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Oggetto:
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Bioinformatica avanzata

Codice attività didattica
MFN0394A
Docente
Francesca Cordero
Crediti/Valenza
3 - TAF "B"
SSD attività didattica
BIO/18 - genetica
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Lezioni facoltative e esercitazioni obbligatorie
Tipologia esame
Orale
Tipologia unità didattica
modulo
Corso integrato
Sistemi complessi e bioinformatica avanzata (coorte 2010/2011) (MFN0394)
Oggetto:

Sommario del corso

Oggetto:

Programma


I microarray
Next Generation Sequencing
Disegno sperimentale
Microarray: Acquisizione del segnale ed analisi primaria
Microarray: Tecniche di normalizzazione del segnale
Microarray: Tecniche di rimozione dei dati non significativi
Microarray: Tecniche per l’identificazione dei geni differenzialmente espressi
Microarray: Introduzione alla classificazione
Next Generation Sequencing: algoritmi per la mappatura di short reads
Introduzione alla Meccanica Statistica
Introduzione alla teoria dei processi stocastici
Simulazione al calcolatore di sistemi biologici
Introduzione alla teoria dei network ed alle sue applicazioni ai sistemi  biologici




Microarray platforms, Next Generation Sequencing platforms. Experimental design. Microarray: data acquisition and primary analysis. Signal normalization. Data filtering. Differential expression techniques (Linear models, permutation based statistics). Classification methodologies. Meta-analysis techniques. Next Generation Sequencing: algorithms for short reads mapping.



Il modulo di Bioinformatica si propone di fornire agli studenti una visione approfondita dei moderni approcci di analisi quantitativa del trascrittoma: Microarray e Next Generation Sequencing. Il modulo fornirà inoltre agli studenti le competenze di base competenze per realizzare analisi di dati generati con microarray e con le nuove tecniche di risequenziamento del genoma (Next Generation Sequencing).
Il modulo di sistemi complessi si propone di fornire agli studenti gli strumenti fisico-matematici necessari per studiare in modo quantitativo sistemi biologici. Particolare attenzione sarà dedicata ai metodi di simulazione al computer ed ai metodi di analisi basati sulla teoria dei networks



Il materiale didattico presentato a lezione è disponibile sui siti internet dei due docenti.

I testi base consigliati per il corso sono:

Statistical analysis of Gene expression microarray data. Terry Speed, Chapman & Hall/CRC
Bioinformatics and Functional genomics 2nd ed. Jonathan Pevsner, Wiley-Blackwell




Scritto e orale separati

L'esame  si svolge, di norma, come segue:  Esame scritto a scelta multipla e con domande aperte e con la discussione di un articolo scientifico recente  che utilizza le tecnologie presentate durante il corso.




Non è richiesta nessuna propedeuticità.

La frequenza alle lezioni non è obbligatoria; per i corsi di laboratorio e le attività di esercitazione relative ai corsi la frequenza è obbligatoria e non può essere inferiore al 70% delle ore previste.  




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    Ultimo aggiornamento: 04/06/2019 12:36
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