Scheda insegnamento
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Docente Ivan Lanese
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Moduli Allegra Via (Modulo 1)
Ivan Lanese (Modulo 2)
Ivan Lanese (Modulo 3)
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Crediti formativi 10
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SSD INF/01
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Lingua di insegnamento Italiano
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Campus di Bologna
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Corso Laurea Magistrale in Bioinformatics (cod. 8020)
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Orario delle lezioni (Modulo 1) dal 11/11/2020 al 01/02/2021
Orario delle lezioni (Modulo 2) dal 18/11/2020 al 17/12/2020
Orario delle lezioni (Modulo 3) dal 14/12/2020 al 02/02/2021
Anno Accademico 2020/2021
Conoscenze e abilità da conseguire
At the end of the course, the student has the knowledge for developing and using tools for sequence and structure analysis of biomolecules and more generally for annotation problems in the genomic era. In particular, the student will be able to independently write programs in Python language, to proficiently use scripting language. He/she will be also able to discuss the theoretical basis of sequence alignment tools (dynamic programming and heuristic algorithms) and machine learning algorithms (Hidden Markov Models) and to implement them.
Contenuti
Come programmare in Python; incluso: variabili, espressioni e comandi, funzioni, condizionali, iterazione, stringhe, liste, tuple, dizionari, classi e oggetti, ereditarieta', file e ricorsione. Il corso include anche una breve introduzione a linux e a programmazione dinamica, algoritmi di allineamento di stringhe (locali, globali e semiglobali), Markov models e Hidden Markov models (descrizione generale e algoritmi principali).
Testi/Bibliografia
Non è necessario l'acquisto di testi specifici. Materiale didattico aggiornato e' reperibile tramite il sito InsegnamentiOnLine.
Per approfondimenti suggeriamo:
Cay Horstmann, Rance D. Necaise. Python for Everyone, Wiley
Allen B. Downey. Think Python: How to Think Like a Computer Scientist, O’ Reilly
per la parte di programmazione Python.
Metodi didattici
Lezioni frontali e attivita' pratica di programmazione in Python sotto linux.
Modalità di verifica dell'apprendimento
Esame scritto basato su esercizi di programmazione in Python e scripting.
Nel caso l'esame sia online, almeno una parte di esso verrà trasformata in esame orale.
Strumenti a supporto della didattica
Il materiale didattico sarà disponibile sul sito InsegnamentiOnLine.
Per le esercitazioni si userà la shell linux, un editor (a scelta dello studente) e l'interprete Python.
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Ivan Lanese
Consulta il sito web di Allegra Via