Analisi funzionale di dati high-throughput. Sistemi di integrazione. Applicazioni in genomica, metagenomica, trascrittomica, proteomica e metabolomica. Analisi di pathway metabolici e di regolazione. Network
funzionali
NELSON David L , COX Michael MI PRINCIPI DI BIOCHIMICA DI LEHNINGER Zanichelli
Harvey Lodish, Arnold Berk, Chris A. Kaiser, Monthy Krieger, Matthew P. Scott, Antony Bretscher, Hidde Ploegh, Paul Matsudaira BIOLOGIA MOLECOLARE DELLA CELLULA Zanichelli
Materiale di supporto a cura del docente
Obiettivi Formativi
Conoscenze acquisite:
Il corso offre una trattazione dettagliata della struttura e della funzione di importanti biomolecole che mediano diversi importanti processi biologici. Inoltre offre la corretta prospettiva per l'analisi bioinformatica dei processi a livello di sistema utilizzando le più moderne tecniche di indagine.
Competenze acquisite
Lo studente imparerà gli approcci le metodologie più appropriate per lo studio di processi biologici complessi. Inoltre imparerà l'utilizzo della bioinformatica per l'ottenimento e l'integrazione dei dati.
Capacità acquisite
Utilizzo di strumenti bioinformatici per cercare e investigare pathway metabolici e di segnalazione. Conoscenza di bioprocessi fondamentali in diverse tipologie di organismo.
Prerequisiti
Conoscenze di biochimica, biologia molecolare e biologia cellulare
Metodi Didattici
CFU: 6
Numero di ore totali del corso (inclusi lezioni frontali, seminari, tempodi studio, esame): 150 (= 6 x 25)
Numero di ore per studio personale e altre attività formative di tipo individuale: 90
Numero di ore relative alle attività in aula:
24 ore di lezione,
Numero di ore relative ad attività di laboratorio (lezioni in laboratorio):
12 ore
Numero di ore relative ad attività di esercitazioni (in laboratorio e in campo): 12
Altre Informazioni
Frequenza delle lezioni ed esercitazioni:
la frequenza è fortemente consigliata
Strumenti a supporto della didattica
La strumentazione in dotazione presso il Dipartimento di Scienze Biomolecolari Sperimentali e cliniche –Sez. Scienze Biochimiche che viene usata dipartimento per effettuare lezioni dimostrative ed esercitazioni pratiche
Modalità di verifica apprendimento
L'esame prevede un colloquio orale volto a verificare la padronanza
dei concetti descritti durante il corso e la capacità dello studente di applicare le conoscenze acquisite ad alcuni problemi pratici e sperimentali.
Programma del corso
Analisi funzionale di dati high-throughput. Richiami di Biostatistica. Sistemi di integrazione (geni, trascritti, proteine, metaboliti). Applicazioni in genomica, metagenomica, trascrittomica, proteomica e metabolomica. Over Representation Analysis. Functional Class Scoring. Topology analysis. Ricostruzione metabolica, biomodelli e analysi dei flussi.