SCIENZE PROPEDEUTICHE

Obiettivi formativi

• FISICA APPLICATA

  Il corso ha l’obiettivo dichiarato di fornire le adeguate conoscenze e capacità di comprensione delle leggi fisiche fondamentali che vengono utilizzate nelle diverse metodiche della disgnostica per immagini, nonché le abilità nell’applicazione delle conoscenze e la capacità di comprensione del linguaggio scientifico di base

   

  Obiettivi formativi generali dell'insegnamento in termini di risultati di apprendimento attesi:

  Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding):

  • Capacità di ragionamento induttivo e deduttivo.
  • Capacità di schematizzare un fenomeno naturale in termini di grandezze fisiche scalari e vettoriali.
  • Capacità di impostare un problema utilizzando opportune relazioni fra grandezze fisiche (di tipo algebrico, integrale o differenziale) e di risolverlo con metodi analitici o numerici.

  Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding):

  Sviluppare la capacità di inquadrare e comprendere i fenomeni fisici alla base della fisica medica e saperli utilizzare per il funzionamento delle principali tecniche diagnostiche per immagini

  ​Autonomia di giudizio (making judgements):

  Lo studente deve essere in grado di inquadrare un problema e elaborare autonomamente soluzioni

  Abilità comunicative (communication skills):

  Lo studente acquisirà le necessarie abilità comunicative e di appropriatezza espressiva nell'impiego del linguaggio tecnico scientifico

  Capacità di apprendimento (learning skills):

  Il corso si propone, come obiettivo, di fornire allo studente le necessarie conoscenze e metodologie teoriche per poter affrontare, studiare e comprendere il funzionamento delle principali tecniche diagnostiche per immagini.

• INFORMATICA

  Obiettivo del corso è l’acquisizione di metodi per l’analisi di sequenze e strutture biologiche e per la ricerca in database biologici (es. geni, sequenze, domini funzionali). Partendo da sequenze primarie di acidi nucleici o proteine è possibile ipotizzarne la funzione, la storia evolutiva e la struttura. Gli strumenti utilizzati per raggiungere questi obiettivi sono i database pubblici e i programmi di analisi e visualizzazione.

  1. Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding): Gli studenti acquisiranno una conoscenza sui metodi per l’analisi di sequenze biologiche e per la ricerca in database biologici. In particolare approfondiranno la ricerca su database di sequenze, di domini, ed una buona familiarità con i database pubblici e i programmi di analisi e visualizzazione. Infine gli studenti potranno acquisire gli strumenti di base per l'analisi del trascrittoma.
  2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding): identificare gli strumenti idonei per manipolare i dati ed estrare la conoscenza sottostante; risolvere problemi attraverso l'uso di software opportuni in ambito bioinformatico.
  3. Autonomia di giudizio (making judgements): Attraverso le esercitazioni guidate, gli studenti acquisiranno le competenze di base necessarie per affrontare l'analisi di nuove sequenze biologiche, ipotizzandone la funzione, studiare il trascrittoma.
  4. Abilità comunicative (communication skills): lo studente acquisirà le necessarie abilità comunicative e di appropriatezza espressiva nell'impiego del linguaggio tecnico nell'ambito generale dell’analisi dei dati biologici.
  5. Capacità di apprendimento (learning skills): il corso si propone, come obiettivo, di fornire allo studente le necessarie metodologie di base teoriche e pratiche per poter affrontare e risolvere autonomamente problemi nell’ambito dell’analisi dei dati biologici.
• STATISTICA MEDICA

  Descrizione generale sintetica

  Il corso mira a far acquisire i principali concetti di base del calcolo delle probabilità e della statistica.

   

  Obiettivi formativi generali dell'insegnamento in termini di risultati di apprendimento attesi:

