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Sistemi complessi

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Anno accademico 2023/2024

Codice dell'attività didattica
MFN0394B
Docente
Michele Caselle
Insegnamento integrato
Crediti/Valenza
5 - TAF "C"
SSD dell'attività didattica
FIS/02 - fisica teorica, modelli e metodi matematici
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Lezioni facoltative e esercitazioni obbligatorie
Tipologia d'esame
Orale
Oggetto:

Sommario insegnamento

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




Quantitative description of Biological Systems using mathematical and physical  methods. In particular, after a short introduction to Statistical Mechanics, we shall discuss the applications of network theory and computer simulations to the study of complex  biological systems.




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:

An Introduction to System Biology, U. Alon, Chapman & Hall/CRC
Computational Biology . R. Blossey, Chapman & Hall/CRC




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.  




Testi consigliati e bibliografia



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Ultimo aggiornamento: 24/11/2010 11:13
Location: https://lmbiologia.campusnet.unito.it/robots.html
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