Page begin -
Logo DISCO
|
Go to the Highly accessible area
|
Go to the Content page
|
Go to the End of content
|
Go to the Main menu
|
Go to the Navigation Bar (location)
|
Go to the Navigation menu (tree)
|
Go to the Commands list
|
Go to the Further readings
|
Go to the Bottom Menu
|
Logo Ateneo
   
Enrolled
Bioinformatica

Codice insegnamento F1801Q108
Docente:
Paola Bonizzoni

Obiettivi formativi:
Il corso si propone di introdurre lo studente ad una recente disciplina, la Bioinformatica. Questa disciplina nasce dalla necessità  di comprendere dal punto di vista dell’Informatica i meccanismi che regolano le computazioni nei processi biologici per poi   sviluppare adeguati strumenti computazionali per la soluzione di molteplici problemi ad essi legati.
 L'obiettivo principale del corso è quello di fornire allo studente le conoscenze algoritmiche per poter affrontare la soluzione e lo studio di problemi classici di analisi e confronto di sequenze biologiche e di alberi evoluzionari.  
 
Abilità specifiche:

Saper progettare   la soluzione algoritmica di problemi di analisi di sequenze biologiche o di confronto e ricostruzione di alberi filogenetici.
Saper  modellare la soluzione di problemi biologici su sequenze genomiche mediante la formulazione di problemi combinatori .
Saper utilizzare le banche dati genomiche per estrarre le informazioni di interesse sul genoma umano

Contenuti:
Introduzione alla biologia computazionale: motivazioni e metodologie.

  1. L'importanza del confronto ed analisi di sequenze biologiche. Tecniche di allineamento multiplo di    sequenze (allineamento globale e  locale). Algoritmi per  l’allineamento di sequenze nella predizione della struttura di un gene (splicing alternativo). 
  2. La ricerca di motivi in sequenze biologiche.  Il problema generale del matching esatto. Gli alberi suffisso e la loro applicazione nella ricerca di ripetizioni nelle sequenze biologiche.
  3. Lo studio delle variazioni (mutazioni) geniche nella popolazione. Alberi evoluzionari. Ricostruzione della storia evolutiva di specie con alberi evoluzionari: metodi principali.  L'aplotipizzazione di individui: metodi combinatori basati sul modello coalescente e il criterio di massima parsimonia.
  4. Internet e  la post-genomica. Le banche dati e il software per l’analisi del genoma.
  5. I processi biologici e i modelli  computazionali  bio-ispirati.
Further readings
(C) Copyright 2016 - Dipartimento Informatica Sistemistica e Comunicazione - Viale Sarca, 336
20126 Milano - Edificio U14
redazioneweb@disco.unimib.it - last update of this page 10/10/2011