Sillabo dell'insegnamento

• A - Fondamenti
* ALF - Automi e Linguaggi Formali
Catene di Markov; Sorgenti di Markov; Hidden Markov models; Forward procedure; Algoritmo di Viterbi; HMM per un fonema; Introduzione ai profile HMMs.
• B - Algoritmi
* A - Algoritmi fondamentali
Introduzione ai problemi della bioinformatica. Core strings edits, allineamenti e programmazione dinamica: Edit distance tra due stringhe; calcolo dell'edit distance con la programmazione dinamica; Edit Graphs; Weighted edit-distance, alphabet-weighted edit-distance; Similarità tra stringhe; Allineamento globale; Occorrenze approssimate di P in T; Allineamento locale; Matrici di Sostituzione: Pam e Blosum.
TAA - Tecniche Algoritmiche Avanzate
Metodi euristici di allineamento: Ricerca di similarità in banche dati: FASTA. BLAST.
TAA - Tecniche Algoritmiche Avanzate
Allineamenti multipli di sequenze: Introduzione al problema dell'allineamento multiplo di sequenze; Algoritmi per l'allineamento multiplo: ClustalW, TCoffee
TAA - Tecniche Algoritmiche Avanzate
Misure Alignment Free
TAA - Tecniche Algoritmiche Avanzate
Evoluzione molecolare: Introduzione al problema; Meccanismi molecolari alla base dei processi evolutivi; Geni ortologhi e paraloghi; Determinazione delle distanze genetiche tra sequenze nucleotidiche e aminoacidiche; PHYLIP Package; L'orologio molecolare; Filogenesi molecolare; Metodi per la costruzione degli alberi filogenetici; UPGMA, Neighbor-joining.