  1. Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding): Il corso mira a far acquisire agli studenti abilità in merito alla descrizione di dati statistici; Comprendere i termini di base (popolazione, campione, variabile ecc); Calcolo e presentazione di distribuzioni di frequenza; Descrizione di dati con metodi grafici; Calcolo degli indici di tendenza centrale e variabilità; Comprendere i fondamenti della valutazione di probabilità di un evento e di una variabile aleatoria; Acquisire i concetti legati alla statistica inferenziale quali stime per intervall di confidenza e test di ipotesi.
  2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding): identificare le distribuzioni idonee a rappresentare la conoscenza sottostante; risolvere problemi di statistica inferenziale e calcolo delle probabilità.
  3. Autonomia di giudizio (making judgements): Attraverso esempi concreti e casi di studio, lo studente sarà in grado di elaborare autonomamente soluzioni a determinati problemi e valutare l’idoneità della soluzione di un problema di statistica inferenziale e probabilità.
  4. Abilità comunicative (communication skills): lo studente acquisirà le necessarie abilità comunicative e di appropriatezza espressiva nell'impiego del linguaggio tecnico nell'ambito generale dell’analisi dei dati attraverso metodi statistici
  5. Capacità di apprendimento (learning skills): il corso si propone, come obiettivo, di fornire allo studente le necessarie metodologie teoriche e pratiche per poter affrontare e risolvere autonomamente problemi nell’ambito dell’analisi statistica dei dati.

Modalità di svolgimento dell'insegnamento

• FISICA APPLICATA

  Lezioni frontali.

  Le lezioni sono tenute in aula con l'ausilio di slide, messe a disposizione degli studenti sul portale
  Studium. Le slide non sostituiscono i testi di riferimento, ma, oltre che agevolare la comprensione della
  lezione, forniscono un dettaglio puntuale sul programma svolto. Le lezioni frontali teoriche sono intervallate da esercitazioni pratiche, svolte nella stessa aula di lezione.

• INFORMATICA

  Le lezioni sono tenute in aula con l'ausilio di slide, messe a disposizione degli studenti sul portale
  Studium. Le slide non sostituiscono i testi di riferimento, ma, oltre che agevolare la comprensione della
  lezione, forniscono un dettaglio puntuale sul programma svolto.

  
  Le lezioni frontali teoriche sono intervallate da esercitazioni pratiche, svolte nella
  stessa aula di lezione. Gli studenti sono invitati a formare piccoli gruppi di lavoro (massimo 2-3 persone)
  per lo svolgimento delle esercitazioni proposte.

• STATISTICA MEDICA

  Le lezioni sono tenute in aula con l'ausilio di slide, messe a disposizione degli studenti sul portale
  Studium. Le slide non sostituiscono i testi di riferimento, ma, oltre che agevolare la comprensione della
  lezione, forniscono un dettaglio puntuale sul programma svolto.

  
  Le lezioni frontali teoriche sono intervallate da esercitazioni pratiche, svolte nella
  stessa aula di lezione. Gli studenti sono invitati a formare piccoli gruppi di lavoro (massimo 2-3 persone)
  per lo svolgimento delle esercitazioni proposte.

Prerequisiti richiesti

• FISICA APPLICATA

  Conoscenza degli argomenti dei programmi di Matematica e Fisica previsti per l'Ammissione al Corso di Laurea.

  Calcolo algebrico, trigonometria di base, geometria (calcolo aree e volumi delle principali figure geometriche elementari, teorema di Pitagora, relazioni tra gli angoli nei triangoli, rette parallele e perpendicolari e relativi angoli, ecc.), capacità di manipolare i dati (equivalenze, cambio unità di misura, notazione scientifica dei numeri come ad esempio 6.022×10²³, 1.6×10^-19, etc), coordinate cartesiane.

• INFORMATICA

  Per la piena comprensione dei contenuti del corso non sono necessari prerequisiti.

• STATISTICA MEDICA

  Conoscenze di matematica presenti in tutti i programmi delle scuole superiori.

Frequenza lezioni

• FISICA APPLICATA

  obbligatoria

• INFORMATICA

  La frequenza delle lezioni è obbligatoria.

• STATISTICA MEDICA

  La frequenza delle lezioni è obbligatoria.

Contenuti del corso

• FISICA APPLICATA

  1. Richiami e nozioni introduttive di base: calcolo algebrico, percentuale, trigonometria, logaritmi, volume e superficie. Unità di misura ed equazioni dimensionali. Quantificare una grandezza. Cifre significative. Rappresentazione grafica di funzioni.

