BIOCHIMICA E BIOLOGIA MOLECOLARE

Università degli Studi di ROMA "Tor Vergata"

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il dottorato di ricerca in Biochimica e Biologia Molecolare presso l'Università degli Studi di Roma "Tor Vergata" mira a formare ricercatori di eccellenza, capaci di affrontare le sfide della ricerca biomedica moderna. Il programma si concentra sullo studio dei processi biochimici e dei meccanismi molecolari che regolano la vita, con un focus sulle applicazioni in ambito medico e biotecnologico. Gli studenti acquisiranno una solida base teorica e pratica, sviluppando competenze avanzate in tecniche di laboratorio all'avanguardia e nell'analisi dei dati.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede corsi avanzati, seminari e attività di ricerca sperimentale. Gli studenti parteciperanno attivamente a progetti di ricerca innovativi, sotto la supervisione di docenti e ricercatori esperti. Il curriculum include lo studio di argomenti quali la struttura e funzione delle biomolecole, il metabolismo, la genetica molecolare, la biologia cellulare e la bioinformatica. Sono previste attività di formazione trasversale, come la scrittura scientifica, la presentazione di risultati e la gestione di progetti di ricerca.

  • Competenze acquisite

    Al termine del dottorato, i candidati avranno acquisito una profonda conoscenza della biochimica e della biologia molecolare, con particolare attenzione agli aspetti clinici e traslazionali. Saranno in grado di progettare e condurre esperimenti scientifici in modo autonomo, di analizzare e interpretare i dati, e di comunicare efficacemente i risultati della ricerca. Avranno sviluppato competenze nella gestione di progetti di ricerca, nella scrittura di articoli scientifici e nella presentazione dei risultati a congressi nazionali e internazionali. Saranno, inoltre, preparati per affrontare le sfide del mondo del lavoro, sia in ambito accademico che industriale.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta rivoluzionando il campo della biochimica e della biologia molecolare, automatizzando e accelerando la ricerca. Algoritmi di machine learning e deep learning vengono utilizzati per analizzare grandi quantità di dati genomici, proteomici e metabolomici, identificando modelli e correlazioni che sarebbero impossibili da scoprire manualmente. L'I.A. facilita la scoperta di nuovi farmaci, la personalizzazione delle terapie e la comprensione delle malattie complesse.

  • I laureati in biochimica e biologia molecolare si troveranno di fronte a nuove opportunità e sfide. L'I.A. creerà nuovi ruoli professionali, come data scientist specializzati in ambito biomedico e ingegneri di I.A. per la ricerca farmaceutica. Allo stesso tempo, l'automazione potrebbe ridurre la domanda di alcune competenze tradizionali. Sarà fondamentale per i futuri professionisti sviluppare una solida comprensione dell'I.A. e delle sue applicazioni, oltre a competenze avanzate nell'analisi dei dati e nella bioinformatica.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze trasversali, come il pensiero critico, la capacità di risolvere problemi complessi e la comunicazione efficace. Sarà essenziale la capacità di collaborare con I.A., interpretando i risultati e integrando le informazioni fornite dagli algoritmi con la propria esperienza e conoscenza. La formazione continua e l'aggiornamento delle competenze saranno cruciali per rimanere competitivi in un settore in rapida evoluzione.

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competenze da sviluppare

Analisi di dati e bioinformatica
Acquisire familiarità con strumenti di analisi dati (Python, R), machine learning e deep learning. Approfondire la conoscenza della bioinformatica, inclusa l'analisi di dati genomici, proteomici e metabolomici. Seguire corsi online (Coursera, edX) e partecipare a workshop specializzati.
Competenze di programmazione e software engineering
Imparare a programmare in Python e altri linguaggi rilevanti. Acquisire competenze in software engineering, come il controllo di versione (Git), lo sviluppo di software e la gestione di progetti. Partecipare a progetti di sviluppo software open source.
Comprensione dell'i.a. e delle sue applicazioni in ambito biomedico
Studiare i concetti fondamentali dell'I.A. e del machine learning. Approfondire le applicazioni dell'I.A. nella scoperta di farmaci, nella diagnostica e nella medicina personalizzata. Leggere articoli scientifici e partecipare a conferenze sul tema.

routine di successo

Aggiornamento continuo
Seguire regolarmente corsi online, leggere articoli scientifici e partecipare a conferenze per rimanere aggiornati sulle ultime scoperte e tecnologie nel campo della biochimica, biologia molecolare e I.A.. Iscriversi a newsletter specializzate e seguire i principali esperti del settore sui social media.
Sviluppo di una rete professionale
Partecipare a eventi del settore, come conferenze e workshop, per incontrare colleghi, ricercatori e professionisti del settore. Utilizzare LinkedIn per connettersi con esperti e condividere i propri risultati e progetti. Collaborare con altri ricercatori su progetti di ricerca.
Sperimentazione e prototipazione
Sperimentare nuove tecniche e approcci nella ricerca. Progettare e sviluppare prototipi di soluzioni basate sull'I.A. per problemi specifici nel campo della biochimica e biologia molecolare. Partecipare a hackathon e competizioni di data science.

esperienze utili

Stage e collaborazioni di ricerca interdisciplinari
Svolgere stage in laboratori di ricerca che utilizzano l'I.A. per l'analisi di dati biomedici. Collaborare con ricercatori di diverse discipline (informatica, ingegneria, medicina) per sviluppare progetti di ricerca congiunti. Partecipare a progetti di ricerca finanziati da enti pubblici e privati.
Partecipazione a progetti di open science
Contribuire a progetti di ricerca open source nel campo della biochimica e biologia molecolare. Condividere i propri dati e risultati di ricerca con la comunità scientifica. Utilizzare piattaforme come GitHub per la gestione dei progetti.
Sviluppo di competenze di comunicazione scientifica
Partecipare a corsi di comunicazione scientifica per imparare a presentare i risultati della ricerca in modo chiaro ed efficace. Scrivere articoli per blog scientifici e divulgativi. Partecipare a eventi di divulgazione scientifica, come conferenze e festival.

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