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.

A.A. 2018/2019

Calendario accademico

Il calendario accademico riporta le scadenze, gli adempimenti e i periodi rilevanti per la componente studentesca, personale docente e personale dell'Università. Sono inoltre indicate le festività e le chiusure ufficiali dell'Ateneo.
L’anno accademico inizia il 1° ottobre e termina il 30 settembre dell'anno successivo.

Calendario accademico

Calendario didattico

Il calendario didattico indica i periodi di svolgimento delle attività formative, di sessioni d'esami, di laurea e di chiusura per le festività.

Definizione dei periodi di lezione
Periodo Dal Al
I semestre 1-ott-2018 31-gen-2019
II semestre 4-mar-2019 14-giu-2019
Sessioni degli esami
Sessione Dal Al
Sessione invernale d'esame 1-feb-2019 28-feb-2019
Sessione estiva d'esame 17-giu-2019 31-lug-2019
Sessione autunnale d'esame 2-set-2019 30-set-2019
Sessioni di lauree
Sessione Dal Al
Sessione Estiva 17-lug-2019 17-lug-2019
Sessione Autunnale 20-nov-2019 20-nov-2019
Sessione Invernale 17-mar-2020 17-mar-2020
Vacanze
Periodo Dal Al
Sospensione attività didattica 2-nov-2018 3-nov-2018
Vacanze di Natale 24-dic-2018 6-gen-2019
Vacanze di Pasqua 19-apr-2019 28-apr-2019
Festa del Santo Patrono 21-mag-2019 21-mag-2019
Vacanze estive 5-ago-2019 18-ago-2019

Calendario esami

Gli appelli d'esame sono gestiti dalla Unità Operativa Didattica e Studenti Scienze e Ingegneria.
Per consultazione e iscrizione agli appelli d'esame visita il sistema ESSE3.
Per problemi inerenti allo smarrimento della password di accesso ai servizi on-line si prega di rivolgersi al supporto informatico della Scuola o al servizio recupero credenziali

Calendario esami

Per dubbi o domande leggi le risposte alle domande più frequenti F.A.Q. Iscrizione Esami

Docenti

B C D F G M O P Q S T U V

Ballottari Matteo

matteo.ballottari@univr.it 045 802 7098

Bicego Manuele

manuele.bicego@univr.it +39 045 802 7072

Boscaini Maurizio

maurizio.boscaini@univr.it

Buffelli Mario Rosario

mario.buffelli@univr.it +39 0458027268

Busato Federico

federico.busato@univr.it

Calanca Andrea

andrea.calanca@univr.it +39 045 802 7847

Capaldi Stefano

stefano.capaldi@univr.it +39 045 802 7907

Cicalese Ferdinando

ferdinando.cicalese@univr.it +39 045 802 7969

Combi Carlo

carlo.combi@univr.it 045 802 7985

Daducci Alessandro

alessandro.daducci@univr.it +39 045 8027025

Dall'Alba Diego

diego.dallalba@univr.it +39 045 802 7074

Delledonne Massimo

massimo.delledonne@univr.it 045 802 7962; Lab: 045 802 7058

Dell'Orco Daniele

daniele.dellorco@univr.it +39 045 802 7637

Dominici Paola

paola.dominici@univr.it 045 802 7966; Lab: 045 802 7956-7086

D'Onofrio Mariapina

mariapina.donofrio@univr.it 045 802 7801

Drago Nicola

nicola.drago@univr.it 045 802 7081

Farinelli Alessandro

alessandro.farinelli@univr.it +39 045 802 7842

Giachetti Andrea

andrea.giachetti@univr.it +39 045 8027998

Giorgetti Alejandro

alejandro.giorgetti@univr.it 045 802 7982

Gregorio Enrico

Enrico.Gregorio@univr.it 045 802 7937

Maris Bogdan Mihai

bogdan.maris@univr.it +39 045 802 7074

Menegaz Gloria

gloria.menegaz@univr.it +39 045 802 7024

Oliboni Barbara

barbara.oliboni@univr.it +39 045 802 7077

Paci Federica Maria Francesca

federicamariafrancesca.paci@univr.it +39 045 802 7909

Piccinelli Fabio

fabio.piccinelli@univr.it +39 045 802 7097

Posenato Roberto

roberto.posenato@univr.it +39 045 802 7967

Quaglia Davide

davide.quaglia@univr.it +39 045 802 7811

Spoto Nicola Fausto

fausto.spoto@univr.it +39 045 8027940

Storti Silvia Francesca

silviafrancesca.storti@univr.it +39 045 802 7908

Trabetti Elisabetta

elisabetta.trabetti@univr.it 045/8027209

Villa Tiziano

tiziano.villa@univr.it +39 045 802 7034

Piano Didattico

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.

InsegnamentiCreditiTAFSSD
6
A
(MAT/02)
12
C
(CHIM/03 ,CHIM/06)
6
A
(FIS/01)
12
A
(INF/01)
Lingua inglese competenza linguistica liv. B1
6
E
-
InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
(INF/01)
6
C
(BIO/18)
Un insegnamento a scelta
InsegnamentiCreditiTAFSSD
Un insegnamento a scelta
Altre attività' formative
3
F
-
Prova finale
3
E
-

1° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
6
A
(MAT/02)
12
C
(CHIM/03 ,CHIM/06)
6
A
(FIS/01)
12
A
(INF/01)
Lingua inglese competenza linguistica liv. B1
6
E
-

2° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
(INF/01)
6
C
(BIO/18)
Un insegnamento a scelta

3° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
Un insegnamento a scelta
Altre attività' formative
3
F
-
Prova finale
3
E
-

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.




