ID:
503310
Durata (ore):
78
CFU:
9
SSD:
BIOINGEGNERIA ELETTRONICA E INFORMATICA
Anno:
2026
Dati Generali
Periodo di attività
Primo Semestre (28/09/2026 - 15/01/2027)
Syllabus
Obiettivi Formativi
Comprendere metodi per la gestione e l’analisi dei dati prodotti dalla ricerca a livello molecolare (Bioinformatica) e metodi per la realizzazione di nuove funzioni biologiche a livello cellulare (Biologia Sintetica). In particolare:
- Comprendere le caratteristiche delle principali biomolecole (DNA, RNA, proteine) e le tecniche sperimentali per la loro caratterizzazione
- Acquisire manualità nell'utilizzo di svariati strumenti informatici e database per l'analisi di geni, genomi, trascrittomi e pathway.
- Comprendere tecniche computazionali per analizzare e confrontare sequenze di biomolecole.
- Comprendere tecniche computazionali e statistiche per l'analisi dell'espressione genica da esperimenti high-throughput
- Comprendere tecniche di bioinformatica integrativa per analizzare dati sfruttando informazioni eterogenee
- Comprendere metodologie per l'ingegnerizzazione di nuovi sistemi biologici sintetici (progettazione, costruzione, caratterizzazione e debugging)
- Comprendere le caratteristiche delle principali biomolecole (DNA, RNA, proteine) e le tecniche sperimentali per la loro caratterizzazione
- Acquisire manualità nell'utilizzo di svariati strumenti informatici e database per l'analisi di geni, genomi, trascrittomi e pathway.
- Comprendere tecniche computazionali per analizzare e confrontare sequenze di biomolecole.
- Comprendere tecniche computazionali e statistiche per l'analisi dell'espressione genica da esperimenti high-throughput
- Comprendere tecniche di bioinformatica integrativa per analizzare dati sfruttando informazioni eterogenee
- Comprendere metodologie per l'ingegnerizzazione di nuovi sistemi biologici sintetici (progettazione, costruzione, caratterizzazione e debugging)
Prerequisiti
Conoscenze di base di informatica e programmazione, biologia molecolare e genetica, matematica e statistica.
Metodi didattici
Lezioni frontali ed esercitazioni in aula informatizzata
Verifica Apprendimento
Orale
Testi
Slide del corso
Contenuti
--BIOINFORMATICA--
Richiami di biologia molecolare e genetica
- Biomolecole: funzione, struttura e sintesi di DNA, RNA, proteine
- Genomica: elementi per regolare l'espressione genica in eucarioti e procarioti (promotori, siti di legame ai ribosomi, sequenze codificanti, introni/esoni, terminatori trascrizionali), sequenze consensus, dogma centrale ed eccezioni (RNAi, CRISPR), plasmidi e trasferimento di DNA
- Traduzione: ribosomi, codoni, frame di lettura, open reading frame, codon usage bias
- Organismi modello e struttura dei genomi
Analisi di sequenze tramite linguaggio python
- Sintassi
- Espressioni regolari
- Tabelle associative
- Pacchetti re, regex, biopython
Sequenziamento, progetti genoma e banche dati biologiche
- Richiami delle tecniche di analisi del DNA: enzimi di restrizione, PCR/qPCR, trascrizione/retrotrascrizione, elettroforesi, vettori, amplificazione in vivo, ibridazione
- Sequenziamento: tecnica Sanger, tecniche di nuova generazione (NGS), de-novo sequencing e progetti genoma (sequenziamento gerarchico e shotgun), librerie, re-sequencing, reads, throughput, coverage, profondità di lettura, analisi delle varianti
- Pipeline di analisi dati NGS: formati FASTQ, BAM/SAM, GFF/GTF, VCF
- Banche dati biologiche: banche primarie e secondarie, risorse NCBI (GenBank, Entrez, Nucleotide, Gene, Assembly, RefSeq, Protein), formato FASTA e GenBank, annotazioni, feature, navigazione manuale e automatica dei genomi
Allineamento di sequenze
- Definizione del problema: similarità, omologia, match/mismatch/gap, distanza, modalità (1 vs. 1, 1 vs. molti, allineamento multiplo), applicazioni
- Tecniche: dot matrix e filtraggio, programmazione dinamica, allineamento globale, locale e glocal, metodi euristici (BLAST)
- Matrici di score: BLOSUM, PAM
- Sensibilità e specificità della ricerca di sequenze
- Valutazione della significatività statistica dell'allineamento: score, z-score, p-value, e-value
Analisi del trascrittoma
- Confronto tra tecniche: qPCR (ciclo soglia, modello esponenziale, riferimenti), microarray (cDNA e oligonucleotidi, normalizzazione, effetto-sonda, P-call), RNA-seq (normalizzazione), confronto in termini di throughput, pipeline di analisi e costi
- Differential expression analysis: trasformazione dei dati, test statistici, fold-change, volcano plot, heatmap, clustering
- Altre applicazioni: serie temporali, reverse engineering
- Nuove metodologie: single-cell RNA-seq e trascrittomica spaziale
- Bioinformatica integrativa: enrichment analysis (ORA e GSEA)
--BIOLOGIA SINTETICA--
Progettazione di circuiti genici sintetici
- Design layers: sensori, information processing e attuatori
- Funzioni biologiche ispirate all'ingegneria: porte logiche, memorie, oscillatori, generatori di forme d'onda, amplificatori, funzioni sense-and-respond
- Modularità: part mining e sistemi programmabili (CRISPR interference)
