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a Ciclo Unico
Scuola di Ingegneria
BIOINGEGNERIA
Insegnamento
BIOINGEGNERIA PER LA GENOMICA
INL1001548, A.A. 2017/18

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2016/17

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
BIOINGEGNERIA
IN0532, ordinamento 2011/12, A.A. 2017/18
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Crediti formativi 6.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese BIOENGINEERING FOR GENOMICS
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione (DEI)
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
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 BARBARA DI CAMILLO ING-INF/06

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
CARATTERIZZANTE Ingegneria biomedica ING-INF/06 6.0

Modalità di erogazione
Periodo di erogazione Secondo semestre
Anno di corso II Anno
Modalità di erogazione frontale

Organizzazione della didattica
Tipo ore Crediti Ore di
Corso
Ore Studio
Individuale
Turni
LEZIONE 6.0 48 102.0 Nessun turno

Calendario
Inizio attività didattiche 26/02/2018
Fine attività didattiche 01/06/2018

Syllabus
Prerequisiti:
Conoscenze e abilita' da acquisire: L'obiettivo formativo è l'acquisizione di metodologie generali per l'analisi statistica e computazionale di dati high-throughput e per la decomposizione e la soluzione di problemi complessi (che un bioingegnere può dover utilizzare nella sua professione), esemplificati facendo specifico e costante riferimento all'interpretazione di dati genomici.

Conoscenze da acquisire: Nozioni base di biologia molecolare e tecnologie del sequenziamento. Preprocessing e Normalizzazione dei dati. Nozioni di statistica di base e test statistici, metodologie di clustering e classificazione. Linguaggio R

Abilità da acquisire: capacità di applicare le suddette metodologie all'ambito ampiamente interdisciplinare quale la genomica, in particolare ai dati di espressione (RNA-sequencing) e alle varianti genetiche. Capacità di risolvere un problema complesso scomponendolo in sottoproblemi più semplici e di implementare la soluzione in linguaggio R.

Competenze: capacità di decidere in maniera autonoma quale metodologia applicare a dati diversi; di valutare in maniera critica i risultati ottenuti; di comunicare le motivazioni delle proprie scelte; di organizzare il lavoro di programmazione in maniera fruibile da altri utenti
Modalita' di esame: Scritto
Criteri di valutazione: Le conoscenze acquisite verranno valutate tramite l'esame scritto. In particolare, l'abilità di applicare le metodologie studiate, verra' valutata tramite la capacità di implementare in linguaggio R la soluzione di problemi.
Contenuti: Il corso affronta la soluzione di problemi biologici a livello molecolare con metodi matematici, ricorrendo a nozioni di statistica e intelligenza artificiale. Contenuti del corso: modelli statistici per l'interpretazione dei dati high-throughput in genomica e trascrittomica: 1) selezione, classificazione e modelli di regolazione dei sistemi molecolari 2) analisi dei polimorfismi genetici 3) annotazione funzionale dei dati e medicina personalizzata.

Studio dalle tecnologie high-throughput per l'analisi del genoma e del trascrittoma e l'elaborazione dei segnali da esse generati(microarray e RNA-sequencing)

Preprocessamento dei dati. Tecniche per la quantificazione della riproducibilità e del rumore sperimentale. Metodi di normalizzazione e riscalatura.

Metodi di selezione di geni differenzialmente espressi e degli SNP associati al tratto fenotipico in esame: test statistici adattati al problema dell'analisi dei dati genomich high-throughput.

Interpretazione funzionale dei dati: Annotazione funzionale e classificazione ontologica.

Clustering: metodi basati su distanza (Clustering Gerarchico, Metodi K-means, Self-Organizing Maps) e su modello (Clustering Maximum Likelihood e Bayesiano).

Metodi di classificazione: Support Vector Machine. Feature Selection. Problema della stabilità dei biomarcatori.

Lezioni in laboratorio: Utilizzo di dati sperimentali e funzioni di Bioconductor (ambiente R) per l'analisi di dati di espressione genica.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: - Lezioni frontali
- Lezioni in laboratorio in cui si applica la teoria vista a lezione sui dati reali
- Implementazione in linguaggio R degli algoritmi visti a lezione e degli script utili all'analisi dei dati
- Attività di analisi dei dati in cui viene richiesto allo studente di prendere autonomamente decisioni sul tipo di analisi da eseguire e di valutare la bontà dei risultati
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Dispense delle lezioni e materiale (testi e articoli) disponibili su web
Testi di riferimento:
  • Bishop, Pattern recognition and machine learning. --: --, 2006. Testo utile per approfondire gli argomenti relativi alla classificazione Cerca nel catalogo