la laurea magistrale in bioinformatica

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Università degli studi di Milano-Bicocca Facoltà di Scienze MFN. LA LAUREA MAGISTRALE IN BIOINFORMATICA. Che cos'è la BIOINFORMATICA?. Il termine BIOINFORMATICS è stato inventato da P. Hogeweg nel 1978 - PowerPoint PPT Presentation

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LA LAUREA MAGISTRALE

IN BIOINFORMATICA

Università degli studi di Milano-Bicocca

Facoltà di Scienze MFN

Che cos'è la BIOINFORMATICA?

Il termine BIOINFORMATICS è stato inventato da P. Hogeweg nel 1978

La BIOINFORMATICA è una applicazione della INFORMATION TECHNOLOGY al campo della BIOLOGIA.

Il primo scopo della bioinformatica è CONTRIBUIRE AD AUMENTARE IL LIVELLO DI CONOSCENZA DEI SISTEMI BIOLOGICI

Un altro scopo è quello di far progredire tutte le metodologie caratteristiche della bioinformatica stessa.

* SEQUENCE ANALYSIS * GENE FINDING * GENOME ASSEMBLY * PROTEIN STRUCTURE PREDICTION* PROTEIN-LIGAND INTERACTION* ANALYSIS OF GENE EXPRESSION * MODELLING OF METABOLIC NETWORKS* MODELLING OF EVOLUTION* SYSTEMS BIOLOGY

La Bioinformatica si occupa di

Nei primi anni della bioinformatica i temi distudio erano essenzialmente quelli in 1-4(analisi di sequenze)

Gli sviluppi successivi e le espansioni dellabioinformatica a settori diversificati sonodovuti essenzialmente ai seguenti fattori

i) Aumento delle potenze di calcolo (in trent'anni di almeno TRE ordini di grandezza)

ii) Sviluppo delle metodologie numeriche e degli algoritmi per studiare sistemi complessi

iii) Sviluppo della teoria dei sistemi

Allo sviluppo della BIOINFORMATICA concorrono le discipline

Informatica Biologia Molecolare Biochimica Genetica Chimica Fisica Matematica

Proprio per il carattere INTERDISCIPLINARE della BIOINFORMATICA e’ importante che laureati in diverse discipline scientifiche abbiano accesso alla LAUREA MAGISTRALE

La laurea magistrale è stata modificata proprio a tale scopo, per l'anno accademico 2009-2010

Sedi italiane : Milano-Bicocca, Bologna, Roma (Tor Vergata)

Comparazione di sequenze proteiche. Comparazione di sequenze proteiche. Evoluzione molecolare e funzioneEvoluzione molecolare e funzione

Primary sequence Primary sequence (PE and (PE and SE, SE, ~ 210-250 aa~ 210-250 aa ): 68.2% ): 68.2%

identityidentity

76 amino acidic 76 amino acidic substitutionssubstitutions (45 completely (45 completely

unrelated aa).unrelated aa).

Maiale VVGGTEAQRNSWPSQISLQYRSGSSWAHTCGGTLIRQNWVMTAAHCVDRELTFRVVVGEHBovina VVGGTAVSKNSWPSQISLQYKSGSSWYHTCGGTLIKQKWVMTAAHCVDSQMTFRVVLGDHMerluzzoB VVGGEDVRVHSWPWQASLQYKSGNSFYHTCGGTLIAPQWVMTAAHCIGSR-TYRVLLGKHSalmone VVGGRVAQPNSWPWQISLQYKSGSSYYHTCGGSLIRQGWVMTAAHCVDSARTWRVVLGEH **.* . ::** * *** .. : *.***:*: **:*****:. :** :* * Maiale NLNQ-NNGTEQYVGVQKIVVHPYWNTDDVAAGYDIALLRLAQSVTLNSYVQLGVLPRAGTBovina NLSQ-NDGTEQYISVQKIVVHPSWNSNNVAAGYDIAVLRLAQSATLNSYVQLGVLPQSGTMerluzzoB NMQDYNEAGSLAISPAKIIVHEKWD—-SSRIRNDIALIKLASPVDVSAIITPACVPDAEVSalmone NLNT-NEGKEQIMTVNSVFIHSGWNSDDVAGGYDIALLRLNTQASLNSAVQLAALPPSNQ .: : .:.:* *: *:*:::: . . : . :*  Maiale ILANNSPCYITGWGLTRTNGQLAQTLQQAYLPTVDYAICSSSSYWGSTVKNSMVCAGGDGBovina ILANNTPCYITGWGRTKTNGQLAQTLQQAYLPSVDYATCSSSSYWGSTVKTTMVCAGGDGMerluzzoB LLANGAPCYVTGWGRLWTGGPIADALQQALLPVVDHAHCSRYDWWGSLVTTSMVCAGGDGSalmone ILPNNNPCYITGWGKTSTGGPLSDSLKQAWLPSVDHATCSSSGWWGSTVKTTMVCAGG-G :*.. **:**** *.* . *:*. : .: ** :*** : . *:*.** *

Predizione della struttura 3D delle proteine con tecniche di homology modelling

Templati utilizzati per la generazione del modello

Modello per omologia

Analisi della struttura delle proteine Analisi della struttura delle proteine (relazioni tra struttura e funzione)(relazioni tra struttura e funzione)

Secondary Structure (SS) Secondary Structure (SS) contentcontent

Solvent accessible Solvent accessible surfacesurface

Individuazione dei siti recettoriali

Individuazione di cavità e probabili siti di legame

• Le sfere evidenziano delle cavità nella proteina, inoltre ci forniscono informazioni sulle caratteristiche di idrofobicità e idrofilia del ligando

Sito principale

Siti secondari

Molecular modelling, MM, MD,

site_finder

In silico ADMEIn silico ADMEMOOMOO

Library generation, QM, 350 Molecular Descriptors,

Docking

106 compounds106 compounds

102 compounds potentilally

LEADS

102 compounds potentilally

LEADS

Docking

I network proteici possiedono delle proprietà computazionali, che derivano dal fatto che le proteine sono parte di “moduli” la cui funzione dipende dallastruttura della proteina e dalla topologia del network in cui e’ coinvolta

Yea

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Problemi:• network molto complicati dove e’ difficile individuare moduli• network solo parzialmente noti

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