Caricamento in corso...
Computational Systems Biology
01WCSIU
A.A. 2025/26
Course Language
Inglese
Degree programme(s)
Doctorate Research in Ingegneria Informatica E Dei Sistemi - Torino
Course structure
| Teaching | Hours |
|---|---|
| Lezioni | 20 |
Lecturers
| Teacher | Status | SSD | h.Les | h.Ex | h.Lab | h.Tut | Years teaching |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Bardini Roberta | Ricercatore L240/10 | IINF-05/A | 10 | 0 | 0 | 0 | 1 |
Co-lectures
Context
| SSD | CFU | Activities | Area context | *** N/A *** | 4 |
|---|
Questo corso offre un’introduzione completa agli approcci computazionali nella biologia dei sistemi, con particolare attenzione alle tecniche di biologia computazionale e bioinformatica. Gli studenti acquisiranno una conoscenza approfondita del contesto scientifico, delle principali sfide e delle nuove opportunità emergenti nel settore. Il corso approfondisce i principi teorici alla base di ciascun approccio computazionale, fornisce esempi pratici che dimostrano l'applicazione di tali approcci e presenta una panoramica degli strumenti e del software attualmente disponibili nel campo.
This course provides a comprehensive introduction to computational approaches in systems biology, focusing on both computational biology and bioinformatics techniques. Students will gain an understanding of the scientific context, main challenges, and emerging opportunities in the field. The course delves into the underlying theoretical principles for each computational approach, practical examples demonstrating the application of these approaches, and an overview of existing tools and software in the field.
Calcolo scientifico di base
Basic scientific computing
1. Introduzione alla Biologia dei Sistemi:
La prima parte introduce la definizione e gli ambiti della biologia dei sistemi, ripercorrendone lo sviluppo storico e il contesto scientifico, presentando i principali concetti e principi.
2. Sfide e opportunità nella Biologia dei Sistemi Computazionale:
Gli studenti esploreranno le principali sfide poste dalla biologia dei sistemi agli approcci computazionali, le nuove opportunità derivanti dalle avanzate capacità di calcolo e l'impatto delle tecnologie big data e high-throughput nel settore.
3. Modellazione e simulazione biologica:
Questa sezione include un’introduzione alla modellazione biologica, diversi approcci di modellazione (ad esempio deterministica e stocastica), tecniche di simulazione e relative applicazioni nella biologia dei sistemi, approcci ibridi (che combinano differenti formalismi modellistici), e modelli multilivello che collegano diversi livelli sistemici, ad esempio molecolare, cellulare, tissutale e degli organi.
4. Ottimizzazione tramite simulazione di processi biologici complessi:
Questa parte copre le tecniche di ottimizzazione per processi biologici complessi, inclusa l'ottimizzazione tramite simulazione, fornendo esempi applicativi rilevanti come i processi di biofabbricazione.
5. Analisi multimodale e multiomica di dati single-cell:
In questa parte si affronta l'analisi di dati multiomici (genomica, trascrittomica, proteomica, ecc.) e multimodali (morfologici, elettrofisiologici, ecc.) a livello di singola cellula, e la loro integrazione razionale per ottenere una visione biologica completa.
6. Tendenze emergenti:
Nella parte finale del corso saranno analizzati gli approcci più recenti nella biologia dei sistemi rispetto allo stato dell'arte, comprese le più recenti tecnologie di intelligenza artificiale (modelli linguistici avanzati, strumenti di predizione della struttura proteica, ecc.).
1. Introduction to Systems Biology:
The introductory part covers the definition and scope of systems biology, its historical development and scientific context, and key concepts and principles.
2. Challenges and Opportunities in Computational Systems Biology:
Students will explore the main challenges posed by systems biology to computational approaches, the novel opportunities arising from advanced computational capabilities, and the impact of big data and high-throughput technologies on the domain.
3. Biological Modeling and Simulation:
Topics include an introduction to biological modeling, different modeling approaches (e.g., deterministic and stochastic), simulation techniques and their applications in systems biology, hybrid modeling approaches (combining different modeling formalisms), and multi-level models that link different system levels, e.g. molecular, cellular, tissue, and organ-level models.
4. Optimization via Simulation of Complex Biological Processes:
This section covers optimization techniques for complex biological processes, including optimization via simulation, providing relevant application examples such as biofabrication processes.
5. Multiomic and Multimodal Single-Cell Data Analysis:
This part will cover the analysis of multiomic (genomics, transcriptomics, proteomics, etc.) and multimodal (morphological, electrophysiological, etc.) single-cell data, and their rational integration for comprehensive biological insights.
6. Emerging Trends:
In the final part of the course, the most recent approaches to systems biology will be analyzed in relation to state of the art, including the latest AI technology (LLMs, protein structure prediction tools, etc.).
In presenza
On site
Presentazione orale - Sviluppo di project work in team
Oral presentation - Team project work development
P.D.1-1 - Gennaio
P.D.1-1 - January