questo è svolto in gruppi.
Bibliografia
Modalità didattiche
Il corso si compone di lezioni di teoria frontali, analisi e presentazione di articoli scientifici rilevanti nell'ambito della bioinformatica e lezioni di laboratorio
Modalità di verifica dell'apprendimento
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MM: Modulo 1
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Teoria -------- L'esame consiste in una prova scritta con 5 domande aperte sugli argomenti trattati nel corso, ciascuna con un punteggio massimo di 6 punti. Lo scritto ha una durata di 75 minuti. Il voto sara' in trentesimi. Laboratorio ----------------- L'esame, che si può sostenere lo stesso giorno dello scritto di teoria, contiene 3 esercizi da risolvere con l'utilizzo del computer (ciascuno con un punteggio massimo di 10 punti). Lo scritto ha una durata di 75 minuti. Il voto sara' in trentesimi. Presentazioni -------------------- A fine gennaio gli studenti presentano, a gruppi di 2 o 3 membri, un database a loro scelta contenuto nel numero di gennaio della rivista Nucleic Acids Research (Database issue). Dovranno illustrare, mediante una presentazione di 10 minuti + 3 minuti per le domande/discussione, le finalità del database ed un'applicazione originale. Otterranno un punteggio da 1 a 4, che terra' conto dell'approfondimento della tematica, della chiarezza espositiva, dell'efficacia di comunicazione e padronanza degli strumenti utilizzati. Voto finale --------------- Il voto finale, in trentesimi, si otterrà sommando la media tra il voto della prova di teoria e quella laboratorio al voto conseguito nella presentazione.
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MM: Modulo 2
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L'esame è scritto e consiste in una sessione orale di domande aperte sugli argomenti trattati nel corso. In particolare le teorie di modellizzazione, docking e gene annotation sono richieste. La seconda fase consiste nella stessura di un documento del tipo manuscritto scientifico con i risultati ottenuti nella realizzazione del progetto assegnato a lezione.
Criteri di valutazione
Per superare l'esame di profitto lo studente dovrà dimostrare di: - aver compreso il concetto di omologia ed i suoi risvolti pratici nell'ambito bioinformatico - aver compreso la differenza tra similitudine e identità tra sequenze biologiche - saper interrogare database di interesse bioinformatico, ottenere ed immagazzinare i relativi dati, effettuando opportune ricerche incrociate su diversi database al fine di effettuare ricerche specifiche - saper utilizzare algoritmi per il confronto di sequenze nucleotidiche ed amminoacidiche - saper utilizzare software per la grafica e visualizzazione molecolare - saper costruire semplici reti di interazione fra biomolecole e simularne il decorso temporale.
Sapere utilizzare il linguaggio specifico della bioinformatica
Capire in modo critico in articolo scientifico nell'ambito della bioinformatica applicata
Costruire modelli tri-dimenisonali di proteine
Utilizzare tecniche di docking molecolare e capirne la teoria alla base
Criteri di composizione del voto finale
Il voto del modulo I è composto da una presentazione di articoli scientifici a gruppi e dell'esame scritto in sede di appello di esame.
Il voto del modulo II ha la stessa struttura.
Il voto totale è la media aritmetica dei voti dei due moduli
Lingua dell'esame
Italiano