66569 - DNA/RNA DYNAMICS

Conoscenze e abilità da conseguire

At the end of the course, the student has the basic knowledge that gene transcription is intrinsically a dynamic process based on chromatin remodeling and a complex RNAs pool mediating the transcript regulation. In particular, the student will be acquainted with the most up-dated high throughput technologies (microarrays and deep sequencing) from two points of view such as biological and statistics. Data mining and cluster analyses will be acquired by the student.

Contenuti

Epigenetica del genoma umano: concetti di base, la metilazione del DNA e gli effetti sull' espressione genica; ruolo delle molecole di RNA (lunghi, piccoli non codificanti): il ruolo dei microRNA, tecnologie di microarray e sequenziamento massivo per la trascrittomica (RNA-Seq). Concetti di base del data mining; geni espressi e modificati significativamente (analisi parametriche e non parametrici per due campioni; ANOVA, MANOVA, General Linear Model con più campioni) analisi dei clusters (metodi unsupervised: Analisi delle Componenti Principali, Multi Dimensional Scaling, clustering gerarchico; albero di consenso, K-means clustering, Self-Organising Map). Analisi della  metilazione del DNA del genoma umano (genome wide) e trascrittomica con chip AFFY; flusso di lavoro dell'RNA-Seq, introduzione all'analisi dei dati di ChIP-seq con strumenti web e applicazione specifica per identificare i pathways genici o le funzione dei geni.

Testi/Bibliografia

Verranno mostrati gli articoli più interessanti e avanzati nel corso delle lezioni. Un testo completo:
BIOINFORMATICS FOR HIGH THROUGHPUT SEQUENCING Published by SPRINGER 2012, Editors: Naiara Rodriguez-Ezpeleta; Michael Hackenberg, Ana M. Aransay. Utile per alcune lezioni: MICROARRAY BIOINFORMATICS-di Dov Stekel, Cambridge University Press, ristampato nel 2005
 

Metodi didattici

Al termine di ogni lezione il docente proporrà una discussione generale sul tema sviluppato anche utilizzando articoli pubblicati da diversi Autori.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

La prova finale sarà effettuata mediante la somministrazione di 10 domande in un testo scritto (la lingua Inglese è la lingua ufficiale di questo corso) e saranno tutte relative al programma effettuato. Ogni risposta ha un valore fino a 3 come punteggio e, nel caso di risposte complete, lo studente raggiungerà la lode. In particolare la maggior parte delle domande sarà relative all'analisi dei dati in termini di data mining e analisi di cluster, essendo uno dei conseguimenti più importanti  di questo corso. Altre domande saranno relative alla comprensione dei problemi biologici che gli studenti devono risolvere per mezzo di tecnologie/dati high throughput e con disegni sperimentali adeguati. Questo ultimo aspetto è complementare all'analisi dei dati e dovrebbe essere conseguito al termine del corso. L'esame avrà una durata di 1 ora e 30 minuti

Strumenti a supporto della didattica

Un video proiettore è disponibile in classe. Slides delle lezioni e articoli pubblicati saranno caricate nel sito web del corso per aiutare gli studenti nella migliore comprensione degli argomenti. Inoltre, strumenti web per l'analisi dei dati saranno suggeriti e una lezione verrà dedicata ad un esercizio pratico durante il cors

Link ad altre eventuali informazioni

http://www.unibo.it/SitoWebDocente/default.htm?UPN=miriam.capri%40unibo.it

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Miriam Capri