Presentazione

Organizzazione della Didattica

DM270
BIOTECNOLOGIE INDUSTRIALI ORD. 2014


6

Corsi comuni

 

Frontali Esercizi Laboratorio Studio Individuale
ORE: 24 0 48 98

Periodo

AnnoPeriodo
I anno1 semestre

Frequenza

Obbligatoria

Erogazione

Lingua

Italiano

Calendario Attività Didattiche

InizioFine
02/10/201719/01/2018

Tipologia

TipologiaAmbitoSSDCFU
caratterizzanteDiscipline biologicheBIO/113
caratterizzanteDiscipline per le competenze professionaliSECS-S/023


Responsabile Insegnamento

ResponsabileSSDStruttura
Prof. FILIPPINI FRANCESCOBIO/11Dipartimento di Biologia

Altri Docenti

DocenteCoperturaSSDStruttura
Prof.ssa ROMUALDI CHIARAIstituzionaleBIO/11Dipartimento di Biologia

Attività di Supporto alla Didattica

Esercitatore
Dott.ssa CALURA ENRICA
Dott.ssa RIGHETTO IRENE

Bollettino

Per seguire bene le tematiche del corso, ci si attende che gli studenti siano in possesso di conoscenze di base in bioinformatica: (1) database e data mining; (2) allineamenti di sequenze e ricerche per omologia mediante BLAST ed altri programmi; (3) espressioni regolari (patterns) e profili di sequenza basati su matrici; (4) predizioni di struttura secondaria, PDB; (5) network di regolazione dell'espressione genica; (6) inferenza statistica (hypothesis testing, one and two samples t-test, analisi della varianza).

Lo studente acquisirà, oltre alla conoscenza di basi metodologiche e scientifiche della bioinformatica, della biologia dei sistemi e della biologia e biotecnologia sintetica, abilità applicative, spendibili in particolare nel campo delle biotecnologie, relative ai contenuti del corso (illustrati in dettaglio nella sezione "Contenuti").

Gli studenti acquisiscono le conoscenze e competenze specifiche sia attraverso la frequenza, le attività e l'interazione con i docenti (lezioni ed esercitazioni), sia attraverso lo studio del materiale didattico messo a disposizione dai docenti (dispense e contenuti su web). L'insegnamento prevede lezioni con esempi, interazione durante il corso con domande e risposte, simulazioni applicative problem solving, esercitazioni con fase training e successiva fase test, simulazioni pre esame con domande, risposte ed esempi di valutazione delle risposte.

La Biotecnologia Sintetica Computazionale combina Bioinformatica avanzata e applicata, Biologia dei Sistemi e Biologia Sintetica, collegandosi scientificamente a ricerche di punta nelle Biotecnologie e didatticamente a tecnologie ricombinanti avanzate (corso di Biotecnologia Sintetica Molecolare), Genomica Funzionale e Biotecnologie Cellulari e Immunologiche, Medicina Rigenerativa e Bioingegneria. Il corso tiene conto sia dell'attuale evoluzione del rapporto - nella ricerca biotecnologica, biomedica e biologica - tra sperimentazione in silico e "wet lab", sia delle aree scientifico-curricolari del corso di laurea. In particolare, il suo percorso si sviluppa in tre moduli principali centrati su (i) reti di regolazione e biologia dei sistemi, (ii) approcci integrativi e bioinformatica per le biotecnologie "computer-aided", (iii) biologia e biotecnologia sintetica (i) Reti di regolazione e biologia dei sistemi Introduzione alle reti biologiche e descrizione delle loro caratteristiche e della loro complessità. Definizione di reti trascrizionali, di trasduzione del segnale e reti di sviluppo. Definizione di motivo in ambito di reti. Descrizione delle dinamiche cellulari di particolari motivi come autoregolazione e feed-forward loop (coerenti e incoerenti). Combinazione di motivi. Introduzione alle reti biologiche in organismi complessi. Approcci di reverse engineering. Dati di trascrittomica e inferenza di reti di regolazione. La parte pratica si terrà in aula computer. La piattaforma R verrà introdotta come strumento per l’analisi di dati di trascrittomica e per la ricostruzione di piccoli circuiti regolativi. (ii) Approcci integrativi e bioinformatica per le biotecnologie "computer-aided" Genomica, metagenomica e bioinformatica: assemblaggio di sequenze, predizione di geni e annotazione genomi, genome browsers. Metagenomica e microbiomi come indicatori per salute e variabilità e contaminazione ambientale. Bioinformatica strutturale: analisi e predizioni funzionali per integrazione del confronto tra sequenze, motivi, fold, struttura, superfici. Superposition di strutture, metodi predittivi strutture 3D (homology modeling, threading, ab initio), dinamica molecolare, docking, analisi dei surface patch (elettrostatica, idrofobicità). Bioinformatica cellulare: predizioni di topologia e localizzazione subcellulare (predittori generativi HMM e discriminativi SVM), interattomi e reti di nodi per elementi e per dominii. Immuno-informatica e Reverse Vaccinology: predizione di epitopi, approcci e software per RV, pan-vaccini. (iii) Biologia e biotecnologia sintetica Ingegneria proteica, industria e ambiente: dall'analisi fine dei motivi alla modulazione funzionale: rationale design e computational design per biocatalisi, bioremediation e phytoremediation. Biologia sintetica e sviluppo di biomimetici: individuazione e ingegnerizzazione dei motif di interazione: design di agonisti e antagonisti. Biomimetici per medicina rigenerativa, drug delivery. Combinazione con peptidi autoassemblanti o lipidi. Ingegneria proteica e difesa immunitaria: design di anticorpi oligoclonali (predizione di specificità e immunogenicità, scelta e ottimizzazione delle regioni peptidiche da sintetizzare); umanizzazione dei monoclonali, design di DARPins e altre proteine pseudoanticorpali. Geni e promotori sintetici: progettazione di geni sintetici per la caratterizzazione e/o per l'ingegnerizzazione; ottimizzazione dell'espressione e della purificazione. Design di promotori. Esercitazioni in aula computer per le parti (ii) e (iii) del corso verteranno su analisi con approcci di bioinformatica strutturale e biologia sintetica nell'ambito di un progetto di ingegnerizzazione di un enzima.

L'esame prevede accertamenti sia sulla parte pratica (svolta nelle esercitazioni di test nel laboratorio computer), che sulle nozioni di teoria, attraverso prove in forma orale e/o scritta.

Coerentemente con l'attesa acquisizione da parte degli studenti sia di conoscenze teoriche che di competenze applicative, la valutazione tiene conto sia della conoscenza delle basi scientifiche degli argomenti trattati nel corso che delle capacità mostrate nell'applicazione pratica.

CONTENUTO NON PRESENTE

I docenti forniscono agli studenti il materiale didattico, che viene aggiornato annualmente (dispense del corso). Gli studenti possono inoltre - attraverso apposite pagine web - accedere alla guida on line alle esercitazioni, scaricare i materiali didattici, visualizzare il calendario di lezioni ed esercitazioni, avvisi ecc., nonchè collegarsi ad utili risorse remote (siti web di server con database e tools pubblici per analisi bioinformatiche e statistiche).