Elenco delle attività formative previste per i dottorandi del primo anno |
Bash shell scripting, R programming
data presunta: 1 semestre - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: laboratorio - numero ore: 16
docente del corso: Allegra Via e altri docenti qualifica: Ricercatore affiliazione: Italiana
programma delle attività: Bash and shell scripting: navigating and working with files and directories; pipes and filters; loops; shell scripts.
Python programming: Python fundamentals; Data types; Functions; Input and output; Python libraries.
R programming: R fundamentals; RStudio; analyzing data sets; R packages.
modalità di accertamento finale: Self-assessment and formative assessment
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Statistics
data presunta: 1 semestre - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: laboratorio - numero ore: 10
docente del corso: Antonello Maruotti qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività: Data types, distributions and descriptors, frequency and probability, concept of information and entropy. Main tests of statistical significance, both parametric and non-parametric.
modalità di accertamento finale: Self-assessment and formative assessment
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Fundamentals of relational databases
data presunta: 1 semestre - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: laboratorio - numero ore: 6
docente del corso: Docente da identificare qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività: Introduction to Databases and SQL; Database table structure; Accessing data with queries; Aggregating and grouping data; Combining data with joins
modalità di accertamento finale: Self-assessment and formative assessment
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Molecular Biology and Biological Chemistry
data presunta: 1 semestre - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: seminariale - numero ore: 16
docente del corso: Marco Crescenzi, Stefano Pascarella qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività: Realignment course for those who do not have a biological training course. Basics concepts of biology: prokaryotic and eukaryotic cell. Genes and genomes. DNA replication; gene transcription; protein synthesys; gene expression regulation; structure and function of genomes.
Protein structure. Fundamentals of enzymology and metabolism.
modalità di accertamento finale: Self-assessment and formative assessment
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Genomics and transcriptomics
data presunta: 2 semestre - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: laboratorio - numero ore: 18
docente del corso: Loredana Le Pera, Tommaso Mazza qualifica: Ricercatore affiliazione: Italiana
programma delle attività: Microarrays: platforms, data format, main applications (e.g. miRNA microarrays, mRNA microarrays). High-throughput sequencing (HTS): platforms, data, main applications (WGS, WES, RNA-Seq, ChIP-Seq, scRNA-Seq, etc.). WGS/WES: purposes, data format, standard analysis pipeline. RNA-Seq: purposes, data format, standard pipeline of analysis. ChIP-Seq: purposes, data format, standard analysis pipeline.
modalità di accertamento finale: Self-assessment and formative assessment
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Structural bioinformatics 1
data presunta: 1 semestre - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: laboratorio - numero ore: 18
docente del corso: Anna Marabotti, Domenico Raimondo, Veronica Morea, Alessandro Paiardini, Rino Ragno qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività: Sequence alignment; Multiplesequence alignments; profiles, LOGOs; Database searches: BLAST, PSI-BLAST, HMM; PyMOL, ChimeraX
modalità di accertamento finale: Self-assessment and formative assessment
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Python programming
data presunta: 2 semestre - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: laboratorio - numero ore: 16
docente del corso: Allegra Via qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività: Python programming: Python classes. Python libraries: Pandas; Numpy: SciPy; matplotlib
R programming: control flow, functions; ggplot
modalità di accertamento finale: Self-assessment and formative assessment
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Machine learning
data presunta: 2 semestre - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: laboratorio - numero ore: 12
docente del corso: Tommaso Mazza, Pier Luigi Martelli, Roberto Tagliaferri, Antonello Maruotti qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività: Supevised learning; unsupervised learning; reinforcement learning; building training datasets; data preprocessing; dimensionality reduction; model evaluation and hyperparameters tuning.
modalità di accertamento finale: Self-assessment and formative assessment
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Structural Bioinformatics 2
data presunta: secondo semestre - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: seminariale - numero ore: 16
docente del corso: Veronica Morea, Domenico Raimondo, Anna Marabotti, Alessandro Paiardini qualifica: Professore affiliazione: Italiana
programma delle attività: Protein structure prediction and analysis, AlphaFold, SwissModel, introduction to docking
modalità di accertamento finale: Self-assessment and formative assessment
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