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e-Learning - UNIMIB
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  1. Science
  2. Master Degree
  3. Biotecnologie Industriali [F0803Q - F0802Q]
  4. Courses
  5. A.A. 2022-2023
  6. 1st year
  1. Structures and Molecular Interactions
  2. Summary
Insegnamento Course full name
Structures and Molecular Interactions
Course ID number
2223-1-F0802Q040
Course summary SYLLABUS

Course Syllabus

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Obiettivi

L'insegnamento si propone di fornire agli studenti le basi concettuali e gli strumenti applicativi della bioinformatica per lo studio delle relazioni struttura-funzione nelle macromolecole biologiche e nei network metabolici.
Al termine dell'insegnamento lo studente conoscerà le basi teoriche dei principali metodi bioinformatici e computazionali adatti a studiere le relazioni tra struttura e funzione e saprà utilizzare in modo critico i principali programmi per studiare le relazioni struttura funzione in macromolecole biologiche e network metabolici.

Conoscenza e capacità di comprensione
Al termine dell'insegnamento lo studente dovrà conoscere le basi teoriche e le tecniche computazionali più importatnti per studiare le relazioni struttura-funzione nelle biomolecole

Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Al termine dell'insegnamento lo studente dovrà essere in grado di applicare le conoscenze acquisite alle materie che studierà nel secondo semestre

Autonomia di giudizio
Lo studente dovrà essere in grado di elaborare quanto appreso nel corso e saper interpretare e discutere criticamente le teorie e i metodi riguardanti lo studio delle relazioni struttura-funzione.

Abilità comunicative
Alla fine dell'insegnamento lo studente saprà esprimersi in modo appropriato nella descrizione delle teorie e dei metodi riguardanti lo studio delle relazioni struttura funzione, con proprietà di linguaggio e sicurezza di esposizione.

Capacità di apprendimento
Alla fine dell'insegnamento lo studente avrà le competenze necessarie per affrontare in autonomia gli studi successivi che richiedano competenze riguardanti le relazioni struttura funzione e saprà applicare le conoscenze acquisite con quanto verrà appreso in insegnamenti che abbiano questi prerequisiti.

Contenuti sintetici

Vengono trattati i metodi di interrogazione di banche dati contenenti strutture di macromolecole biologiche. I metodi di analisi e confronto di strutture proteiche. I metodi di homology modelling, fold recognition e ab initio nello studio delle proprietà strutturali e funzionali delle proteine. La meccanica e la dinamica molecolare. Lo studio “in silico” dei fenomeni di riconoscimento molecolare: interazione proteina-proteina e proteina-ligando.
Nella parte centrale del corso vengono illustrate le applicazioni biotecnologiche di enzimi, con particolare enfasi sui sistemi contenenti metalli di transizione in ambito energetico e di bioremediation.
Vengono inoltre trattati i metodi computazionali per l’analisi, la modellizzazione e la ricostruzione in silico di network metabolici.

Programma esteso

Metodi di interrogazione di banche dati contenenti sequenze e strutture di macromolecole biologiche.
Nozioni di base riguardanti i metodi per allineare sequenze proteiche. Matrici di score.
Omologia, similarità e identità.
BLAST e FASTA. Clustal.
Accenno ai metodi sperimentali per determinare la struttura tridimensionale di macromolecole biologiche.
Principi alla base dei metodi per la predizione delle strutture tridimensionali di proteine. Homology modelling. Fold recognition.
Metodi ab initio nello studio delle proprietà strutturali e funzionali delle proteine.
Metodi per validare le strutture proteiche.
La meccanica e la dinamica molecolare.
Metodi ligand-based e receptor-based nella progettazione di nuovi farmaci.
Concetto di farmacoforo.
QSAR e metodi di machine learning.
Lo studio “in silico” dei fenomeni di riconoscimento molecolare: interazione proteina-proteina e proteina-ligando. I metodi di docking.
Applicazioni biotecnologiche di enzimi, con particolare enfasi sui sistemi contenenti metalli di transizione in ambito energetico e di bioremediation.
Metodi computazionali per l’analisi, la modellizzazione e la ricostruzione in silico di network metabolici. Metabolic Control Analysis e definizione dei coefficienti relativi. Flux Balance Analysis.
Discussione delle banche dati conteneti informazioni utili per la ricostruzione di network metabolici.

Nelle esercitazioni di laboratorio vengono utilizzati metodi computazionali e bioinformatici per:
- Progettare varianti di enzimi naturali
- Predirre la struttura di proteine mediante homology modelling
- Studiare le relazioni struttura-funzione in network metabolici

Prerequisiti

Prerequisiti. Conoscenze di base in ambito biologico, chimico e fisico

Propedeuticità. Nessuna

Modalità didattica

Lezioni frontali (42 ore ore, 6 CFU), dove vengono affrontate le basi teoriche e illustrati esempi applicativi.
Esercitazioni pratiche al calcolatore (20 ore, 2 CFU) dove vengono affrontati problemi specifici in ambito bioinformatico e computazionale.

