- Making Sense of Biological Data
- Summary
Course Syllabus
Obiettivi
Obiettivo di questo modulo è quello di comprendere la variabilità del dato biologico.
Questo tipo di dato è per sua stessa natura complesso perché è fortemente influenzato dall'ambiente nel quale l'organismo, da cui il dato biologico deriva, è nato, cresciuto, vissuto, vive e (per certi versi) vivrà.
Il risultato è che il dato biologico si deve sempre "accompagnare a dei metadati" che sono essenziali per interpretare la sua variabilità.
Contenuti sintetici
- Origine del dato biologico
- I livelli della variabilità biologica: geni, individui, popolazioni, specie
- Genotipo, fenotipo e ambiente e loro rapporto
- Una classificazione dei dati biologici (con cenni di trattamento dei dati)
- Esperienze pratiche (laboratorio): i dati biologici, la loro gestione ed analisi
Programma esteso
- Origine del dato biologico. Il dato biologico è il risultato di un processo evolutivo. In questa sezione verranno dettagliati i principali processi evolutivi che sono alla base della generazione del dato biologico.
- I livelli della variabilità biologica: geni, individui, popolazioni, specie. La variabilità del dato biologico è osservabile a diversi livelli gerarchici che in questa sezione verranno dettagliati.
- Genotipo, fenotipo e ambiente e loro rapporto. La complessità del dato biologico è rappresentata dall'interazione tra genotipo, fenotipo e ambiente che si intrecciano dando origine a risultati tra loro differenti (gli individui).
- Una classificazione dei dati biologici (con cenni di trattamento dei dati). I principali dati biologici sono oggi quelli basati sul DNA e sulle proteine. In questa sezione verranno analizzate le diverse tipologie.
- Esperienze pratiche (laboratorio): i dati biologici, la loro gestione ed analisi. Questa è la parte essenziale del modulo. Dopo la parte introduttiva gli studenti verranno guidati in esperienze di laboratorio in cui verranno maneggiati principalmente dati a DNA per familiarizzare con la loro analisi.
Prerequisiti
Conoscenze di base di Python
Modalità didattica
Lezioni frontali ed esperienze di laboratorio.
Durante l'emergenza Covid-19 il corso si terrà completamente da remoto.
Materiale didattico
Lucidi mostrati a lezione e articoli scientifici. Il materiale è a disposizione sulla pagina e-learning.
Periodo di erogazione dell'insegnamento
Secondo anno, secondo semestre
Modalità di verifica del profitto e valutazione
I progetti saranno esposti oralmente in una data concordata con gli insegnanti.
L'esame sarà comprensivo per entrambi i moduli.
A causa della forte interdisciplinarietà e della natura applicata del corso, sarà incoraggiata la formazione di piccoli gruppi
Orario di ricevimento
Su appuntamento per email
Aims
The aim of this module is to understand the variability of the biological data. This is a complex kind of data and its nature is deeply influenced by the environment in which the living being, from which the biological data derives, is born, grown, lived and (for many reasons) will live.
The result is simple: the biological data is always coupled with "metadata" that are essential to understand its variability.
Contents
- Origin of biological data
- The levels of biological variability: genes, individuals, populations, species
- Genotype, phenotype and environment and their relationship
- Biological data classification (with some consideration about sensitive data management)
- Practical experiences (laboratories): biological data, their management and analysis
Detailed program
- Origin of biological data. Biological data derives from evolutionary processes. In this section the principal processes in evolution that are generating biological data will be summarised.
- The levels of biological variability: genes, individuals, populations, species. Variability in biological data is shown at all the hierarchic levels that will be uncovered in this section.
- Genotype, phenotype and environment and their relationship. Biological complexity is summarised by the relationships among genotype, phenotype and environment from which the individuals are originated.
- Biological data classification (with some consideration about sensitive data management). The main types of biological data are based on DNA or proteins. In this section we will show the different kinds.
- Practical experiences (laboratories): biological data, their management and analysis. This is the core of this module. Following the introduction, students will be lead by the teachers in lab experiences to manage and analyse DNA data.
Prerequisites
Python basic knowledges
Teaching form
Frontal lessons and lab practices.
During the Covid-19 emergency course will be held in a remote manner with videorecorded lectures and with web videoconferences
events.
Textbook and teaching resource
Slides and scientific papers. Materials are available on the e-learning page.
Semester
Second year, second semester
Assessment method
The students, will
develop on-going projects on the topics seen during the lectures. The topics of the project must be analyzed by integrating the concepts of both modules.
The projects will be exposed orally on a date agreed with the teachers.
The exam will be comprehensive for both modules.
Due to the strong interdisciplinarity and the applied nature of the course, the formation of small groups will be encouraged.
Office hours
On appointment by email