66573 - LABORATORY OF BIOINFORMATICS 2

Anno Accademico 2019/2020

  • Docente: Rita Casadio
  • Crediti formativi: 10
  • SSD: BIO/10
  • Lingua di insegnamento: Inglese
  • Moduli: Rita Casadio (Modulo 1) Castrense Savojardo (Modulo 2)
  • Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 1) Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 2)
  • Campus: Bologna
  • Corso: Laurea Magistrale in Bioinformatics (cod. 8020)

Conoscenze e abilità da conseguire

At the end of the course, the student acquires expertise on the selection and/or development and application of tools useful to address important problems of Bioinformatics and to verify the capability in handling autonomously a research project. The student will be acquainted with: - analyzing a research project where the bioinformatic approach is required; - developing the project workflow with all the necessary steps; - evaluating all the possible risks of failure and success probability; - applying of selected bioinformatics tools for the project outcomes; - developing the required software if necessary; - analyzing the results in terms of their exportability to a wet lab; - drawing conclusions in terms of benefits vs. putative costs.

Contenuti

Sviluppo di un progetto. Scelta del progetto, ricerca sullo stato dell'arte e lettura critica, analisi dei costi/benefic. Applicazione dei risultati putativi, discussione di soluzioni putative. Scrittura di un articolo sull'argomento selezionato, formattato per il giornale scelto (Bioinformatics). Discussione dei risultati in relazione a quelli attesi. Saranno inoltre svolte alcune lezioni frontali sugli argomenti più importanti della ricerca attuale che implicano applicazioni bioinformatiche:

  • Protein-protein interaction and their prediction
  • SNP annotation and some test cases

Testi/Bibliografia

Rassegne ed articoli selezionati in cloud sharing

Metodi didattici

Lezioni ed esercitazioni. Sviluppo di un progetto bioinformatico.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

L'esame di fine corso mira a valutare il raggiungimento degli obiettivi didattici, che sono quelli di formare un esperto in Bioinformatica.
La maturita del candidato verrà valutata dalla sua capacità a sviluppare un progetto bioinformatico, presentato al docente prima dell'esame orale in un formato articolo pronto per la sottomissione alla principale rivista di riferimento del settore: Bioinformatics, e comprensivo di Introduzione, Materiali e Metodi, Sviluppo algoritmico, risultati e discussione. La sessione orale si svolgerà come di seguito descritto (si rammenta che il Master si svolge in lingua Inglese).

The final assessment aims at evaluating the capabilities of the student to have acquired expertise in the field of Bioinformatics and it comprises the following:

Sending a paper [in the editing format required by the leading journal in the field :Bioinformatics] at least two working days before the oral section. The oral section will include a discussion on the following

  • Overview of the project
  • Brief introduction to the biological problem
  • Statistical description of the dataset of proteins adopted to solve the problem at hand
  • Representation of protein sequences using orthogonal vectors
  • Sliding windows and imput encoding
  • Basic vector algebra: addition, subtraction, dot product, mean vector
  • Development of simple linear classifiers for classification
  • Geometrical interpretation of the linear classifier/s
  • Scoring indices: confusion matrix, sensitivity, specificity, accuracy, Matthews correlation coefficient
  • The cross-validation procedure
  • Development of a machine learning approach
  • Evaluation of the reasons why linear classifiers are overpassed by machine learning approaches

The candidate's technical capabilities are tested on:

  • Knowledge of the libsvm package for SVM development
  • Description of the input file format
  • Description of the command line options: svm types, kernels, hyper-parameters
  • Grid-search procedure for hyper-parameter optimization
  • The python interface to libsvm
  • Examples of usage

Finally the candidate should also prove to be an expert on the state of art of two major hot topics in Bioinformatics:

  • Protein-protein interaction and their prediction
  • SNP annotation and some test cases

Strumenti a supporto della didattica

Online, Data Base Pubblici, PubMed, e materiale (pdf delle lezioni e articoli selezionati) in cluod sharing

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Rita Casadio

Consulta il sito web di Castrense Savojardo

SDGs

Partnership per gli obiettivi

L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.