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Introduzione al corso 1

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Academic year: 2021

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(1)

Corso di Laurea Magistrale in

Corso di Laurea Magistrale in

BIOLOGIA CELLULARE E MOLECOLARE

BIOLOGIA CELLULARE E MOLECOLARE

Bioinformatica

Bioinformatica

A.A. 2011/2012

A.A. 2011/2012

Prof.

Prof. Marco BottaMarco Botta Dr. Massimiliano De

(2)

Contatti

Contatti

• Prof. Marco Botta:

[email protected]

• Dott. Massimiliano De Pierro:

(3)

Orari di Ricevimento (per appuntamento)

Orari di Ricevimento (per appuntamento)

• Prof. Marco Botta

Tel. 011 6706721

[email protected]

• Dott. Massimiliano De Pierro

Tel. 011 6706832

[email protected]

(4)

Orario lezioni

Orario lezioni

• Lunedì 11-13

• Martedì 9-11 (NON tutte le settimane !)

• Giovedì 11-13

(5)

Modalit

Modalit

à

à

d'esame

d'esame

• Prova scritta

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Materiale didattico

Materiale didattico

• Slide usate a lezione

• Valle et al.

Introduzione alla Bioinformatica

Zanichelli

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Cos'

Cos'

è

è

la

la

Bioinformatica

Bioinformatica

?

?

• E’ la disciplina che studia le interazioni fra

Informatica e processi biologici. Essa viene anche chiamata Biologia Computazionale.

• Utilizza i metodi propri dell'informatica per la risoluzione di problemi biologici.

• La genomica e la proteomica sono basate sulla

Bioinformatica, per l'elaborazione, l'interpretazione e la visualizzazione dell'enorme quantità di dati che

producono.

• La nuova era è iniziata con il Progetto Genoma

Umano e con la produzione della sequenza completa del DNA umano e di altri organismi.

(8)

La

La

Bioinformatica

Bioinformatica

• Necessità di interpretare la grande mole di

dati collezionate dai biologi.

• DNA(memoria), RNA(comunicazione),

Proteine(computazione-esecuzione) etc..

• Quali parti del DNA controllano certi

processi?

(9)

I principali tipi di dati

I principali tipi di dati

• Biosequenze

– DNA, RNA, Proteine

• Strutture

– DNA, Secondaria dell'RNA, Secondaria e Terziaria delle proteine

• Dati di interazione

– DNA-Proteina, RNA-RNA, RNA-Proteina, Proteina-Proteina

• Livelli di espressione

– RNA (microarray)

(10)

Esempio 1

Esempio 1

• In una sequenza proteica è possibile

individuare regioni funzionalmente

importanti.

• Ogni sequenza proteica è codificata da una

sequenza genomica.

• Supponiamo che la regione X nel moscerino

sia cruciale in una certa funzione.

• Domanda: esiste un analogo nell'uomo?

• Risposta: effettuando una ricerca per

similarità della regione X nel genoma umano

è possibile individuare dei geni candidati.

(11)

Esempio 2

Esempio 2

• Tutte le cellule di un individuo contengono lo stesso DNA.

• Eppure un neurone è molto diverso da un globulo bianco!

• Che cosa li rende così diversi nella forma e nella funzione?

• Sebbene il DNA sia lo stesso, esso contiene delle regioni importanti in tutte le cellule ed altre specifiche per alcune di esse.

• Mediante un'analisi del trascrittoma

(microarray) è possibile stabilire quali regioni del DNA contengono

informazioni relative al funzionamento di ognuna delle due cellule.

(12)

Programma del corso

Programma del corso

• Introduzione al corso (oggi)

• Introduzione alle Basi di dati (biologiche) • Allineamento di sequenze

• Allineamento multiplo e profili

• Algoritmi di Clustering e filogenesi

• Algoritmi di predizione e classificazione

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