Course Syllabus
Obiettivi
Lo studente apprenderà:
- l'uso di tecniche spettroscopiche di base per la caratterizzazione di biomolecole e nanoparticelle.
- nozioni base relative alla microscopia confocale
- l' uso di alcuni semplici algoritmi di intelligenza artificiale per l'analisi di dati e immagini biologiche e/o mediche
Contenuti sintetici
Assorbimento, Fluorescenza, Scattering dinamico di luce, Spettroscopia Infrarossa, Dicroismo Circolare, Microscopia, Nanoparticelle, analisi dati e immagini tramite metodi di intelligenza artificiale
Programma esteso
Gli 8 CFU sono ripartiti in 2 CFU di esercitazioni (rigurdanti l'uso di algoritmi di intelligenza artificiale per l'analisi di dati e immagini) e 6 CFU di Laboratorio.
All'inizio delle lezioni di Laboratorio verranno fornite le spiegazioni relative alla parte teorica, agli esperimenti da svolgere e all'analisi dati.
Gli argomenti trattati sono:
Spettroscopia di assorbimento e di fluorescenza di biomolecole e fluorofori.
Determinazione della struttura secondaria di proteine e studio del processo di folding-unfolding mediante tecniche ottiche (dicroismo circolare, fluorescenza e spettroscopia infrarossa).
Studio dell’interazione fra biomolecole e ligandi mediante fluorescenza. Misura della dimensione di proteine e dello stato di aggregazione di nanoparticelle d’oro mediante diffusione quasi elastica di luce.
Studio degli effetti di ipertermia di nanoparticelle metalliche prodotti da luce laser infrarossa e visualizzati mediante l'uso di una termocamera.
Uso di un microscopio confocale a fluorescenza per acquisire immagini di cellule e tessuti biologici: analisi delle immagini, misura della risoluzione ottica del sistema.
Analisi dati e immagini tramite metodi di intelligenza artificiale (2 CFU)
Prerequisiti
nozioni di elettromagnetismo classico, ottica, elementi di biofisica
Modalità didattica
Didattica interattiva, in italiano, che consiste di:
- Laboratorio in cui ogni gruppo di studenti svolgerà le differenti esperienze descritte nel programma del corso e le relative analisi dei dati acquisiti (6 CFU)
- Esercitazioni in cui ogni gruppo analizzerà dati e immagini tramite metodi di intelligence artificiale (2 CFU)
Materiale didattico
Libri di testo:
Cantor and Schimmel "Biophysical Chemistry"
Robert Pecora, Bruce J. Berne, "Dynamic Light Scattering"
Joseph R Lakowicz, "Principles of fluorescence spectroscopy"
Le slide relative alla parte teorica degli esperimenti saranno rese disponibili sull'e-learning.
Periodo di erogazione dell'insegnamento
Secondo semestre
Modalità di verifica del profitto e valutazione
COLLOQUIO SULLA RELAZIONE DI LABORATORIO.
La RELAZIONE DI LABORATORIO deve illustare la parte di teoria e di svolgimento degli esperiementi affrontati durante il corso con relativa analisi dati. Le relazioni possono essere svolte in gruppo o singolarmente.
PROVA ORALE, svolta individualmente, con discussione delle relazioni di laboratorio.
Il voto finale sarà determinato dalla valutazione della relazione, della conoscenza dei vari argomenti trattati, dell’analisi dei dati sperimentali e del comportamento tenuto durante tutto il corso in laboratorio.
Orario di ricevimento
Normalmente il docente e' sempre disponibile per ricevimento, la presenza e' tuttavia garantita solo se preventivamente concordata per mail o di persona a margine delle lezioni.
Sustainable Development Goals
Aims
The course will be focused on:
- the characterization of biomolecules and nanoparticles through spectroscopic techniques
- basic principles related to confocal microscopy
- the exploitation of simple artificial intelligence algorithms for data and biophysics/medical image analysis
Contents
Absorbance, Fluorescence, Dynamic Light Scattering, Infrared Spectroscopy, Circular Dichroism, Microscopy, Nanoparticles, Artificial Intelligence methods for data and image analysis
Detailed program
The 8 CFU comprises 2 CFU of data and image analysis through artificial intelligence-based methods. The remaining 6 CFU are related to the Laboratory lessons.
Before the Laboratory, introductory lessons about the different instruments and spectroscopy/microscopy techniques will be illustrated together with data analysis methods.
The main topics are reported in the following:
Absorbance and fluorescence spectroscopy of biomolecules and fluorophores.
Evaluation of the secondary structure of proteins and study of the folding-unfolding processes through optical techniques (circular dichroism, fluorescence and infrared spectroscopy).
Study of biomolecules-small ligands interactions through fluorescence techniques.
Estimate of the proteins dimension and the aggregation state of gold nanoparticles by means of quasi-elastic light scattering.
Hyperthermic effect induced on metallic nanoparticles by an infrared laser and its measurement through a thermal camera.
Fluorescence confocal microscopy applied to image acquisition of cells and biological tissues: image analysis, measurement of the optical resolution of the system.
Data and image analysis through artificial intelligence-based methods (2 CFU)
Prerequisites
knowledge of classical electromagnetism, optics, elements of biophysics
Teaching form
Interactive lessons, in Italian, related to:
- Laboratory in which each group of students will perform the experiments described in the program section (6 CFU)
- Exercises related to data and image analysis by means of artificial intelligence-based algorithms (2 CFU)
Textbook and teaching resource
Textbooks:
Cantor and Schimmel "Biophysical Chemistry"
Robert Pecora, Bruce J. Berne, "Dynamic Light Scattering"
Joseph R Lakowicz, "Principles of fluorescence spectroscopy"
Slides provided on the e-learning site
Semester
Second semester
Assessment method
ORAL EXAM RELATED TO THE LABORATORY REPORT:
The Laboratory report comprises both the theroretical introduction and the description of the developed experiments with the related data analysis. Individual or group reports can be presented for exam evaluation.
Moreover, for each student, an oral exam related to the laboratory reports will be evaluated.
The final grade will be determined by the evaluation of the report, of the knowledge of the different topics covered in the lab, of the experimental data analysis and of the student’s behavior throughout the course in the laboratory.
Office hours
Usually the teacher is always available for reception, however the presence is guaranteed only if previously arranged, either in classroom or by e-mail.