SStage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Codice insegnamento

4S003713

Crediti

12

Coordinatore

Alejandro Giorgetti

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

BIO/10 - BIOCHIMICA

Lingua di erogazione

Italiano

L'insegnamento è organizzato come segue:

Mod.1 teoria

Crediti

3

Periodo

I semestre

Mod.1 laboratorio

Crediti

3

Periodo

I semestre

Mod.2 teoria

Crediti

3

Periodo

II semestre

Mod.2 laboratorio

Crediti

3

Periodo

II semestre

Obiettivi formativi

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 corrente. Attraverso presentazioni orali, a gruppi, lo studente svilupperà inoltre abilità comunicative e di autoverifica.

Il corso si compone di due moduli di seguito specificati. Attraverso

Modulo 1: In questo modulo verranno appresi gli strumenti volti all’utilizzo dell’informazione in proteomica, 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.

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.

Modalità d'esame

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MM: Modulo 1
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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. 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.
------------------------
MM: Modulo 2
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L'esame è scritto e consiste in una sessione 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.

Bibliografia

Testi di riferimento
Attività Autore Titolo Casa editrice Anno ISBN Note
Mod.1 teoria Stefano Pascarella e Alessandro Paiardini Bioinformatica Zanichelli 2011 9788808062192
Mod.1 teoria Jonathan Pevsner Bioinformatics and Functional Genomics, 3rd Edition Wiley-Blackwell 2015 978-1-118-58178-0
Mod.1 laboratorio Stefano Pascarella e Alessandro Paiardini Bioinformatica Zanichelli 2011 9788808062192
Mod.1 laboratorio Jonathan Pevsner Bioinformatics and Functional Genomics, 3rd Edition Wiley-Blackwell 2015 978-1-118-58178-0
Mod.2 teoria Stefano Pascarella e Alessandro Paiardini Bioinformatica Zanichelli 2011 9788808062192
Mod.2 teoria Frishman, D., Valencia, Alfonso Modern Genome Annotation Springer 2008
Mod.2 laboratorio Stefano Pascarella e Alessandro Paiardini Bioinformatica Zanichelli 2011 9788808062192

Tipologia di Attività formativa D e F

Insegnamenti non ancora inseriti

Prospettive


Avvisi degli insegnamenti e del corso di studio

Per la comunità studentesca

Se sei già iscritta/o a un corso di studio, puoi consultare tutti gli avvisi relativi al tuo corso di studi nella tua area riservata MyUnivr.
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Prova Finale

Per gli avvisi sulle sessioni di laurea, si rimanda al relativo servizio.

Alla prova finale sono riservati 3 crediti. L'esame di laurea consiste in un colloquio che può essere basato su un breve elaborato scritto, un esame orale, o un esame scritto. La forma e i contenuti dell'esame vengono concordati tra lo studente e il docente referente (relatore), il quale sarà anche membro della Commissione d'esame. Il colloquio può riguardare approfondimenti di argomenti non trattati durante la normale attività didattica, oppure può mettere in luce problematiche e metodologie affrontate durante un'attività di tirocinio. Su proposta del relatore la prova finale/elaborato può essere compilata e discussa in lingua straniera.
Il punteggio finale di Laurea è stabilito da una apposita Commissione di Laurea secondo le modalità indicate nel Regolamento di Ateneo, che esprime un giudizio finale in centodecimi con eventuale lode.
Il relatore dell'esame di laurea potrà essere un qualunque docente strutturato dell'Ateneo che soddisfa almeno uno dei seguenti requisiti: componente del Collegio Didattico del corso di laurea, oppure componente del Dipartimento di Informatica, oppure che insegna in un SSD presente nel piano del corso di laurea.
Il punteggio minimo per il superamento dell'esame finale è di 66/110. II voto di ammissione è determinato rapportando la media pesata sui CFU degli esami di profitto a 110 e successivamente arrotondando il risultato all'intero più vicino. A parità di distanza, si arrotonda all'intero superiore. Per media degli esami di profitto si intende la media ponderata sui crediti. E' previsto un incremento al massimo di 8/110 rispetto al voto di ammissione, di cui 4 punti riservati alla valutazione dell'esame di laurea da parte della commissione di esame composta da due docenti e 4 punti riservati alla valutazione del curriculum della/o studentessa/studente. La valutazione del curriculum avviene attraverso un calcolo basato sul seguente schema (che tiene conto in maniera positiva di eventuali lodi e periodi Erasmus ed in maniera negativa di eventuali anni fuori corso): se in corso: 3,5 + 0,2 * numero lodi; se fuori corso: 3,5 –0,5 * numero anni fuori corso + 0,1 * numero lodi; 1 punto ogni 3 mesi di Erasmus effettuato.
L'attribuzione della lode, nel caso di un incremento che porti ad una votazione che raggiunga o superi 110/110, è a discrezione della Commissione di Laurea nonché attribuita se il parere dei membri della commissione è unanime.  
 

Elenco delle proposte di tesi e stage

Stage Area di ricerca
Correlated mutations Argomenti vari

Gestione carriere


Modalità di frequenza

Come riportato al punto 25 del Regolamento Didattico per l'A.A. 2021/2022, la frequenza al corso di studio non è obbligatoria.
Per le modalità di erogazione della didattica, si rimanda alle informazioni in costante aggiornamento dell'Unità di Crisi.

Ulteriori servizi

I servizi e le attività di orientamento sono pensati per fornire alle future matricole gli strumenti e le informazioni che consentano loro di compiere una scelta consapevole del corso di studi universitario.