Nicola Vitulo

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Vitulo, November 6, 2017
Position
Associate Professor
Academic sector
BIO/11 - MOLECULAR BIOLOGY
Telephone
0458027982
E-mail
nicola|vitulo*univr|it <== Replace | with . and * with @ to have the right email address.

Office Hours

Su appuntamento da prendersi tramite Email (nicola.vitulo@univr.it)

Curriculum

Il Dr. Nicola Vitulo si è laureato in Biologia presso l’Università di Padova nel 2001 e ha ottenuto il dottorato in Biotecnologie nel 2005 con una tesi sul sequenziamento del genoma del batterio psicrofilo e piezofilo Photobacterium profundum SS9. Lavora come genomico computazionale dal 2002. Durante questi anni ha acquisito una grande esperienza nel campo della bioinformatica sviluppando competenze nell’ambito della predizione e annotazione genica, analisi di dati di trascrittomica, genomica comparata e gestione di dati genomici.
L’avvento delle nuove tecnologie di sequenziamento (Next Generation Sequencing, NGS) che permettono di produrre milioni di sequenze di DNA a costi e tempo molto ridotti, ha avuto un impatto molto grande nello studio della complessità genomica a livello genomico, trascrittomico, epigenetico e metagenomico fornendo interessanti opportunità per lo sviluppo di nuove risorse bioinformatiche per l’analisi e la gestione dei dati. Il Dr. Vitulo ha lavorato per molti anni nell’ambito della genomica sviluppando un forte interesse per molti aspetti di questa disciplina, focalizzandosi specialmente sulle innovazioni e sfide introdotte dalle tecnologie NGS.
Le principali interessi e attività di ricerca consistono nella predizione a annotazione genica, assemblaggio genomico, analisi di dati di trascrittomica, analisi di dati di metagenomica.
 

Modules

Modules running in the period selected: 14.
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Course Name Total credits Online Teacher credits Modules offered by this teacher
Master's degree in Biotechnology for bioresources and sustainable development Bioinformatics (2020/2021)   6    6 
Bachelor's degree in Biotechnology Bioinformatics and biological databases (2020/2021)   6    3  (Mod. 1)
Master's degree in Molecular and Medical Biotechnology Computational genomics (2020/2021)   6    6 
Master's degree in Biotechnology for bioresources and sustainable development Bioinformatics (2019/2020)   6  eLearning 6 
Bachelor's degree in Biotechnology Bioinformatics and biological databases (2019/2020)   6  eLearning 3  (Modulo 1)
Master's degree in Molecular and Medical Biotechnology Computational genomics (2019/2020)   6  eLearning 6 
Bachelor's degree in Biotechnology Bioinformatics and biological databases (2018/2019)   6  eLearning 6 
Master's degree in Molecular and Medical Biotechnology Computational genomics (2018/2019)   6  eLearning 6 
Bachelor's degree in Biotechnology Bioinformatics and biological databases (2017/2018)   6  eLearning 6 
Master's degree in Molecular and Medical Biotechnology Computational genomics (2017/2018)   6  eLearning 6 
Bachelor's degree in Biotechnology Bioinformatics and biological databases (2016/2017)   6  eLearning 6 
Master's degree in Molecular and Medical Biotechnology Computational genomics (2016/2017)   6  eLearning 6 
Master's degree in Agri-Food Biotechnology Bioinformatics and Protein engineering (2015/2016)   6  eLearning 3  BIOINFORMATICA
Master's degree in Molecular and Medical Biotechnology Computational genomics (2015/2016)   6    6 

 
Research interests
Topic Description Research area
Analisi dati di metagenomica La metagenomica applica una serie di approcci basati su tecnologie di nuova generazione per il sequenziamento del DNA e di metodi bioinformatici per studiare l’intero contenuto genetico di una comunità di microorganismi. Questa competenza consiste nell’utilizzo di metodi bioinformatici per l’analisi di dati di metagenomica generati sia da un approccio basato su amplificazione di un gene marcatore (ad esempio 16S), sia da sequenziamento totale (whole metagenome sequencing). Interdisciplinary
Genomica computazionale La genomica computazionale si occupa dell’analisi e dello studio delle sequenze genomiche mediante l’uso di approcci bioinformatici. Alcune delle attività di cui si occupa la genomica computazionale sono l’assemblaggio di genomi, predizione e annotazione genica, la genomica comparata e l’allineamento di sequenze. Interdisciplinary
Metodi computazionali per l’analisi del trascrittomica La trascrittomica si occupa dello studio e dell’analisi dell’espressione genica. L’analisi del trascrittoma mediante l’utilizzo di sequenziatori di nuova generazione prende il nome di RNA-seq (RNA sequencing). Gli approcci bioinformatici applicati ai dati di RNA-seq permettono di quantificare l’espressione dei geni e di comparare l’espressione genica in condizioni differenti al fine di identificare quali geni sono sovra o sotto regolati nelle diverse condizioni. Interdisciplinary