Bioinformatics - Bioinformatica

- Segnali continui nel tempo e nelle ampiezze, sequenze simboliche a tempo discreto; il caso del genoma e delle proteine - Operazioni sui segnali, sinusoidi e numeri complessi - Spazio dei segnali. Energia e potenza dei segnali e delle sequenze. - Rappresentazione in frequenza dei segnali: serie e trasformata di Fourier, DTFT, DFT, trasformata zeta, relazione tra tutte queste. Larghezza di banda di un segnale - Teorema del campionamento. Conversione A/D e D/A. - Filtraggio di un segnale, convoluzione, prodotto spettrale - Sequenze indicatrici e loro trasformata, identificazione degli esoni in base alla frequenza, menzione di altre tecniche. - Trasformate di Fourier bidimensionali come base per l'elaborazione delle immagini nel dominio della frequenza spaziale e trasformate di Fourier tridimensionali applicate alla cristallografia a raggi X, utilizzate per scoprire la forma con cui sono ripiegate le proteine - Segnali casuali. Autocorrelazione di un segnale e di un processo, teorema di Wiener. Interpretazione come prodotto scalare. Valutazione dell'SNR derivante dal rumore di quantizzazione Correlazione a lunga distanza di sequenze genomiche, densità spettrale 1/f. Codifica seriale di sequenze proteiche, la sua trasformazione, spettro di consenso e frequenza caratteristica per gruppi proteici omofunzionali. - Spettrometria FTIR basata su un interferometro, che dal punto di vista SP è un filtro a pettine. Muovendo lo specchio dell'interferometro e la funzione di autocorrelazione viene misurata e, tramite il teorema di Wiener, la sua anti-trasformazione fornisce la densità di potenza all'uscita del materiale campione in esame, fornendo indizi sui suoi costituenti chimici. Informazioni per simbolo ed entropia sorgente, senza e con memoria. Il codice genetico. - Entropia di un processo gaussiano, misure di informazione per una coppia di variabili casuali: entropia congiunta, entropie condizionali, informazione reciproca media I(X;Y). Equivocazione del canale ed entropia del rumore, capacità del canale. - Concetti di teoria dell'informazione nei sistemi di segnalazione biochimica, stima dell'informazione reciproca I(X;Y) tra fattori di trascrizione ed espressione genica. Misura della capacità dei "canali" biologici, disuguaglianza nell'elaborazione dei dati, bias e teoria della distorsione della velocità - Tipi di filtri analogici e digitali. Filtraggio numerico tramite DFT per l'elaborazione batch: convoluzione discreta e circolare, convoluzione tra sequenze di durata finita, convoluzione tra una sequenza di input infinita e una risposta all'impulso con lunghezza finita. Metodo di sovrapposizione e aggiunta. Architetture computazionali digitali FIR e IIR utilizzate per l'elaborazione in tempo reale

Calcolo e analisi matematica, derivate e integrali, funzioni multivariate, algebra lineare e matriciale. Probabilità e statistica.

Innanzitutto, tieni presente che il sito ufficiale del corso è ospitato presso un indirizzo esterno alla Sapienza, gestito direttamente dal docente nell'ambito del suo progetto Free Culture https://teoriadeisegnali.it/wiki/Didattica/SignalProcessingAndInformationTheory. Il sito di Google Classroom è invece utilizzato principalmente come strumento di comunicazione con gli studenti durante il corso dell'anno. In ogni caso, a gennaio 2024 ho aggiornato sia questo sito che tutti gli altri :-) Negli anni precedenti in cui è stato erogato il corso, ho creato una serie di slide da proiettare in classe, che a mio avviso rappresentano un buon compromesso tra sintesi espositiva e chiarezza dei contenuti, e che sono disponibili singolarmente come indicato su https://teoriadeisegnali.it/to-slide-or-not-to-slide/, oppure tutte insieme in formato zippato a quest'altro indirizzo https://teoriadeisegnali.it/story/pub/bioinf/slide.zip. Inoltre, la parte sulla cristallografia a raggi X e l'elaborazione del segnale 3D può essere trovata qui https://teoriadeisegnali.it/items/le-armoniche-di-un-cristallo/ Ho lavorato a un libro su segnali e telecomunicazioni per oltre vent'anni e questo corso mi sta dando l'opportunità di tradurlo. Vi sarei molto grato se mi segnalaste eventuali correzioni! Potete scaricarne la forma effettiva su https://teoriadeisegnali.it/items/signal-processing-and-information-theory/. Chi parla italiano potrebbe preferire leggere la versione italiana del libro, a cui si può accedere su https://teoriadeisegnali.it/sfoglia-il-testo-trasmissione-dei-segnali-e-sistemi-di-telecomunicazione/ Altro materiale è ancora in fase di identificazione. Di seguito a quanto ho trovato in via preliminare, darò indicazioni su cosa leggere durante il corso Vedi l'elenco di seguito, che potrebbe essere soggetto a variazioni. Infine, viene indicata una versione ridotta di un mio testo online, tradotto per l'occasione, e distribuito agli studenti. Durante la lezione, oltre alla classica lavagna, vengono utilizzate slide appositamente preparate, altro materiale audiovisivo, nonché esperimenti di software e navigazione web. Tutto il materiale prodotto è disponibile nella pagina relativa alle lezioni degli anni passati, ovvero qui https://teoriadeisegnali.it/wiki/Didattica/SPaIT-aa2324

