LA LAUREA MAGISTRALE IN BIOINFORMATICA Università degli studi

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LA LAUREA MAGISTRALE IN BIOINFORMATICA Università degli studi di Milano-Bicocca Facoltà di Scienze MFN LA LAUREA MAGISTRALE IN BIOINFORMATICA

Che cos'è la BIOINFORMATICA? Il termine BIOINFORMATICS è stato inventato da P. Hogeweg nel 1978 La BIOINFORMATICA è una applicazione della INFORMATION TECHNOLOGY al campo della BIOLOGIA.

Il primo scopo della bioinformatica è CONTRIBUIRE AD AUMENTARE IL LIVELLO DI CONOSCENZA DEI SISTEMI BIOLOGICI Un altro scopo è quello di far progredire tutte le metodologie caratteristiche della bioinformatica stessa.

La Bioinformatica si occupa di * SEQUENCE ANALYSIS * GENE FINDING * GENOME ASSEMBLY * PROTEIN STRUCTURE PREDICTION * PROTEIN-LIGAND INTERACTION * ANALYSIS OF GENE EXPRESSION * MODELLING OF METABOLIC NETWORKS * MODELLING OF EVOLUTION * SYSTEMS BIOLOGY

Nei primi anni della bioinformatica i temi di studio erano essenzialmente quelli in 1-4 (analisi di sequenze)‏ Gli sviluppi successivi e le espansioni della bioinformatica a settori diversificati sono dovuti essenzialmente ai seguenti fattori

i) Aumento delle potenze di calcolo (in trent'anni di almeno TRE ordini di grandezza)‏ ii) Sviluppo delle metodologie numeriche e degli algoritmi per studiare sistemi complessi iii) Sviluppo della teoria dei sistemi

Allo sviluppo della BIOINFORMATICA concorrono le discipline Biologia Molecolare Biochimica Genetica Chimica Fisica Matematica

Proprio per il carattere INTERDISCIPLINARE della BIOINFORMATICA e’ importante che laureati in diverse discipline scientifiche abbiano accesso alla LAUREA MAGISTRALE La laurea magistrale è stata modificata proprio a tale scopo, per l'anno accademico 2009-2010 Sedi italiane : Milano-Bicocca, Bologna, Roma (Tor Vergata)‏

Comparazione di sequenze proteiche. Evoluzione molecolare e funzione Primary sequence (PE and SE, ~ 210-250 aa ): 68.2% identity 76 amino acidic substitutions (45 completely unrelated aa). Maiale VVGGTEAQRNSWPSQISLQYRSGSSWAHTCGGTLIRQNWVMTAAHCVDRELTFRVVVGEH Bovina VVGGTAVSKNSWPSQISLQYKSGSSWYHTCGGTLIKQKWVMTAAHCVDSQMTFRVVLGDH MerluzzoB VVGGEDVRVHSWPWQASLQYKSGNSFYHTCGGTLIAPQWVMTAAHCIGSR-TYRVLLGKH Salmone VVGGRVAQPNSWPWQISLQYKSGSSYYHTCGGSLIRQGWVMTAAHCVDSARTWRVVLGEH **.* . ::** * *** .. : *.***:*: **:*****:. :** :* *  Maiale NLNQ-NNGTEQYVGVQKIVVHPYWNTDDVAAGYDIALLRLAQSVTLNSYVQLGVLPRAGT Bovina NLSQ-NDGTEQYISVQKIVVHPSWNSNNVAAGYDIAVLRLAQSATLNSYVQLGVLPQSGT MerluzzoB NMQDYNEAGSLAISPAKIIVHEKWD—-SSRIRNDIALIKLASPVDVSAIITPACVPDAEV Salmone NLNT-NEGKEQIMTVNSVFIHSGWNSDDVAGGYDIALLRLNTQASLNSAVQLAALPPSNQ .: : .:.:* *: *:*:::: . . : . :*   Maiale ILANNSPCYITGWGLTRTNGQLAQTLQQAYLPTVDYAICSSSSYWGSTVKNSMVCAGGDG Bovina ILANNTPCYITGWGRTKTNGQLAQTLQQAYLPSVDYATCSSSSYWGSTVKTTMVCAGGDG MerluzzoB LLANGAPCYVTGWGRLWTGGPIADALQQALLPVVDHAHCSRYDWWGSLVTTSMVCAGGDG Salmone ILPNNNPCYITGWGKTSTGGPLSDSLKQAWLPSVDHATCSSSGWWGSTVKTTMVCAGG-G :*.. **:**** *.* . *:*. : .: ** :*** : . *:*.** *

Templati utilizzati per la generazione del modello Predizione della struttura 3D delle proteine con tecniche di homology modelling Templati utilizzati per la generazione del modello Modello per omologia

Analisi della struttura delle proteine (relazioni tra struttura e funzione) Secondary Structure (SS) content Solvent accessible surface

Individuazione dei siti recettoriali Sito principale Individuazione di cavità e probabili siti di legame Le sfere evidenziano delle cavità nella proteina, inoltre ci forniscono informazioni sulle caratteristiche di idrofobicità e idrofilia del ligando Siti secondari

Docking In silico ADME 106 compounds MOO Molecular modelling, MM, MD, site_finder In silico ADME MOO 106 compounds Library generation, QM, 350 Molecular Descriptors, Docking 102 compounds potentilally LEADS

Yeast protein interaction network[Jeong et al., Nature (2001)] I network proteici possiedono delle proprietà computazionali, che derivano dal fatto che le proteine sono parte di “moduli” la cui funzione dipende dalla struttura della proteina e dalla topologia del network in cui e’ coinvolta Yeast protein interaction network[Jeong et al., Nature (2001)] Problemi: network molto complicati dove e’ difficile individuare moduli network solo parzialmente noti Bioinformatica

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