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METHODS IN COMPUTATIONAL BIOLOGY

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METHODS IN COMPUTATIONAL BIOLOGY

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Anno accademico 2022/2023

Codice dell'attività didattica
BIO0221
Docenti
Prof. Ugo Ala (Titolare del corso)
Prof. Luigi Bertolotti (Titolare del corso)
Dott. Davide Marnetto (Titolare del corso)
Corso di studi
Laurea Triennale in Biotecnologie
Anno
3° anno
Periodo didattico
Secondo semestre
Tipologia
A scelta dello studente
Crediti/Valenza
6
SSD dell'attività didattica
BIO/11 - biologia molecolare
BIO/13 - biologia applicata
VET/05 - malattie infettive degli animali domestici
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Inglese
Modalità di frequenza
Obbligatoria
Tipologia d'esame
Scritto ed orale
Prerequisiti

Basic knowledge in molecular biology, cellular biology and mendelian genetics is required.


Sono necessarie conoscenze generali in biologia molecolare, biologia cellulare e genetica mendeliana.
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

This class is aimed at students that want to deepen their knowledge about computational and quantitative methods applied to biology. In particular, we will cover some topics traditionally investigated through modeling and quantitative analysis: system biology and network analysis on gene regulatory pathways, population genetics, epidemiology, phylogenetics, the study of the microbiome, and the analysis of specific modeling approaches using both statistical and Machine Learning techniques. These topics will be discussed in the context of the scientific method and studied through the analysis of methods presented in scientific papers. The aim is to inform the student about potential and applications of computational methods in biology research.

L’insegnamento si rivolge a chi e’ intenzionato ad approfondire lo studio di metodi computazionali e quantitativi applicati alla biologia. In particolare verranno affrontati alcuni argomenti tradizionalmente studiati tramite modellizzazione e analisi quantitativa: lo studio dei pathway regolatori con metodi di system biology e network analysis, la genetica delle popolazioni, l’epidemiologia, la filogenetica, lo studio del microbioma e l’analisi di specifici approcci di modellizzazione sia statistica sia con tecniche di Machine Learning. Queste tematiche verranno inserite nel contesto del metodo e del processo scientifico e approfondite attraverso l’analisi dei metodi presentati in articoli scientifici. L’obiettivo e’ di formare chi segue il corso su potenzialita’ e applicazioni dei metodi computazionali nella ricerca biologica.

 

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Risultati dell'apprendimento attesi

Knowledge of some of the most important computational methods used in gene regulatory pathway analysis, microbiome, population genetics, epidemiology, phylogenetics, including the most known models used to represent phenomena in these domains.  Understanding of the scope in which the concepts and methods above have been applied, also drawing examples from landmark literature papers. Capability to independently judge the potential of computational and mathematical methods in biology, and on the scientific method in general. Ability to read and learn from scientific literature about the covered topics and present the research content to peers. 

Conoscenza di alcuni dei più importanti metodi computazionali in uso nell’analisi dei pathway di regolazione genica, microbioma, genetica delle popolazioni, epidemiologia e filogenetica, inclusi i modelli più comunemente utilizzati per rappresentare i fenomeni relativi a questi campi. Comprensione di come i concetti e metodi di cui sopra siano stati applicati nella ricerca, prendendo spunto da importanti paper scientifici. Capacità di formare un proprio giudizio indipendente sul potenziale dei metodi computazionali e matematici nella biologia, e sul metodo scientifico in generale. Capacità di leggere ed imparare dalla letteratura scientifica relativa agli argomenti presentati, e presentarne i risultati della ricerca ivi contenuti.           

 

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Modalità di insegnamento

Formal lessons, seminars and discussion of scientific papers.

Lezioni frontali, seminari e discussione di articoli scientifici.

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Modalità di verifica dell'apprendimento

Multiple choice quiz, followed by an oral presentation on one of the the topics covered by the lectures.

Quiz a risposta multipla, seguito da una presentazione orale su uno dei temi coperti a lezione.

 

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Programma

Part I

Methods in Population Genetics

  • Introduction to genetic variation: allele and genotype frequency, nucleotide diversity, heterozygosity, Hardy-Weinberg Equilibrium
  • Genetic Drift and its implications: the Wright-Fisher model
  • Population structure: isolation by distance, gene flow, island models
  • Measuring genetic diversity: Fst and Wahlund effect 
  • Visualizing genetic diversity: Principal Component Analysis
  • Recombination, Linkage Disequilibrium and haplotypes
  • Applications to human population genetics

 

Part II

Molecular epidemiology and Evolutionary inferences

  • Evolution of organisms
  • Mutation and selection
  • Phylogenetic and evolutionary methods
  • Molecular epidemiology of infectious diseases


Part III

Modeling in science and Scientific method

  • Scientific method and its evolution
  • Experimental design
  • Computational modeling in life sciences
  • Mathematical models in biotechnology: e.g. ceRNA cross-talk
  • Microbiome analysis
  • Machine Learning approaches in biology 

Testi consigliati e bibliografia

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Molecular evolution: A phylogenetic approach

Autore: Page RDM and Holmes EC

Casa editrice: Blackwell Science

ISBN: 978-0-865-42889-8

 

Artificial Intelligence in Bioinformatics - From Omics Analysis to Deep Learning and Network Mining

Autori: Mario Cannataro, Pietro Hiram Guzzi, Giuseppe Agapito, Chiara Zucco, Marianna Milano

Casa editrice: Elsevier

ISBN: 978-0-12-822952-1

 



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Moduli didattici

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Ultimo aggiornamento: 17/10/2022 09:32
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