Algoritmi e linguaggi per bioinformatica - ALGORITMI PER BIOINFORMATICA (2010/2011)

Obiettivi formativi

Obiettivo del corso è fornire una serie di strumenti per poter affrontare alcuni dei problemi tipici della bioinformatica, quali l’analisi di dati biologici, la rappresentazione di sistemi biologici per mezzo di opportuni modelli e la loro simulazione. Durante il corso saranno inoltre presi in esame applicativi matematico-statistici di interesse bioinformatico, e la piattaforma Java EE con la quale è possibile sviluppare applicazioni e servizi web di ultima generazione. L’analisi di alcuni casi di studio e le esercitazioni di laboratorio consentiranno infine di comprendere come le tecniche proposte nel corso possano essere impiegate nella pratica per risolvere problemi reali.

RICHIAMI DI STATISTICA DESCRITTIVA, INFERENZIALE E DATA MINING PER LA BIOINFORMATICA

Statistica descrittiva, test di ipotesi, correlazione, regressione lineare semplice e multipla, metodo dei minimi quadrati, selezione di variabili, analisi dei residui, regressione polinomiale, modelli nonlineari e trasformazioni, regressione stepwise, analisi di serie temporali, trend analysis, metodo ratio-to-moving-average, metodi di exponential smoothing e k-nearest neighbor per la regressione, autocorrelazione.

LIBRERIE E PACCHETTI BIOSTATISTICI

Introduzione ad alcuni dei principali software per l’analisi statistica: SPSS, SAS JMP, STATA, R, Weka, Excel/Calc, Matlab. Funzionalità principali, ambiti di utilizzo e confronto delle loro caratteristiche. Esercitazioni su alcuni degli operatori statistici precedentemente introdotti (OpenOffice Calc, Matlab).

ALGORITMI E SERVIZI PER L’ANALISI GENOMICA

Programmazione dinamica e problema del percorso più lungo in un DAG, allineamento di DNA, distanza di Hamming, edit distance, edit graphs, algoritmo per la ricerca della più lunga sequenza comune, allineamento globale ed algoritmo di Needleman-Wunsch, scoring matrices (PAM, BLOSUM), allineamento locale ed algoritmo di Smith-Waterman, affine gap penalties, FASTA (cenni) e Dot Matrices, BLAST (cenni), allineamento multiplo, allineamento progressivo, algoritmo Clustal (cenni).

STRUMENTI PER LA RAPPRESENTAZIONE, LA SIMULAZIONE E L’ANALISI DI SISTEMI BIOLOGICI E RELATIVE DINAMICHE

Calcolo a membrane e P sistemi, MP sistemi ed MP grafi, sintesi di funzioni di regolazione a partire da dinamiche osservate, pipeline per l’analisi di dati, il laboratorio virtuale MetaPlab (architettura a plugin, struttura dati MP store, implementazione di plugin nel linguaggio Java).

WEB SERVICES DI INTERESSE BIOINFORMATICO E BIOMEDICO

Introduzione ai servizi web: principi e funzionamento. Servizi web nello sviluppo di software bioinformatico, piattaforma Java EE ed applicazioni web, sviluppo di semplici servizi web per la bioinformatica. Casi di studio sulla specifica e l’ingegnerizzazione di servizi web. Il progetto InfoGenomics.

La verifica del profitto avverrà mediante un'attività di progetto e una prova orale. Il progetto riguarderà gli argomenti trattati a lezione o una loro estensione. La prova orale verterà sui temi sviluppati a lezione.