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Scheda Riassuntiva
Anno Accademico 2019/2020
Scuola Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
Insegnamento 095944 - BIOINFORMATICS AND COMPUTATIONAL BIOLOGY
Docente Masseroli Marco
Cfu 5.00 Tipo insegnamento Monodisciplinare

Corso di Studi Codice Piano di Studio preventivamente approvato Da (compreso) A (escluso) Insegnamento
Ing Ind - Inf (Mag.)(ord. 270) - MI (471) BIOMEDICAL ENGINEERING - INGEGNERIA BIOMEDICA*AZZZZ090946 - BIOINFORMATICS AND COMPUTATIONAL BIOLOGY FOR MOLECULAR MEDICINE
095944 - BIOINFORMATICS AND COMPUTATIONAL BIOLOGY
Ing Ind - Inf (Mag.)(ord. 270) - MI (481) COMPUTER SCIENCE AND ENGINEERING - INGEGNERIA INFORMATICA*AZZZZ095944 - BIOINFORMATICS AND COMPUTATIONAL BIOLOGY
Ing Ind - Inf (Mag.)(ord. 270) - MI (501) BIOINFORMATICS FOR COMPUTATIONAL GENOMICS*AZZZZ054213 - BIOINFORMATICS AND COMPUTATIONAL BIOLOGY

Obiettivi dell'insegnamento

Aims

Bioinformatics and Computational Biology are new disciplines born from the simultaneous progress of information technologies and bio-technologies and their application to the study of biological phenomena. They leverage on the increasing growth of available biomolecular information and bio-medical-molecular knowledge, which they significantly contribute to enhance and help to apply also in the clinic.

The course aims to illustrate how computer science principles, technologies, methods and instruments can be profitably used for the computational analysis, information content increment and interpretation of biological data produced by genome sequencing, gene expression measurements and proteomics. It will be highlighted as the application to biological data of the engineering themes of data bases, information theory, data and text mining and others can contribute to increasing biomedical knowledge and improving health care.

Students will develop biological, bioinformatics and computational skills to manage and process bio-medical-molecular data and knowledge, as well as they will acquire knowledge of the instruments needed to tackle various issues in computational biology; this will make the students able to take advantage of the opportunities offered by the increasing bioinformatics development and relevance.

 

Obiettivi

La bioinformatica e la Biologia Computazionale sono nuove discipline nate dal concomitante progresso delle tecnologie dell’informazione e delle bio-tecnologie e dalla loro applicazione allo studio dei fenomeni biologici. Queste discipline traggono vantaggio dal crescente aumento di informazioni biomolecolari e conoscenze bio-medico-molecolari sempre più disponibili, che esse contribuiscono significativamente a migliorare e aiutano ad applicare anche all'ambito clinico.

Il corso si prefigge di illustrare come principi, tecnologie, metodi e strumenti informatici possono essere proficuamente utilizzati per l'analisi computazionale, l’accrescimento del contenuto informativo e l'interpretazione di dati biologici generati dal sequenziamento dei genomi, dalle misurazioni dell’espressione genica e dalla proteomica. Verrà messo in evidenza come l’applicazione ai dati biologici dei temi ingegneristici di basi di dati, teoria dell’informazione, data e text mining, e altri possa contribuire all’accrescimento delle conoscenze biomediche e al miglioramento della cura della salute.

Gli studenti svilupperanno competenze biologiche, bioinformatiche e computazionali per gestire ed elaborare dati e conoscenze bio-medico-molecolari, e acquisiranno conoscenza degli strumenti necessari per affrontare vari problemi di biologia computazionale; questo permetterà agli studenti di trarre vantaggio dalle opportunità offerte dal crescente sviluppo e rilevanza della bioinformatica.

