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

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

WEB SITE DEDICATO AL CORSO /

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

ORARIO E AULE ONLINE

TESTI e materiali CONSIGLIATI INFORMATICA 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

MODULO DI INFORMATICA Il modulo si propone di fornire: o conoscenze informatiche di base su: architettura degli elaboratori; sistemi operativi; reti di calcolatori; algoritmi; programmazione; o conoscenze pratiche di programmazione (python)

Architettura degli Elaboratori

Sistemi Operativi

Reti di Calcolatori

Algoritmi

Programmazione

“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

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.

Importance of Bioinformatics Deep sequencing data analysis

1.INTRODUZIONE alla disciplina “BIOINFORMATICA” 2.DATABASE: Database di biosequenze, risorse web orientate alla genetica, alla biologia molecolare e alla genomica 3.Lavorare con le SEQUENZE: allineamenti, cenni sugli algoritmi di allineamento locale e globale, omologia e similarità, BLAST. 4.Mettere in pratica nei laboratori le nozioni di base ai punti 2 e 3 e acquisire competenze semplici sulla Shell e sulla programmazione Python. MODULO DI BIOINFORMATICA

DATABASES AND DATA RETRIEVAL Biosequences and Gene-related info

WORKING WITH BIOSEQUENCES Alignments and similarity search

LABORATORI BIOINFO 1.Data retrieval da diversi database di conoscenza e biosequenze. 2.Introduzione all’uso della Shell Unix e esercizi. 3.Introduzione alla programmazione Python. 4.Esercizi di Python su casi studio.

ACCOUNT LABORATORI BIOINFO recuperare la password per la login alle macchine prima che inizino le lezioni procedura di Single Sign On