79317 - BIOINFORMATICA E BIOSTATISTICA AVANZATA

Il corso ha l'obiettivo di fornire allo studente la comprensione di come l'informazione genomica è organizzata all'interno delle cellule procarioti ed eucarioti, degli strumenti bioinformatici necessari per la sua caratterizzazione e di alcune tecniche di analisi statistica utili per la sua comprensione. In particolare, verranno approfondite le tecniche molecolari di ultima generazione necessarie per il sequenziamento di genomi completi, con particolare enfasi sulla preparazione del campione biologico (creazione della library), sui principi di sequenziamento delle piattaforme Illumina, PacBio e Nanopore, e sulle procedure bioinformatiche per il trattamento dei dati di sequenziamento in uscita da queste piattaforme fino all'identificazione dei polimorfismi a livello individuale e di popolazione. Lo studente apprenderà come completare queste fasi di analisi bioinformatica sia in presenza di un genoma di riferimento noto, sia in sua assenza, generando un assemblaggio di un genoma “de novo”. Inoltre, verranno introdotte alcune tecniche di analisi statistica necessarie per l'analisi di fenomeni biologici complessi e all'interpretazione dei risultati provenienti da studi sperimentali. Le attività di laboratorio permetteranno agli studenti di acquisire le abilità pratiche necessarie per applicare gli strumenti bioinformatici a dati di sequenziamento reali presi dalla letteratura in ambiente Linux e approfondirne i passaggi fondamentali come il controllo della qualità dei dati di sequenziamento, il loro allineamento ad un genoma di riferimento, il controllo della qualità degli allineamenti (rimozione duplicati di PCR e riallineamento delle piccole inserzioni/delezioni) e l'identificazione delle varianti (SNP e INDEL).
Tramite le lezioni teoriche lo studente comprenderà come il genoma è organizzato in modo differente nei diversi organismi viventi, come è possibile sequenziarlo in modo efficiente con le tecnologie di sequenziamento più diffuse, come devono essere trattati i dati di sequenziamento per identificare le varianti genomiche e alcuni metodi statistici per l'interpretazione dei dati sperimentali. Tramite le attività di laboratorio, lo studente apprenderà come applicare gli strumenti bioinformatici più utilizzati a dati di sequenziamento reali in ambiente Linux e come applicare le nozioni di statistica ai risultati prodotti dall'attività di ricerca sperimentale.