BIOTECNOLOGIE PER IL MIGLIORAMENTO GENETICO DELLE SPECIE ARBOREE
Modulo APPROCCI BIOINFORMATICI PER L’ANALISI DI CARATTERI DI INTERESSE AGRONOMICO

Anno accademico 2025/2026 - Docente: MARIO DI GUARDO

Risultati di apprendimento attesi

Fornire una conoscenza approfondita dei principali approcci bioinformatici per l'analisi di dati genomici e trascrittomici nel settore delle produzioni frutticole. In particolare, verranno trattati, attraverso lezioni frontali ed eserciatazioni, i principali metodi per l'analisi della genetica di popolazione, l'identificazione di regioni di interesse in un genoma (e.g.: geni candidati), l'allinemanto di reads su un genoma di riferimento e l'dientifcazione di marcatori molecolari in silico. 

In dettaglio, con riferimento ai cosiddetti “Descrittori di Dublino”, il corso si propone di fornire le seguenti conoscenze e capacità.

Conoscenza e capacità di comprensione (Knowledge and understanding abilities): Lo studente acquisirà conoscenze specifiche sulla bioinformatica applicate al miglioramento genetico delle specie frutticole.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (Applying knowledge and understanding abilities): Lo studente sarà in grado di analizzare dati genomici high-throughut attraverso l'utilizzo di software e/o pipeline bioinformatiche, con esempi pratici relativi alle specie frutticole dell'area del Mediterraneo;  


Autonomia di giudizio (making judgements): Le conoscenze e competenze acquisite durante il corso ed in particolare le attività, di approfondimento individuale di alcune tematiche, e l’analisi critica della letteratura permetteranno allo studente di raggiungere autonomia di giudizio e capacità studiare e  di operare  autonomamente.


Abilità comunicative (communication skills): Le lezioni frontali, le altre attività e lo studio individuale su materiale didattico selezionato permetteranno allo studente di acquisire le basi del linguaggio tecnico, anche in lingua inglese. Lo studente sarà stimolato all’utilizzo del corretto linguaggio tecnico nelle discussioni in aula, così come durante le altre attività.   La proprietà di linguaggio tecnico concorre alla valutazione finale dello studente.

Capacità di apprendimento (learning skills): Nel corso dell'insegnamento l'attività di raccolta ed esame della letteratura scientifica e di stesura di report scientifici hanno lo scopo di preparare lo studente al lavoro autonomo e all'analisi critica della letteratura. Tali capacità risultano utili per la preparazione della tesi di laurea, per la stesura di buon progetto di ricerca per accesso al dottorato e per l’aggiornamento continuo delle conoscenze e delle abilità necessarie alla professione.

Modalità di svolgimento dell'insegnamento

L'insegnamento (3 CFU) prevede 7 ore di lezione frontale e 14 ore di altre attività. Per le lezioni frontali il docente si avvarrà di presentazioni in power point, anche in inglese. Nell'ambito delle altre attività si svolgeranno esercitazioni di informatica sotto forma di minicorso su alcuni argomenti principali (ad esempio:genetica di popolazione, indentifcazione di polimorfismi su dati genomici), e seminari (anche on line). A garanzia di pari opportunità e nel rispetto delle leggi vigenti, gli studenti interessati possono chiedere un colloquio personale in modo da programmare eventuali misure compensative e/o dispensative, in base agli obiettivi didattici ed alle specifiche esigenze. E' possibile rivolgersi anche al docente referente CInAP (Centro per l’inclusione Attiva e Partecipata - Servizi per le Disabilità e/o i DSA) del nostro Dipartimento. 

Prerequisiti richiesti

Si consiglia la conoscenza di principi di genetica vegetale e di metodologie biomolecolari

Frequenza lezioni

Frequenza non obbligatoria ma fortemente raccomandata

Contenuti del corso

Introduzione alla bioinformatica

Genetica di popolazione (PCA, Structure, Admixture analysis, Alberi filogenetici)

Tecniche di sequenziamento

Assemblaggio di genomi:

- Valutazione della qualità degli assemblaggi: metriche, analisi del coverage e BUSCO.

Trascrittomica

- Analisi RNA-Seq

Identificazione in silico di polimorfismi: SNP, Varianti Strutturali, INDELs, SSR


Testi di riferimento

Fondamenti di bioinformatica; Helmer Citterich, Ferrè, Pavesi, Romualdi, Pesole; Zanichelli [1]

Materiale didattico fornito dal docente [2]

Programmazione del corso

 ArgomentiRiferimenti testi
1Introduzione alla bioinformatica1, 2
2Genetica di popolazione1, 2
3Tecniche di sequenziamento1, 2
4Assemblaggio di genomi1, 2
5Trascrittomica1, 2
6Identificazione in silico di polimorfismi: SNP, Varianti Strutturali, INDELs, SSR1, 2

Verifica dell'apprendimento

Modalità di verifica dell'apprendimento

In particolare verrà valutata la pertinenza delle risposte rispetto alle domande formulate, la qualità dei contenuti, la capacità di collegamento con altri temi oggetto del programma, la capacità di riportare esempi, la proprietà di linguaggio tecnico e la capacità espressiva complessiva dello studente.


La verifica dell'apprendimento avviene attraverso colloquio orale. La valutazione della preparazione dello studente avverrà sulla base dei seguenti criteri: capacità di apprendimento e livello di approfondimento degli argomenti trattati, proprietà di sintesi e esposizione, e capacità di ragionamento dello studente.

La votazione segue il seguente schema:

Non idoneo

Conoscenza e comprensione argomento: Importanti carenze. Significative imprecisioni

Capacità di analisi e sintesi: Irrilevanti. Frequenti generalizzazioni. Incapacità di sintesi

Utilizzo di referenze: Completamente inappropriato

18-20

Conoscenza e comprensione argomento: A livello soglia. Imperfezioni evidenti

Capacità di analisi e sintesi: Capacità appena sufficienti

Utilizzo di referenze: Appena appropriato

21-23

Conoscenza e comprensione argomento: Conoscenza routinaria Capacità di analisi e sintesi: E’ in grado di analisi e sintesi corrette. Argomenta in modo logico e coerente

Utilizzo di referenze: Utilizza le referenze standard

24-26

Conoscenza e comprensione argomento: Conoscenza buona

Capacità di analisi e sintesi: Ha capacità di analisi e di sintesi buone. Gli argomenti sono espressi coerentemente

Utilizzo di referenze: Utilizza le referenze standard

27-29

Conoscenza e comprensione argomento: Conoscenza più che buona

Capacità di analisi e sintesi: Ha notevoli capacità di analisi e di sintesi

Utilizzo di referenze: Ha approfondito gli argomenti

30-30L

Conoscenza e comprensione argomento: Conoscenza ottima

Capacità di analisi e sintesi: Ha notevoli capacità di analisi e di sintesi.

Utilizzo di referenze: Importanti approfondimenti.

Esempi di domande e/o esercizi frequenti

Il candidato / la candidata illustri i passaggi logici per l'assemblaggio di un genoma 

il candidato / la candidata illustri le principali tecniche per lo studio della variaiblità genetica all'interno di una collezione di germoplasma

il candidato / la candidata descriva le caratteristiche di un variant calling format file.