Statale di Milano · Facoltà di Scienze e Tecnologie · 6 CFU · apri nel catalogo
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
I materiali (capitoli di libri (pdf), articoli pertinenti (pdf), collegamenti a risorse e software) saranno forniti dal docente attraverso il sito Web di Ariel ( ) e attraverso un gruppo Microsoft Teams dedicato.
Argomenti del programma: Filogenesi molecolare: 1) L'importanza della filogenesi molecolare nello studio delle relazioni evolutive tra organismi. 2) Concetti di Omologia, Ortologia e Paralogia. Il destino dei geni duplicati. Il ruolo della duplicazione genica nella generazione di novità evolutive. 3) Le modalità della selezione naturale sulle sequenze molecolari, l'impatto del codice genetico, la teoria neutra, gli orologi molecolari.
Statale di Milano · Facoltà di Scienze e Tecnologie · 12 CFU · apri nel catalogo
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Slides, notes and selected articles will be shared with students.
Argomenti del programma: Genomics o Experimental design o DNA/cDNA/RNA Sequencing including library preparation and QC o Sequence assembly o Sequence annotation (structural and functional) including GO and metabolic pathways annotations o Reduced representation approaches o Variant calling (including CNV and SV) o Phenotype to genotype association methods (QTL, GWAS) o Repeat annotation and analysis o Reference gene annotations (RefSeq,…
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Le copie delle slide proiettate durante le lezioni, insieme a eventuali materiali aggiuntivi e dataset utilizzati per le esercitazioni, saranno rese disponibili attraverso il sito del corso sulla piattaforma myARIEL dell'Università degli…
Questo materiale ha lo scopo di supportare le lezioni e lo studio individuale, ma non sostituisce la frequenza regolare del corso, soprattutto per la parte pratica.
Il materiale è reso disponibile esclusivamente agli studenti e non deve essere distribuito ad altri senza il consenso esplicito dei docenti.
Argomenti del programma: Nella prima parte del corso verranno introdotti i principi fondamentali della programmazione per l'analisi dei dati, utilizzando il linguaggio R come strumento per comprenderne e applicarne i concetti. In particolare, gli studenti acquisiranno familiarità con i seguenti argomenti: - Tipi di dato e variabili. - Strutture dati di base: vettori, fattori, matrici, array e liste. - Funzioni fondamentali del linguaggio R.
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Scientific papers and video's will be presented during lectures and all materials will be uploaded on the Ariel website, lecture attendance is strongly encouraged.
Argomenti del programma: Whole genome sequencing Genome annotation Gene family analysis Reverse genetics strategies in prokaryotes and eukaryotes Genome editing strategies Transcriptomics (incl. spatial) Small non-coding RNA function and their analysis Regulatory pathway analysis Proteomics strategies Protein interactions and complex formation Protein analysis in living cells.
Argomenti del programma: The first half of the course will introduce students to the R/RStudio environment and to the practical analysis of biological data using R. Particular emphasis will be placed on data organisation, manipulation and visualisation using the tidyverse, and on developing complete and reproducible analysis workflows from real biological datasets.
Statale di Milano · Facoltà di Scienze e Tecnologie · 10 CFU · apri nel catalogo
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This course is not covered by a text book since the latest technologies will be discussed. Literature will be provided during the lessons and through the Ariel website.
Argomenti del programma: Whole genome sequencing Genome annotation Gene family analysis Reverse genetics strategies in prokaryotes and eukaryotes Genome editing strategies Transcriptomics (incl. spatial) Small non-coding RNA function and their analysis Regulatory pathway analysis Proteomics strategies Protein interactions and complex formation Protein analysis in living cells.
Argomenti del programma: First, teachings will introduce students to programming principles for data analysis, using the R programming language as the practice ground for their understanding and application. In particular, students will familiarise themselves with the following concepts: - Data types and variables - Basic data structures: vectors, factors, matrices, arrays, lists. - Basic standard functions in R.
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