Laboratorio di Bioinformatica strutturale e genomica (2006/2007)

Corso a esaurimento

Codice insegnamento
4S00999
Docente
Alejandro Giorgetti
crediti
4
Settore disciplinare
BIO/10 - BIOCHIMICA
Lingua di erogazione
Italiano
Periodo
1° Sem dal 2-ott-2006 al 24-gen-2007.

Orario lezioni

1° Sem
Giorno Ora Tipo Luogo Note
venerdì 11.30 - 13.30 lezione Aula M  
venerdì 16.30 - 18.30 lezione Laboratorio didattico Alfa  

Obiettivi formativi

Il laboratorio mira a fornire agli studenti gli strumenti e i metodi necessari per accedere all'informazione biologica in modo razionale ed efficiente, utilizzando le risorse disponibili in rete e programmi d'ultima generazione

Programma

Introduzione ai database in ambito biologico, loro struttura e metodologie di interrogazione.
Metodiche di allineamento di sequenze.
L’evoluzione delle proteine. L’informazione come misura dell’ordine di un sistema. L’informazione evolutiva. Famiglie e superfamiglie proteiche. Ricerca in banche dati per similarità. Significatività dell’allineamento. Riconoscimento di omologia. I programmi FASTA, BLAST e PSI-BLAST.

Predizione della struttura tridimensionale di una proteina: Modelling comparativo. Relazione quantitativa per la conservazione della struttura primaria e terziaria in proteine omologhe. Il core proteico e le regioni strutturalmente divergenti (SDR). Passaggi per la costruzione di un modello comparativo.

Controllo della qualità di una struttura proteica. Metodi statistici basati su parametri geometrici e di impacchettamento proteico. Applicazione al controllo di un modello proteico.

Predizione della struttura tridimensionale di una proteina: Fold recognition. Metodi basati sui profili, metodi di threading, metodi di mapping.

Predizione della struttura tridimensionale di una proteina: Ab initio. Metodi basati sull’assemblaggio di frammenti e potenziali knowledge-based (euristici).
Genomica:
Ricerca di geni in banche dati. Annotazione di genomi procariotici ed eucariotici. Metodi statistici per la ricerca/annotazione di geni: matrici di punteggio sito-specifiche, Markov Models (MM). Sensibilità e specificità dei metodi. La banca dati ENSEMBL.
Analisi dell’espressione genica: Data mining di dati di espressione:
. estrazione ed analisi di dati da database biologici.
. Data mining di letteratura scientifica.
Progetto di sequenziamento del genoma umano e progetto ENCODE
Annotazione funzionale:
. Gene Ontology (GO).
. geni ortologhi: loro funzione nell’annotazione funzionale.
Microarray: Introduzione alle metodologie e studio delle tecniche per l’analisi dei dati

Modalità d'esame

Scritto