PROGETTAZIONE ED ANALISI DI ESPERIMENTI DI NGS
cod. 1010759

Anno accademico 2023/24
2° anno di corso - Primo semestre
Docente
- Roberto FERRARI
Settore scientifico disciplinare
Biologia molecolare (BIO/11)
Field
A scelta dello studente
Tipologia attività formativa
A scelta dello studente
32 ore
di attività frontali
3 crediti
sede: PARMA
insegnamento
in ITALIANO

Obiettivi formativi

Conoscenza e comprensione.
Acquisizione da parte degli studenti di
conoscenze sull'analisi di dati di Next-Generation Sequencing.
Capacita di applicare conoscenza e comprensione.
Attraverso l'analisi guidata di esperimenti
per la comprensione a informatico degli aspetti
molecolari che attengono all'utilizzo di un particolare esperimento di NGS.
Gli studenti, inoltre acquisiranno
le competenze di base necessarie per affrontare lo studio sperimentale
analisi bioinformatica relativa alla comprensione dell'espressione genica e dei meccanismi
molecolari coinvolti attraverso esperimenti NGS.

Prerequisiti

Basi di utilizzo di un computer relativamente all'acceso a banche dati e scaricamento di file. Prerequisito desiderabile: nozioni basilari di unix.

Contenuti dell'insegnamento

Nozioni generali di Next-Generation sequencing (NGS).
Scelta dell'esperimento di NGS apporpriato.
Tools per l'analisi di esperimenti NGS.
Formato dei dati NGS e conseguenti strumenti informatici per manipolazione e visualizzazione.
Analisi NGS: Quality Control (QC), allineamenti, analisi dell'allineamento, visualizzazione dell'allineamento.
Analisi di dati di esperimenti ChIP-seq, RNA-seq, Hi-C, exome-sequencing, metilazione del DNA e altre metodiche più specifiche.
Formattazione dei dati NGS per la visualizzazione attraverso il genome browser.
Tool analitici secondari per analisi di specifiche regioni genomiche come promotori o regioni regolatrici.
Integrazione di dati NGS.
Generazione di figure (paper-ready) attraverso linguaggio R.

Programma esteso

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Bibliografia

No

Metodi didattici

II corso è composto da lezioni sui principali argomenti previsti dal programma, e da approfondimenti mirati di argomenti di particolare attualita e interesse, anche con l'ausilio di NGS dataset recentemente pubblicati

Modalità verifica apprendimento

La valutazione dei risultati di apprendimento attesi si basa su una prova prova orale e una esercitazione pratica sugli argomenti trattati.
Lo studente dovrà essere in grado di applicare una delle metodiche insegnate nel corso applicate a determinati dataset.
Verranno accertate sia le conoscenze teorico,
sia la capacita di applicare tali conoscenze alla risoluzione
di problemi di tipo sperimentale

Altre informazioni

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