B5789 - LABORATORY OF BIOINFORMATICS 1

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso, lo studente possiede le conoscenze di base per lo sviluppo e l'utilizzo di strumenti per l'analisi di sequenza e struttura delle biomolecole e, più in generale, per i problemi di annotazione nell'era genomica. In particolare, lo studente sarà in grado di: discutere le basi teoriche di alcuni strumenti di machine learning (Reti Neurali, Modelli di Markov Nascosti); selezionare programmi per la risoluzione di problemi; scrivere programmi.

Contenuti

Laboratorio di Bioinformatica I (primo semestere, 5CFU)

Teoria e applicazioni sulle seguenti tematiche:

1. Il ruolo della Bioinformatica
2. Archivi ed esperimenti di Next Generation Sequencing
3. Il problema dell'annotazione delle sequenze
4. Sequenza, struttura e funzione delle proteine
5. Confronto tra strutture proteiche: generazione di regole per il confronto delle sequenze
6. Metodi di allineamento locale e globale; ricerca di basi di dati con BLAST
7. Statistiche dei valori estremi
8. L'universo delle proteine e UniProtKB
9. L'evoluzione l'ha fatto: cosa possiamo imparare da un confronto di struttura a coppie sull'intero PDB
10. Fondamenti teorici della costruzione per omologia
11. Dalla sequenza alla struttura e alla funzione
12. Quando una proteina è una proteina
    

Migliori pratiche su:

1. Gestione dei diversi metodi di allineamento
2. Modeling e validazione statistica dei modelli 3D calcolati
3. Confronto con SwissModeller

Laboratorio di Bioinformatica I (secondo semestre, 5CFU)

Teoria e applicazione sulle segenti tematiche:

1. Caratteristiche geometriche delle proteine
2. Struttura 3D, secondaria e covalente delle proteine
3. Domini proteici: SCOP e CATH
4. La nozione di dominio funzionale/ termini Go
5. Domini funzionali ed evoluzione
6. Famiglie di proteine
7. Analisi delle biosequenze: una prospettiva storica
8. Mappatura delle strutture nelle sequenze e ritorno
9. Scale di propensione e diagrammi di propensione
10. Il concetto di media su una finestra scorrevole
11. Probabilità condizionale e predizione della struttura secondaria
12. Fondamenti delle reti neurali feed-forward.
13. Addestramento, test e applicazioni delle NN
14. Valutazione critica dei metodi di apprendimento automatico: HMM vs NN
15. Predizione di proteine sotto il 30% di identità di sequenza
    

 

Migliori pratiche su:

1. Come modellare un dominio proteico con un HMM
2. Hmmer e validazione statistica di un dominio proteico calcolato
3. Confronto con PFAM

Testi/Bibliografia

Articoli e review selezionati disponibili sul web e/o condivisi sulle piattaforme UNIBO.

Metodi didattici

Lezioni, esercitazioni e sviluppo di un progetto di ricerca.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Gli studenti saranno valutati sia con prove scritte che con un esame orale finale. Entrambi i metodi valutano i risultati di apprendimento del corso e mirano a verificare le competenze acquisite dallo studente in materia di bioinformatica durante le parti teoriche e pratiche del programma sviluppato nei due semestri.
Poiché il corso si articola in due semestri, una prova scritta alla fine di ciascun semestre valuterà l'idoneità dello studente a sostenere la prova orale finale. Gli studenti che non partecipano alle prove “in itinere” dovranno sostenere una prova generale finale prima della sezione orale finale.
Prima di partecipare alla sessione finale dell'esame, lo studente deve fornire due relazioni scritte sulle due sezioni pratiche, svolte in classe. Durante la valutazione orale finale, lo studente dovrà rispondere a domande su tutti gli argomenti trattati durante il corso.

Strumenti a supporto della didattica

Basi di dati pubbliche, articoli e materiale didattico disponibili sul web e/o condivisi sulle piattaforme UNIBO. 

Studenti/sse con DSA o disabilità temporanee o permanenti: si raccomanda di contattare per tempo l’Ufficio di Ateneo competente (https://site.unibo.it/studenti-con-disabilita-e-dsa/it). Sarà sua cura proporre agli/lle studenti/sse interessati/e eventuali adattamenti, che dovranno comunque essere sottoposti, con almeno 15 giorni di anticipo, all’approvazione del/della docente, il/la quale ne valuterà l'opportunità anche in relazione agli obiettivi formativi dell’insegnamento.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Emidio Capriotti

Consulta il sito web di Rita Casadio

Consulta il sito web di Pier Luigi Martelli