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LA LAUREA MAGISTRALE IN BIOINFORMATICA

Università degli studi di Milano-Bicocca Facoltà di Scienze MFN. LA LAUREA MAGISTRALE IN BIOINFORMATICA. Che cos'è la BIOINFORMATICA?. Il termine BIOINFORMATICS è stato inventato da P. Hogeweg nel 1978

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LA LAUREA MAGISTRALE IN BIOINFORMATICA

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Presentation Transcript

  1. Università degli studi di Milano-Bicocca Facoltà di Scienze MFN LA LAUREA MAGISTRALE IN BIOINFORMATICA

  2. Che cos'è la BIOINFORMATICA? • Il termine BIOINFORMATICS è stato inventato da P. Hogeweg nel 1978 • La BIOINFORMATICA è una applicazione della INFORMATION TECHNOLOGY al campo della BIOLOGIA.

  3. Il primo scopo della bioinformatica è CONTRIBUIRE AD AUMENTARE IL LIVELLO DI CONOSCENZA DEI SISTEMI BIOLOGICI • Un altro scopo è quello di far progredire tutte le metodologie caratteristiche della bioinformatica stessa.

  4. La Bioinformatica si occupa di • * SEQUENCE ANALYSIS • * GENE FINDING • * GENOME ASSEMBLY • * PROTEIN STRUCTURE PREDICTION • * PROTEIN-LIGAND INTERACTION • * ANALYSIS OF GENE EXPRESSION • * MODELLING OF METABOLIC NETWORKS • * MODELLING OF EVOLUTION • * SYSTEMS BIOLOGY

  5. Nei primi anni della bioinformatica i temi di • studio erano essenzialmente quelli in 1-4 • (analisi di sequenze)‏ • Gli sviluppi successivi e le espansioni della • bioinformatica a settori diversificati sono • dovuti essenzialmente ai seguenti fattori

  6. i) Aumento delle potenze di calcolo (in trent'anni di almeno TRE ordini di grandezza)‏ • ii) Sviluppo delle metodologie numeriche e degli algoritmi per studiare sistemi complessi • iii) Sviluppo della teoria dei sistemi

  7. Allo sviluppo della BIOINFORMATICA concorrono le discipline • Informatica • Biologia Molecolare • Biochimica • Genetica • Chimica • Fisica • Matematica

  8. Proprio per il carattere INTERDISCIPLINARE della BIOINFORMATICA e’ importante che laureati in diverse discipline scientifiche abbiano accesso alla LAUREA MAGISTRALE • La laurea magistrale è stata modificata proprio a tale scopo, per l'anno accademico 2009-2010 • Sedi italiane : Milano-Bicocca, Bologna, Roma (Tor Vergata)‏

  9. Comparazione di sequenze proteiche. Evoluzione molecolare e funzione • Primary sequence (PE and SE, ~ 210-250 aa): 68.2% identity • 76 amino acidic substitutions (45 completely unrelated aa). Maiale VVGGTEAQRNSWPSQISLQYRSGSSWAHTCGGTLIRQNWVMTAAHCVDRELTFRVVVGEH Bovina VVGGTAVSKNSWPSQISLQYKSGSSWYHTCGGTLIKQKWVMTAAHCVDSQMTFRVVLGDH MerluzzoB VVGGEDVRVHSWPWQASLQYKSGNSFYHTCGGTLIAPQWVMTAAHCIGSR-TYRVLLGKH Salmone VVGGRVAQPNSWPWQISLQYKSGSSYYHTCGGSLIRQGWVMTAAHCVDSARTWRVVLGEH **.* . ::** * *** .. : *.***:*: **:*****:. :** :* *  Maiale NLNQ-NNGTEQYVGVQKIVVHPYWNTDDVAAGYDIALLRLAQSVTLNSYVQLGVLPRAGT Bovina NLSQ-NDGTEQYISVQKIVVHPSWNSNNVAAGYDIAVLRLAQSATLNSYVQLGVLPQSGT MerluzzoB NMQDYNEAGSLAISPAKIIVHEKWD—-SSRIRNDIALIKLASPVDVSAIITPACVPDAEV Salmone NLNT-NEGKEQIMTVNSVFIHSGWNSDDVAGGYDIALLRLNTQASLNSAVQLAALPPSNQ .: : .:.:* *: *:*:::: . . : . :*   Maiale ILANNSPCYITGWGLTRTNGQLAQTLQQAYLPTVDYAICSSSSYWGSTVKNSMVCAGGDG Bovina ILANNTPCYITGWGRTKTNGQLAQTLQQAYLPSVDYATCSSSSYWGSTVKTTMVCAGGDG MerluzzoB LLANGAPCYVTGWGRLWTGGPIADALQQALLPVVDHAHCSRYDWWGSLVTTSMVCAGGDG Salmone ILPNNNPCYITGWGKTSTGGPLSDSLKQAWLPSVDHATCSSSGWWGSTVKTTMVCAGG-G :*.. **:**** *.* . *:*. : .: ** :*** : . *:*.** *

  10. Predizione della struttura 3D delle proteine con tecniche di homology modelling Templati utilizzati per la generazione del modello Modello per omologia

  11. Analisi della struttura delle proteine (relazioni tra struttura e funzione) Secondary Structure (SS) content Solvent accessible surface

  12. Individuazione dei siti recettoriali Sito principale Individuazione di cavità e probabili siti di legame • Le sfere evidenziano delle cavità nella proteina, inoltre ci forniscono informazioni sulle caratteristiche di idrofobicità e idrofilia del ligando Siti secondari

  13. Docking Molecular modelling, MM, MD, site_finder In silico ADME MOO 106 compounds Library generation, QM, 350 Molecular Descriptors, Docking 102 compounds potentilally LEADS

  14. Yeast protein interaction network[Jeong et al., Nature (2001)] I network proteici possiedono delle proprietà computazionali, che derivano dal fatto che le proteine sono parte di “moduli” la cui funzione dipende dalla struttura della proteina e dalla topologia del network in cui e’ coinvolta Problemi: • network molto complicati dove e’ difficile individuare moduli • network solo parzialmente noti Bioinformatica

  15. Reti regolatorie e reti metaboliche

  16. Reti regolatorie e reti metaboliche

  17. Reti regolatorie e reti metaboliche

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