 


Risultati di apprendimento attesi

Learning outcomes

Dublin descriptors

Expected learning outcomes

Knowledge and understanding

  • Knowledge of main genomic and molecular biology concepts
  • Knowledge of genomic biomolecular data and information
  • Comprehension of typical computational approaches and techniques used to quantitatively evaluate genomic and transcriptomic data and information in order to extract biomedical-molecular knowledge
  • Comprehension of the systems for the encoding, structuring and storing of biological and biomedical information and knowledge

Applying knowledge and understanding

  • Development of computational abilities about the management and quantitative evaluation of heterogeneous biomedical-molecular data, information and knowledge
  • Ability in leveraging the acquired competences to take advantage of the opportunities offered by the increasing bioinformatics development and relevance

Making judgements

  • Evaluate comparatively the advantages and disadvantages of the different approaches and techniques for understanding biomolecular phenomena
  • Identify the most suitable approaches and techniques for specific bioinformatics problems

Communication

  • Learning the use of proper terms to address specific data and activities in genomics  

Lifelong learning skills

  • Learning how engineering methods of data bases, information theory, data and text mining and others can contribute to increasing biomedical knowledge and improving health care
  • Learning how to effectively use computer science approaches to tackle complex problems successfully, in an adequate way for the biological domain
  • Be able to learn and use new computational approaches and techniques, and to apply them profitably in the biological domain
  • Be able to use the acquired knowledge and competences to tackle methodologically complex problems

 

Risultati di apprendimento attesi

Descrittori di Dublino

Risultati di apprendimento attesi

Conoscenza e comprensione

  • Conoscenza dei principali concetti genomici e di biologia molecolare
  • Conoscenza dei dati e informazioni genomiche biomolecolari
  • Comprensione dei tipici approcci e tecniche computazionali usate per valutare quantitativamente dati e informazioni genomiche e trascrittomiche al fine di estrarre nuova conoscenza biomedica-molecolare
  • Comprensione dei sistemi per la codifica, strutturazione e memorizzazione delle informazioni e conoscenze biologiche e biomediche

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

  • Sviluppo di abilità computazionali relative alla gestione e valutazione quantitativa di dati, informazioni e conoscenze biomediche-molecolari eterogenee
  • Capacità di sfruttare le competenze acquisite per trarre vantaggio dalle opportunità offerte dal crescente sviluppo e rilevanza della bioinformatica

Autonomia di giudizio

  • Valutare comparativamente benefici e svantaggi di diversi approcci e tecniche per la comprensione di fenomeni biomolecolari
  • Individuare gli approcci e le tecniche più adatti a specifici problemi bioinformatici

Comunicazione

  • Apprendere a usare termini appropriati per riferirsi a specifici dati e attività relative all’ambito genomico

Capacità di apprendimento

  • Apprendere come metodi ingegneristici di basi di dati, teoria dell’informazione, mining di dati e testi, e altri possono contribuire ad accrescere la conoscenza biomedica e migliorare la cura della salute
  • Apprendere come usare efficacemente approcci informatici per affrontare problemi complessi con successo, in modo adeguato per il dominio biologico
  • Essere in grado di apprendere e usare nuovi approcci e tecniche computazionali, e applicarle proficuamente nell’ambito biologico
  • Essere in grado di utilizzare le conoscenze e competenze apprese per affrontare in maniera metodologica problemi complessi 

 


Argomenti trattati

Syllabus

Seminar lectures and practices in informatics room on the following topics compose the course; in case, at the end of the course, an external technical visit to an experimental research laboratory, or a seminar lecture by a field expert, will take place.

Introduction (2 hours): definitions, methodologies and motivations

Genetic and molecular biology concepts (8 hours): organisms, cells, biological molecules and their structure, duplication and expression of genetic information, protein synthesis, structure of genes and transcripts, hints of protein structure, genome, transcriptome, proteome, hints of hereditary pathologies

Techniques of biomolecular sequence analysis (6 hours): importance of biological sequence comparison, local or global alignment of two biomolecular sequences, sequence similarity search

Technologies for gene expression measurement and analysis (2+4 hours): biotechnologies for gene expression measurement, computational methods for gene expression data analysis, data mining of gene expression data

Biological network analysis (2 hours): main characteristics of a biological network, mining and visualization of complex network features, computational methods for gene network extraction and analysis

