Guida degli insegnamenti

Syllabus

Partially translatedTradotto parzialmente
[W000491] - BIOINFORMATICS AND SYSTEMS BIOLOGYBIOINFORMATICS AND SYSTEMS BIOLOGY
Leonardo SORCI
Lingua di erogazione: INGLESELessons taught in: ENGLISH
Laurea Magistrale - [IM13] BIOMEDICAL ENGINEERING (Curriculum: eHealth and Clinical Engineering) Master Degree (2 years) - [IM13] INGEGNERIA BIOMEDICA (Curriculum: eHealth and Clinical Engineering)
Dipartimento: [040040] Dipartimento Ingegneria dell'InformazioneDepartment: [040040] Dipartimento Ingegneria dell'Informazione
Anno di corsoDegree programme year : 1 - Primo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2023-2024
Anno regolamentoAnno regolamento: 2023-2024
Obbligatorio
Crediti: 9
Ore di lezioneTeaching hours: 72
TipologiaType: C - Affine/Integrativa
Settore disciplinareAcademic discipline: BIO/10 - BIOCHIMICA

LINGUA INSEGNAMENTO LANGUAGE

INGLESE

English


PREREQUISITI PREREQUISITES

Fondamenti di chimica generale, inorganica ed organica.

Basics of general, inorganic, and organic chemistry.


MODALITÀ DI SVOLGIMENTO DEL CORSO DEVELOPMENT OF THE COURSE

Il corso verrà svolto sia attraverso lezioni frontali a contenuto teorico sia
attraverso esercitazioni interattive in aula riguardanti l’impiego di tool
bioinformatici on-line o programmi installati localmente. Ore di lezione
frontale: 72.

The course will be conducted through theoretical and interactive lectures
on the use of on-line bioinformatic tools or locally installed software.
Hours of traditional lesson (up front): 72.


RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI LEARNING OUTCOMES
Conoscenze e comprensione.

Il corso mira ad applicare gli strumenti di calcolo,
algoritmi e metodi teorici di bioinformatica e biologia
computazionale per la modellazione, il mining e
l'analisi
dei sistemi biologici: dalla singola biomolecola alle
reti biologiche complesse


Capacità di applicare conoscenze e comprensione.

Questo insegnamento, obbligatorio per tutti gli
studenti magistrali obbligatorio per tutti gli studenti magistrali del percorso EHCE - eHealth and Clinical Engineering, consente di conoscere gli elementi
base di biologia e biochimica fondamentali per
l’utilizzo delle moderne tecniche computazionali
applicate alla ricerca scientifica nel campo biomedico
e biologico di sistemi complessi (genomica). Lo
studente dovrà altresì aquisire capacità critica
necessaria per poter scegliere e combinare, fra gli
strumenti bioinformatici acquisiti, quelli necessari per
svolgere nuovi e complessi compiti computazionali
da affrontare nell'ambiente lavorativo.


Competenze trasversali.

L'integrazione delle conoscenze di strumenti
bioinformatici con approfondite nozioni di chimica,
biochimica e biologia molecolare di cui il corso si
avvale conferirà un valore aggiunto alla preparazione
degli studenti di Bioinformatics and Systems Biology.
In particolare gli studenti acquisiranno la capacità di:
1) integrarsi ed interfacciarsi con un team di lavoro e ricerca multidisciplinari che coinvolgano attività di
ricerca in "wet lab"; 2) effettuare "predizioni" che
possano essere direttamente testate in laboratorio; 3)
corroborare o confutare a livello computazionale
ricerche sperimentali già in atto.


Knowledge and Understanding.

The course is aimed to apply the computational tools,
algorithms and theoretical methods of bioinformatics
and computational biology for modeling, mining, and
analyzing biological systems: from the single
biomolecule to the complex biological networks.


Capacity to apply Knowledge and Understanding.

This course, mandatory for the master students of EHCE-eHealth and Clinical Engineering curricula,
allows to learn the basic concepts of biology and
biochemistry that are fundamental for the use of
computational techniques applied to scientific
research in the biomedical and biological complex
systems (genomics).
The student will also acquire necessary critical skills
to be able to select and combine, among the
acquired bioinformatics tools, those needed to
undertake novel and complex computational tasks
requested in the work environment.


Transversal Skills.

