a.a. 2014-2015 corso di bioinformatica 2 per il clm in biologia evoluzionistica scuola di scienze,...
TRANSCRIPT
A.A. 2014-2015
CORSO DI BIOINFORMATICA 2per il CLM in BIOLOGIA EVOLUZIONISTICA
Scuola di Scienze, Università di Padova
Docenti: Prof. Giorgio Valle
Dr. Stefania Bortoluzzi
SVOLGIMENTO DEL CORSO
• I semestre del I anno
• Impegno didattico di 6 crediti:
• 32 ore di lezione frontale
• 32 ore di esercitazioni al computer
Così suddivise:
Insegnamento Lezione Esercitazione
Valle 16 16
Bortoluzzi 16 16
MODALITÀ D’ESAME
Valutazione finale:
•esito delle esercitazioni
•verifica scritta individuale
WEB SITE DEDICATO AL CORSOhttp://compgen.bio.unipd.it/~stefania/Didattica/
ORGANIZZAZIONE DEL CORSO
• Database e data retrieval (biosequenze, database secondari e di conoscenza, strutture)
• Allineamento di sequenze di acidi nucleici e proteine, matrici di sostituzione, metodi di allineamento esatto e euristici. Ricerca di similarità, BLAST.
• Allineamento multiplo di sequenze, Clustal Omega e Tcoffee.
• Evoluzione molecolare, determinazione delle distanze genetiche tra sequenze, filogenesi molecolare.
• Genome sequencing, assembly, and annotation. Genome resequencing. Risorse Genomiche (Navigare i genomi: NCBI, UCSC Genome Browser, ENSEMBL). Cenni su Metodi di mappaggio per l'analisi di dati NGS e transcriptome assembly.
• Genomica comparativa
• Metagenomica
• Predizione della struttura tridimensionale delle biomolecole. Folding delle proteine (metodi ab inizio, comparative modeling e threading) e degli RNA.
Valle
Bortoluzzi
TESTI e materiali CONSIGLIATI
• Materiale lezioni• Risorse e tutorial online• Bioinformatica. Dalla sequenza alla struttura delle proteineStefano Pascarella e Alessandro PaiardiniZanichelli2014
“Researchers need to be obliged to document and manage their data with as much professionalism as they devote to their experiments.”
THE BIG DATA ERA
Nature journal Issue of 4 2008
Importance of data:• Retrieval• Integration• Analysis
An at least basic knowledge of bioinformatic methods in unavoidable also for experimental researchers
Bioinformaticsfrom basic methods for managing biosequences to systems biology models
NIH BIG DATA to Knowledge (BD2K)With advances in technologies,
investigators are increasingly
generating and using large,
complex, and diverse datasets.
Consequently, the biomedical
research enterprise is
increasingly becoming data-
intensive and data-driven.
However, the ability of
researchers to locate, analyze,
and use Big Data (and more
generally all biomedical and
behavioral data) is often limited
for reasons related to access to
relevant software and tools,
expertise, and other factors.
D2K aims to develop the new
approaches, standards,
methods, tools, software, and
competencies that will enhance
the use of biomedical Big Data
by supporting research,
implementation, and training in
data science and other relevant
fields.
Importance of Bioinformatics
Deep sequencing data analysis
ORARIO E AULE