Bio-terminologies, bio-ontologies and methodologies for their analysis (2+2 hours): functional and phenotypic annotations of genes and proteins, controlled vocabularies for genomic and proteomic annotation, Open Biomedical Ontologies: the Gene Ontology and other bio-ontologies, enrichment and similarity analysis of annotations

Genomic and proteomic databanks (2 hours): databank types and access methodologies, main databanks and their relations, provided data and formats, search methods in databanks, integration and update of data and information

Examples of available bioinformatics tools (20 hours): main software tools available as Web applications, Web services and freeware and open source programs

 

Programma delle lezioni e delle esercitazioni

Il corso si compone di lezioni frontali ed esercitazioni in aula informatizzata sui seguenti argomenti; alla fine del corso potrà essere organizzata una visita tecnica esterna a un laboratorio sperimentale di ricerca, o una lezione seminariale di un esperto del settore.

Introduzione (2 ore): definizioni, metodologie e motivazioni

 Elementi di genetica e biologia molecolare (8 ore): organismi, cellule, molecole biologiche e loro struttura, duplicazione ed espressione dell’informazione genica, sintesi proteica, struttura di geni e trascritti, cenni di struttura di una proteina, genoma, trascrittoma, proteoma, cenni di patologie a base ereditaria

-  Tecniche di analisi di sequenze biomolecolari (6 ore): importanza del confronto di sequenze biologiche, allineamento (locale o globale) di due sequenze biomolecolari, ricerca di similarità tra sequenze

Tecnologie per la misurazione e l’analisi dell’espressione genica (2+4 ore): biotecnologie per la misurazione dell'espressione genica, metodi computazionali per l’analisi dei dati di espressione genica, data mining dei dati di espressione genica

Analisi di reti biologiche (2 ore): principali caratteristiche di una rete, reti di regolazione genica, metodi computazionali per l’estrazione e l’analisi di reti geniche, mining di caratteristiche di reti

Bio-terminologie, bio-ontologie e metodologie per la loro analisi (2+2 ore): annotazioni funzionali e fenotipiche di geni e proteine, vocabolari controllati per l’annotazione genomica e proteomica, le Open Biomedical Ontologies: la Gene Ontology e altre bio-ontologie, analisi di arricchimento e di similarità di annotazioni

 Banche dati genomiche e proteomiche (2 ore): tipi di banche dati e metodologie di accesso e interrogazione, principali banche dati e loro relazioni, dati e formati forniti, metodi di ricerca in banche dati, integrazione e aggiornamento di dati e informazioni

Esempi di strumenti bioinformatici disponibili (20 ore): principali strumenti software disponibili come applicazioni web, servizi web e programmi freeware e open source

 

 

Laboratory activities

During course practices, all given in an informatics room, several bioinformatics technologies, databanks and publicly available tools will be illustrated and used.

 

Attività di laboratorio

Durante le esercitazioni del corso, tutte svolte in aula informatizzata, saranno illustrate e utilizzate diverse tecnologie, banche dati e strumenti bioinformatici pubblicamente disponibili.

 

 

Lecturer notes

Other teaching material

The slides presented during the course and the estimated detailed schedule of lectures and practices are available on the "Be e-Poli" (BeeP), the portal for the network activities of students and professors at the Politecnico di Milano, accessible from the Politecnico di Milano Web site; students registered to the course for the current academic year can access it.

 

Note Docente

Altro materiale didattico

Le diapositive presentate durante il corso e il calendario preventivo dettagliato delle lezioni ed esercitazioni sono disponibili in "Be e-Poli" (BeeP), il portale per le attività in rete di docenti e studenti del Politecnico di Milano, accessibile dal sito web del Politecnico di Milano; vi hanno accesso gli studenti iscritti al corso nell'anno accademico corrente.


Prerequisiti

Prerequisites

None; in the first part of the course the biological and biomolecular concepts required to understand motivations and aims of the bioinformatics computational methodologies presented during the course will be introduced.

 

Prerequisti

Nessuno; nella prima parte del corso verranno introdotti i concetti biologici e biomolecolari necessari per la comprensione delle motivazioni e finalità delle metodologie bioinformatiche computazionali illustrate durante il corso.

