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