84933 - GENOMICA UMANA CON BIOSTATISTICA

Scheda insegnamento

Anno Accademico 2018/2019

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso, lo studente possiede conoscenze approfondite sulla struttura, espressione ed organizzazione del genoma umano, sui vari aspetti della variabilità genetica e le sue conseguenze funzionali e patologiche, sui meccanismi genetici alla base dei caratteri monogenici e complessi, ed i metodi per l’identificazione dei geni e i fattori di suscettibilità alla base delle malattie umane; inoltre è competente sulle principali tecnologie sperimentali per lo studio del genoma ed i test genetici. Infine possiede nozioni di base sulle tecniche statistiche applicate alla biologia, e gli strumenti bioinformatici per l'analisi di dati genomici.

Programma/Contenuti

Conoscenze preliminari richieste: concetti di base di genetica generale e biologia molecolare

MODULO 1 Genomica Umana

Introduzione allo studio della genetica e genomica umana (2 ore)

  • Gli sviluppi della genetica e genomica umana in una prospettiva storica
  • tappe fondamentali dai principi Mendeliani alla medicina genomica

Struttura, organizzazione e espressione del genoma umano (6 ore)

  • Tecnologie fondamentali per lo studio del DNA.
  • Il Progetto Genoma Umano, mappaggio e sequenziamento del genoma.
  • La composizione del genoma: geni codificanti proteine, non-coding RNA, famiglie geniche, sequenze ripetute.
  • Principi di regolazione genica e meccanismi epigenetici. Modificazione degli istoni e metilazione del DNA.
  • Imprinting genomico.

La variabilità genetica (8 ore)

  • Origine della variabilità del DNA. Mutazioni spontanee ed indotte.
  • Meccanismi di riparo del DNA.
  • Varie classi di varianti genetiche. Varianti rare e comuni (polimorfismi). Varianti strutturali e CNVs. Catalogare la variabilità genetica nell'uomo. Tassi di mutazione
  • Conseguenze funzionali e patologici delle varianti genetiche. Mutazioni puntiformi nel DNA codificante e loro effetti sulla funzione proteica, mutazioni di splicing; mutazioni nella porzione non codificante del genoma.
  • Gli effetti delle varianti patogene sul fenotipo: dominanza e recessività in relazione a perdita di funzione, guadagno di funzione e interazioni tra i prodotti allelici.
  • Mutazioni dinamiche e malattie da ripetizioni di trinucleotidi.
  • Il crossing over ineguale come meccanismo che genera varianti strutturali.
  • Conseguenze delle varianti strutturali e CNVs. Tecnologie basate su microarrays per l'analisi di CNV.
  • Anomalie cromosomiche: aneuploidie e riarrangiamenti strutturali dei cromosomi. Tipi di riarrangiamenti strutturali dei cromosomi (delezioni, duplicazioni, inversioni, traslocazioni) e loro origine.

Analisi genetica di caratteri umani ed analisi dei pedigrees (4 ore)

  • Principali modelli di trasmissione di caratteri mendeliani.
  • Determinazione del sesso e meccanismo di inattivazione del cromosoma X nel mammiferi. Peculiarità dell'eredità legata al cromosoma X.
  • Elementi che complicano la modalità di trasmissione di caratteri mendeliani; caratteri influenzati dal sesso. Interazioni geniche; eterogeneità genetica; ereditarietà multifattoriale. Eredità mitocondriale.

Frequenze alleliche nella popolazione (2 ore)

  • Legge di Hardy-Weinberg e sue applicazioni.
  • Deviazioni dall'equilibrio di HW.
  • Equilibrio mutazione-selezione; vantaggio dell'eterozigote.

Identificazione e caratterizzazione di geni coinvoilti in patologie ereditarie. (4 ore)

  • Strategie posizione-dipendenti ("positional cloning") per l'identificazione dei geni nelle malattie monogeniche.
  • La mappatura genetica di caratteri mendeliani. Ruolo della ricombinazione nel mappaggio genetico
  • Analisi di linkage e metodo del Lod Score. Analisi di linkage a scopo diagnostico o predittivo (analisi indiretta).

Malattie complesse o multifattoriali (6 ore)

  • Caratteri quantitativi.
  • La natura poligenica e multifattoriale delle malattie complesse; teoria poligenica, soglia di sucettibilità.
  • Concetto di ereditabilità. Grado di aggregazione familiare e studi di gemelli per la stima dell'ereditabilità.
  • Modello poligenico. Modello multifattoriale a soglia (per caratteri discontinui). Concetto di ereditabilità. Grado di aggregazione familiare e studi di gemelli per la stima dell'ereditabilità.
  • Strategie per la mappatura e l'identificazione dei fattori genetici implicati in malattie complesse. Studi di associazione caso-controllo, il Linkage Disequilibrium mapping e progetto HapMap, studi di associazione su scala genomica (GWAS). Misura dell'effetto di una variante di suscettibilità: rischio relativo e odds ratio (OR). Livelli di significatività e test multipli. Analisi post-GWA: identificare le varianti causali. Utilità e limiti dei GWAS.
  • Contributi delle varianti comuni e delle varianti rare alla scuscettibilità genetica delle malattie complesse. Ruolo dei CNV nelle malattie complesse.
  • Next Generation Sequencing (NGS): caratteristiche generali Exome sequencing

Elementi di diagnostica molecolare (2 ore)

  • Identificazione di mutazioni in geni responsabili di patologie mendeliane. Diagnosi molecolare diretta ed indiretta (gene tracking). Misura della validità analitica di un test, sensibilità e specificità. Test per la suscettibilità a tratti complessi

Approcci genetici al trattamento delle malattie (4 ore)

  • Panoramica su trattamento di malattie genetiche. Elementi di farmacogenetica.
  • Principi di terapia genica e cellulare.

