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BIOINFORMATICA
(obiettivi)
La complessità e la quantità di dati biomolecolari e genomici oggi disponibili richiedono l’uso di metodi computazionali sia per la loro gestione che, soprattutto, per l’estrazione di informazione biologica e funzionale. La Bioinformatica è la disciplina che si occupa dell’analisi e dell’attribuzione di significato biologico alla massa di dati molecolari disponibile fino ad oggi e rappresenta uno strumento imprescindibile nell’ambito delle attività biochimiche, biologico-molecolari, biomediche e biotecnologiche.
Il corso di Bioinformatica ha l’obiettivo di introdurre lo studente di Biotecnologie alla comprensione delle basi logico-matematiche e algoritmiche dei più comuni strumenti computazionali oggi in uso nelle analisi bioinformatiche di strutture di proteine e acidi nucleici e all’acquisizione delle capacità di utilizzo pratico.
Gli studenti che supereranno l’esame saranno avranno acquisito le competenze e conoscenze nelle seguenti aree:
a) conoscenza e capacità di comprensione
della natura dei dati biomolecolari e relative banche dati
della logica sottostante gli algoritmi dei programmi bioinformatici di analisi dati più diffusi
di elaborare processi anche complessi di analisi bioinformatiche di dati in ambito applicativo e di ricerca
b) capacità di applicare conoscenza e comprensione
capacità d i interrogare le banche dati e recuperare l’informazione desiderata
capacità di utilizzare razionalmente ed efficacemente gli strumenti bioinformatici più diffusi e significativi
individuare con efficacia lo strumento adatto alla soluzione di un determinato problema
applicare soluzioni complesse
progettare il trasferimento dei risultati nella pratica sperimentale biotecnologica
c) autonomia di giudizio
saper individuare i limiti di applicazione degli strumenti bioinformatici
saper interpretare e applicare criticamente e correttamente i risultati ottenuti
d) abilità comunicative
saper illustrare la logica utilizzata per sviluppare una soluzione a un problema bioinformatico
saper comunicare e spiegare il significato dei risultati dei programmi bioinformatici
e) capacità di apprendimento
acquisire le conoscenze di base per progredire autonomamente nell’apprendimento dell’uso e del funzionamento di strumenti più avanzati di bioinformatica
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PASCARELLA STEFANO
( programma)
L’insegnamento prevede 48 ore di didattica frontale comprendente attività teorico-pratiche.
Lezioni frontali
• Descrizione delle principali banche di dati biologiche e delle modalità di interrogazione (3 ore)
• Confronto di due sequenze con algoritmi esatti ed euristici; confronto di due genomi (4 ore)
• Matrici di punteggio (1 ora)
• Ricerche in banche dati per somiglianza di sequenza (4 ore)
• Metodi per calcolare allineamenti multipli di sequenze (4 ore)
• Costruzione di profili e PSSM (2 ore)
• Ricerche con profili in banche dati; banche dati di profili (4 ore)
• Modelli di Markov Nascosti (HMM) e uso per ricerche in banche dati, allineamento di sequenze, previsione di strutture proteiche, previsione di geni (4 ore)
• Reti neurali e algoritmi di classificazione automatica; applicazione alla previsione di strutture secondarie, dell’accessibilità al solvente, peptidi segnale, epitopi antigenici, zone di interazione proteina-proteina (4 ore)
• Uso di progammi di grafica molecolare (2 ore)
• Confronto e sovrapposizione di strutture proteiche (2 ore)
• Metodi di previsione della struttura tridimensionale delle proteine: metodi di riconoscimento di fold (2 ore)
• Metodi di modellizzazione per omologia e di valutazione dei modelli (6 ore)
• Moduli specialistici di tema variabile (6 ore)
o filogenesi molecolare
o docking
o cenni di meccanica molecolare
 Pascarella, Paiardini – “Bioinformatica: dalla sequenza alla struttura delle proteine”, Zanichelli
Tutto il materiale didattico depositato presso il sito elearning2.uniroma1.it
(Date degli appelli d'esame)
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BIO/10
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
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BIOTECNOLOGIE MICROBICHE INDUSTRIALI E AMBIENTALI
(obiettivi)
L’insegnamento di Biotecnologie Microbiche industriali e Ambientali ha l’obiettivo di fornire i principi basilari della biodiversità nel mondo dei microrganismi, evidenziando gli aspetti di interazione e interdipendenza dei componenti delle comunità microbiche. Specifici obiettivi formativi sono: conoscenze delle diverse metodiche per l’isolamento e la caratterizzazione dei microrganismi da campioni ambientali di diversa origine, in modo da essere in grado di isolare microrganismi in possesso di specifiche caratteristiche fisiologiche; conoscenze delle principali metodiche molecolari e genomiche per la caratterizzazione delle comunità microbiche complesse, finalizzati anche alla ricerca di geni funzionali potenzialmente interessanti per successive applicazioni biotecnologiche; conoscenze dei principali approcci molecolari per la caratterizzazione e lo studio di comunità microbiche non coltivabili. Le conoscenze e competenze acquisite nel presente insegnamento costituiranno un quadro di riferimento per la progettazione di analisi genomica applicata anche in contesti non convenzionali e per la comprensione delle potenziali applicazioni biotecnologiche.
