- Oggetto:
- Oggetto:
BIOLOGIA COMPUTAZIONALE
- Oggetto:
Computational Biology
- Oggetto:
Anno accademico 2013/2014
- Codice dell'attività didattica
- INT0723
- Docente
- Dott. Paolo PROVERO (Titolare del corso)
- Corso di studi
- laurea spec. in biotecnologie molecolari - a torino
- Anno
- 1° anno
- Tipologia
- Caratterizzante
- Crediti/Valenza
- 5
- SSD dell'attività didattica
- INF/01 - informatica
- Modalità di erogazione
- Tradizionale
- Lingua di insegnamento
- Inglese
- Modalità di frequenza
- Obbligatoria
- Tipologia d'esame
- Scritto ed orale
- Modalità d'esame
- Prova pratica + esame orale
- Prerequisiti
- Conoscenza della biologia molecolare a livello universitario. Conoscenza di base di UNIX.
- Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
The course aims at familiarizing the students with the most important computational tools used in the study of gene expression and gene regulation. Gene expression data are investigated using statistical techniques for class comparison, including multiple testing correction; class discovery: clustering algorithms and functional characterization; and survival analysis for cancer gene expression datasets. Gene regulation is studied using both regulatory sequence analysis tools and high-throughput experimental datasets of regulatory relevance provided by the Encode project.
- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
Upion completion of the course the students are expected to be able to:
- understand the main concepts underlying the analysis of gene expression and gene regulation data
- perform basic analysis of gene expression datasets, including both class comparison and class discovery, using online tools
- visualize chip-seq data on the UCSC genome browser, perform basic maniuplation of .bed files and simple comparisons with results of gene expression experiments
- Oggetto:
Programma
1. Computational analysis of gene expression: class comparison
2. Computational analysis of gene expression: class discovery
3. Use of repositories of gene expression data such as GEO
4. Interpretation and visualization of Chip-seq dataset
5. Basic manipulation of .bed files; integration of Chip-seq and transcriptomic data
Testi consigliati e bibliografia
- Oggetto:
Slides and journal articles will be provided
- Oggetto: