PREREQUISITI E PROPEDEUTICITÀ

Conoscenze di base di Chimica, Fisica, Matematica e Informatica.

CONOSCENZE E ABILITÀ DA ACQUISIRE

Lo studente dovra' conoscere:

a) gli strumenti statistici, sotto il profilo teorico e soprattutto applicativo, utili per l'analisi di dati sperimentali e per il controllo di qualita', con particolare riferimento alle scienze biologiche;

b) le basi teoriche per l'acquisizione, l'elaborazione e l'analisi di bioimmagini;

c) le basi teoriche dei principali strumenti bioinformatici di uso corrente in ambito biomedico;

d) le basi teoriche della modellistica molecolare;

Alla fine del corso lo studente avra' la capacita' di utilizzare in maniera critica i principali strumenti computazionali necessari all'analisi biostatistica, informatica e bioinformatica.

Le esercitazioni pratiche e l'elaborazione di una tesina testimonieranno l'autonomia di giudizio e le abilità comunicative raggiunte.

Le basi teoriche apprese renderanno gli studenti capaci di capire e apprendere l'utilizzo di ulteriori struimenti computazionali.

PROGRAMMA/CONTENUTI DELL’INSEGNAMENTO

MODULO:

1) Biostatistica (MED/01) (Prof.ssa M. Isola)

- Analisi della varianza a una e piu' vie. Stima degli effetti e scomposizione delle varianze. Ipotesi nulla e test statistico. Verifica degli assunti. Confronti multipli. Considerazioni generali sulla pianificazione degli esperimenti. Disegno completamente randomizzato. Disegno a blocchi randomizzati completi. L'esperimento fattoriale. Analisi della varianza non parametrica: test H di Kruskall Wallis.

- Analisi di regressione. Regressione lineare semplice e correlazione. Regressione lineare multipla. Verifica d'ipotesi in un modello di regressione lineare. Verifica delle assunzioni. Valutazione e uso dell'equazione di regressione. Metodi di selezione delle variabili esplicative. Regressione step-wise.

Regressione logistica per dati dicotomici.

2) Elaborazione di bioimmagini (ING-INF/05) (Prof. V. Della Mea)

Il modulo si propone di formare gli studenti alla comprensione delle problematiche insite nelle procedure di acquisizione, elaborazione ed analisi delle bioimmagini digitali. Il modulo include aspetti teorici quali: digitalizzazione delle immagini, rappresentazione nel calcolatore, caratteristiche dei sensori, principali operazioni di elaborazione ed analisi, compressione. Le lezioni teoriche sono complementate da una serie di attivita' pratiche in aula informatica, mirate alla realizzazione di alcune semplici procedure di elaborazione ed analisi di immagini biomediche.

3) Bioinformatica applicata (FIS/07) (Prof. F. Fogolari)

- Introduzione ai recenti sviluppi delle banche dati di interesse biologico.

- Introduzione alle banche dati: banche dati di sequenze di proteine e acidi nucleici, di strutture biomolecolari, banche dati bibliografiche e specialistiche, banche dati primarie e secondarie.

- Recupero di informazione. Ricerca per parole chiave combinate con operatori logici.

- Allineamento di sequenze:

Modelli di evoluzione per sequenze di DNA e proteine.

Metodi di allineamento ottimali: gli algoritmo di Needleman-Wunsch e di Smith-Waterman.

Matrici di similarita': le serie PAM e Blosum.

Metodi di allineamento euristici:

il programma FASTA;

il programma BLAST;

- Allineamenti multipli:

L'algoritmo ClustalW

Patterns e profili. Banche dati di patterns e profili.

- Analisi filogenetiche:

alberi filogenetici. Albero modello, realizzato e inferito, metodi basati sulla matrice di distanze fra sequenze metodi basati sulla maximum parsimony  metodi basati sulla maximum likelihood

- Predizioni di proprieta' chimico fisiche e di struttura 

  Reti neurali.

  Hidden Markov Models.

- Predizione di geni in sequenze di DNA.

  Metodi basati sulla ricerca di similarita'.

  Metodi basati sulle proprieta' locali della sequenza

  Metodi basati sulla identificazione di segnali

4) Modellistica molecolare (FIS/07) (Prof.ssa A. Corazza)

Richiami e approfondimenti sulla struttura primaria secondaria e terziaria delle proteine.

Classificazione dei motivi proteici.

Cenni alle tecniche sperimentali di determinazione strutturale: cristallografia ai raggi X e risonanza magnetica nucleare.

Rappresentazione di una catena polipeptidica al calcolatore.

Metodi di predizione di struttura secondaria.

Metodi di predizione di struttura terziaria:

Modellistica per omologia.

Riconoscimento di fold

Modellistica ab-initio.

Esercitazione in laboratorio informatico. Modellistica per omologia di proteina in grado di legare il DNA.

Modelling molecolare: approccio quantistico o classico. Approssimazione di Born Oppenheimer.

Meccanica molecolare: i campi di forza.

Rappresentazione implicita del solvente.

Ipersuperfici di energia e problema della ricerca del minimo.

Dinamica molecolare e applicazioni.

Esercitazione in laboratorio informatico. Dinamica della calmodulina in assenza di Ca2+.

ATTIVITÀ DI APPRENDIMENTO E METODI DIDATTICI PREVISTI

L’insegnamento prevede lezioni frontali ed esercitazioni in aula informatica.

MODALITÀ DI VERIFICA DELL’APPRENDIMENTO

L’esame consiste nell'elaborazione di uno scritto, un test scritto e orale.

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Costituiscono fonti di studio per l’esame:

le dispense fornite dai docenti

Per la parte di Bioinformatica si suggeriscono per la consultazione

A. Tramontano - Bioinformatica (Zanichelli)

Valle et al. - Introduzione alla Bioinformatica (Zanichelli)

STRUMENTI A SUPPORTO DELLA DIDATTICA

Aule informatiche e software in larga parte di pubblico dominio.

TESI DI LAUREA

- Predizione degli effetti di mutazioni in sequenze codificanti per proteine

- Simulazioni di dinamica molecolare di proteine amiloidogeniche

- Studio mediante NMR di proteine amiloidogeniche