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.
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)
|
Fundamental algorithms for bioinformatics (2018/2019)
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
L'insegnamento è organizzato come segue:
Algorithm design
Bioinformatics algorithms
Obiettivi formativi
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.
Programma
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MM: Algorithm design
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Ricapitolazione di: concetti di base di analisi degli algoritmi; algoritmi per la visita di grafi; cammini minimi; alberi minimi ricoprenti; programmazione dinamica. Elementi di teoria della complessità computazionale e NP-completezza. Modelli di "Genome Rearrangement": algoritmo esatto per l'ordinamento di permutazini con segno; (ii) algoritmi di approssimazione per l'ordinamento di permutazioni senza segno; arossimazione della "Synteny Distance". Problemi computazionali su grafi: (i) Cicli Hamiltoniani e Cicli Euleriani; algoritmi polinomiali per problemi Euleriani; il problema del commesso viaggiatore (TSP) e sue relazioni col problema del ciclo hamiltoniano; inapprossimabilità di TSP e 2-approssimazine per le istanze metriche. Modelli per"Physical Map": (i) algoritmo efficiente per il problema degli uni consecutivi in una matrice (C1P); (ii) approssimazione per il problema della minimizzazione dei gap basato su TSP metrico. Modelli per "DNA assembly: Il problema della superstringa più corta; approssimazione basata sulla massimizzazione della compressione, mediante coperture di un grafo e matching pesato in grafi bipartiti. Reti di Flusso: problemi di massimo flusso e minimo taglio; matching massimo in grafi bipartiti; scomposizione del flusso in cammini disgiunti; perfect matching di massimo/minimo peso in grafi bipartiti pesati. Modelli per Motif Finding: (i) il problema della stringa consenso; (ii) Schemi di approssimazione polinomiale Modelli per "Haplotyping": algorithmi per il problema dell'haplotyping per un singolo individuo su dati senza gap; estensioni e parametrizzazione per il caso con gap.
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MM: Bioinformatics algorithms
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Il seguente è un sommario dei principali argomenti trattati in questo modulo. Gli argomenti tra parentesi possono variare. * Introduzione Parte I: Confronto di coppie di sequenze * Allineamento di coppie di sequenze * Distanze tra stringhe (* RNA secondary structure prediction) * Allineamento di coppie di sequence in pratica: BLAST, matrici di punteggio Parte II: Allineamento di più sequenze * Soluzione esatta DP (* Riduzione dello spazio di ricerca con il metodo Carillo-Lipman) * approssimazione, euristiche Parte III: Riconstruzione filogenetica * dati di tipo distanza: UPGMA, NJ * dati di tipo carattere: Filogenetica perfetta (PP) (* dati di tipo carattere: Large Parsimony, Small Parsimony) Parte IV: Algoritmi per "sequence assembly" (* Shotgun sequencing: SCS) * Sequencing by Hybridization e NGS: grafi di de Bruijn, tour euleriani
Bibliografia
| Attività | Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Algorithm design | J. Kleinberg, É. Tardos | Algorithm Design (Edizione 1) | Addison Wesley | 2006 | 978-0321295354 | |
| Algorithm design | H.J. Böckenhauer, D. Bongartz | Algorithmic Aspects of Bioinformatics | Springer | 2007 | ||
| Algorithm design | Neil C. Jones, Pavel A. Pevzner | An introduction to bioinformatics algorithms (Edizione 1) | MIT Press | 2004 | 0-262-10106-8 | |
| Algorithm design | V. Mäkinen, D. Belazzougui, F. Cunial, and A.I. Tomescu | Genome Scale Algorithm Design (Edizione 1) | Cambridge University Press | 2015 | ISBN 978-1-107-07853-6 | |
| Algorithm design | J.C. Setubal, J. Meidanis | Introduction to Computational Biology | Pws Pub Co | 1997 | ||
| Bioinformatics algorithms | Dan Gusfield | Algorithms on Strings, Trees, and Sequences | Cambridge University Press | 1997 | 0 521 58519 8 | |
| Bioinformatics algorithms | Enno Ohlebusch | Bioinformatics Algorithms | 2013 | 978-3-00-041316-2 | ||
| Bioinformatics algorithms | Joao Setubal and Joao Meidanis | Introduction to Computational Biology | 1997 |
Modalità d'esame
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MM: Algorithm design
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L'esame è volto ad accertare che gli studenti abbiano acquisito padronanza delle tecniche fondamentali per l'analisi e la progettazione di algoritmi e che conoscano il loro utilizzo per la soluzione di alcuni problemi computazionali classici in bioinformatica. L'esame consiste in una prova scritta con quesiti aperti. Tipicamente la prova include alcuni esercizi obbligatori ed altri esercizi a scelta. Gli esercizi obbligatori verificano le conoscenze relative all'analisi di algoritmi e alle soluzioni di problemi classici analizzati durante il corso; gli esercizi a scelta verificano la capacità dello studente di modellare un nuovo problema e progettarne una soluzione algoritmica. Al voto finale per il modulo Algorithm Design concorre la soluzione di esercizi periodici assegnati durante il corso. Il voto finale per l'intero esame di "Fundamental Algorithms for Bioinformatics" è dato dalla media aritmetica dei voti conseguiti nei due moduli
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MM: Bioinformatics algorithms
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Una prova scritta, seguita da una orale. Il superamento della prova scritta è prerequisito necessario al sostenimento dell'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 per la prova scritta, e dimostrare padronanza delle conoscenze acquisite. Gli studenti del Masters in Molecular e medical biotechnology sostengono una prova con quesiti differenti.