Gli studenti che abbiano superato l’esame saranno in grado di conoscere e comprendere (conoscenze acquisite)
- le origini e la scala di complessità della biodiversità microbica
- le interazioni e le problematiche connesse nel funzionamento delle comunità microbiche;
- le problematiche relative alla costruzione di un biocatalizzatore microbico ricombinante e/o geneticamente modificato e con proprietà migliorate nel processo;
- le strategie da impiegare per identificare i principali limiti fisiologici e molecolari che possono impedire o rendere poco vantaggioso l’impiego di un microrganismo in un processo biotecnologico e le possibili alternative;
Gli studenti che abbiano superato l’esame saranno in grado di (competenze acquisite):
- saper progettare lo sviluppo di processi di produzione industriale o di applicazioni ambientali con impiego di biocatalizzatori microbici;
- saper indicare metodologie per valutare le sue performances, e saper proporre nuove soluzioni per superare eventuali limiti fisiologici o molecolari evidenziati in sede di valutazione del processo;
- saper spiegare a persone non esperte le nozioni di base sulle metodologie, i principi e le possibilità applicative della microbiologia industriale;
- saper presentare un elaborato o riassumere in maniera completa ma concisa i risultati raggiunti utilizzando correttamente il linguaggio tecnico.;
- essere in grado di aggiornarsi o ampliare le proprie conoscenze attingendo in maniera autonoma a testi, articoli scientifici, mediante la consultazione delle principali banche dati disponibili in rete.
L’insegnamento di Biotecnologie Microbiche industriali e Ambientali – Modulo II ha l’obiettivo di fornire gli strumenti metodologici essenziali allo sviluppo e all’analisi di modelli matematici di processi biotecnologici industriali. A tal fine, i principi elementari dell’ingegneria di processo sono presentati nella prima parte del corso e successivamente discussi attraverso l’analisi di processi di interesse delle biotecnologie industriali. Specifici obiettivi formativi del corso sono: conoscenza delle metodologie di sviluppo e analisi di modelli matematici a parametri concentrati di bioreattori attraverso formulazione di equazioni di bilancio di materia; conoscenza delle metodologie di sviluppo di modelli cinetici di crescita microbica; conoscenza dei principali approcci finalizzati allo sviluppo di modelli cinetici di processi catalizzati da enzimi; conoscenza degli approcci che possono essere impiegati ai fini della identificazione parametrica di modelli matematici di processo attraverso analisi di dati sperimentali. Le conoscenze e competenze acquisite nel presente insegnamento costituiranno un quadro di riferimento per lo studio della dinamica e per il controllo di processi industriali di sintesi e/o risanamento ambientale basati sulla applicazione di comunità di microrganismi.
Gli studenti che abbiano superato l’esame saranno in grado di conoscere e comprendere (conoscenze acquisite)
- le problematiche di progettazione e controllo di impianti di interesse delle biotecnologie industriali.
- la complessità dell’interazione tra i meccanismi di trasporto e chimico-fisici che governano la dinamica di sistemi di processo basati sulla applicazione di comunità di microrganismi.
- le strategie da adottare ai fini dello sviluppo di modelli matematici di processi delle biotecnologie industriali;
- le strategie da impiegare ai fini della ottimizzazione e del controllo di processi basati sulla applicazione di microrganismi.
Gli studenti che abbiano superato l’esame saranno in grado di (competenze acquisite):
- Illustrare l’applicazione di modelli matematici ai fini della identificazione dei meccanismi che governano la dinamica di sistemi di processo, e dello sviluppo di strategie di ottimizzazione e controllo di processo.
- sviluppare, attraverso applicazione dei principi primi di conservazione, modelli matematici a parametri concentrati di sistemi di processo basati sulla applicazione di microrganismi.
