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Oggetto:
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Computational Genomics and Epigenomics

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Computational Genomics and Epigenomics

Oggetto:

Academic year 2021/2022

Course ID
BIO0154A Pds 307-DDD
Teachers
Prof. Paolo Provero (Lecturer)
Dott. Davide Marnetto
Degree course
[0101M22] Molecular Biotechnology
Year
1st year
Teaching period
First semester
Type
Distinctive
Credits/Recognition
5
Course disciplinary sector (SSD)
BIO/11 - molecular biology
Delivery
Formal authority
Language
English
Attendance
Obligatory
Type of examination
Written and oral
Type of learning unit
modulo
Modular course
COMPUTATIONAL GENOMICS AND GENE NETWORKS (BIO0154 Pds 307-DDD)
Oggetto:

Sommario del corso

Oggetto:

Course objectives

The aim of the course is to provide the students with the main concepts and tools used in the computational analysis of gene expression and its transcriptional regulation. Moreover, the course aims at developing the capability of understanding and implementing modern multi-omic studies in the perspective of complex systems. 

Il modulo si propone di dotare gli studenti dei concetti e  strumenti principali per l'analisi computazionale di dati concernenti l'espressione genica e la sua regolazione trascrizionale. Inoltre, il corso mira a sviluppare la capacità di comprendere e implementare studi multi-omici moderni nella prospettiva dei sistemi complessi.

Oggetto:

Results of learning outcomes

The students will be able to

  • understand the problems tackled and the methods used in analyzinggene expression and regulation data on a genomic scale, also through the critical reading of articles selected from the primary literature
  • analyze gene expression data to obtain lists of differentially expressed genes
  • analyze ChIP-seq data for transcription factor binding sites or epigenetic modifications of DNA
  • analyze the functional enrichment of gene lists obtained with the methods described above

Gli studenti saranno in grado di

  • comprendere le problematiche affrontate e le metodologie usate nello studio di dati di espressione e regolazione genica su scala genomica, anche attraverso la lettura critica di lavori tratti dalla letteratura primaria
  • analizzare dati di espressione genica per ricavare liste di geni differenzialmente espressi
  • analizzare dati di ChIP-seq relativi a siti di legame di fattori di trascrizione  o modificazioni epigenetiche del DNA
  • analizzare liste di geni ottenute con i metodi descritti sopra dal punto di vista dell'arricchimento funzionale 

 

Oggetto:

Program

1. Analysis of gene expression data

  • class comparison
  • class discovery
  • functional enrichment of gene lists
  • molecular classification of pathologies

2. Analysis of gene regulation data

  • analysis of ChIP-seq data
  • evolution and variation of gene regulation
  • evolution and variation of gene expression

3. Computational genomics in a systems biology perspective

  • Integrated analysis of gene regulatory networks
  • Interactome analysis strategies
  • Multidimensional data integration
  • Genome-wide association studies and polygenic risk scores
  • Computational drug repositioning
  • Phenome analysis
  • Biological network engineering
  • Systems biology at the single cell level

1. Analisi di dati di espressione genica:

  • class comparison
  • class discovery
  • arricchimento funzionale di liste di geni
  • classificazione molecolare delle patologie

2. Analisi di dati di regolazione genica

  • analisi di dati di ChIP-seq
  • evoluzione e variazione della regolazione genica
  • evoluzione e variazione dell'espressione genica

3. La genomica computazionale nella prospettiva della biologia dei sistemi

  • Analisi integrata di network di regolazione genica
  • Strategie per l'analisi dell'interactoma
  • Integrazione multidimensionale dei dati
  • Genome-wide association studies e polygenic risk scores
  • Riposizionamento computazionale di farmaci
  • Analisi fenomica
  • Ingegneria di network biologici
  • Biologia dei sistemi a livello di singole cellule

 

 

Oggetto:

Course delivery

Formal lessons and seminars

Lezioni frontali e seminari

Oggetto:

Learning assessment methods

Written tests, including writing of a synthetic research proposal, and oral presentation of an article from the literature

Esami scritti, che comprendono la scrittura di un sintetico progetto di ricerca, e presentazione orale di un lavoro di letteratura 

Oggetto:

Support activities

Data analysis exercises in computer room and discussion sessions

Esercitazioni di analisi dati in aula informatica e sessioni di discussione

Suggested readings and bibliography

Oggetto:

Slides and selected articles including:

Schmidt, D., Schwalie, P. C., Wilson, M. D., Ballester, B., Gonçalves, A., Kutter, C., … Odom, D. T. (2012). Waves of retrotransposon expansion remodel genome organization and CTCF binding in multiple mammalian lineages. Cell, 148(1-2), 335–48. doi:10.1016/j.cell.2011.11.058

Lappalainen, T., Sammeth, M., Friedländer, M. R., ’t Hoen, P. a C., Monlong, J., Rivas, M. a, … Dermitzakis, E. T. (2013). Transcriptome and genome sequencing uncovers functional variation in humans. Nature, 501(7468), 506–11. doi:10.1038/nature12531

Brawand, D., Soumillon, M., Necsulea, A., Julien, P., Csárdi, G., Harrigan, P., … Kaessmann, H. (2011). The evolution of gene expression levels in mammalian organs. Nature, 478(7369), 343–348. doi:10.1038/nature10532

Heinz, S., Romanoski, C. E., Benner, C., Allison, K. A., Kaikkonen, M. U., Orozco, L. D., & Glass, C. K. (2013). Effect of natural genetic variation on enhancer selection and function. Nature. doi:10.1038/nature12615

Slides del docente e articoli selezionati per la lattura critica, tra cui:

Schmidt, D., Schwalie, P. C., Wilson, M. D., Ballester, B., Gonçalves, A., Kutter, C., … Odom, D. T. (2012). Waves of retrotransposon expansion remodel genome organization and CTCF binding in multiple mammalian lineages. Cell, 148(1-2), 335–48. doi:10.1016/j.cell.2011.11.058

Lappalainen, T., Sammeth, M., Friedländer, M. R., ’t Hoen, P. a C., Monlong, J., Rivas, M. a, … Dermitzakis, E. T. (2013). Transcriptome and genome sequencing uncovers functional variation in humans. Nature, 501(7468), 506–11. doi:10.1038/nature12531

Brawand, D., Soumillon, M., Necsulea, A., Julien, P., Csárdi, G., Harrigan, P., … Kaessmann, H. (2011). The evolution of gene expression levels in mammalian organs. Nature, 478(7369), 343–348. doi:10.1038/nature10532

Heinz, S., Romanoski, C. E., Benner, C., Allison, K. A., Kaikkonen, M. U., Orozco, L. D., & Glass, C. K. (2013). Effect of natural genetic variation on enhancer selection and function. Nature. doi:10.1038/nature12615 

 



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Notes

Le modalità di svolgimento dell'attività didattica potranno subire variazioni in base alle limitazioni imposte dalla crisi sanitaria in corso. In ogni caso è assicurata la modalità a distanza per tutto l'anno accademico

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    Last update: 05/07/2022 14:45
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