- Principi di progettazione: modelli matematici di reti geniche, fasi di crescita microbica, stress cellulare, mutazioni, predicibilità
Costruzione di funzioni biologiche sintetiche
- Elementi base: promotori, RBS, geni, terminatori, plasmidi e copy number
- Sintesi ex-novo, tecniche di assemblaggio (digestione/ligazione, BioBrick standard, Gibson e Golden Gate assembly)
Caratterizzazione di organismi ingegnerizzati
- Tecniche spettrofotometriche per l'analisi della crescita microbica e colony count
- Misurazione dell'espressione genica mediante geni reporter
- Metodi di popolazione vs. singola cellula: fluorimetria, citofluorimetria e microscopia time-lapse
Applicazioni della biologia sintetica
- Bioproduzione di molecole (farmaci, carburanti, polimeri) da scarti industriali tramite fermentazione
- Rilevazione di analiti nell'ambiente o per living diagnostics
- Terapie: batteri probiotici ingegnerizzati, ingegnerizzazione di cellule eucariote
- Altri aspetti: biosicurezza, aspetti legali, trasferimento tecnologico
Richiami di biologia molecolare e genetica
- Biomolecole: funzione, struttura e sintesi di DNA, RNA, proteine
- Genomica: elementi per regolare l'espressione genica in eucarioti e procarioti (promotori, siti di legame ai ribosomi, sequenze codificanti, introni/esoni, terminatori trascrizionali), sequenze consensus, dogma centrale ed eccezioni (RNAi, CRISPR), plasmidi e trasferimento di DNA
- Traduzione: ribosomi, codoni, frame di lettura, open reading frame, codon usage bias
- Organismi modello e struttura dei genomi
Analisi di sequenze tramite linguaggio python
- Sintassi
- Espressioni regolari
- Tabelle associative
- Pacchetti re, regex, biopython
Sequenziamento, progetti genoma e banche dati biologiche
- Richiami delle tecniche di analisi del DNA: enzimi di restrizione, PCR/qPCR, trascrizione/retrotrascrizione, elettroforesi, vettori, amplificazione in vivo, ibridazione
- Sequenziamento: tecnica Sanger, tecniche di nuova generazione (NGS), de-novo sequencing e progetti genoma (sequenziamento gerarchico e shotgun), librerie, re-sequencing, reads, throughput, coverage, profondità di lettura, analisi delle varianti
- Pipeline di analisi dati NGS: formati FASTQ, BAM/SAM, GFF/GTF, VCF
- Banche dati biologiche: banche primarie e secondarie, risorse NCBI (GenBank, Entrez, Nucleotide, Gene, Assembly, RefSeq, Protein), formato FASTA e GenBank, annotazioni, feature, navigazione manuale e automatica dei genomi
Allineamento di sequenze
- Definizione del problema: similarità, omologia, match/mismatch/gap, distanza, modalità (1 vs. 1, 1 vs. molti, allineamento multiplo), applicazioni
- Tecniche: dot matrix e filtraggio, programmazione dinamica, allineamento globale, locale e glocal, metodi euristici (BLAST)
- Matrici di score: BLOSUM, PAM
- Sensibilità e specificità della ricerca di sequenze
- Valutazione della significatività statistica dell'allineamento: score, z-score, p-value, e-value
Analisi del trascrittoma
- Confronto tra tecniche: qPCR (ciclo soglia, modello esponenziale, riferimenti), microarray (cDNA e oligonucleotidi, normalizzazione, effetto-sonda, P-call), RNA-seq (normalizzazione), confronto in termini di throughput, pipeline di analisi e costi
- Differential expression analysis: trasformazione dei dati, test statistici, fold-change, volcano plot, heatmap, clustering
- Altre applicazioni: serie temporali, reverse engineering
- Nuove metodologie: single-cell RNA-seq e trascrittomica spaziale
- Bioinformatica integrativa: enrichment analysis (ORA e GSEA)
--BIOLOGIA SINTETICA--
Progettazione di circuiti genici sintetici
- Design layers: sensori, information processing e attuatori
- Funzioni biologiche ispirate all'ingegneria: porte logiche, memorie, oscillatori, generatori di forme d'onda, amplificatori, funzioni sense-and-respond
- Modularità: part mining e sistemi programmabili (CRISPR interference)
- Principi di progettazione: modelli matematici di reti geniche, fasi di crescita microbica, stress cellulare, mutazioni, predicibilità
Costruzione di funzioni biologiche sintetiche
- Elementi base: promotori, RBS, geni, terminatori, plasmidi e copy number
- Sintesi ex-novo, tecniche di assemblaggio (digestione/ligazione, BioBrick standard, Gibson e Golden Gate assembly)
Caratterizzazione di organismi ingegnerizzati
- Tecniche spettrofotometriche per l'analisi della crescita microbica e colony count
- Misurazione dell'espressione genica mediante geni reporter
- Metodi di popolazione vs. singola cellula: fluorimetria, citofluorimetria e microscopia time-lapse
Applicazioni della biologia sintetica
- Bioproduzione di molecole (farmaci, carburanti, polimeri) da scarti industriali tramite fermentazione
- Rilevazione di analiti nell'ambiente o per living diagnostics
- Terapie: batteri probiotici ingegnerizzati, ingegnerizzazione di cellule eucariote
- Altri aspetti: biosicurezza, aspetti legali, trasferimento tecnologico
Lingua Insegnamento
ITALIANO
Corsi
Corsi
BIOINGEGNERIA
Laurea Magistrale
2 anni
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Persone
Persone
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