- valutare, attraverso analisi dei modelli matematici formulati, come la dinamica di un sistema di processo cambia al variare dei parametri operativi e di progetto.
- descrivere qualitativamente le metodologie che possono essere adottate per identificare, attraverso analisi dati sperimentali, modelli matematici di sistemi di processo.
- saper spiegare a persone non esperte le nozioni di base sulle metodologie di sviluppo, i principi e le possibilità applicative di modelli matematici di processo;
- saper presentare un elaborato o riassumere in maniera completa ma concisa i risultati raggiunti utilizzando correttamente il linguaggio tecnico.;
- essere in grado di aggiornarsi o ampliare le proprie conoscenze attingendo in maniera autonoma a testi, articoli scientifici, mediante la consultazione delle principali banche dati disponibili in rete.
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MODULO II
(obiettivi)
Obiettivi generali
L’insegnamento di Biotecnologie Microbiche industriali e Ambientali – Modulo II ha l’obiettivo di fornire gli strumenti metodologici essenziali allo sviluppo e all’analisi di modelli matematici di processi biotecnologici industriali. A tal fine, i principi elementari dell’ingegneria di processo sono presentati nella prima parte del corso e successivamente discussi attraverso l’analisi di processi di interesse delle biotecnologie industriali. Specifici obiettivi formativi del corso sono: conoscenza delle metodologie di sviluppo e analisi di modelli matematici a parametri concentrati di bioreattori attraverso formulazione di equazioni di bilancio di materia; conoscenza delle metodologie di sviluppo di modelli cinetici di crescita microbica; conoscenza dei principali approcci finalizzati allo sviluppo di modelli cinetici di processi catalizzati da enzimi; conoscenza degli approcci che possono essere impiegati ai fini della identificazione parametrica di modelli matematici di processo attraverso analisi di dati sperimentali. Le conoscenze e competenze acquisite nel presente insegnamento costituiranno un quadro di riferimento per lo studio della dinamica e per il controllo di processi industriali di sintesi e/o risanamento ambientale basati sulla applicazione di comunità di microrganismi.
Obiettivi specifici
A) Conoscenza e capacità di comprensione
Gli studenti che abbiano superato l’esame saranno in grado di conoscere e comprendere
(conoscenze acquisite)
- le problematiche di progettazione e controllo di impianti di interesse delle
biotecnologie industriali.
- la complessità dell’interazione tra i meccanismi di trasporto e chimico-fisici che
governano la dinamica di sistemi di processo basati sulla applicazione di comunità
di microrganismi.
- le strategie da adottare ai fini dello sviluppo di modelli matematici di processi delle
biotecnologie industriali;
- le strategie da impiegare ai fini della ottimizzazione e del controllo di processi basati
sulla applicazione di microrganismi.
B) Capacità applicative
Gli studenti che abbiano superato l’esame saranno in grado di:
- Utilizzare modelli matematici ai fini della identificazione dei meccanismi che
governano la dinamica di sistemi di processo, e dello sviluppo di strategie di
ottimizzazione e controllo di processo.
- Sviluppare, attraverso applicazione dei principi primi di conservazione, modelli
matematici a parametri concentrati di sistemi di processo basati sulla applicazione
di comunità di microrganismi.
- Valutare, attraverso analisi dei modelli matematici formulati, come la dinamica di un
sistema di processo cambia al variare dei parametri operativi e di progetto.
C) Autonomia di giudizio
- Essere in grado di formulare una propria valutazione e/o giudizio sulla base della
interpretazione delle informazioni disponibili nell'ambito della analisi e del controllo
di processi di interesse delle biotecnologie industriali e ambientali.
- Essere in grado di individuare e raccogliere informazioni aggiuntive per con-seguire
una maggiore consapevolezza.
- Avere la capacità del saper fare, del saper prendere iniziative e decisioni tenendo
conto dei vari aspetti di interesse della analisi e del controllo di processi di interesse
delle biotecnologie industriali.
D) Abilità nella comunicazione
- Descrivere qualitativamente le metodologie che possono essere adottate per
identificare, attraverso analisi dati sperimentali, modelli matematici di sistemi di
processo.
- saper spiegare a persone non esperte le nozioni di base sulle metodologie di
sviluppo, i principi e le possibilità applicative di modelli matematici di processo;
- saper presentare un elaborato o riassumere in maniera completa ma concisa i
risultati raggiunti utilizzando correttamente il linguaggio tecnico.;
E) Capacità di apprendere
- Essere in grado di aggiornarsi o ampliare le proprie conoscenze attingendo in
maniera autonoma a testi, articoli scientifici, sia in italiano che in inglese, mediante
la consultazione delle principali banche dati disponibili in rete.
