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1. comprensione di alcuni dei principali problemi e algoritmi alla base della bioinformatica (allineamento, filogenetica); 2. comprensione delle principali problematiche legate alla computazione (complessita', efficienza, fattibilita').
ALLINEAMENTO DI SEQUENZE
applicazioni; allineamento di coppie di sequenze; ricerca esaustiva; programmazione dinamica (DP): algoritmo di Needleman-Wunsch (allineamento globale); algoritmo di Smith-Waterman (allineamento locale); altre varianti di questi algoritmi (cenni); formalismo su stringhe; matrici scoring: PAM (generazione, applicazioni); euristiche per l'allineamento di sequenze: dotplots, q-grams, FASTA, BLAST;
SIMILARITA' E DISTANZA TRA STRINGHE
Similarita' e distanza tra stringhe: similarita' percentuale, edit distance, distanza di Hamming; collegamento tra edit distance e punteggio di allinemento;
ANALISI DI ALGORITMI
Introduzione all'analisi di algoritmi, analisi di tempo e spazzio; notazione per l'analisi di complessita' (O-notation), crescita di funzioni;
FILOGENETICA
Storia della sistematica; introduzione a grafi ed alberi; numero di alberi filogenetici; dati basati su distanze: UPGMA; dati basati su caratteri: Perfect Phylogeny (PP); Small Parsimony: algoritmo di Fitch; Large Parsimony: euristiche (cenni)
STATISTICA
Richiami di statistica di base (test d'ipotesi, P value, errori di I e II tipo, statistica descrittiva);
esame scritto: 50%, presentazione di un progetto (seminario con slides digitali): 50%
L'esame scritto puo' essere suddiviso in due parti (midterm e finale), o essere svolto completamente al termine del corso.
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