L'insegnamento è tenuto in lingua italiana.

Materiale didattico

Slides. Disponibili sulla piattaforma e-learning dell'insegnamento.
Bibliografia. Selezione di monografie e articoli scientifici disponibili sulla piattaforma e-learning dell'insegnamento.

Libri di testo
- Stefano Pascarella, Alessandro Paiardini, Bioinformatica -Dalla sequenza alla struttura delle proteine, 2010, Zanichelli

Periodo di erogazione dell'insegnamento

Primo semestre

Modalità di verifica del profitto e valutazione

Esame orale dove vengono discussi i temi trattati a lezione, sia da un punto di vista teorico che da un punto di vista applicativo in ambito biotecnologico.

Orario di ricevimento

Ricevimento: Lunedì 15.30-17.30

Sustainable Development Goals

CONSUMO E PRODUZIONE RESPONSABILI
Export

Aims

The course is aimed at providing the theoretical and practical basis of bioinformatics methods to study structure-function relationships in biological macromolecules and metabolic networks.
At the end ot the course students have acquired the theoretical bases of the main computational and bioinformatics methods suited to study structure-activity relationships and will be able to use software to study structure-activity relationships in biomolecules and metabolic networks, as well as discuss critically results.

Knowledge and understanding
The student will gain knowledge about theory and computational methods to studystructure-function relationships in biomolecules.

Applying knowledge and understanding
The student will be able to apply the knowledge acquired under 1. to the subsequent subjects.

Making judgements
The student will be able to process the acquired knowledge towards its application in topics related to structure-function relationships in biomolecules.

Communication skills
Use of an appropriate scientific/chemical vocabulary and ability in oral reports

Learning skills
Skills in reading and understanding the subsequent studies requiring knowledge of structure-function relationships theory and methods.

Contents

Computational methods to query biological databases. Analysis and comparison of protein sequences. Homology modelling, fold recognition and ab initio methods to predict protein structures.
Molecular mechanics and molecular dynamics.
Molecular recognition: protein-ligand and protein-protein interactions.
Biotechnological application of metalloenzymes in energy and bioremediation fields.
Computational methods for the analysis, modelling and reconstruction of metabolic networks.

Detailed program

Query of databases containing protein sequences and structures.
Basic notions about protein sequence alignments. Score matrices.
Homology, similarity and identity.
BLAST and FASTA. Clustal.
Introduction to the experimental methods to derive the three-dimensional structure of proteins.
Theoretical bases of computational methods used to predict protein structures. Homology modelling. Fold recognition.
Ab initio methods to study structural and functional properties of proteins.
Metods to validate protein structures.
Molecular mechanics and dynamics.
Ligand-based and receptor-based methods in virtual high throughput screening.
QSAR and machine learning.
Docking methods.
Biotechnological applications of enzymes in energy and bioremediation fields.
Computational methods to study metabolic networks. Metabolic Control Analysis and Flux Balance Analysis.

Laboratory sessions where computational and bioinformatics tools are used to:
- Design enzyme variants
- Predict protein structure
- Study structure-function relationships in metabolic networks.

Prerequisites

Background. Basic knowledge of biology, chemistry and physics.

Prerequisites. None

Teaching form

Classroom lectures (42 h, 6 ECTS) where theoretical basis and practical applications of the topics are illustrated.
Computer laboratory practicals (20 h, 2 ECTS) where specific problems are investigated and discussed together using computational tools.
Teaching language: italian.

Textbook and teaching resource

Slides. Available at the e-learning platform of the course.
Bibliography. Selected scientific papers and reviews available at the e-learning platform of the course.

Textbooks
Stefano Pascarella, Alessandro Paiardini, Bioinformatica -Dalla sequenza alla struttura delle proteine, 2010, Zanichelli

Semester

First semester

Assessment method

Oral examination where the topics of the course are discussed from both a theoretical and practical standpoint, with a specif focus on biotechnological applications.

Office hours

Contact Monday 15.30-17.30

Sustainable Development Goals

RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION
Enter

Key information

Field of research
CHIM/03
ECTS
8
Term
First semester
Activity type
Mandatory
Course Length (Hours)
62
Degree Course Type
2-year Master Degreee
Language
Italian

Staff

    Teacher

  • Luca De Gioia
    Luca De Gioia
  • Jacopo Vertemara
    Jacopo Vertemara

Students' opinion

View previous A.Y. opinion

Bibliography

Find the books for this course in the Library

Enrolment methods

Self enrolment (Student)
Manual enrolments

Sustainable Development Goals

RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION - Ensure sustainable consumption and production patterns
RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION

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