- Avere le capacità di apprendimento che sono necessarie ai fini di un continuo
aggiornamento nell'ambito della dinamica e del controllo di processi biochimici
industriali.
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ING-IND/26
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Attività formative caratterizzanti
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METODOLOGIE ANALITICHE AVANZATE
(obiettivi)
L'insegnamento di Metodologie Analitiche Avanzate ha principalmente l'obiettivo di fornire conoscenze fondamentali e principi basilari delle tecniche separative. Oltre ai principi teorici,vengono illustrati i principi di funzionamento e le modalità di applicazione, nei sistemi reali, delle principali tecniche separative, della spettrometria di massa e dell’accoppiamento delle tecniche. L'obiettivo principale del corso è quindi quello di far acquisire agli studenti, dopo aver approfondito lo studio delle principali caratteristiche delle tecniche di separazione, capacità critica, in relazione alla problematica analitica, nella scelta di un’idonea tecnica separativa, unitamente agli aspetti legati al campionamento, alla preparazione del campione e all’elaborazione dati.
Le lezioni frontali si sviluppano a partire dalla teoria dell’ estrazione e della cromatografia per poi passare allo studio e descrizione delle diverse tipologie di tecniche separative (gascromatografia, cromatografia liquida ed elettroforesi capillare)accoppiate con diverse rivelatori, incluso lo spettrometro di massa, fino alla realizzazione di analisi di diverse classi di composti di interesse biotecnologico ed ambientale ecc. Attenzione verrà rivolta anche alle applicazioni nel campo della proteomica e metabolomica, alle misure analitiche , e alla qualità del dato analitico.
Le conoscenze acquisite nel presente insegnamento, non solo costituiscono un punto di riferimento e di partenza, ma soprattutto un mezzo per acquisire competenze successive e interdisciplinari.
Gli studenti che abbiano superato l’esame saranno in grado di conoscere e comprendere (conoscenze acquisite)
-le principali tecniche separative e la loro evoluzione
-le principali modalità di lavoro, con esempi pratici applicativi in diversi settori
-i più recenti sviluppi della letteratura in tale ambito
-aspetti relativi alle attuali applicazioni delle tecniche separative a problematiche biotecnologiche, ambientali,industriali, alimentari, tossicologiche, metabolomiche, proteomiche e cliniche
Gli studenti che abbiano superato l’esame saranno in grado di (competenze ed abilità acquisite):
-approfondire autonomamente e in maniera critica le finalità delle metodologie separative e le potenzialità applicative.
-comprendere la connessione con altre aree culturali del CdS
-sviluppare la capacità di comunicare quanto appreso, attraverso colloqui e prove d'esame orali.
- sviluppare lo studio autonomo attraverso l'uso di fonti di aggiornamento accessibili.
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BUIARELLI FRANCESCA
( programma)
Principi e teoria della scienza delle separazioni e della cromatografia
Teoria dell’estrazione e della scienza delle separazioni. Legge di Nernst. Coefficiente di ripartizione. Estrazione di acidi e basi. Rapporto di distribuzione. Estrazione di molecole cariche. Estrattori per solidi e liquidi. Applicazione in campo ambientale. Pararametri cromatografici: Volume di ritenzione, netto e specifico. Rapporto di capacità. Fattore di separazione. Piatti teorici. Equazione di Van Deemter. Risoluzione.
Cenni di Cromatografia su strato sottile.
Cromatografia in fase gassosa: gas-solido. Fasi stazionarie. Cromatografia gas-liquido: supporti, fasi fisse e loro classificazione. Schema e componenti di un gas cromatografo: gas di trasporto, Iniettori, colonne impaccate e colonne capillari, fasi legate chimicamente. Equazione di Van Deemter per colonne impaccate e capillari. Rivelatori a conducibilità, a ionizzazione di fiamma, e cenni di quelli a cattura di elettroni, a fotometria di fiamma e ad emissione termoionica. Fattore di comprimibilità, indici di ritenzione.
