Programma A.A. 2014-2015

Il corso si propone di presentare le metodologie principali nell'ambito della Biologia dei Sistemi, e di fornire le basi concettuali e gli strumenti per imparare ad integrare dati e conoscenze biologiche con metodi informatici e matematici. Obiettivo del corso è sviluppare le capacità di analisi dello studente nella scelta del metodo più adeguato per formalizzare e studiare sistemi biologici complessi, sfruttando approcci fortemente multidisciplinari che integrino ricerca sperimentale e ricerca computazionale. A tale scopo, durante il corso verranno presentati numerosi esempi basati sull'analisi interdisciplinare di diversi sistemi, come percorsi cellulari (vie di trasduzione del segnale, vie metaboliche, ciclo cellulare, circuiti genetici, ecc.) o sistemi multicellulari. Le lezioni teoriche saranno integrate con lavoro di gruppo in aula e con esercitazioni pratiche in aula di calcolo.

  1. Definizioni e scopi di Systems Biology. Approccio riduzionistico e approccio olistico per lo studio dei sistemi biologici. Metodi top-down e bottom-up per la descrizione e l’analisi delle proprietà dei sistemi biologici a piccola e grande scala: dalla struttura alla dinamica. Formati standard nella rappresentazione e annotazione di sistemi biologici. SBML. La misurazione dei dati e la questione dei parametri. Il concetto di rumore biologico. Il concetto di robustezza nei sistemi biologici. Metodi di controllo e di progettazione di sistemi biologici. Synthetic Biology, Repressilator.
  2. Panoramica e confronto di approcci di modellazione qualitativi, quantitativi, statici, dinamici: vantaggi e svantaggi, potenzialità e applicazioni. Modelli interaction-based, constraint-based, mechanism-based. Metodi computazionali per reti metaboliche; Flux Balance Analysis. Metodi computazionali per reti di regolazione genica; reti booleane. Metodi basati su grafi per l’analisi di proprietà dinamiche/topologiche di reti biologiche. Il software Cytoscape. Modelli deterministici e modelli stocastici: approcci algoritmici per la simulazione della dinamica di sistemi biologici. Il software Copasi. Modelli spaziali e modelli multiscala. Cenni di teoria delle biforcazioni e di analisi di sensitività. I concetti di bistabilità e stiffness.
  3. Applicazione di metodi evolutivi (algoritmi genetici, particle swarm optimizers, programmazione genetica) per i problemi di stima dei parametri e di reverse engineering nella definizione di modelli matematici di sistemi biologici.