BIOINFORMATICS

Obiettivi formativi

Obiettivi Generali Il corso si prefigge di fornire agli studenti una panoramica delle tecniche di Bioinformatica più comunemente utilizzate in Biologia anche descrivendone, in modo semplificato, le basi teoriche. Circa metà del corso è dedicato all'addestramento all'uso pratico di tali tecniche. Al termine del corso lo studente sarà in grado di utilizzare razionalmente ed efficacemente i programmi per calcolatore più diffusi per l'analisi di sequenze e strutture, e di interpretare correttamente i risultati. Il corso consiste in lezioni che coprono i principali argomenti del programma e le esercitazioni pratiche. Gli esercizi sono svolti in una sala computer con l'uso di software open source per la visualizzazione della struttura tridimensionale di macromolecole. Oltre ai libri di testo, gli studenti hanno accesso a diapositive delle lezioni, articoli scientifici e altre risorse didattiche rese disponibili attraverso questo sito web. Obiettivi Specifici a) conoscenza e capacità di comprensione: • Comprensione della teoria degli algoritmi di Bioinformatica; • Conoscenza degli strumenti necessari per un'analisi dettagliata e critica delle sequenze e delle strutture delle proteine e dei loro complessi macromolecolari utilizzando la Bioinformatica; b) capacità di applicare conoscenza e comprensione: • Capacità di utilizzare software open source per l'analisi di sequenze e strutture di macromolecole biologiche; • Capacità di applicare a problemi specifici le tecniche apprese; c) autonomia di giudizio: • Saper risolvere autonomamente problemi Bioinformatici; • Saper condurre autonomamente analisi su dati biologici; • Saper consultare le principali banche dati biologiche • Saper selezionare e valutare le tecniche Bioinformatiche più appropriate a risolvere un determinato problema; d) abilità comunicative: • Acquisire la capacità di discutere e trasferire le competenze acquisite a supporto dei loro argomenti; • Saper presentare i dati ottenuti dalle analisi con termini appropriati e con rigore logico; • Saper descrivere il funzionamento dei principali software Bioinformatici; e) capacità di apprendimento: • Essere in grado di allineare le competenze apprese al progresso della ricerca in Biologia e Bioinformatica; • Acquisire i fondamenti e gli strumenti cognitivi per proseguire autonomamente nell’approfondimento della Bioinformatica; • Capacità di apprendere rapidamente e applicare le tecniche Bioinformatiche in contesti lavorativi di laboratorio;

Canale 1
ALESSANDRO PAIARDINI Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
Introduzione alla Bioinformatica Strutturale; La struttura delle Proteine: Il legame peptidico, Struttura secondaria, Struttura terziaria - Stabilità proteica e folding - Domini, motivi, moduli e ripetizioni - Struttura quaternaria; Tecniche Sperimentali per determinare la struttura delle Proteine: Microscopia elettronica - cristallografia a raggi X - Risonanza magnetica nucleare delle proteine; Visualizzazione di macromolecole con programmi di grafica molecolare: PyMOL, Chimera, PliP; Database di Strutture Proteiche: PDB, NCBI Protein Domains and Macromolecular Structures; Evoluzione strutturale delle proteine: Omologia, Ortologia, Paralogia, Evolutionary mapping; Previsione della struttura tridimensionale di una proteina: Modellizzazione per omologia, Threading, Tecniche ab initio e machine learning; Analisi e Previsione dell'interazione Macromolecola-Ligando: Docking, Virtual Screening, Ricerca Farmacoforica, 3D-Qsar; Progettazione di farmaci (cenni); Meccanica e Dinamica molecolare; Esempi selezionati di Rapporti Struttura/Funzione/Evoluzione di proteine.
Prerequisiti
Conoscenze di base di Chimica, Matematica, Fisica, Chimica Organica, Chimica Biologica acquisite nei corsi degli anni precedenti.
Testi di riferimento
Stefano Pascarella, Alessandro Paiardini - Bioinformatica - Zanichelli, 2010
Modalità insegnamento
Il corso consiste in lezioni e seminari che coprono i principali argomenti del programma e sessioni pratiche. Le sessioni pratiche vengono svolte in una sala computer con l'utilizzo di software open source per la visualizzazione della struttura tridimensionale delle macromolecole.
Frequenza
La frequenza è facoltativa, ma consigliata.
Modalità di esame
Prova finale: Esercizi al PC + esame orale
Bibliografia
1. “Algorithms in Bioinformatics” by Mihai Pop and Hélène Touzet 2. “Machine Learning Meets Medical Imaging” by Kanwal Bhatia and Herve Lombaert 3. “Structural Bioinformatics of Membrane Proteins” by D Frishman 4. “Advance in Structural Bioinformatics (Advances in Experimental Medicine and Biology)” by Hao Dai and Qin Xu 5. “Advanced Simulation in Biomedicine: 003 (Advances in Simulation)” by Dietmar P F Möller 6. “Bioinformatics: Basics, Algorithms and Applications” by Ruchi Singh^Richa Sharma 7. “Introduction to Bioinformatics Algorithms” by Neil J Jones and Pavel A Pevzner
Modalità di erogazione
Il corso consiste in lezioni e seminari che coprono i principali argomenti del programma e sessioni pratiche. Le sessioni pratiche vengono svolte in una sala computer con l'utilizzo di software open source per la visualizzazione della struttura tridimensionale delle macromolecole.
  • Anno accademico2024/2025
  • CorsoBiochemistry – Biochimica
  • CurriculumCurriculum unico
  • Anno1º anno
  • Semestre2º semestre
  • SSDBIO/10
  • CFU6
  • Ambito disciplinareDiscipline di base applicate alle biotecnologie