 

ESERCITAZIONI DI LABORATORIO: Tipizzazione di RFLPs mediante PCR-RE: Estrazione di DNA genomico da tampone buccale. Elettroforesi su gel di agarosio. Reazione di PCR per amplificare due diversi polimorfismi a singolo nucleotide. Digestione dei prodotti di PCR con enzimi di restrizione. Determinazione delle frequenze genotipiche dei due SNPs. Analisi dei dati: verifica delle condizioni di equilibrio di Hardy Weinberg. Analisi di associazione con un tratto fenotipico.

 

MODULO 2 Biostatistica

Il modulo fornisce un'introduzione alle tecniche statistiche applicate alla biologia, con particolare attenzione all’utilizzo di strumenti statistici nell’analisi di dati genetici. Le lezioni teoriche verranno affiancate da esercitaioni pratiche con uso di semplici software (Excel) e risorse bioinformatiche.

Introduzione allo studio della biostatistica  (2 ore)

  • Panoramica del programma del modulo didattico
  • Le applicazioni della biostatistica in ambito biologico/sanitario

Statistica descrittiva (2 ore)

  • La visualizzazione dei dati: tabelle e grafici; La descrizione dei dati: misure di tendenza centrale e misure di dispersione

Statistica inferenziale (6 ore)

  • La stima con incertezza: distribuzione campionaria di una stima, errore standard, intervalli di confidenza; La verifica delle ipotesi: i passi per la verifica di un ipotesi, ipotesi nulla e ipotesi alternativa, statistica del test, distribuzione nulla, il calcolo del p-value e la significatività statistica, tipi di errore
  • La distribuzione binomiale, la distribuzione normale e teorema del limite centrale, la distribuzione t di Student
  • Analisi delle proporzioni, Confronto tra due medie, Confronto tra le medie di più gruppi: Analisi della varianza (ANOVA)

Cenni di probabilità (2 ore)

  • Probabilità: la regola della somma, la regola del prodotto, la probabilità condizionata e il teorema di Bayes, test di screening, sensibilità, specificità e valore predittivo di un test

Associazione tra variabili e test di indipendenza (2 ore)

  • Tabelle di contingenza, Test del chi2, rischio relativo, odds ratio

Relazione tra variabili numeriche (2 ore)

  • Correlazione e regressione lineare

LABORATORIO INFORMATICO (15 ore)

  • Visualizzazione e descrizione di dati con Excel
  • Test di ipotesi (confronto tra 2 medie, confronto tra medie di più campioni, analisi delle proporzioni)
  • Correlazione e della regressione lineare
  • Utilizzo dell'UCSC genome browser

 

 

Testi/Bibliografia

Libri di testo consigliati

  • Genetica & Genomica di Tom Strachan, Judith Goodship, Patrick Chinnery (Zanichelli).
  • Analisi statistica dei dati biologici. di Whitlock MC, Schluter D. (Zanichelli).

Metodi didattici

L'insegnamento si compone di 9CFU così organizzate:

Modulo 1: 5 CFU di lezioni frontali ed 1 CFU di esercitazioni pratiche in laboratorio

Modulo 2: 2 CFU di lezioni frontali e 1 CFU di esercitazioni in aula informatica

Ai fini dell'apprendimento, è consigliata la frequenza delle lezioni e delle esercitazioni in laboratorio e in aula informatica

Modalità di verifica dell'apprendimento

Esame  volto a verificare il livello di conoscenza ed approfondimento degli argomenti del programma e la capacità di ragionamento sviluppata dallo studente

Modulo 1:

Compito scritto da svolgersi in 2 ore, costituito da domande a risposta multipla, domande aperte e problemi.

Il compito verrà valutato con con un punteggio massimo di 30 punti, a cui verranno sommati: 1 punto per la frequenza del laboratorio; 0-2 punti per il test in itinere del laboratorio (facoltativo)

Modulo 2:

Compito scritto da svolgersi in 2 ore in Aula Computer, costituito da esercizi da risolvere in Excel e domande teoriche.

Il compito verrà valutato con un punteggio massimo di 32 punti (se > 31 verrà assegnato 30 e lode)

Il voto del corso integrato viene calcolato come media pesata dei voti ottenuti nella prova del modulo 1 e del modulo 2

Strumenti a supporto della didattica

I materiali del corso (presentazioni ppt, esercizi e soluzioni, eventuali letture consigliate) saranno disponibili sul sito Insegnamenti On Line https://iol.unibo.it/

L'accesso è riservato agli studenti iscritti al corso

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Elena Maestrini

Consulta il sito web di Elena Bacchelli