  2. Il concetto di errore. Unità di misura del Sistema Internazionale (SI): tempo, massa, lunghezza. I prefissi. Unità derivate. Equazioni dimensionali. Grandezze scalari e vettoriali. Operazioni con i vettori

  3. Il concetto di forza. Composizione delle forze. Effetti sul moto traslatorio e rotatorio - Equazioni del moto. Leggi di Newton. Condizioni di equilibrio. Lavoro, energia e potenza

  4. Fenomeni elettrici, cariche elettriche, legge di Coulomb, struttura dell'atomo, metodi di caricamento dei corpi, campo elettrico, inee di campo, teorema di Gauss, potenziale elettrico, dipolo elettrico, condensatori, corrente elettrica, conduttori e isolanti, resistenza elettrica, legge di Ohm, forza elettromotrice e circuiti in corrente continua, effetto termico della corrente. Leggi di Kirchoff.

  5. Materiali magnetici, sorgenti di campi magnetici, effetto di un campo magnetico su cariche in moto, forza di Lorentz, campi magnetici prodotti da correnti, Teorema di Ampere, induzione elettromagnetica, Coefficiente di autoinduzione, Circuito R-L. Carica e scarica di un condensatore. Circuito R-C

  6. Fenomeni ondulatori, le onde meccaniche e elettromagnetiche, grandezze caratteristiche di un'onda, equazione delle onde, effetto Doppler, interferenza, diffrazione, rifrazione, riflessione delle onde. Spettro elettromagnetico

• INFORMATICA

  Il corso è organizzato in lezioni che prevedono una base teorica affiancata a esercitazioni i per l’apprendimento dell’uso di programmi di analisi e visualizzazione dei risultati.

   

  PROGRAMMA:

  Introduzione alla bioinformatica:

  -Cenni introduttivi

  Pietre miliari della bioinformatica

  Infrastrutture bioinformatiche

  Indirizzi web delle più rilevanti infrastrutture bioinformatiche

  Banche dati biologiche:

  Introduzione

  Sistemi di interrogazione delle banche dati biologiche

  SRS

  Entrez

  Banche dati primarie e banche dati specializzate

  Banche dati di sequenze nucleotidiche

  Banche dati di sequenze proteiche

  Banche dati di motivi e domìni proteici

  Banche dati di geni

  Banche dati del trascrittoma

  Banche dati di profili di espressione

  Banche dati di polimorfismi e mutazioni

  Banche dati di pathways metabolici

  Indirizzi web per banche dati e risorse biologiche

  Allineamento di sequenze di acidi nucleici e proteine

  Intduzione al problema degli allineamenti di sequenze

  Similarità di sequenze e algoritmi di allineamento

  Allineamenti di sequenze biologiche con gap

  Visualizzazione di dot matrix

  Le matrici di sostituzione

  Le matrici PAM

  Le matrici BLOSUM

  Metodi di allineamento esatto

  Allineamenti globali e locali

  Algoritmi dinamici di allineamento

  L’algoritmo di Smith e Waterman per la ricerca di similarità locali

  Metodi euristici di allineamento

  BLAST

  Principali risorse disponibili in rete

  Allineamento multiplo di sequenze

  Introduzione

  Algoritmi per l’allineamento multiplo

  Misura della qualità di un allineamento multiplo

  Strumenti per la visualizzazione e manipolazione dei multiallineamenti

  Principali risorse disponibili in rete

• STATISTICA MEDICA

  Le tecniche di campionamento: il campione casuale semplice, sistematico, stratificato, a grappoli, a stadi.

  Statistica descrittiva. Distribuzioni di frequenza. Tabelle. Grafici, istogrammi, diagramma a barre. Indici di tendenza centrale. Indici di dispersione.

  Cenni di calcolo delle probabilità. Definizione di probabilità; Eventi; Probabilità condizionata; Teorema di Bayes; Principio delle probabilità totali; Variabili aleatorie discrete; Media, varianza e deviazione standard; Distribuzioni discrete notevoli: Bernoulli, binomiale, uniforme, geometrica, Poisson; Distribuzioni continue: uniforme, normale esponenziale.

  Distribuzioni di campionamento: distribuzione t-student, distribuzione di Fisher;

  Inferenza statistica: stima puntuale e stima di intervallo. Intervallo di confidenza: per una media, per la differenza tra due medie, per una proporzione, per la differenza tra due proporzioni.

  Principi della verifica di ipotesi (l’ipotesi nulla. Gli errori di I tipo e II tipo. La potenza di un test).

  Test parametrici per le verifica di ipotesi: una media; confronto tra due medie nel caso di campioni indipendenti e appaiati.

