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
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 Medical bioinformatics - Immatricolazione dal 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.
Verificare nel regolamento quali attività possono essere di tipologia D e quali di tipologia F.
Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Introduzione alla programmazione di smart contract per Ethereum | D |
Sara Migliorini
(Coordinatore)
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| anni | Insegnamenti | TAF | Docente | |
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| 2° | Sfide di programmazione | D |
Romeo Rizzi
(Coordinatore)
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| 1° 2° | Linguaggio programmazione Python | D |
Carlo Combi
(Coordinatore)
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| 1° 2° | 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 |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Cooperative Game Theory in the (Deep) RL Era | D |
Alessandro Farinelli
(Coordinatore)
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Fundamental algorithms for bioinformatics (2023/2024)
Codice insegnamento
4S004550
Crediti
12
Lingua di erogazione
Inglese
Offerto anche nei corsi:
- Algorithms for computational biology del corso Laurea magistrale in Molecular and medical biotechnology [LM-9]
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
Corsi Singoli
Autorizzato
L'insegnamento è organizzato come segue:
Algorithm design
Bioinformatics algorithms
Obiettivi di apprendimento
Il corso permetterà agli studenti di acquisire un bagaglio di strumenti analitici avanzati alla base delle soluzioni algoritmiche di problemi fondamentali in bioinformatica. Conoscenza e capacità di comprensione Fornire le conoscenze e le competenze necessarie per l'analisi e la progettazione di soluzioni algoritmiche a problemi fondamentali in bioinformatica. Conoscenze applicate e capacità di comprensione Capacità di progettare soluzioni algoritmiche per problemi tipici di bionformatica e biologia computazionale, quali l'analisi di sequenze omiche. Autonomia di giudizio Capacità di individuare le componenti strutturali critiche e quindi gli approcci più idonei nel trattamento di problemi complessi di bioinformatica. Abilità comunicative Capacità di descrivere con l'adeguata precisione e chiarezza un problema bioinformatico, la sua modellizzazione e la soluzione associata sia ad interlocutori esperti che in contesti meno specialistici e multidisciplinari. Capacità di apprendere Capacità di ampliare le proprie conoscenze in ambito bioinformatico anche in maniera autonoma, utilizzando le nozioni apprese per leggere comprendere ed eventualmente rielaborare autonomamente articoli e testi scientifici di livello avanzato.
Prerequisiti e nozioni di base
conoscenze di base di matematica discreta
Programma
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UL: Algorithm design
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1. Concetti di base di analisi degli algoritmi e complessità: ricapitolazione di algoritmi per la visita di grafi; problemi di cammini minimi; alberi minimi ricoprenti; elementi di teoria della complessità computazionale e NP-completezza.
2. Modelli di Genome Rearrangement: (i) algoritmi di approssimazione per modelli basati su inversioni (permutazioni senza segno); (ii) il modello DCJ; (iii) algoritmi di approssimazione per la "Synteny Distance".
3. Modelli per DNA assembly: (i) Il problema della superstringa più corta (SCS), relazioni con il problema del max-cost TSP, approssimazione della massimia compressione mediante matching pesato in grafi bipartiti; (ii) algoritmi efficienti per costruire cicli e cammini Euleriani.
4. Introduzione di strutture dati per sequenze genomiche: (i) cenni di suffix tree e suffix array, (ii) qualche applicazione.
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UL: Bioinformatics algorithms
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1. Confronto di coppie di sequenze: (i) Allineamento di coppie di sequenze (globale, locale); (ii) varianti: allineamento ottimale in spazio lineare, allineamento semiglobale, affine gap penalties; (iii) allineamento di coppie di sequenze in pratica: dotplot, BLAST, matrici di punteggio
2. Misure di distanza tra sequenze biologiche: (i) edit distance, (ii) LCS-distance, (iii) q-gram distance.
3. Grafi de Bruijn: (i) grafi de Bruijn e sequenze de Bruijn; (ii) assembly mediante grafi de Bruijn
4. Allineamento di sequenze multiple: (i) Soluzione esatta DP; (ii) approssimazioni, euristiche
5. Riconstruzione filogenetica: (i) dati di tipo distanza: alberi ultrametrici e UPGMA; (ii) dati di tipo distanza: alberi additivi e Neighbor Joining; (iii) dati di tipo carattere: Filogenetica perfetta (PP); (iv) dati di tipo carattere: Small Parsimony (Fitch' algorithm); (v) dati di tipo carattere: euristiche per Large Parsimony
Bibliografia
Modalità didattiche
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UL: Algorithm design
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Lezioni frontali
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UL: Bioinformatics algorithms
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lezioni frontali e esecitazioni; compiti a casa con discussione in classe
Modalità di verifica dell'apprendimento
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UL: Algorithm design
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Per il superamento dell'esame è necessario sostenere una prova scritta con quesiti aperti e/o a risposta multipla. Tali esercizi verificano le conoscenze relative all'analisi di algoritmi e alle soluzioni di problemi classici analizzati durante il corso e la capacità dello studente di modellare un nuovo problema e progettare e descrivere una soluzione algoritmica. Se si consegue un risultato superiore a 25 nella prova scritta è necessario sostenere un colloquio orale.
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UL: Bioinformatics algorithms
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Per il superamento dell'esame è necessario sostenere una prova scritta. Se si consegue un risultato superiore a 25 nella prova scritta è necessario sostenere un colloquio orale.
La prova scritta include domande teoriche (problemi visti a lezione; analisi di algoritmi visti a lezione; proprietà matematiche di tali problemi e algoritmi; quali algoritmi esistono per un dato problema, etc), ed applicazione di algoritmi a problemi concreti (calcolo di un allineamento mediante l'algoritmo DP, etc). Nel colloquio orale, gli studenti dovranno anche dettagliare le soluzioni presentate nella prova scritta, e dimostrare padronanza delle conoscenze acquisite.
Il voto finale per l'intero esame di "Fundamental Algorithms for Bioinformatics" è dato dalla media aritmetica dei voti conseguiti nei due moduli.
Gli studenti del Masters in Molecular e medical biotechnology sostengono una prova con quesiti differenti.
Non sono previsti esami diversi per studenti frequentanti e no.
Criteri di valutazione
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UL: Algorithm design
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Capacità di analisi e sintesi relativamente alla progettazione ed analisi di modelli algoritmici per problemi in bioinformatica
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UL: Bioinformatics algorithms
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capacità di applicare gli algoritmi studiati su esempi concreti; capacità di spiegarli in modo formale e corretto; capacità di analizzare gli algoritmi; capacità di scegliere l'algoritmo corretto; conoscenze del contesto (per es. complessità dei problemi studiati)
Criteri di composizione del voto finale
Il voto finale per l'intero esame di "Fundamental Algorithms for Bioinformatics" è dato dalla media dei voti conseguiti nei due moduli. Non sono previsti esami diversi per studenti frequentanti e no.
Lingua dell'esame
------------------------ UL: Algorithm design ------------------------ english ------------------------ UL: Bioinformatics algorithms ------------------------ inglese
