Università Roma Tre

Il corso si articola in lezioni online e di laboratorio e avrà come tematica principale le tecniche di allineamento delle sequenze geniche. Tratteremo anche le reti biologiche e i modelli ad agenti in ambito biologico.
Per quanto riguarda le tecniche di allineamento, esploreremo gli algoritmi di sequenziamento e allineamento del DNA/RNA e le metodologie di ricostruzione degli alberi filogenetici. In particolare, studieremo le tecniche per la ricostruzione completa di un genoma (Whole Genome Sequencing) tramite l’utilizzo dei grafi di de Bruijn e l’allineamento di sottosequenze a coppie e multiple, impiegate per individuare le funzionalità biologiche associate ai vari geni.
Esamineremo alcune delle principali banche dati genetiche e i tool disponibili online per effettuare gli allineamenti (NCBI, BLAST, Clustal).
Successivamente, analizzeremo alcune caratteristiche e metodologie utilizzate nello studio delle reti complesse, come le misure di centralità e il clustering, applicandole alle reti di proteine e di regolazione genica.
Infine, verranno introdotte alcune tecniche di modellazione ad agenti utilizzate in ambito clinico e immunologico.
Argomenti:
- Introduzione alla biologia
- Tecniche di sequenziamento, sequenziamento del genoma, grafi di de Bruijn
- Allineamenti di sequenze: algoritmo Knuth-Morris-Pratt, database online, allineamenti a coppie, matrici di scoring, algoritmo di Needleman-Wunsch, tool BLAST
- Allineamenti multipli: catene di Markov, alberi filogenetici, Clustal, UPGMA, algoritmo Neighbor-Joining
- Reti biologiche: reti di proteine e reti di regolazione genica
- Automi cellulari e modelli ad agenti

Python:https://github.com/steguar/DAIL/blob/main/Lecture_1/Lecture_1_Python_crash_ course.ipynb
• Understanding Bioinformatics, Marketa Zvelebil & Jeremy O. Baum
• Biological sequence analysis, R. Durbin et al. (CAP 1,2,6,7)
• Bioinformatics Algorithms: an Active Learning Approach, Pavel A. Pevzner and Phillip Compeau
• Bioinformatics - an Introduction, Jeremy Ramsden
• Biological Sequence Analysis: Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids
• Statistical Methods in Bioinformatics, An Introduction, Warren J. Ewens , Gregory Grant
• Networks, M. Newman (ER and CM random graphs, Epidemics on Networks)