Università degli studi
di Milano-Bicocca
Facoltà di Scienze MFN
LA LAUREA
MAGISTRALE
IN
BIOINFORMATICA
Che cos'è la
BIOINFORMATICA?
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Il termine BIOINFORMATICS è stato
inventato da P. Hogeweg nel 1978
La BIOINFORMATICA è una applicazione
della INFORMATION TECHNOLOGY al
campo della BIOLOGIA.
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Il primo scopo della bioinformatica è
CONTRIBUIRE AD AUMENTARE IL
LIVELLO DI CONOSCENZA DEI
SISTEMI BIOLOGICI
Un altro scopo è quello di far progredire
tutte le metodologie caratteristiche della
bioinformatica stessa.
La Bioinformatica si occupa di
* SEQUENCE ANALYSIS
* GENE FINDING
* GENOME ASSEMBLY
* PROTEIN STRUCTURE PREDICTION
* PROTEIN-LIGAND INTERACTION
* ANALYSIS OF GENE EXPRESSION
* MODELLING OF METABOLIC NETWORKS
* MODELLING OF EVOLUTION
* SYSTEMS BIOLOGY
Nei primi anni della bioinformatica i temi di
studio erano essenzialmente quelli in 1-4
(analisi di sequenze)
Gli sviluppi successivi e le espansioni della
bioinformatica a settori diversificati sono
dovuti essenzialmente ai seguenti fattori
i) Aumento delle potenze di calcolo (in
trent'anni di almeno TRE ordini di
grandezza)
ii) Sviluppo delle metodologie numeriche e
degli algoritmi per studiare sistemi
complessi
iii) Sviluppo della teoria dei sistemi
Allo sviluppo della BIOINFORMATICA
concorrono le discipline
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Informatica
Biologia Molecolare
Biochimica
Genetica
Chimica
Fisica
Matematica
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Proprio per il carattere
INTERDISCIPLINARE della
BIOINFORMATICA e’ importante che
laureati in diverse discipline scientifiche
abbiano accesso alla LAUREA
MAGISTRALE
La laurea magistrale è stata modificata
proprio a tale scopo, per l'anno accademico
2009-2010
Sedi italiane : Milano-Bicocca, Bologna,
Roma (Tor Vergata)
Comparazione di sequenze proteiche. Evoluzione
molecolare e funzione
 Primary sequence (PE and SE,
~ 210-250 aa ): 68.2% identity
 76 amino acidic substitutions (45
completely unrelated aa).
Maiale
Bovina
MerluzzoB
Salmone
Maiale
Bovina
MerluzzoB
Salmone
Maiale
Bovina
MerluzzoB
Salmone
VVGGTEAQRNSWPSQISLQYRSGSSWAHTCGGTLIRQNWVMTAAHCVDRELTFRVVVGEH
VVGGTAVSKNSWPSQISLQYKSGSSWYHTCGGTLIKQKWVMTAAHCVDSQMTFRVVLGDH
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Predizione della struttura 3D delle proteine con
tecniche di homology modelling
Templati utilizzati per la
generazione del modello
Modello per omologia
Analisi della struttura delle proteine
(relazioni tra struttura e funzione)
Secondary Structure (SS) content
Solvent accessible surface
Individuazione dei siti recettoriali
Individuazione di
cavità e probabili siti di
legame
• Le sfere evidenziano
delle cavità nella
proteina, inoltre ci
forniscono informazioni
sulle caratteristiche di
idrofobicità e idrofilia
del ligando
Sito principale
Siti secondari
Docking
Molecular
modelling, MM,
MD, site_finder
106 compounds
In silico ADME
MOO
Library generation,
QM, 350 Molecular
Descriptors,
Docking
102 compounds
potentilally LEADS
Yeast protein interaction network[Jeong et al., Nature (2001)]
I network proteici possiedono delle proprietà computazionali, che derivano
dal fatto che le proteine sono parte di “moduli” la cui funzione dipende dalla
struttura della proteina e dalla topologia del network in cui e’ coinvolta
Problemi:
• network molto complicati dove
e’ difficile individuare moduli
• network solo parzialmente noti
Bioinformatica
Reti regolatorie e reti metaboliche
Reti regolatorie e reti metaboliche
Reti regolatorie e reti metaboliche