The integration of bioinformatics knowledge with in-depth
knowledge of chemistry, biochemistry and
molecular biology delivered within this course will
provide added value to the preparation of students of
Bioinformatics and Systems Biology. In particular,
students will acquire the ability: 1) to interface and
integrate in a multidisciplinary work and research
team involving research in "wet lab"; 2) to make
"predictions" that can be directly tested in laboratory;
3) to support or refute, from a computational
standpoint, experimental researches already in place.



PROGRAMMA PROGRAM

Elementi di biochimica comparata. Elementi di biologia molecolare
comparata. Introduzione alla bioinformatica. Genomica funzionale.
Banche dati e database biologici. Nomi e funzioni dei detabase.
Interrogazione di banche dati: recupero dei dati e loro descrizione.
Analisi di espressione genica. Allineamento di sequence "a coppia".
FASTA e BLAST. Alllineamento di sequenze multiple. Metodi per la
predizione di geni. Reti di similarità di sequenze. Genomica comparativa.
Metodi per l'identificazione e caratterizzazione di motivi di sequenza.
Bioinformatica evoluzionistica e filogenetica. Modelli molecolari di
proteine: dalle simulazioni alle applicazioni in farmacologia. Cenni sulla
biologia di sintesi (o biologia sintetica) e biologia dei sistemi.

Elements of comparative biochemistry. Elements of comparative
Molecular Biology. Introduction to Bioinformatics. Functional genomics.
Biological Databases and databanks. Name and function of database.
Retrieval of data and its description. Gene expression analysis. Pairwise
sequence alignments. FASTA and BLAST. Multiple Sequence Alignments.
Methods of Gene prediction. Sequence Similarity networks. Comparative
genomics. Methods for discovery and characterization of sequence
motifs. Phylogenetics and Evolutionary Bioinformatics. Molecular
modeling of proteins: from simulation to drug design applications.
Introduction to Synthetic and Systems Biology.


MODALITÀ DI SVOLGIMENTO DELL'ESAME DEVELOPMENT OF THE EXAMINATION
Modalità di valutazione dell'apprendimento.

La valutazione del livello di apprendimento degli studenti consiste in una
prova orale, la quale può includere un breve test scritto, a seconda dei
quesiti assegnati.


Criteri di valutazione dell'apprendimento.

Per superare l'esame con esito positivo, lo studente deve adeguatamente
rispondere a 2 o 3 quesiti di cui uno può riguardare la parte preliminare
di Biochimica e Biologia Molecolare.


Criteri di misurazione dell'apprendimento.

Attribuzione del voto finale espresso in trentesimi.


Criteri di attribuzione del voto finale.

L'esito complessivo della valutazione è considerato positivo se lo
studente ottiene almeno 18 su un totale di 30 punti a disposizione. Il
massimo dei voti si ottiene dimostrando una profonda conoscenza del
contenuto del corso. La lode è riservata agli studenti che, rispondendo
correttamente a tutte le domande, hanno dimostrato una particolare
brillantezza nell'esposizione.


Learning Evaluation Methods.

The learning evaluation of the students is carried out by an oral test,
which may include a brief written test, depending on the assigned tasks.


Learning Evaluation Criteria.

To successfully pass the exam, the student must properly address 2-3
questions which will include up to one question related the Biochemistry
and Molecular Biology background sections of the course.


Learning Measurement Criteria.

Attribution of the final mark up to thirty


Final Mark Allocation Criteria.

The final evaluation is positive if the student obtains at least eighteen out
of thirty allocated points. The highest rating is achieved by demonstrating
a deep understanding of the course content. Cum laude is given to
students who have demonstrated a particular brilliance in the exposition.



TESTI CONSIGLIATI RECOMMENDED READING

Considerata la multidisciplinarietà del corso si ritiene opportuno non
consigliare un testo specifico. Gli studenti avranno accesso alle slides ed altro materiale
didattico presente sul WEB o da altre fonti per approfondire gli argomenti
trattati nel corso delle lezioni.
https://learn.univpm.it

Given the multidisciplinary nature of the course, no specific textbook is
recommended. Students will be provided with slides and references to web material or
other sources to deepen the subjects illustrated over the course lessons.
https://learn.univpm.it


E-LEARNING E-LEARNING

No

No


Scheda insegnamento erogato nell’A.A. 2023-2024
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento.
Academic year 2023-2024

 


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