Testi di riferimento

• FISICA APPLICATA

  D. Scannicchio, E. Giroletti "Elementi di Fisica Biomedica" Ed. EdiSES

  F. Borsa, A. Lascialfari ''Principi di Fisica per indirizzo biomedico e farmaceutico'' Ed. EdiSES

  G. M. Contessa, G A. Marzo "Fisica applicata alle scienze mediche" Ed. CEA

  A. Giambattista, B. Richardson, R. Richardson "Fisica generale" Ed. Graw Hill

• INFORMATICA

  Libri di testo

  • Anna Tramontano “Bioinformatica”, Zanichelli
  • Krane, Raymer. “Fondamenti di Bioinformatica” Pearson
  • Jambeck, Gibas “Developing Bioinformatics Computer Skills, O'Reilly
  • Pascarella-Paiardini “Bioinformatica” Zanichelli
• STATISTICA MEDICA

  Testi di riferimento:

  Lantieri PB, Risso D, Ravera G: Statistica medica per le professioni sanitarie, II ed. McGraw-Hill

Programmazione del corso

Verifica dell'apprendimento

Modalità di verifica dell'apprendimento

• FISICA APPLICATA

  Prove di fine corso

   

  La valutazione delle conoscenze acquisite viene realizzata in due fasi: una prova scritta seguita da un colloquio.

  La prova scritta consiste di domande a scelta multipla, domande aperte e/o problemi sugli argomenti trattati a lezione con particolare attenzione a quelli riguardanti le applicazioni della fisica alle tecniche di imaging clinico e di radioterapia. Le risposte alle domande e le soluzioni devono essere opportunamente commentate e giustificate.

  La prova orale consiste nella discussione dello svolgimento della prova scritta e su domande su vari argomenti del corso

  Chi non supera la prova scritta, non può sostenere l'orale.

• INFORMATICA

  L'esame finale consiste in una prova scritta ed un colloquio orale.

  La prova scritta è costituita da esercizi e domande di teoria.

  Chi non supera la prova scritta, non può sostenere l'orale. La prova scritta può essere visionata prima delle prove orali.

  Salvo diversa comunicazione:

  • l'esame scritto si svolge alle ore 9:00

  Note:

  • Per sostenere gli esami è obbligatorio prenotarsi utilizzando l'apposito modulo del portale CEA.
  • Non sono ammesse prenotazioni tardive tramite email. In mancanza di prenotazione, l'esame non può essere verbalizzato.
• STATISTICA MEDICA

  L'esame finale consiste in una prova scritta ed un colloquio orale.

  La prova scritta è costituita da esercizi e domande di teoria.

  Chi non supera la prova scritta, non può sostenere l'orale. La prova scritta può essere visionata prima delle prove orali.

  Salvo diversa comunicazione:

  • l'esame scritto si svolge alle ore 9:00

  Note:

  • Per sostenere gli esami è obbligatorio prenotarsi utilizzando l'apposito modulo del portale CEA.
  • Non sono ammesse prenotazioni tardive tramite email. In mancanza di prenotazione, l'esame non può essere verbalizzato.

Esempi di domande e/o esercizi frequenti

• FISICA APPLICATA

  Conoscenze minime irrinunciabili per il superamento dell’esame:

  occorre sapere quanto segue:

  • Prima ancora delle formule, lo studente deve conoscere bene le varie definizioni e capire il significato fisico delle cose; deve, inoltre, saper collegare gli argomenti ed evidenziare gli eventuali parallelismi (esempi: varie forme della seconda legge di Newton, campo elettrico vs campo magnetico, ecc.). Non imparare le cose a memoria ma saperle spiegare.
  • Sapere riconoscere (e manipolare) grandezze scalari e vettoriali. Saper passare da un’unità di misura all’altra.
  • Saper fare la rappresentazione la grafica dei fenomeni (esempi: moto dei corpi, costruzione gepmetrica, correnti in funzione della tensione applicata, …)
  • comprendere la fisica alla base delle principali tecniche di diagnostica per immagini
• INFORMATICA

  Durante il corso saranno forniti diversi esercizi risolti che verranno pubblicati sul portale studium.unict.it

• STATISTICA MEDICA

  Sul portale studium.unict.it saranno messi a disposizione esercizi svolti.