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 Biotecnologie per le biorisorse e lo sviluppo ecosostenibile - 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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Un insegnamento a scelta
Un insegnamento a scelta
Un insegnamento a scelta
Un insegnamento a scelta
Un insegnamento a scelta
2° Anno Attivato nell'A.A. 2023/2024
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Un insegnamento a scelta
Un insegnamento a scelta
Un insegnamento a scelta
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Un insegnamento a scelta
Un insegnamento a scelta
Un insegnamento a scelta
Un insegnamento a scelta
Un insegnamento a scelta
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Un insegnamento a scelta
Un insegnamento a scelta
Un insegnamento a scelta
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Un insegnamento a scelta (a.a. 2023/24: Impatto ambientale dei nanocomposti non attivato)
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.
Bioinformatica (2022/2023)
Codice insegnamento
4S00183
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Offerto anche nei corsi:
- Bioinformatica del corso Laurea magistrale in Biotecnologie agro-alimentari [LM-7]
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
BIO/11 - BIOLOGIA MOLECOLARE
Periodo
Primo semestre dal 3 ott 2022 al 27 gen 2023.
Obiettivi di apprendimento
Nel corso dell’ultimo decennio l’avanzamento tecnologico relativo alle tecnologie di sequenziamento (Next Generation Sequencing, NGS) ha avuto un impatto enorme nella comprensione della complessità dei genomi e ha fornito interessanti opportunità per lo sviluppo di risorse e programmi bioinformatici per l’analisi e la gestione dei dati. Il corso intende fornire una panoramica generale relativa ai diversi metodi computazionali applicati nell’ambito dell’NGS e delle scienze omiche. Queste nuove tecnologie, che hanno permesso di passare da un approccio riduzionista ad uno olistico, hanno infatti reso necessario lo sviluppo di nuovi metodi fortemente interdisciplinari per l’interpretazione ed integrazione dei dati. Il corso si prefigge di fornire allo studente le basi e gli strumenti bioinformatici per l’interpretazione ed integrazione di diversi dati omici applicati allo studio dei genomi, dell’espressione e regolazione genica e dei dati di metagenomica per l’analisi e la caratterizzazione delle comunità microbiche. Il corso prevede anche una parte svolta in laboratorio di informatica in cui saranno illustrati i programmi computazionali necessari per la manipolazione e l’interpretazione dei dati biologici.
Prerequisiti e nozioni di base
Non sono richiesti prerequisiti specifici.
Conoscenza di base di bioinformatica (es. allineamento tra sequenze) possono essere utili ma non indispensabili per comprendere meglio il programma.
Programma
1. Introduzione ai dati di sequenziamento di nuova generazione (NGS)
a. Bias ed errori di sequenziamento della tecnologia illumina
b. Formato FastQ
c. Verifica della qualità delle sequenze
d. Pre-processamento delle sequenze
2. Allineamento dei dati NGS su un genoma di riferimento
a. Allineamento di sequenze genomiche e di rna-seq
b. Formato SAM/BAM
3. Analisi di dati di trascrittomica e RNA-seq
a. Ricostruzione dei trascritti (genome-guided / denovo)
b. Quantificazione genica
c. Normalizzazione dei dati
d. Identificazione dei geni differenzialmente espressi
4. Analisi di genomi
a. Assemblaggio di genomi
b. Risequenziamento e identificazione di varianti
c. Varianti strutturali
d. Formato file VCF e gVCF
5. Metodi computazionali per l’analisi dei dati di metagenomica
a. Metabarcoding
b. Whole Metagenome Sequencing
c. Assegnazione tassonomica
d. Metriche per l’analisi della complessità microbica (alpha e beta diversity)
6. Introduzione alla system biology e integrazione dei dati omici
Modalità didattiche
Le modalità didattiche adottate nel corso sono:
- Lezioni frontali
- Esercizi di laboratorio al computer
- Lettura e presentazione di articoli scientifici
Modalità di verifica dell'apprendimento
L'esame consiste in una verifica scritta del livello di conoscenze acquisite relativo agli argomenti trattati nel corso. La verifica consiste in 6 domande aperte. Lo studente dovrà dimostrare di aver compreso il funzionamento e l'applicazione dei principali programmi e approcci bioinformatici spiegati a lezione.
Criteri di valutazione
Verranno valutati il livello di comprensione degli argomenti e la proprietà di linguaggio
Criteri di composizione del voto finale
Ad ogni domanda verrà assegnato un punteggio di 10, Il voto finale sarà scalato a 30.
L'attività di presentazione degli articoli scientifici non è obbligatoria, gli studenti che intendono presentare un articolo scientifico potranno avere un bonus di massimo due punti da sommare al voto dell'esame
Lingua dell'esame
Italiano