Nicola Vitulo

Vitulo,  6 novembre 2017
Qualifica
Professore associato
Settore disciplinare
BIOS-08/A - Biologia molecolare
Settore di Ricerca (ERC-2024)
LS2_11 - Bioinformatics and computational biology

LS2_6 - Metagenomics

LS2_5 - Genomics

Ufficio
Ca' Vignal 1,  Piano 1,  Stanza 1.76
Telefono
0458027982
E-mail
nicola|vitulo*univr|it <== Sostituire il carattere | con . e il carattere * con @ per avere indirizzo email corretto.

Orario di ricevimento

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

Curriculum

Il Prof. 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 Prof. 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.
 

Insegnamenti

Insegnamenti attivi nel periodo selezionato: 26.
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Corso Nome Crediti totali Online Crediti del docente Moduli svolti da questo docente
Laurea magistrale in Biotecnologie per le biorisorse e lo sviluppo ecosostenibile [LM-8] Bioinformatica (2024/2025)   6  eLearning
Laurea magistrale in Biotecnologie agro-alimentari [LM-7] Bioinformatica (2024/2025)   6  eLearning
Laurea in Biotecnologie [L-2] Bioinformatica e banche dati biologiche (2024/2025)   6    (Mod. 1)
Laurea magistrale in Biotecnologie per le biorisorse e lo sviluppo ecosostenibile [LM-8] Bioinformatica (2023/2024)   6  eLearning
Laurea in Biotecnologie [L-2] Bioinformatica e banche dati biologiche (2023/2024)   6  eLearning (Mod. 1)
Laurea magistrale in Molecular and medical biotechnology [LM-9] Computational genomics (2023/2024)   6  eLearning
Laurea magistrale in Biotecnologie per le biorisorse e lo sviluppo ecosostenibile [LM-8] Bioinformatica (2022/2023)   6  eLearning
Laurea in Biotecnologie [L-2] Bioinformatica e banche dati biologiche (2022/2023)   6  eLearning (Mod. 1)
Laurea magistrale in Molecular and medical biotechnology [LM-9] Computational genomics (2022/2023)   6  eLearning
Laurea magistrale in Biotecnologie per le biorisorse e lo sviluppo ecosostenibile [LM-8] Bioinformatica (2021/2022)   6  eLearning
Laurea in Biotecnologie [L-2] Bioinformatica e banche dati biologiche (2021/2022)   6  eLearning (Mod. 1)
Laurea magistrale in Molecular and medical biotechnology [LM-9] Computational genomics (2021/2022)   6  eLearning
Laurea magistrale in Biotecnologie per le biorisorse e lo sviluppo ecosostenibile [LM-8] Bioinformatica (2020/2021)   6  eLearning
Laurea in Biotecnologie [L-2] Bioinformatica e banche dati biologiche (2020/2021)   6  eLearning (Mod. 1)
Laurea magistrale in Molecular and medical biotechnology [LM-9] Computational genomics (2020/2021)   6  eLearning
Laurea magistrale in Biotecnologie per le biorisorse e lo sviluppo ecosostenibile [LM-8] Bioinformatica (2019/2020)   6  eLearning
Laurea in Biotecnologie [L-2] Bioinformatica e banche dati biologiche (2019/2020)   6  eLearning (Modulo 1)
Laurea magistrale in Molecular and medical biotechnology [LM-9] Computational genomics (2019/2020)   6  eLearning
Laurea in Biotecnologie [L-2] Bioinformatica e banche dati biologiche (2018/2019)   6  eLearning
Laurea magistrale in Molecular and medical biotechnology [LM-9] Computational genomics (2018/2019)   6  eLearning
Laurea in Biotecnologie [L-2] Bioinformatica e banche dati biologiche (2017/2018)   6  eLearning
Laurea magistrale in Molecular and medical biotechnology [LM-9] Computational genomics (2017/2018)   6  eLearning
Laurea in Biotecnologie [L-2] Bioinformatica e banche dati biologiche (2016/2017)   6  eLearning
Laurea magistrale in Molecular and medical biotechnology [LM-9] Computational genomics (2016/2017)   6  eLearning
Laurea magistrale in Biotecnologie agro-alimentari [LM-7] Bioinformatica ed ingegneria proteica (2015/2016)   6    BIOINFORMATICA
Laurea magistrale in Molecular and medical biotechnology [LM-9] Computational genomics (2015/2016)   6   

Di seguito sono elencati gli eventi e gli insegnamenti di Terza Missione collegati al docente:

  • Eventi di Terza Missione: eventi di Public Engagement e Formazione Continua.
  • Insegnamenti di Terza Missione: insegnamenti che fanno parte di Corsi di Studio come Corsi di formazione continua, Corsi di perfezionamento e aggiornamento professionale, Corsi di perfezionamento, Master e Scuole di specializzazione.
Competenze
Argomento Descrizione Area di ricerca
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). Bioinformatica e Biologia Computazionale
Interdisciplinary
Bioinformatics and computational biology Bioinformatics and computational biology Proteomica strutturale, funzionale e di espressione
Bioinformatics and computational biology
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. Bioinformatica e Biologia Computazionale
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. Bioinformatica e Biologia Computazionale
Interdisciplinary
Progetti
Titolo Data inizio
JP2019 - CYANOLESSINIA - Caratterizzazione dei cyanobatteri nelle grotte della Lessinia: catturare la luce in ambienti prossimi all'oscurità 01/12/20
Viaggio di andata e ritorno al freddo: genomica e trascrittomica comparata nei nototenioidei Antartici e sub-Antartici 25/10/17




Organizzazione

Strutture del dipartimento

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