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96264 - COMPUTATIONAL METHODS FOR BIOINFORMATICS

Scheda insegnamento

  • Docente Ivan Lanese

  • Moduli Ivan Lanese (Modulo 1)
    Allegra Via (Modulo 2)

  • Crediti formativi 10

  • SSD INF/01

  • Modalità didattica Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 1)
     Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 2)

  • Lingua di insegnamento Inglese

  • Campus di Bologna

  • Corso Laurea Magistrale in Bioinformatics (cod. 8020)

  • Risorse didattiche su Virtuale

Anno Accademico 2021/2022

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso lo studente possiede le conoscenze per sviluppare e utilizzare gli strumenti per l'analisi strutturale e la sequenza delle biomolecole e, più in generale, per l'individuazione dei problemi nell'era genomica. In particolare, lo studente sarà in grado di programmare autonomamente in linguaggio Python. Inoltre, sarà in grado di discutere e implementare le basi teoriche degli strumenti di allineamento sequenziale (programmazione dinamica e algoritmi euristici).

Contenuti

Come programmare in Python; incluso: variabili, espressioni e comandi, funzioni, condizionali, iterazione, stringhe, liste, tuple, dizionari, classi e oggetti, 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 e valutazione dell'apprendimento

Esame scritto basato su esercizi di programmazione in Python.

Nel caso l'esame sia in modalita' online o ibrida verra' aggiunta una parte di discussione orale dello scritto.

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