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Oggetto:
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Sistemi complessi per la biologia

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Complex Systems for Biology

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Anno accademico 2020/2021

Codice dell'attività didattica
INT0381
Docenti
Prof. Michele Caselle (Titolare del corso)
Prof. Marco Regis (Titolare del corso)
Corso di studi
Laurea Magistrale Interateneo in Fisica dei sistemi complessi
Anno
2° anno
Periodo didattico
Primo periodo didattico
Tipologia
C=Affine o integrativo
Crediti/Valenza
6
SSD dell'attività didattica
FIS/02 - fisica teorica, modelli e metodi matematici
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Facoltativa
Tipologia d'esame
Orale
Prerequisiti
Propedeutico a
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

Il corso offre un'introduzione alla Biologia Computazionale, con particolare attenzione all'utilizzo delle tecniche più importanti di meccanica statistica e di fisica teorica per lo studio dei sistemi biologici.

The course offers a general  introduction to Computational Biology, with a particular attention to the use and application of tools typical of Statistical Mechanics and Theoretical Physics to Systems Biology.

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Risultati dell'apprendimento attesi

 

Conoscenza e capacità di comprensione:

Alla fine del corso lo studente avrà una conoscenza approfondita dei più moderni risultati nel campo della Biologia Computazionale, delle tecniche di inferenza in Biologia Molecolare e dei più moderni metodi di simulazione applicati ai sistemi biologici.


Capacità di applicare conoscenza e comprensione:

Al termine del corso gli studenti dovranno essere in grado di risolvere alcuni semplici esempi di regolazione genica, e discutere proprietà di teoria delle reti e della statistica Bayesiana

 

Knowledge and Understanding:

At the end of course the student will reach a good knowledge of the most advanced results in Computational Biology, of inference methods in Molecular Biology and of the most advanced simulation techniques for Systems Biology.


Applying Knowledge and Understanding:

The knowledge acquired during the lectures will be applied to the solution of simple problems in gene regulation, network theory and bayesian statistics

 

 

 

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Modalità di insegnamento

Lezione frontale, se necessario con uso di slide

Durante l'a.a. 2020-21, le lezioni saranno svolte da in presenza e online in modalità sincrona. Per
accedere alle lezionii bisogna iscriversi alla pagina Moodle del corso il cui link è reperibile al fondo di questa pagina.

 

Blackboard lectures. When needed with slides.

During the. 2020-21 academic year the lectures will take place in classroom and online. Videos of the lectures will be made available on-line to the students registered to the course.

The link to the moodle page can be found at the bottom of this webpage

 

 

 

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Modalità di verifica dell'apprendimento

L'esame è costituito da una prova orale, della durata tipica di 40-50 minuti, nella quale viene chiesto di affrontare ab initio due, o al più tre, argomenti svolti a lezione,  discutendo sia gli aspetti  fisici che biologici del problema . In caso di non superamento dell'esame la ripetizione dello stesso deve avvenire almeno due settimane dopo la prima prova.

La modalità di verifica dell'apprendimento rimane invariata anche nel caso avvenga per via telematica, attraverso videoconferenza.

A partire da Settembre 2020 gli esami si terranno di nuovo in presenza.  Gli studenti possono comunque chiedere di sostenere l'esame per via telematica.  Gli studenti interessati a questa opzione sono pregati di contattarmi

The exam consists in an oral examination, of typical duration of 40-50 minutes, during which the student has to develop ab initio two of the topics explained during the lectures. The student has to demonstrate to have gained both physical insight and technical mathematical abilities. In case the exam fails, it cannot be repeated earlier than two weeks after the first attempt.

The same modality applies also in the case of online exams through video conference.

From September 2020 exams will be again in presence.  However students may choose, if they want, to take the exam  through video conference. In this case they should contact me in advance.

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Attività di supporto

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Programma

Si discuteranno alcune applicazioni della meccanica statistica ai sistemi
biologici. In particolare:
  - Entropia di Shannon e sue generalizzazioni per l'analisi di sequenze
  - Catene di Markov nascoste e data mining
  - Simulazione al calcolatore di sistemi biologici:
     Metodi Montecarlo e Dinamica Molecolare
  - Teoria dei network
  - Dinamica dei circuiti di regolazione genica

We shall discuss a few applications of modern statistical mechanics to
biological systems. In particular:
   - Shannon entropy and sequence analysis
   - Hidden Markov models and data mining
   - Computer simulations of biological systems: Montecarlo and Molecular Dynamics.
   - Network theory
   - Biological circuits in Gene regulation

Testi consigliati e bibliografia

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U. Alon "Introduction to Systems Biology" Chapman & Hall (2007)



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Orario lezioni

GiorniOreAula
Martedì11:00 - 13:00Aula D Dipartimento di Fisica
Mercoledì16:00 - 18:00Aula D Dipartimento di Fisica
Giovedì16:00 - 18:00Sala Franzinetti Dipartimento di Fisica

Lezioni: dal 24/09/2018 al 25/11/2017

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Note

Il Corso inizierà martedì 22 Settembre 2020

The lectures will start on Tuesday,  22/09/2020

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Ultimo aggiornamento: 22/10/2020 09:20
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