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Enrolled
Metodi computazionali per la biologia

Codice ins.

Insegnamento

CFU ins.

Tipo ins.

Anno

Sem.

SSD ins.

Responsabile insegnamento

E3101Q034

Metodi Computazionali per la Biologia

4

OBS

3

2

INF/01

ZANDRON Claudio

 

Computational methods for biology

 

 

 

 

 

 

Contenuti:
Il corso intende presentare diversi modelli di computazione non-convenzionali, quali ad esempio macchine cellulari e computazione con DNA, trattando sia aspetti computazionali che l'applicazione di tali modelli alla soluzione di problemi biologici (protein folding e allineamento di sequenze di DNA).

Obiettivi:
Gli studenti dovranno essere in grado di comprendere e investigare in modo autonomo gli aspetti computazionali e di complessita' di differenti modelli di calcolo naturale e l'applicazione di tali modelli alla soluzione di problemi biologici

Prerequisiti:
Conoscenze di base relative a Teoria della Computazione

Metodi didattici:
Lezioni frontali ed esercitazioni.

PROGRAMMA:

  • DNA Computing: Esperimento di Adleman, algoritmo di Lipton, Hairpin
  • Splicing Systems
  • Membrane Computing
  • Computational Complexity e P systems
  • Algoritmi genetici e Reti Neurali
  • Systems Biology
  • Allineamento di sequenze
  • Protein folding

Testi di riferimento: 
Materiale fornito dal docente

Tipo di esame
:
Prova scritta

Tipo di valutazione:
Voto finale

Contents:

The course presents non-conventional computing methods, such as cellular machines and DNA computing, considering both the computational aspects of these models as well as their application to solve biological problems like, e.g., protein folding and DNA sequence alignment.

Learning outcomes:
Students will acquire the skill to understand and investigate various computational and complexity aspects of natural computing models, and the ability to apply them  to the study of different biological processes.

Program details

  • DNA Computing: Adleman experiments, Lipton Algorithm, Hairpin formations
  • Splicing Systems
  • Membrane Computing
  • Computational Complexity and P systems
  • Genetic algorithms and Neural Networks
  • Systems biology
  • Sequence alignment
  • Protein folding

Reference Text:  
Lecture notes will be provided by the teacher

Examination:
Written examination

Type of Evaluation:
Final mark

 

Further readings
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