BIOLOGIA COMPUTAZIONALE

Obiettivi formativi

Il corso mira ad illustrare i principali approcci computazionali utilizzati in Biologia per l’analisi di complessi circuiti regolativi e l’elaborazione di modelli di simulazione degli stessi circuiti. Questa parte del corso presenterà gli approcci bioinformatici e computazionali che possono venire impiegati per il data-mining, l’elaborazione dei dati e la formulazione di modelli. Obbiettivo finale è quello di fornire allo studente un quadro preliminare delle possibili applicazioni dei metodi computazionali in Biologia e Biomedicina.

Canale 1
LIVIA PERFETTO Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
Programma • Fondamenti dell’analisi dei dati di larga scala, e obiettivi in biologia e biomedicina (0,25 CFU) • Principali Banche dati biologiche sulle biomolecole (0,25 CFU) • Metodi di analisi indipendenti dalle conoscenze a priori (0,25 CFU) • Applicazione delle principali tecniche di data mining in contesti biologici e biomedici (0,25 CFU) • Metodi di analisi dipendenti dalle conoscenze a priori (0,25 CFU) • Metodi di arricchimento (0,25 CFU) • Biologia delle reti (0,25 CFU) • Teoria dei grafi (0,25 CFU) • Principali Banche dati biologiche di interazioni tra proteine e divie di segnalazione (0,25 CFU) • Integrazione di dati multiomici per la ricostruzione del signalling (0,25 CFU) • Approcci deep learning per la ricostruzione del signalling (0,25 CFU) • Database di dati multiomici (0,25 CFU)
Prerequisiti
Concetti base di biologia molecolare
Testi di riferimento
Da definire
Frequenza
Frequenza fortemente consigliata
Modalità di esame
Le modalita di verifica dell’ apprendimento includono una valutazione finale orale. Durante le verifiche verranno valutati: il possesso dei concetti di base della disciplina, il modo di esprimersi e linguaggio utilizzato, che dovrà essere corretto e appropriato.
Bibliografia
Da definire
Modalità di erogazione
Il corso prevede lezioni frontali. In casi eccezionali sarà adottata la didattica a distanza. Le lezioni prevedono il coinvolgimento attivo degli studenti con momenti strutturati di feedback.
  • Anno accademico2025/2026
  • CorsoScienze matematiche per l’intelligenza artificiale
  • CurriculumCurriculum unico
  • Anno3º anno
  • Semestre1º semestre
  • SSDBIO/10
  • CFU3