BIOCHIMICA

Università degli Studi di ROMA "La Sapienza"

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Dottorato di Ricerca in Biochimica presso l'Università La Sapienza di Roma si propone di formare giovani ricercatori capaci di affrontare problemi complessi nel campo della biologia molecolare e della medicina. Gli obiettivi formativi includono la capacità di riconoscere e inquadrare problemi biologici in un contesto più ampio, affrontare e risolvere problemi a livello molecolare, scegliere le metodologie sperimentali più adatte, sviluppare una solida base culturale scientifica e presentare i risultati delle ricerche in modo chiaro e comprensibile. Il corso offre un'esperienza di apprendimento pratico individualizzata, fornendo una vasta conoscenza delle tecniche sperimentali avanzate.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un percorso triennale che include attività didattiche avanzate, seminari, e soprattutto un'intensa attività di ricerca. Gli studenti sono coinvolti in progetti di ricerca originali, guidati da tutor esperti, e hanno l'opportunità di utilizzare strumentazioni all'avanguardia. Il curriculum è strutturato per fornire una solida preparazione teorica e pratica, con particolare attenzione alle tecniche biochimiche e molecolari più innovative.

  • Competenze acquisite

    Al termine del dottorato, i candidati avranno acquisito competenze avanzate nella ricerca biochimica e molecolare, nella progettazione e conduzione di esperimenti, nell'analisi dei dati e nella comunicazione scientifica. Saranno in grado di lavorare in modo autonomo e collaborativo, di risolvere problemi complessi e di contribuire in modo significativo all'avanzamento della conoscenza scientifica. Avranno inoltre sviluppato competenze trasversali, come la capacità di presentare risultati scientifici in contesti internazionali e di gestire progetti di ricerca.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della biochimica e della ricerca biomedica. L'automazione dei processi di laboratorio, l'analisi di grandi quantità di dati (big data) e lo sviluppo di modelli predittivi basati sull'I.A. stanno accelerando la scoperta di nuovi farmaci, la comprensione delle malattie e la personalizzazione delle terapie. Algoritmi di machine learning vengono utilizzati per analizzare dati genomici, proteomici e metabolomici, identificando nuovi target terapeutici e prevedendo la risposta ai farmaci.

  • Per i futuri laureati in biochimica, le opportunità sono molteplici. La capacità di utilizzare strumenti di I.A. per l'analisi dei dati, la modellazione molecolare e la progettazione di esperimenti sarà sempre più richiesta. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici, di sviluppare competenze interdisciplinari e di collaborare con esperti di informatica e data science. Sarà fondamentale comprendere i principi dell'I.A. e le sue applicazioni in ambito biomedico.

  • Le competenze aggiuntive necessarie includono la conoscenza di linguaggi di programmazione come Python, la familiarità con i database e le piattaforme di cloud computing (es. AWS, Google Cloud), e la capacità di interpretare e comunicare i risultati ottenuti tramite l'I.A. La capacità di lavorare in team multidisciplinari e di adattarsi a nuove tecnologie sarà cruciale per il successo professionale.

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competenze da sviluppare

Analisi di dati complessi e bioinformatica
Acquisire competenze nell'uso di Python e di librerie come Pandas, NumPy e Scikit-learn per l'analisi di dati biologici. Approfondire la conoscenza di database e strumenti di bioinformatica per l'analisi genomica, proteomica e metabolomica.
Machine learning e deep learning
Studiare i fondamenti del machine learning e del deep learning, con particolare attenzione alle applicazioni in ambito biomedico. Approfondire l'uso di framework come TensorFlow e PyTorch per la costruzione di modelli predittivi.
Competenze di programmazione e cloud computing
Imparare a programmare in Python e acquisire familiarità con le piattaforme di cloud computing (es. AWS, Google Cloud) per l'analisi e l'archiviazione di grandi quantità di dati.

routine di successo

Aggiornamento continuo
Seguire regolarmente corsi online, leggere pubblicazioni scientifiche e partecipare a conferenze per rimanere aggiornati sulle ultime novità nel campo della biochimica e dell'I.A.
Networking e collaborazione
Costruire una rete di contatti con ricercatori, esperti di I.A. e professionisti del settore. Partecipare a progetti di ricerca multidisciplinari e collaborare con team internazionali.
Sperimentazione e pensiero critico
Sviluppare un approccio sperimentale alla ricerca, testando nuove idee e valutando criticamente i risultati. Imparare a identificare e risolvere problemi complessi.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende biotech
Svolgere stage e tirocini presso aziende del settore biotech per acquisire esperienza pratica e conoscere le applicazioni dell'I.A. nel mondo del lavoro.
Partecipazione a progetti di ricerca interdisciplinari
Partecipare a progetti di ricerca che coinvolgono esperti di diverse discipline, come biochimici, informatici e ingegneri, per sviluppare competenze trasversali.
Pubblicazione di articoli scientifici e presentazione a conferenze
Pubblicare articoli scientifici su riviste internazionali e presentare i risultati delle proprie ricerche a conferenze e workshop per migliorare le capacità di comunicazione scientifica.

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