Introduzione alla cromatografia ad alta risoluzione (HPLC). Cromatografia di adsorbimento. Adsorbenti. Isoterme di adsorbimento. Serie eluotropica dei solventi. Proprietà dei solventi, viscosità e solubilità dei gas nei solventi, filtrazione dei solventi e loro degassaggio. Cromatografia liquido-liquido. Fasi supportate. Fasi inverse: preparazione, proprietà, end capping, scelta della fase mobile. Fasi modificate: ciano, amminica. Scambio ionico: classificazione, sintesi, rigonfiamento, capacità di scambio, selettività. Cromatografia di esclusione dimensionale: meccanismo di permeazione, classificazione dei gel, scelta della fase mobile, determinazione del peso molecolare. Cromatografia su fase chirale e di affinità. Moderne fasi stazionarie e nuove tendenze in HPLC. Eluizione in isocratica, a gradino, a gradiente. HPLC di piccole molecole e macromolecole biologiche.
Schema e componenti di un cromatografo liquido ad alta risoluzione: solventi, pompe, miscelatori, iniettori, colonne e loro classificazione rispetto al diametro interno. Rivelatori a indice di rifrazione, spettrofotometrici, spettrofluorimetrici, light scattering, cenni su rivelatore elettrochimico e a conducibilità .
Elettroforesi capillare. Principi, parametri influenzanti la risoluzione. Tecniche elettroforetiche e loro classificazione: su gel, capillare, elettrocromatografia. Strumentazione.
Spettrometria di massa
Massa media, monoisotopica, esatta. Risoluzione. Principi, meccanismi di ionizzazione, frammentazioni, interpretazione.
Sorgenti di ioni per piccole molecole: impatto elettronico, ionizzazione chimica, ionizzazione chimica a pressione atmosferica Sorgenti di ioni per macromolecole biologiche: MALDI, ESI, principi di funzionamento, uso, problemi, approcci per la soluzione. Nano ESI Analizzatori di massa : Settore magnetico, quadrupolo, triplo quadrupolo, analizzatore a tempo di volo, trappola ionica, orbitrap, strumenti ibridi. Accoppiamento GC-MS, HPLC-MS, elettroforesi-spettrometria di massa
Analisi quali/quantitativa ed applicazioni
Analisi qualitativa e quantitativa: retta di calibrazione ,calibrazione diretta, normalizzazione interna, aggiunta dello standard interno, metodo delle aggiunte standard.
Preparazione dei campioni: Schemi di purificazione di matrici reali. Strategie per l’analisi e la purificazione di molecole organiche da matrici complesse.
Applicazioni: separazione di proteine, peptidi, amino acidi, acidi nucleici Studi di metabolismo e biotrasformazioni, profili metabolici e metabolomica. Peptidi: frammentazione, determinazione struttura primaria per HPLC-MS-MS. Identificazione proteine. Verifica purezza e struttura prodotti
Sono disponibili le slide delle lezioni
Introduzione pratica alla Gascromatografia BGJ Baars, A Miliazza (biblioteca dipartimento di chimica)
Analisi chimica cromatografica Mentasti, Saini (biblioteca dipartimento di chimica)
Modern HPLC for scientist MW Dong Wiley
Mass Spectrometry Principles and application Edmond de Hofmann and Vincent Stroombant
(Date degli appelli d'esame)
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CHIM/01
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
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Statistica
(obiettivi)
Obiettivi formativi:
Obiettivo formativo dell'insegnamento è l'apprendimento, da parte degli studenti, degli strumenti di base dell'inferenza statistica.
Conoscenza e capacità di comprensione
Alla fine del corso, gli studenti hanno una conoscenza di base della teoria della stima puntuale, intervallare e di alcuni casi specifici della verifica di ipotesi parmaetriche
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Alla fine del corso, gli studenti sono in grado di utilizzare le principali tecniche di inferenza statistica per campioni da popolazione normale
Autonomia di giudizio
L'autonomia di giudizio degli studenti è stimolata utilizzando casi empirici, ed il confronto tra tecniche differenti
Abilità comunicativa
La capacità comunicativa degli studenti è stimolaata dalla discussione della teoria di base dell'inferenza
Capacità di apprendimento
Gli studenti che superano l'esame hanno la capacità di confrontarsi con casi empirici reali di limitata complessità
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ALFO' MARCO
( programma)
• Introduzione
• Concetto di esperimento e probabilità
• Variabili aleatorie
• Modelli di variabili aleatorie
• Distribuzione delle statistiche campionarie
• Stima parametrica puntuale
• Stima parametrica per intervalli
• Verifica di ipotesi parametriche, introduzione
• Verifica di ipotesi parametriche, confronto tendenza centrale uno/due campioni, potenza di un test
Sheldon M. Ross "Probabilità e statistica per l'ingegneria e le scienze", Edizione Apogeo, Milano, 2003, Capitoli 1-8.
(Date degli appelli d'esame)
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SECS-S/01
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Attività formative caratterizzanti
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