Course Syllabus
Obiettivi
Il candidato sarà in grado di: comprendere aspetti basilari del disegno dello studio, implementare autonomamente analisi statistiche di base, leggere con spirito critico la letteratura scientifica che presenti analisi statistiche descrittive e inferenziali.
Il candidato sarà in grado di: acquisire le conoscenze ed i concetti di base relativi alle metodologie e alle tecniche computazionali per la raccolta, la gestione e l'analisi di dati in biologia molecolare, come i dati di sequenze generati dalle tecnologie Next Generation Sequencing (NGS), e la padronanza dei principali strumenti computazionali necessari per estrarre informazioni di interesse per la ricerca biomedica dalle principali banche dati di sequenze.
Conoscenza e capacità di comprensione - al termine dell'insegnamento lo studente acquisirà le conoscenze di base per l'individuazione, la comprensione nonchè la conduzione di studi in presenza di dati qualititativi e quantitativi nella ricerca scientifica nel campo delle biotecnologie.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione - al termine dell'insegnamento lo studente acquisirà capicità critica per partecipare alla conduzione di studi nella ricerca scientifica nel campo delle biotecnologie.
Autonomia di giudizio - al termine dell'insegnamento lo studente acquisirà capicità critica per valutare studi nella ricerca scientifica nel campo delle biotecnologie.
Abilità comunicative - al termine dell'insegnamento lo studente avrà acquisito una terminologia scientifica adeguata e saprà esporre con proprietà di linguaggio gli argomenti trattati nel corso.
Capacità di apprendimento - alla fine dell'insegnamento lo studente sarà in grado di comprendere e
valutare criticamente la letteratura scientifica che prevede l'utilizzo di metodi statistici descrittivi ed inferenziali nel campo delle biotecnologie.
Contenuti sintetici
I due moduli di cui si compone il corso si propongono di contribuire alla formazione di un biotecnologo medico che sia in grado di:
- comprendere i principi del disegno sperimentale in medicina e biologia
- conoscere le principali tecniche di analisi statistica dei dati
- utilizzare un software per l’elaborazione dei dati
- compiere l'interpretazione critica dei risultati presentati nella letteratura scientifica.
- essere introdotto alla bioinformatica: motivazioni, problemi e metodologie.
- conoscere le tecnologie NGS
- conoscere le principali basi di dati; accesso, interrogazione, inserimento dati
- conoscere le principali tecniche di analisi dei dati: ricostruzione e annotazione di genomi; confronto di sequenze: algoritmi di allineamento globale, locale e multiplo; ricostruzione di filogenie; analisi del trascrittoma.
Programma esteso
Informazione disponibile nei syllabus dei singoli moduli
Prerequisiti
Il candidato deve possedere una conoscenza di base dell’uso del personal computer, dell'informatica e di biologia molecolare.
Modalità didattica
Informazione nei syllabus dei singoli moduli
Materiale didattico
Informazioni nei syllabus dei singoli moduli
Periodo di erogazione dell'insegnamento
Primo semestre.
Modalità di verifica del profitto e valutazione
Prova scritta (Biostatistica) e Prova orale (Bioinformatica). Il voto finale verrà calcolato come la media dei voti dei due moduli.
Le comunicazioni relative ad aspetti organizzativi degli appelli verranno date attraverso il forum sulla pagina "Biostatistica".
Orario di ricevimento
Informazioni nei syllabus dei singoli moduli
Sustainable Development Goals
Aims
Basic knowledge of the most important statistical-methodological tools of the descriptive and inferential statistics for: design of experiments, data collection and analysis, interpretation of scientific literature. Introduction to the main problems related to the computational analysis of biological sequences (DNA, RNA, proteins).
The student will be able to: understand the main concepts of study design, implement statistical analysis, read the scientific literature presenting descriptive and inferential statistic results, acquire the basic knowledge and concepts related to computational methods and techniques for collecting, managing and analyzing data in molecular biology and will master the main computational tools necessary to extract information of interest for biomedical research from the main sequencing databases.
Knowledge and understanding - at the end of the course the student will acquire the basic knowledge for identifying, understanding and conducting studies in the presence of quantitative and quantitative data in scientific research in the field of biotechnology.
Ability to apply knowledge and understanding - at the end of the course the student will acquire critical ability to participate in conducting studies in scientific research in the field of biotechnology.
Autonomy of judgment - at the end of the course the student will acquire critical ability to evaluate studies in scientific research in the field of biotechnology.
Communication skills - at the end of the course the student will have acquired adequate scientific terminology and will be able to present with proper language the topics covered in the course.
Learning ability - at the end of the course the student will be able to understand and critically evaluate the scientific literature that involves the use of descriptive and inferential statistical methods in the field of biotechnology.
Contents
The goal of the course is to contribute to the education of the medical biotechnologist in order to be able to:
- understand the principles of the experimental design in medicine and biology
- understand the most important statistical techniques for data analysis
- use a software for data analysis
- understand the literature presenting results from statistical analysis
- understand the motivations, problems and methodologies.
- be introduced to NGS technologies
- be able to access, query and entry data in the main databases;
- understand the main data analysis techniques: genome reconstruction and annotation; sequence comparison: global, local and multiple alignment algorithms; reconstruction of phylogenies; transcriptome analysis.
Detailed program
Information in the syllabus of each segment
Prerequisites
The student is expected to have a basic knowledge on the use of personal computer, informatics and molecular biology.
Teaching form
Information in the syllabus of each segment
Textbook and teaching resource
Information in the syllabus of each segment
Semester
First semester.
Assessment method
Written exam (Biostatistics) and Oral exam (Bioinformatics). The grade will be calculated by averaging the grades of the two modules.
Communications relating to organizational aspects of the appeals will be given through the forum on the "Biostatistics" page.
Office hours
Information in the syllabus of each segment
Sustainable Development Goals
Staff
-
Laura Antolini
-
Daniele Ramazzotti
