Insegnamento TECNICHE COMPUTAZIONALI APPLICATE A PRODOTTI E PROCESSI BIOTECNOLOGICI CON LABORATORIO

Nome del corso Metodologie per prodotto e processo
Codice insegnamento A004804
Curriculum Esperto in processi biotecnologici e biomateriali
Docente responsabile Lorena Urbanelli
CFU 5
Regolamento Coorte 2025
Erogato Erogato nel 2026/27
Erogato altro regolamento
Tipo insegnamento Obbligatorio (Required)
Tipo attività Attività formativa integrata
Suddivisione

LABORATORIO DI BIOINFORMATICA

Codice A004774
CFU 3
Docente responsabile Lorena Urbanelli
Docenti
  • (Codocenza)
Ore
  • 36 ore (Codocenza) -
Attività Altro
Ambito Altre conoscenze utili per l'inserimento nel mondo del lavoro
Settore NN
Tipo insegnamento Obbligatorio (Required)

TECNICHE COMPUTAZIONALI APPLICATE A PRODOTTI E PROCESSI BIOTECOLOGICI

Codice A004623
CFU 2
Docente responsabile Lorena Urbanelli
Docenti
  • Lorena Urbanelli
Ore
  • 14 ore - Lorena Urbanelli
Attività Affine/integrativa
Ambito Attività formative affini o integrative
Settore BIO/10
Tipo insegnamento Obbligatorio (Required)
Lingua insegnamento ITALIANO
Contenuti Il corso si propone di presentare agli studenti i principali database primari e i principi di funzionamento dei principali algoritmi di ricerca di similarità locale, globale e di allineamento multiplo riguardanti proteine e acidi nucleici
Testi di riferimento Pascarella, Paiardini “Fondamenti di Bioinformatica”, Zanichelli
Materiale fornito dalla docente
Obiettivi formativi Il corso si propone di fornire agli studenti gli strumenti per utilizzare in maniera autonoma i principali database primari contenenti sequenze di DNA genomico, mRNA e proteine, e per la comprensione del funzionamento e l’utilizzo dei principali algoritmi di ricerca di similarità locale (BLAST), globale e di allineamento multiplo (CLUSTLW), riguardanti proteine e acidi nucleici
Prerequisiti Conoscenze di base riguardanti il dogma della biologia molecolare, il codice amminoacidico delle proteine, il codice nucleotidico del DNA
Metodi didattici Il corso si svolge in aula di informatica è organizzato come segue: i) lezioni frontali in aula inerenti agli argomenti previsti dal programma con l'ausilio di diapositive; ii) parte pratica consistente nel collegamento ai database e ai programmi analizzati durante la lezione
Altre informazioni Per Il calendario delle attività didattiche e le date di inizio e termine delle lezioni consultare il sito del corso di laurea presso il DCBB: www.dcbb.unipg.it/metodologie-per-prodotto-e-processo
Modalità di verifica dell'apprendimento L’esame prevede una prova scritta/pratica della durata di 45 minuti circa che consiste nella in domande a scelta multipla ed esercizi pratici basati sulla ricerca e l’allineamento di sequenze
Programma esteso Introduzione al corso: come nasce la bioinformatica, l'esempio delle sequenze consenso e degli algoritmi di analisi delle sequenze ex-novo. I database "flat-file" e i database relazionali. Tipi di database biologici: sequenze di nucelotidi (genomi, trascrittomi) e sequenze di aminoacidi. La determinazione della struttura tridimensionale delle proteine (cristallografia a raggi X, NMR) e i database delle strutture proteiche. Sequenze nucleotidiche e aminoacidiche. Similitudini e differenze nell'allineamento di sequenze: il problema del codice genetico e delle caratteristiche chimico-fisiche delle catene laterali degli aminoacidi. Il metodo della matrice a punti. Gli algoritmi dinamici e gli allineamenti globali e locali. Matrici di sostituzione per le proteine: matrici PAM e BLOSUM. Il concetto di "query sequence". L'algoritmo BLAST. Esercizi di ricerca di sequenze simili mediante BLASTN. Gli algoritmi euristici e il concetto di dendrogramma in ClustLW. I limiti degli approcci attiuali. Esempio pratico di allineamenti multipli mediante ClustaLW. I modelli nascosti di Markov e le loro applicazioni: individuazione di sequenze consenso per i fattori di tarscrizione, individuazione di sequenze leader nelle proteine. Il concetto di dominio e motivo. Le matrici PSSM. L'individuazione di motivi e domini da sequenze query. Esercizio pratico sul database Prosite. La teoria dei grafi: nodi, link, hub. Reti semplici, orientate e ponderate. La matrice delle adiacenze. Motivi a input singolo, multiplo, feed-forward e feedback. Reti casuali e a invarianza di scala. Esercizio pratico sul database String.