Modelli biologici discreti (2014/2015)

Codice insegnamento
4S01908
Docente
Zsuzsanna Liptak
Coordinatore
Zsuzsanna Liptak
crediti
6
Settore disciplinare
INF/01 - INFORMATICA
Lingua di erogazione
Italiano
Periodo
I sem. dal 1-ott-2014 al 30-gen-2015.
Pagina Web
http://profs.scienze.univr.it/~liptak/MBD/

Orario lezioni

I sem.
Giorno Ora Tipo Luogo Note
martedì 11.30 - 13.30 lezione Aula C  
mercoledì 10.30 - 13.30 lezione Aula C  

Obiettivi formativi

1) conoscenza di alcuni modelli discreti che vengono applicati frequentamente per modellare dei fenomeni biologi/problemi di biologia computazionale
2) abilita' di modellare un fenomeno biologico usando le stringhe, grafi, alberi, matrici
3) matematica discreta di base che viene applicata frequentamente in modelling discreto (combinatorica di base, coefficienti binomiali, aritmetica modulare, grafi, alberi)

Programma

In questo corso si studia la modellazione dei fenomeni biologici tramite modelli discreti, ovvero i diversi approcci per rappresentare e risolvere problemi di biologia molecolare tramite strutture e metodi di matematica discreta, quali grafi, stringhe (sequenze), permutazioni e matrici di interi. Affronteremo vari tra i seguenti argomenti: grafi che rappresentano l'assemblaggio di frammenti tramite sovrapposizione ("overlap graphs for fragment assembly"); grafi deBruijn per il problema di SBH ("sequencing by hybridization"); modelli discreti per la predizione della struttura secondaria dell'RNA; applicazione del "Money Changing Problem" per l'interpretazione di dati di spettrometria di massa; modellazione tramite stringhe e permutazioni del problema di riarrangiamento genomico ("genome rearrangements"). Tempo permettendo, cenni di altre applicazioni note di grafi in bioinformatica, come i grafi per "protein interaction networks" o "metabolic networks", per "protein folding", o gli alberi filogenetici.

Il corso include un'introduzione estesa alla matematica disreta di base (enumerazione, sequenze comuni, induzione, permutazioni, grafi, alberi), e una parte sulla NP-completezza.

Prerequisiti: Corso Algoritmi per la Bioinformatica (secondo anno)

Modalità d'esame

Orale, con una prova scritta intermedia

Statistiche per i requisiti di trasparenza (Attuazione Art. 2 del D.M. 31/10/2007, n. 544)

Statistiche esiti
Esiti Esami Esiti Percentuali Media voti Deviazione Standard
Positivi 66.66% 25 2
Respinti 8.33%
Assenti 4.16%
Ritirati 20.83%
Annullati --
Distribuzione degli esiti positivi
18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 30 e Lode
6.2% 0.0% 0.0% 6.2% 0.0% 12.5% 25.0% 18.7% 18.7% 0.0% 0.0% 6.2% 0.0% 6.2%

Valori relativi all'AA 2014/2015 calcolati su un totale di 24 iscritti. I valori in percentuale sono arrotondati al numero intero più vicino.