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A.A. 2014-2015 CORSO INTEGRATO DI INFORMATICA E BIOINFORMATICA per il CLT in BIOLOGIA MOLECOLARE Scuola di Scienze, Università di Padova Docenti: Proff.

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Presentazione sul tema: "A.A. 2014-2015 CORSO INTEGRATO DI INFORMATICA E BIOINFORMATICA per il CLT in BIOLOGIA MOLECOLARE Scuola di Scienze, Università di Padova Docenti: Proff."— Transcript della presentazione:

1 A.A CORSO INTEGRATO DI INFORMATICA E BIOINFORMATICA per il CLT in BIOLOGIA MOLECOLARE Scuola di Scienze, Università di Padova Docenti: Proff. Roberto di Pietro (Informatica) Stefania Bortoluzzi (Bioinformatica)

2 SVOLGIMENTO DEL CORSO INTEGRATO E MODALITÀ D’ESAME II semestre del I anno Impegno didattico di 5 crediti: 24 ore di lezione frontale 32 ore di esercitazioni al computer Così suddivise: Valutazione finale (Idoneità): in base all’esito delle esercitazioni e di una verifica scritta individuale. InsegnamentoLezioneEsercitazione INFORMATICA16 BIOINFORMATICA816

3 WEB SITE DEDICATO AL CORSO

4 ORGANIZZAZIONE DEL CORSO INTEGRATO LABORATORIO PRATICO BIOINFORMATICA LABORATORIO PRATICO INFORMATICA TEORIA INFORMATICA INTRODUZIONE ALLA BIOINFORMATICA 16 ore L 16 ore F 8 ore F

5 ORARIO E AULE ONLINE

6 TESTI e materiali CONSIGLIATI INFORMATICA Colussi, File', Rossi, Informatica di base, Libreria progetto, J. Glenn Brookshear (2006) Informatica: una panoramica generale. Pearson/Addison Wesley. (approfondimenti) Python: df df BIOINFORMATICA Materiale lezioni Risorse e tutorial online Per approfondimento facoltativo: Fondamenti di Bioinformatica, Krane e Raymer, Pearson, 2007

7 “Researchers need to be obliged to document and manage their data with as much professionalism as they devote to their experiments.” THE BIG DATA ERA Nature journal Issue of  Importance of data: Retrieval Integration Analysis  An at least basic knowledge of bioinformatic methods in unavoidable also for experimental researchers  Bioinformatics from basic methods for managing biosequences to systems biology models

8 NIH BIG DATA to Knowledge (BD2K) With advances in technologies, investigators are increasingly generating and using large, complex, and diverse datasets. Consequently, the biomedical research enterprise is increasingly becoming data- intensive and data-driven. However, the ability of researchers to locate, analyze, and use Big Data (and more generally all biomedical and behavioral data) is often limited for reasons related to access to relevant software and tools, expertise, and other factors. D2K aims to develop the new approaches, standards, methods, tools, software, and competencies that will enhance the use of biomedical Big Data by supporting research, implementation, and training in data science and other relevant fields.

9 Importance of Bioinformatics Deep sequencing data analysis

10 DATABASES AND DATA RETRIEVAL Biosequences and Gene-related info

11 WORKING WITH BIOSEQUENCES Alignments and similarity search

12 gene details Annotation Tracks official sequence comparisons SNPs NAVIGATING GENOMES By Genome Browsers

13 EXAMPLES FROM MORE ADVANCED BIOINFORMATICS Gene expression and RNA-seq data analysis

14 Opportunities and Challenges  OPPORTUNITIES: estimate the odds of your future children being born with something like Down syndrome secure paternity test customized cancer-fighting drugs personalized medicine

15 Opportunities and Challenges “When your bank account or credit card is compromised, the situation is painful but recoverable. You can close the account, wipe the slate clean and start over. You cannot change or revoke your DNA once it’s leaked,” says Gene Tsudik – UCI – GenoDroid project.  OPPORTUNITIES: estimate the odds of your future children being born with a genetic disease secure paternity test customized cancer-fighting drugs personalized medicine  CHALLENGES: do you have something more “private” than your DNA? consumers fear losing insurance coverage if results are shared, companies don’t want to reveal proprietary information about customized treatments

16 BioMol- Informatica e Bioinformatica - Modulo di Informatica Roberto Di Pietro Contatto: Ricevimento: Per eventuali ricevimenti contattatemi via ; indicativamente mercoledì pomeriggio, in studio, – fine Il modulo si propone di fornire un’introduzione* su: - architettura degli elaboratori; - circuiti logici; - rappresentazione dell'informazione; - sistemi operativi; - reti di calcolatori; - Data Base, sicurezza --- cenni - programmazione (python). Il modulo di Informatica si suddivide in lezioni di teoria (16 ore) e lezioni pratiche in lab. (16 ore). *il programma di dettaglio verrà discusso durante la prima lezione e messo on-line.


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