Appunti di Bioinformatica

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Tra i professori che hanno tenuto i corsi per l’esame di bioinformatica su cui sono basati i nostri riassunti e appunti: Barucca Marco, Mariani Paolo, Pepe Gerardo, Pepe Gerard, Dell'orco Daniele e molti altri, nelle università di Università Politecnica delle Marche - Ancona, Università degli Studi di Roma Tor Vergata, Università degli Studi di Verona.

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Appunti di Bioinformatica

8.Alberi filogenetici e metodi di costruzione di un albero

Esame Bioinformatica

Facoltà Scienze matematiche fisiche e naturali

Dal corso del Prof. M. Barucca

Università Università Politecnica delle Marche - Ancona

Appunto

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In questo documento si introducono gli alberi filogenetici per poi concentrare l'attenzione più sui metodi per la costruzione di alberi filogenetici. Si descrivono, quindi, i metodi come Upgma, neighbor joining, metodo della massima parsimonia, metodo branch and bound, metodo del maximum likelihood (massima verosomiglianza).

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1. Generalità delle proteine (strutture, legame peptidico e paradosso di Levinthal)

Esame Bioinformatica

Facoltà Scienze matematiche fisiche e naturali

Dal corso del Prof. P. Mariani

Università Università Politecnica delle Marche - Ancona

Appunto

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In questo documento si introduce la struttura (secondaria, terziaria e quaternaria) di una proteina, facendo cenni alla struttura degli aminoacidi e al legame peptidico. Documento basato su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. Mariani dell’università degli Studi del Politecnico delle Marche - Univpm. Scarica il file in formato PDF!

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3. Metodi sperimentali per la determinazione della struttura proteica

Esame Bioinformatica

Facoltà Scienze matematiche fisiche e naturali

Dal corso del Prof. P. Mariani

Università Università Politecnica delle Marche - Ancona

Appunto

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In questo documento si descrivono le tecniche come DIFFRAZIONE A RAGGI X, NMR, MICROSCOPIA. Documento basato su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. Mariani dell’università degli Studi del Politecnico delle Marche - Univpm. Scarica il file in formato PDF!

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Bioinformatica - 2 modulo Appunti

Esame Bioinformatica

Facoltà Scienze matematiche fisiche e naturali

Dal corso del Prof. P. Mariani

Università Università Politecnica delle Marche - Ancona

Appunto

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Modulo II dell'esame di bioinformatica del corso di laurea in biologia molecolare ed applicata dell'Università politecnica delle marche. Questa parte tratta dell'argomento del professor Paolo Mariani, proteine e struttura proteica. Scarica il file in formato PDF!

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Bioinformatica: parte 1

Esame Bioinformatica

Facoltà Scienze matematiche fisiche e naturali

Dal corso del Prof. G. Pepe

Università Università degli Studi di Roma Tor Vergata

Appunti esame

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Questi non sono dei semplici appunti di Bioinformatica, infatti, oltre ad aver trascritto parola per parola le lezioni della professoressa, quanto scritto è stato anche integrato con i vari libri di testo, di conseguenza, possono essere utilizzate direttamente per studiare, senza andare a cercare altro materiale.

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Bioinformatica: parte 2

Esame Bioinformatica

Facoltà Scienze matematiche fisiche e naturali

Dal corso del Prof. G. Pepe

Università Università degli Studi di Roma Tor Vergata

Appunti esame

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Appunti Laboratorio di bioinformatica

Esame Bioinformatica

Facoltà Scienze matematiche fisiche e naturali

Dal corso del Prof. D. Dell'orco

Università Università degli Studi di Verona

Appunti esame

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Raggruppamento di appunti di Laboratorio di bioinformatica presi durante le lezioni e riordinati, scritti a pc. Argomenti presenti: - Allineamento a coppie. - Matrici di punteggio (Blosum e Pam). - Ricerca con BLAST. - Allineamento multiplo. - Reti neurali. - System biology.

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Bioinformatica

Esame Bioinformatica

Facoltà Scienze matematiche fisiche e naturali

Dal corso del Prof. F. Gherardini

Università Università degli Studi di Roma Tor Vergata

Appunti esame

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Tecnologie di sequenziamento, tecnologie di imaging e citometria, tecnologie di analisi in singola cellula, tecnologie per l'analisi dell'epigenetica, analisi di dataset multivariati, riduzione della dimensionalità e clustering, analisi di dati di espressione in bulk, analisi di dati in singola cellula, modeling lineare, principi di deep learning. Nel 2025 il corso prende il nome di Biologia computazionale e metodologie high throughput.

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Bioinformatica (Versione Aggiornata 2023/2024)

Esame Bioinformatica

Facoltà Scienze matematiche fisiche e naturali

Dal corso del Prof. F. Gherardini

Università Università degli Studi di Roma Tor Vergata

Appunti esame

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Versione aggiornata dei precedenti appunti di Bioinformatica dell'anno 2023-2024. Appunti presi scrupolosamente seguendo le lezioni in presenza. Ottimi appunti per l'esame di bioinformatica avanzata e non solo.

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Appunti di bioinformatica del prof Di Muccio

Esame Bioinformatica

Facoltà Scienze matematiche fisiche e naturali

Dal corso del Prof. M. Barucca

Università Università Politecnica delle Marche - Ancona

Appunti esame

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Appunti di lezione con tutti gli argomenti trattati nel corso di Bioinformatica su: allineamento di sequenze, matrici BLOSUM e PAM, modelli euristici, metodi FASTA e BLAST, bioinformatica strutturale per RNA e proteine. Contiene anche le risposte alle domande per la preparazione all’esame.

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Bioinformatica

Esame Bioinformatica

Facoltà Scienze matematiche fisiche e naturali

Dal corso del Prof. M. Helmer-Citterich

Università Università degli Studi di Roma Tor Vergata

Appunti esame

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Banche Dati biologiche: uso e interrogazione di database pubblici per acidi nucleici e proteine (come GenBank o UniProt).Allineamento di Sequenze: Algoritmi di programmazione dinamica (allineamento globale e locale) e matrici di sostituzione per confrontare sequenze di DNA, RNA e proteine. Genomica e NGS (Next Generation Sequencing): analisi dei dati di sequenziamento ad alto rendimento, assemblaggio di genomi e identificazione di varianti genetiche. Biologia strutturale: modellazione molecolare, grafica 3D e previsione della struttura delle proteine. Programmazione e statistica: utilizzo di linguaggi di scripting come Python o R e ambienti operativi come Linux per la gestione di grandi moli di dati (big data biologici). Machine Learning: modelli di apprendimento automatico applicati alla predizione di funzioni geniche e classificazione di dati biomedici.

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