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a Ciclo Unico
Scuola di Scienze
INFORMATICA
Insegnamento
STRUCTURAL BIOINFORMATICS
SCP7079278, A.A. 2018/19

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2018/19

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
INFORMATICA
SC1176, ordinamento 2014/15, A.A. 2018/19
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Crediti formativi 6.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese STRUCTURAL BIOINFORMATICS
Sito della struttura didattica http://informatica.scienze.unipd.it/2018/laurea_magistrale
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Matematica
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione INGLESE
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile DAMIANO PIOVESAN BIO/10
Altri docenti MOISES DI SANTE BIO/10

Mutuazioni
Codice Insegnamento Responsabile Corso di studio
SCP7079278 STRUCTURAL BIOINFORMATICS DAMIANO PIOVESAN SC2377
INP8084204 STRUCTURAL BIOINFORMATICS DAMIANO PIOVESAN IN2371
INP8084204 STRUCTURAL BIOINFORMATICS DAMIANO PIOVESAN IN2371

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
AFFINE/INTEGRATIVA Attività formative affini o integrative BIO/10 6.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Secondo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
ESERCITAZIONE 2.0 16 34.0
LEZIONE 4.0 32 68.0

Calendario
Inizio attività didattiche 25/02/2019
Fine attività didattiche 14/06/2019
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2014

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
2 a.a. 2018/2019 01/10/2018 28/02/2020 PIOVESAN DAMIANO (Presidente)
DI SANTE MOISES (Membro Effettivo)
BRINI MARISA (Supplente)
MINERVINI GIOVANNI (Supplente)
SZABO' ILDIKO' (Supplente)
TOSATTO SILVIO (Supplente)
ZANOTTI GIUSEPPE (Supplente)
1 a.a. 2017/2018 01/10/2017 28/02/2019 TOSATTO SILVIO (Presidente)
BRINI MARISA (Membro Effettivo)
CALI' TITO (Membro Effettivo)
SZABO' ILDIKO' (Membro Effettivo)
ZANOTTI GIUSEPPE (Membro Effettivo)

Syllabus
Prerequisiti: Conoscenze base di algoritmi di ottimizzazione e machine learning. Linguaggio di programmazione: Python.
Conoscenze e abilita' da acquisire: Il corso intende comunicare le conoscenze di base sulla struttura e funzione della materia vivente nonché i principali metodi computazionali per il loro studio. Inoltre intende permettere allo studente lo svolgimento autonomo di un progetto di ricerca in bioinformatica strutturale, definendo lo stato dell’arte per un problema aperto e un tentativo di risolverlo con lo sviluppo di software che estenda librerie esistenti e la valutazione critica dei risultati ottenuti.
Modalita' di esame: L'esame si compone di tre parti separate, che devono essere superate tutte: (i valori tra parentesi indicano i pesi per il voto complessivo)
1) Test scritto sulle nozioni di biochimica (ca. 30%)
2) Progetto software (ca. 40%)
3) Presentazione del progetto con valutazione critica (ca. 30%)
Criteri di valutazione: Viene valutata:
1) la comprensione di concetti e gli algoritmi presentati a lezione
2) la capacità di applicare le nozioni fornite a lezione su problemi reali
3) la capacità critica di saper utilizzare i metodi nei modi più opportuni, scegliendo tra le alternative possibili
4) la capacità di sviluppare software riutilizzabile estendendo librerie esistenti
5) la capacità espositiva e di discussione critica
Contenuti: Il corso si compone di due parti:
1) Introduzione alla materia vivente (2 CFU):
1.1) Cenni di chimica organica, interazioni deboli ed energetica
1.2) Struttura e funzione di DNA e proteine
1.3) Lipidi, membrane e trasporto cellulare
1.4) Metodi sperimentali per la determinazione strutturale

2) Biochimica computazionale (4 CFU):
2.1) Banche dati biologiche
2.2) Librerie software e concetti per allineamenti di sequenza e ricerca in banche dati
2.3) Relazione sequenza – struttura nelle proteine e classificazione strutturale
2.4) Metodi per la predizione della struttura delle proteine da sequenza, l’esperimento CASP
2.5) Metodi per la predizione di funzione ed interazioni delle proteine, l’esperimento CAFA
2.6) Proteine non globulari, disordine e ripetizioni strutturali
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Il corso si compone di lezioni frontali, esercitazioni pratiche al computer, sviluppo di un progetto e presentazione dello stesso con discussione critica. Le esercitazioni servono per familiarizzare lo studente con le librerie software da usare per un progetto bioinformatico relativo ad un problema attuale diverso per ogni gruppo. La presentazione del progetto richiede una discussione in cui far emergere i punti di forza e debolezza del software implementato.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Sul sito E-learning vengono resi disponibili molti materiali per il corso. Questi comprendono i lucidi del corso (appena disponibili), le dispense e la letteratura usata per i progetti. Le dispense scaricabili in formato PDF contengono oltre 300 pagine per facilitare lo studio.
Testi di riferimento:
  • K.C. Mathews, K.E. Van Holde, K.G. Ahern, Biochimica (3° edizione). --: Casa Editrice Ambrosiana, 2004. Cerca nel catalogo
  • Pascarella, Stefano; Paiardini, Alessandro, Bioinformaticadalla sequenza alla struttura delle proteine. Bologna: Zanichelli, 2011. Cerca nel catalogo

Didattica innovativa: Strategie di insegnamento e apprendimento previste
  • Lecturing
  • Laboratory
  • Problem solving
  • Files e pagine caricati online (pagine web, Moodle, ...)

Didattica innovativa: Software o applicazioni utilizzati
  • Moodle (files, quiz, workshop, ...)

Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
Istruzione di qualita' Industria, innovazione e infrastrutture