Il corso si svolge in maniera tradizionale, in aula. In funzione di possibili esigenze sanitarie, potrà essere svolto anche in modalità mista, o solamente a distanza.

La frequenza è facoltativa, ma è consigliata la presenza

Lo studente è chiamato a rispondere a domande scritte inerenti i contenuti illustrati a lezione. Alcune domande prevedono una risposta descrittiva, mentre altre richiedono che sia svolto un ragionamento, ed eventualmente svolti semplici calcoli, e/o espresso il risultato in forma grafica. Alle domande a cui non si è risposto può essere concesso tempo aggiuntivo per completare la prova a casa propria.

Elaborazione del segnale genomico D. Anastassiou, Elaborazione del segnale genomico (2001) - http://www.ece.iit.edu/~biitcomm/research/references/Other/Genomic%20Signal%20Processing/GSP.pdf P. Ramachandran, A. Antoniou, Elaborazione del segnale digitale genomico (slide) - https://www.ece.uvic.ca/~andreas/RLectures/GenomicDSP04-Paramesh-Pres.pdf P.P. Vaidyanathan, Genomica e proteomica: un tour per i processori di segnali (2004) http://gladstone.systems.caltech.edu/dsp/ppv/papers/CASGeneGalley.pdf R. Palaniappan, Analisi del segnale biologico, https://bookboon.com/en/introduction-to-biological-signal-analysis-ebook J.V. Lorenzo-Ginori et al, Elaborazione del segnale digitale nell'analisi delle sequenze genomiche (2009) - https://www.researchgate.net/profile/Juan-Lorenzo-Ginori/publication/228359227_Digital_Signal_Processing_in_the_Analysis_of_Genomic_Sequences/links/0fcfd5111298c0ae8d000000/Digital-Signal-Processing-in-the-Analysis-of-Genomic-Sequences.pdf Approfondimenti su alcuni argomenti G. Alterovitz, M.F. Ramoni Ed., Systems Bioinformatics - An Engineering Case-Based Approach (2007) - https://www.codecool.ir/extra/202033231410343Systems%20Bioinformatics_%20An%20Engineering%20Case-Based%20Approach.pdf Edward R Dougherty et al, Genomic Signal Processing and Statistics (2005) - https://downloads.hindawi.com/books/9789775945075.pdf Argomenti più avanzati Steven W. Smith, The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing, (2011) - http://www.dspguide.com/ W. Zhang et al, Network-based machine learning and graph theory algorithms for precision oncology (2017) - https://www.nature.com/articles/s41698-017-0029-7 A. Ortega et al, Elaborazione del segnale grafico: panoramica, sfide e applicazioni (2018) - https://arxiv.org/abs/1712.00468 Y. Li et al, Apprendimento profondo in bioinformatica: introduzione, applicazione e prospettiva nell'era dei big data (2019) - https://arxiv.org/abs/1903.00342 X.M. Zhang et al, Graph Neural Networks and Their Current Applications in Bioinformatics (2021) - https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fgene.2021.690049/full Tutto il drive degli articoli scaricati https://drive.google.com/drive/folders/1jjO5kla_zCjZ8G_F8Q-Vxe6ptPdU8itc?usp=sharing

Il corso si svolge in maniera tradizionale, in aula. In funzione di possibili esigenze sanitarie, potrà essere svolto anche in modalità mista, o solamente a distanza.