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
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 magistrale in Molecular and Medical Biotechnology - Immatricolazione dal 2025/2026Il 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.
1° Anno
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Due insegnamenti a scelta
Un insegnamento a scelta
Tre insegnamenti a scelta
Un insegnamento a scelta
2° Anno Attivato nell'A.A. 2017/2018
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Due insegnamenti a scelta
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Due insegnamenti a scelta
Un insegnamento a scelta
Tre insegnamenti a scelta
Un insegnamento a scelta
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Due insegnamenti a scelta
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.
Computational genomics (2016/2017)
Codice insegnamento
4S003667
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
BIO/18 - GENETICA
Periodo
II sem. dal 1 mar 2017 al 9 giu 2017.
Obiettivi formativi
L’avvento delle nuove tecnologie di sequenziamento (Next Generation Sequencing, NGS) ha avuto un impatto enorme nella comprensione della complessità dei genomi da un punto di vista genomico, trascrittomico ed epigenetico, e ha fornito interessanti opportunità per lo sviluppo di risorse e programmi bioinformatici per l’analisi e la gestione dei dati. Il corso fornisce una panoramica generale dei metodi computazionali che fanno uso di dati NGS applicati nell’ambito della genomica , in particolare relativi alla genomica umana, come ad esempio l’allineamento di sequenze su un genoma di riferimento, il sequenziamento genomico, il risequenziamento e l’identificazione di varianti causative di malattie genetiche, l’analisi dei trascrittomi per l’identificazione dei geni differenzialmente espressi. Al termine dell’insegnamento lo studente dovrà essere in grado di:
conoscere i principali formati elettronici con cui vengono salvati i dati genomici
conoscere i differenti algoritmi utilizzati nell’ambito della genomica e le loro applicazioni
Preparare e gestire una pipeline di lavoro per l’analisi dei dati
Programma
1. Introduzione ai dati di sequenziamento di nuova generazione (NGS)
a. Bias ed errori di sequenziamento della tecnologia illumin
b. Formato FastQ
c. Verifica della qualità delle sequenze
d. Preprocessamento delle sequenze
2. Panoramica dei metodi di assemblaggio dei genomi
a. Overlap-layout-consensus
b. Debrujin graph
c. Verifica qualitò assemblaggio
3. Allineamento dei dati NGS su un genoma di riferimento
a. Programmazione dinamica
b. Metodi euristici
c. Formato SAM/BAM
4. Risequenziamento e chiamata delle varianti
a. Identificazione di varianti germinali
b. Identificazione di varianti somatiche
c. Metodi bioinformatici per l’identificazione delle varianti strutturali
d. Formato file VCF e gVCF
5. Metodi computazionali per la prioritizzazione di geni candidati
6. Analisi di dati di epigenetica
7. Analisi di dati di trascrittomica e RNA-seq
a. Allineamento di sequenze di RNA-seq
b. Ricostruzione dei trascritti (genome-guided / denovo)
c. Quantificazione genica
d. Normalizzazione dei dati
e. Identificazione dei geni differenzialmente espressi
f. Analisi di arricchimento
8. Laboratorio di Bioinformatica
a. Introduzione alla bash ed al sistemaoperativo linux
b. Uso del programma FastQC
c. messa a punto di una pipiline per il preprocessing delle sequenze
d. allineamento delle sequenze con bowtie2
e. gestione dei file SAM/BAM
Modalità d'esame
L’esame è scritto con sei domande aperte. Le domande vertono sugli argomenti trattati durante il corso