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Anno Accademico 2017/18
01SCRIU
High-throughput biological data analysis
Dottorato di ricerca in Ingegneria Informatica E Dei Sistemi - Torino
Docente Qualifica Settore Lez Es Lab Tut Anni incarico
Di Cataldo Santa   A2 ING-INF/05 20 0 0 0 1
SSD CFU Attivita' formative Ambiti disciplinari
*** N/A ***    
Presentazione
PERIODO: MARZO - GIUGNO

La comprensione dei processi biologici alla base di numerose patologie richiede l'analisi di una quantità massiccia di dati provenienti da fonti eterogenee, tra cui sequenze genomiche, trascrittomiche e proteiche, DNA microarray, interazioni proteiche, immagini biologiche a diverse risoluzioni e scale.
Questo corso copre i fondamenti delle più avanzate tecniche informatiche per la gestione e l’analisi di dati biologici di varia natura, incluse le principali metodologie di estrazione, rappresentazione e classificazione di dati di sequenziamento, di espressione o di immagini biologiche e mediche. Inoltre, fornisce una panoramica di applicazioni reali in cui le tecniche presentate consentono osservazioni e scoperte significative in ambito clinico, farmaceutico o industriale.
Questo corso è di potenziale interesse per una vasta gamma di dottorandi che svolgono ricerche sulla bioinformatica o sull’analisi automatica di dati o immagini biomediche.
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Understanding the biological processes that underlie disease pathways requires the analysis of massive amount of data from heterogeneous source, such as genomic, transcriptomic and protein sequences, DNA microarrays, protein interactions as well as biological images at different resolutions and scales.
This course covers the fundamentals of the state-of-the-art techniques designed to handle such information, including the major approaches for the extraction, representation and classification of sequencing, expression and biological imaging data. Furthermore, it provides an overview of real applications where the presented techniques enable meaningful observations and discoveries in clinical, pharmaceutical as well as industrial domains.
This course is of interest for a large range of PhD students who perform research on bioinformatics, as well as on biomedical data and image analysis.
Programma
- Introduzione: concetti di biologia molecolare, introduzione alla bioinformatica e alla systems biology, applicazioni di interesse in contesti clinici, farmaceutici e industriali.
- Genomica high throughput: cenni sulle principali tecnologie (DNA e RNA-sequencing, DNA microarrays, real-time PCR, etc.) e relative problematiche computazionali.
- Analisi di dati genetici e biomolecolari: metodi basati su pattern matching, statistica computazionale, machine learning e deep neural networks, algoritmi predittivi di target di microRNA, cenni su studio e derivazione di reti regolative.
- Imaging biologico: introduzione alle principali tecnologie (microscopia, MRI, PET), tipologia e organizzazione dei dati, applicazioni di interesse clinico.
- Analisi automatica di immagini biologiche: preprocessing, segmentazione di regioni di interesse in 2D e in 3D, tecniche di pattern recognition e texture analysis, deep learning applicato all’analisi di immagini biologiche.
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- Introduction: fundamentals of molecular biology, introduction to bioinformatics and systems biology, applications of interest in clinical, pharmaceutical and industrial domains.
- High-throughput genomics: major technologies (DNA and RNA-sequencing, DNA microarrays, real-time PCR, etc.) and computational problems.
- Analysis of genetic and bio molecular data: methods based on computational statistics, pattern matching, machine learning, deep neural networks, miRNA targets prediction algorithms, study and derivation of regulatory networks.
- Biological Imaging: introduction to major technologies (Microscopy, MRI, PET), data types, clinical applications.
- Automated analysis of biological images: preprocessing, 2D and 3D segmentation of regions of interest, pattern recognition and texture analysis, deep learning applied to biological images.
Orario delle lezioni
Statistiche superamento esami

Programma provvisorio per l'A.A.2017/18
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