 


Modalità di valutazione

Assessment

The assessment is based on a written exam at the end of the course, with exercises and open questions on all the topics presented during the course lectures or practices.

Competence in discussing and correlating together the course topics, with appropriate terms and attention to the relevant conceptual aspects, is a fundamental element for a positive evaluation.

The following table provides a detailed overview of the different types of assessments that contribute to verify the expected learning outcomes.

 

Type of assessment

Description

Pursued learning outcome (Dublin descriptor)

Written test

  • Exercise resolution
  • Theorical questions with open answer about all course topics
  • Questions aimed at highlighting the student ability in elaborating relations between the various topics of the course and with other course topics

1, 2, 3, 5

1, 2, 3, 5

1, 2, 3, 4, 5

 

Modalità di valutazione

L'esame consiste in una prova scritta alla fine del corso, con esercizi e domande aperte che coprono tutti gli argomenti trattati durante le lezioni o le esercitazioni del corso.

La capacità di discutere e relazionare tra loro gli argomenti oggetto del corso, con l’impiego dei termini appropriati e l’attenzione agli aspetti concettuali importanti, costituisce elemento fondamentale per una valutazione positiva.

La tabella che segue dettaglia come le diverse forme di valutazione contribuiscono alla verifica dei risultati di apprendimento attesi.

 

Modalità di verifica

Descrizione

Risultato di apprendimento perseguito (descrittore di Dublino)

Esame scritto

  • Risoluzione di esercizi
  • Domande di carattere teorico a risposta aperta su tutti gli argomenti del corso
  • Domande volte a evidenziare la capacità dello studente di elaborare collegamenti fra i vari argomenti del corso e con quelli di altri insegnamenti

1, 2, 3, 5

1, 2, 3, 5

1, 2, 3, 4, 5

 


Bibliografia
Risorsa bibliografica facoltativaA.M. Lesk, Introduction to Bioinformatics. 4th edition, Editore: Oxford University Press, New York, NY, Anno edizione: 2014, ISBN: 978-0-19-965156-6
Risorsa bibliografica facoltativaP.M. Selzer, R.J. Marhöfer, A. Rohwer, Applied bioinformatics: An introduction. 2nd edition. , Editore: Springer, Berlin, D, Anno edizione: 2018, ISBN: 978-3-319-68299-0
Risorsa bibliografica facoltativaHelmer Citterich, Ferrè, Pavesi, Pesole, Romualdi, Fondamenti di bioinformatica , Editore: Zanichelli, Anno edizione: 2018, ISBN: 9788808621122
Risorsa bibliografica facoltativaA.A. Lizabeth, Fundamental Molecular Biology, Editore: Blackwell publishing, Oxford, UK, Anno edizione: 2007, ISBN: 978-1-4051-0379-4
Risorsa bibliografica facoltativaA.A. Lizabeth, Fondamenti di biologia molecolare, Editore: Zanichelli, Bologna, IT, Anno edizione: 2008, ISBN: 9788808166227
Risorsa bibliografica facoltativaD.W. Ross, Introduction to molecular medicine. 3rd edition, Editore: Springer, New York, NY, Anno edizione: 2002, ISBN: 0-387-95372-8

Forme didattiche
Tipo Forma Didattica Ore di attività svolte in aula
(hh:mm)
Ore di studio autonome
(hh:mm)
Lezione
30:00
45:00
Esercitazione
12:00
18:00
Laboratorio Informatico
8:00
12:00
Laboratorio Sperimentale
0:00
0:00
Laboratorio Di Progetto
0:00
0:00
Totale 50:00 75:00

Informazioni in lingua inglese a supporto dell'internazionalizzazione
Insegnamento erogato in lingua Inglese
Disponibilità di materiale didattico/slides in lingua inglese
Disponibilità di libri di testo/bibliografia in lingua inglese
Possibilità di sostenere l'esame in lingua inglese
Disponibilità di supporto didattico in lingua inglese
schedaincarico v. 1.6.1 / 1.6.1
Area Servizi ICT
08/12/2019