Bioinformatics - Bioinformatica

Teoria dell’Informazione • Introduzione: che cos’è l’informazione? • Misure statistiche di informazione • Entropia • Entropia condizionata • Capacità di canale senza memoria discreto • Canale binario senza rumore • Canale binario rumoroso • Canale binario simmetrico • Capacità di canale discreto • Codifica della sorgente: codici di Shannon–Fano e di Huffman • Codifica di canale: codici lineari e codici a blocchi Elaborazione dei Segnali • Proprietà dei segnali e del rumore • Segnali fisicamente realizzabili • Operatore di media temporale • Valore continuo (DC) • Potenza e decibel • Trasformata di Fourier e spettri • Proprietà della trasformata di Fourier • Teorema di Parseval e densità spettrale di energia • Delta di Dirac e funzione a gradino unitario • Impulsi rettangolari e triangolari • Convoluzione • Segnali e rumore a banda limitata • Forme d’onda a banda limitata • Teorema del campionamento • Campionamento impulsivo • Trasformata di Fourier discreta (DFT)

Una conoscenza di base di matematica e fisica.

Dispense a cura dei docenti in preparazione della monografia "Signal Processing in Bioinformatics" Articoli scientifici di approfondimento selezionati dai docenti

La frequenza delle lezioni è facoltativa, ma fortemente raccomandata.

La valutazione si baserà su una verifica orale delle conoscenze degli argomenti del corso.

D. Anastassiou, "Genomic signal processing," in IEEE Signal Processing Magazine, vol. 18, no. 4, pp. 8-20, July 2001, doi: 10.1109/79.939833. Shmulevich I, Dougherty E. Genomic Signal Processing. Princeton, NJ: Princeton University Press; 2007. Genomic Signal Processing IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING, VOL. 54, NO. 6, JUNE 2006 Dougherty ER, Astola J, Chen J, Goutsias J, Shmulevich editors

Il corso prevede l’utilizzo di lezioni frontali che illustrano le tematiche del corso, combinando una trattazione approfondita degli aspetti analitici con esempio di utilizzo in sistemi esistenti.