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

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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. 2012/2013
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  (2013/2014)

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 2013 al 31 gen 2014.

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, cenni di calcolo combinatorio
Relazioni di equivalenza e ordinamenti, induzione e ricorrenza
Successione di Fibonacci e sezione aurea in natura
Dinamica di crescita di microorganismi e popolazioni batteriche
Modelli malthusiani, neutrali ed 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):
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

Modalità d'esame

Orale, con una prova scritta intermedia

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