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 2025/2026.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.
Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto valide per l'a.a. 2024/25
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
---|---|---|---|
1° 2° | Attention laboratory | D |
Pietro Sala
(Coordinatore)
|
1° 2° | Elementi di Cosmologia e Relatività generale | D |
Claudia Daffara
(Coordinatore)
|
1° 2° | Introduzione alla meccanica quantistica per il quantum computing | D |
Claudia Daffara
(Coordinatore)
|
1° 2° | Introduzione alla programmazione di smart contract per Ethereum | D |
Sara Migliorini
(Coordinatore)
|
1° 2° | Linguaggio programmazione Python [English edition] | D |
Carlo Combi
(Coordinatore)
|
1° 2° | Mini-course on Deep Learning & Medical Imaging | D |
Vittorio Murino
(Coordinatore)
|
1° 2° | Oltre Arduino: dal prototipo al prodotto con microcontroller STM | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
1° 2° | Progettazione di app REACT | D |
Graziano Pravadelli
(Coordinatore)
|
1° 2° | Progettazione di componenti hardware su FPGA | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
---|---|---|---|
1° 2° | Attention laboratory | D |
Pietro Sala
(Coordinatore)
|
1° 2° | Linguaggio Programmazione LaTeX | D |
Enrico Gregorio
(Coordinatore)
|
1° 2° | Linguaggio programmazione Python [Edizione in italiano] | D |
Carlo Combi
(Coordinatore)
|
1° 2° | Prototipizzazione con Arduino | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
1° 2° | Sfide di programmazione | D |
Romeo Rizzi
(Coordinatore)
|
1° 2° | Tutela dei beni immateriali (SW e invenzione) tra diritto industriale e diritto d’autore | D |
Mila Dalla Preda
(Coordinatore)
|
Multi-omics single-cell analysis (2024/2025)
Codice insegnamento
4S009832
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
Periodo
I semestre dal 1 ott 2024 al 31 gen 2025.
Corsi Singoli
Autorizzato
Obiettivi di apprendimento
Il corso ha l’obiettivo di fornire le conoscenze di programmazione e algoritmiche necessari per l’analisi di dati multi-omici provenienti da dati da single cell e dati di trascrittomica spaziale. Conoscenza e capacità di comprensione L'insegnamento ha l'obiettivo di fornire allo studente la conoscenza e comprensione dei paradigmi e strumenti di programmazione avanzata e algoritmici per la gestione di dati da single cell e dati di trascrittomica spaziale. Conoscenze applicate e capacità di comprensione Lo studente sarà dunque in grado di a) applicare gli algoritmi e le strutture dati avanzate per l’analisi di dati da single cell e dati di trascrittomica spaziale; b) applicare l'analisi delle prestazioni del codice e individuazione di criticità e loro ottimizzazione. Autonomia di giudizio Capacità di proporre in modo autonomo soluzioni efficaci ed efficienti per il dominio applicativo biomedico e bioinformatico; capacità di individuare le criticità per il trattamento di problemi complessi di analisi di dati da single cell e trascrittomica spaziale, e dati ottenuti integrando omiche diverse. Abilità comunicative Lo studente sarà, inoltre, in grado di interagire con interlocutori vari in un ambito multidisciplinare biomedico e bioinformatico, relazionarsi con i colleghi nello svolgimento di lavori in gruppo, e relazionarsi con gli interlocutori nell'ambiente lavorativo o di ricerca. Capacità di apprendere Capacità di comprendere la letteratura scientifica nel processo di interpretazione dei risultati o soluzione proposta, e di svolgere lavori di approfondimento individuale e di gruppo volti ad affrontare problemi dal mondo della ricerca e aziendale.
Prerequisiti e nozioni di base
Nozioni concettuali e pratica di linguaggi di programmazione
Programma
Strutture dati e algoritmi per analizzare:
-dati di singola cellula,
-dati di trascrittomica spaziale
-omiche multimodali
Applicazione su studi reali presentati dagli esperti Bio/Med del settore.
Approfondimento tramite seminari da esperti internazionali sugli aspetti computazionali e sulle tecnologie di produzione del dato.
Modalità didattiche
Gli studenti seguiranno lezioni teoriche ed esercitazioni il cui contenuto sarà fornito tramite notebook o R Markdown. Gli studenti installeranno e utilizzeranno i software relativi agli argomenti scelti e analizzeranno casi reali.
Modalità di verifica dell'apprendimento
Sviluppo di un progetto in classe (o da remoto da valutare con il docente).
Criteri di valutazione
Spiegazione, attraverso presentazione e demo, critica e dettagliata, delle metodologie utilizzate per lo sviluppo del progetto e dei risultati biomedicali ottenuti. La presentazione può avvenire in fronte ad esperti delle applicazioni trattate.
Criteri di composizione del voto finale
Il voto è composto dalla valutazione di tre fattori: autonomia, competenza, senso critico che lo/a studente/ssa ha dimostrato durante lo sviluppo del progetto e durante la presentazione.
Lingua dell'esame
Inglese