Obiettivi del corso:
Introduzione alla bioinformatica.
Applicazione di metodi di pattern matching, metodi di apprendimento
automatico e modelli probabilistici all'analisi di dati biomolecolari.
Programma
0. Introduzione.
Cenni di biologia molecolare, tipologie di problemi
computazionali e tipologie di dati in bioinformatica. Basi di dati
genomiche e proteomiche.
1. Metodi di pattern matching e
modelli probabilistici.
- Misurare l'evoluzione: distanza di Hamming e distanza di edit normale
e pesata. Allineamento di sequenze e programmazione dinamica
- Allineamento di sequenze: complessità e soluzioni euristiche.
Allineamenti progressivi. Profili di allinemento.
- Allineamenti veloci ed euristici. Strutture di indicizzazione di
testi e sequenze. Alberi di suffissi.
- Cenni di probabilità e statistica applicati all'analisi di
sequenze. Entropia, entropia relativa ed information content.
Test di significatività: z-score. Chi-quadro.
- Analisi del DNA non codificante. Modelli probabilistici di ordine
superiore. Hidden Markov Models. Grammatiche context-free.
2. Metodi di apprendimento
automatico
- La bioinformatica dal punto di vista dell'apprednimento autimatico.
- Apprendimento supervisionato, non supervisioanto e
semi-supervisionato. Apprendimento e generalizzazione.
- Apprendimento supervisionato. Classificatori lineari: percettroni e
support vector machine; classificatori non lineari: metodi basati su
reti neurali artificiali e su kernel.
- Metodi supervisionati per la predizione delle funzioni geniche e per
il supporto alla diagnostica biomolecolare.
- Appredimento non supervisionato: algoritmi di clustering gerarchico,
algoritmi basati sulla minimizzazione di una funzione obiettivo,
algoritmi di biclustering.
- Metodi non supervisionati per la ricerca di pattern in dati
biomolecolari complessi.
- Metodi di ensemble supervisionati e non supervisionati. Metodi di
ensemble per l'integrazione di dati bio-molecolari eterogenei e per la
ricerca di cluster biologicamente significativi. |
Prerequisiti:
Nozioni
elementari di analisi matematica e statistica.
Corsi consigliati: Metodi Statistici per
l'Apprendimento e Sistemi intelligenti
Modalità d' esame:
I. Implementazione ed applicazione
di
un algoritmo per l'analisi di dati bio-molecolari, oppure discussione
orale di letteratura scientifica, relativa ad un argomento trattato
durante il corso.
II. Discussione orale sugli argomenti trattati durante il corso.
La letteratura scientifica da discutere e la data dell'esame dell'esame
devono essere concordate con i docenti.
Bibliografia
D. Gusfield, Algorithms
on Strings, Trees and Sequences: Computer Science and Computational
Biology, Cambridge Press, 1997.
P.Baldi and S. Brunak Bioinformatics: a machine learning approach,
MIT Press, 2001.
C. Bishop, Pattern
Recognition and Machine Learning, Springer, 2006.
Materiale didattico
- A
brief
introduction to molecular biology, genomics and
microarray
- Voce
Genetics
di wikipedia. Dalla pagina web si possono seguire altri link
ipertestuali a DNA, RNA, proteine, trascrizione, traduzione, codice
genetico, regolazione dell'espressione, ...
- Gene Ontology
(pdf, 4 slide per pagina)
- Pairwise
alignment (pdf)
- Multiple
alignment (pdf)
- Suffix
trees (pdf)
- Allineamento
locale multiplo e Motif Discovery (pdf)
- Burrows
Wheeler Transform (pdf)
- I dati ed i
problemi della bioinformatica (pdf, 4 slide per pagina)
- Introduzione
ai metodi kernel (pdf,
2 slide per pagina)
- Support
Vector Machine (pdf)
- Support Vector
Machine (pdf, 2 slide per pagina)
- Metodi
kernel in bioinformatica (pdf, 2 slide per pagina)
- Classificazione
funzionale di tessuti e geni con metodi di apprendimento automatico
(pdf)
- Algoritmo backpropagation
(pdf)
- Classificazione supervisionata di tessuti e geni e metodi di validazione
(pdf)
- Metodi di clustering e loro applicazioni in bioinformatica
(pdf)
Articoli
- J.Thompson, D. Higgins, T. Gibson, CLUSTAL
W: improving the sensitivity of progressive multiple sequence alignment
through sequence weighting, position-specific gap penalties and weight
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- P. Larranaga et al. Machine
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Simple ensemble methods are competitive with state-of-the-art data integration methods
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