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Modalità apprendista
10 Moduli / ~100 pagine
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Bioinformatica
( 24 Moduli )

modulo #1
Introduzione alla bioinformatica
Panoramica della bioinformatica, della sua importanza e della sua storia
modulo #2
Database biologici
Introduzione ai database biologici, tipi e usi
modulo #3
Analisi delle sequenze
Introduzione all'analisi delle sequenze, strumenti e tecniche
modulo #4
Allineamento di sequenze a coppie
Teoria e pratica dell'allineamento di sequenze a coppie
modulo #5
Allineamento di sequenze multiple
Teoria e pratica dell'allineamento di sequenze multiple
modulo #6
Analisi filogenetica
Introduzione all'analisi filogenetica, agli alberi e all'inferenza
modulo #7
Assemblaggio del genoma
Panoramica dell'assemblaggio del genoma, algoritmi e strumenti
modulo #8
Analisi dei dati RNA-Seq
Introduzione all'analisi dei dati RNA-Seq, strumenti e pipeline
modulo #9
Analisi dei dati ChIP-Seq
Introduzione all'analisi dei dati ChIP-Seq, strumenti e pipeline
modulo #10
Strutturale Bioinformatica
Introduzione alla bioinformatica strutturale, previsione della struttura proteica
modulo #11
Genomica funzionale
Introduzione alla genomica funzionale, analisi dell'espressione genica
modulo #12
Analisi dei dati di microarray
Introduzione all'analisi dei dati di microarray, strumenti e pipeline
modulo #13
Interazioni proteina-proteina
Introduzione alle interazioni proteina-proteina, analisi di rete
modulo #14
Strumenti computazionali per la bioinformatica
Introduzione agli strumenti da riga di comando, scripting e gestione del flusso di lavoro
modulo #15
Programmazione bioinformatica
Introduzione alla programmazione per la bioinformatica, Python, R e Perl
modulo #16
Visualizzazione dei dati in bioinformatica
Introduzione alla visualizzazione dei dati, strumenti e best practice
modulo #17
Analisi statistica in bioinformatica
Introduzione all'analisi statistica, test di ipotesi e intervalli di confidenza
modulo #18
Apprendimento automatico in bioinformatica
Introduzione all'apprendimento automatico, metodi supervisionati e non supervisionati
modulo #19
Deep Learning in Bioinformatics
Introduzione al deep learning, alle reti neurali e alle applicazioni
modulo #20
Big Data in Bioinformatics
Introduzione ai big data, Hadoop, Spark e database NoSQL
modulo #21
Cloud Computing per Bioinformatics
Introduzione al cloud computing, AWS, Azure e Google Cloud
modulo #22
Sviluppo di progetti di bioinformatica
Sviluppo guidato di progetti, dal concept all'implementazione
modulo #23
Bioinformatics in Disease Research
Applicazioni della bioinformatica nella ricerca sulle malattie, medicina personalizzata
modulo #24
Riepilogo e conclusione del corso
Pianificare i prossimi passi nella carriera in bioinformatica


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