B028093 - BIOLOGIA DEI SISTEMI

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Concetti di base biologia dei sistemi. Tecniche per l'ottenimento di dati –omici. Analisi di dati –omici. Integrazione di dati –omici. Sviluppo di modelli computazionali predittivi per l'analisi di sistemi biologici. Integrazione di modelli e dati –omici. Analisi di casi studio reali.

- ALON, Uri. An Introduction to systems biology: design principles of biological circuits. Chapman & Hall/CRC, 2007.
- Introduction to Genomics 3rd Edition, Arthur Lesk. ISBN-13: 978-0198754831. Oxford University Press; 3 edition (May 23, 2017)

Conoscenze: Il corso intende fornire agli studenti le basi concettuali e tecniche nell'ambito della biologia dei sistemi.
Competenze e capacità acquisite: gli studenti acquisiranno le competenze teoriche e pratiche relative alle principali metodologie in ambito computazionale per lo studio e la predizione il comportamento dei sistemi biologici. Saranno inoltre illustrate le loro potenziali mediante l'analisi di casi studio reali.

Corsi raccomandati: Genetica; Biologia molecolare; Bioinformatica con laboratorio

Il corso prevede lezioni frontali.

Numero di ore relativo alle attività in aula: 48

Frequenza delle lezioni:
la frequenza è fortemente consigliata.

Strumenti a supporto della didattica: Diapositive delle lezioni; articoli scientifici
Orario di ricevimento: a discrezione dello studente

Verifica delle conoscenze e delle competenze (problem solving) mediante test scritto con domande a risposta chiusa ed aperta della durata di 1 h

Introduzione alla systems biology ed approccio integrato alle discipline "omiche". Storia della biologia dei sistemi, presupposti scientifici e filosofici. Bioinformatica. Principali tecnologie –omiche e controllo qualità. Analisi di dati di sequenziamento massivo: trimming, assemblaggio, scaffolding, predizione genica. Analisi Post Genomiche (Pangenoma, Annotazione del genoma). Relazione genotipo – fenotipo (Phenolink, Phenotype sequencing, Phenotype Microarray, DuctApe). Analisi della regolazione genica (in vivo ed in silico). Rappresentazione tramite reti e proprietà dei network (dinamica, stabilità, robustezza). Reti di interazioni proteiche e metodi di studio. Interazioni proteina-DNA. Reti di regolazione (cascate di segnalazione, regolazione genica). Modelli di regolazione genica. Reti di scambio genico Ricostruzione di reti metaboliche (uso delle banche dati , KEGG, STRING, KBASE). Riconcilazione di network metabolici. Tecniche per la modellizzazione in silico del metabolismo batterico. Ingegneria metabolica nei microrganismi Flux Balance Analysis. Integrazione di dati "-omics" per l'analisi di modelli metabolici. Analisi di casi studio reali.