Scheda programma d'esame
BIOINFORMATICS
ALESSIO BECHINI
Academic year2020/21
CourseBIOMEDICAL ENGINEERING
Code688II
Credits6
PeriodSemester 1
LanguageItalian

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
BIOINFORMATICAING-INF/05LEZIONI60
ALESSIO BECHINI unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

Il corso ha lo scopo di sviluppare le capacità dei futuri ingegneri biomedici nel campo dell'informatica, focalizzandosi sull'area specifica della Bioinformatica. Nel corso gli studenti acquisiranno le competenze necessarie per partecipare al progetto, all'implementazione e all'integrazione di sistemi software eterogenei nel settore della Bioinformatica e della Biologia Computazionale, sviluppando anche capacità di programmazione nel linguaggio Python.  

Knowledge

The course is aimed at properly developing the skills of future Biomedical Engineers in the Computer Science field, addressing the specific area of Bioinformatics. In the course, students will acquire the expertise required to participate in design, implementation and integration of heterogeneous software systems in the area of Bioinformatics and Computational Biology, developing also programming skills in the Python scripting language.

Modalità di verifica delle conoscenze

La conoscenza delle basi teoriche e degli aspetti tecnologici di alto livello verrà verificata in sede di esame orale. Lo studente è chiamato a fornire risposte utilizzando un linguaggio appropriato e tecnicamente corretto.

Assessment criteria of knowledge

The knowledge of the basic theoretical foundations and the high-level technological aspects will be assessed in during the oral exam. The student is expected to answer all the questions using a proper and technically sound language.

 

Capacità

Ci si aspetta che lo studente diventi in grado di partecipare allo sviluppo di sistemi software nel campo della Bioinformatica, prendendo Python come tipico linguaggio da utilizzare.

Skills

The student is expected to become able to participate in the development of a software system in the area of Bioinformatics, taking Python as a paradigmatic language.

Modalità di verifica delle capacità

La capacità dello studente di affrontare problemi di Bioinformatica sviluppando opportuni programmi verrà verificata con un piccolo progetto. Tale progetto darà allo studente la possibilità di mostrare il livello raggiunto nella progettazione e nella programmazione.

Assessment criteria of skills

The student's ability in tackling Bioinformatics problems through development of proper programs will be assessed through a small project. Such a project will give the student the opportunity to show his/her proficiency in design and coding.

Comportamenti

Lo studente svilupperà la sua sensibilità nell'individuare soluzioni algoritmiche approperiate per problemi di tipo bioinformatico.

Behaviors

The student will develop his/her awareness in spotting out proper algorithmic solutions to Bioinformatics problems.

Modalità di verifica dei comportamenti

La sensibilità nell'individuare soluzioni algoritmiche appropriate è verificata nel progettino finale, nonché nella prova pratica di programmazione.

Assessment criteria of behaviors

The developed ability to spot out algorithmnic solutions will be assessed in the final small project, as well as in the practical programming test.

Prerequisiti (conoscenze iniziali)

Conoscenze dei fondamenti dell’informatica e padronanza di un linguaggio di programmazione; nozioni elementari di chimica, fisica e biologia molecolare.

Prerequisites

Knowledge of Computer Science basics, and mastering of at least one programming language; fundamental notions of Physics, Chemistry, and Molecular Biology.

Indicazioni metodologiche

Tipo di lezione: frontale

Attività di apprendimento:

  • frequenza delle lezioni
  • studio individuale
  • lavoro di gruppo
  • attività di laboratorio

Frequenza: Consigliata

Metodi d'insegnamento:

  • Lezioni
  • Laboratori
Teaching methods

Delivery: face to face

Learning activities:

  • attending lectures
  • individual study
  • group work
  • Laboratory work

Attendance: Recommended

Teaching methods:

  • Lectures
  • laboratory
Programma (contenuti dell'insegnamento)

Introduzione alla Bioinformatica (Fondamenti di Biologia Molecolare, Complessità computazionale, Banhe dati biologiche).

Programmazione in Python (concetti basilari, moduli, programmazione funzionale e OO, Numpy, Biopython).

Analisi di sequenze (confronto di sequenze, pattern matching, scoring di allineamenti, allineamenti ottimi e relativi algoritmi, BLAST, modelli markoviani di evoluzione molecolare).

Biologia Computazionale Strutturale (modelli di proteine, trasformazioni a corpo rigido, metriche di confronto strutturale, Force Field e Dinamica Molecolare, soluzione delle equazioni del moto, predizione di conformazioni e toy model).

 

Syllabus

Introduction to Bioinformatics (Basics of Molecular Biology, Computational Complexity, Bio Data Banks).

Programming in Python (basics, modules, functional and OO programming, Numpy, Biopython).

Sequence Analysis (Comparison of sequences, pattern matching, alignment scoring, optimal alignment/algorithms, BLAST, Markov models of molecular evolution).

Structural Computational Biology (protein models, maths of rigid body transformation, structural comparison metrics, Force Fields and Molecular Dynamics, solution of motion equations, conformation prediction and toy models).

Bibliografia e materiale didattico

Il materiale didattico di qualsiasi tipo che sia necessario per il corso è riportato sul sito: http://www.iet.unipi.it/a.bechini/bioinfo/BioInfo.html

Il docente è disponibile riguardo a qualsiasi richiesta inerente al materiale didattico da usare.

Bibliography

Learning material of any kind required for the course is reported on the course website: http://www.iet.unipi.it/a.bechini/bioinfo/BioInfo.html

The teacher is available to discuss any issue around learning material, if any, with the interested students.

Indicazioni per non frequentanti

Gli studenti non frequentanti sono invitati a contattare il docente per discutere riguardo al migliore approccio per arrivare a sostenere l'esame.

Non-attending students info

Students that cannot attend lectures are invited to contact the teacher to find the better way to study the course subjects and pass the final exam.

Modalità d'esame

L'esame finale è composto da tre prove:

a) sviluppo di un piccolo progetto (eventualmente su un portale di e-learning)

b) prova pratica di programmazione, da svolgersi al centro di calcolo - durante l'emergenza COVID, sostituita da un quesito in sede di orale.

c) esame orale.

Istruzioni dettagliate su come fare le prove sono riportate sul sito web del corso.

Durante l'esame orale, allo studente saranno fatte domande sull'intero programma del corso.

Assessment methods

The final exam is composed of three distinct tests:

a) development of a small project (possibly on a e-learning portal)

b) practical programming test, to be performed in a computer-equipped classroom - during the COVID alert, it is substituted for an additional question at the oral exam.

c) oral exam.

Detailed instructions on how to take the tests are reported on the course website.

During the oral exams, the student is asked to answer multiple questions on topics in the whole course syllabus.

Updated: 12/09/2020 10:50