BIOLOGIA CELLULARE E MOLECOLARE

Università degli Studi di ROMA "Tor Vergata"

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di Dottorato di Ricerca in Biologia Cellulare e Molecolare presso l'Università degli Studi di Roma "Tor Vergata" mira a fornire agli studenti gli strumenti necessari per contribuire all'avanzamento della scienza nei campi della biologia molecolare, biologia cellulare, biochimica cellulare, genetica molecolare e bioinformatica, attraverso una ricerca rigorosa e la pubblicazione di articoli ad alto impatto. L'obiettivo principale del programma è consentire agli studenti di acquisire competenze scientifiche e tecniche essenziali per proseguire come scienziati indipendenti. Il corso si focalizza sull'approfondimento delle conoscenze e delle metodologie di ricerca avanzate, con particolare attenzione alle applicazioni in ambito biomedico e biotecnologico.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un primo anno dedicato all'acquisizione di conoscenze di base e avanzate, con corsi specifici e seminari. Gli studenti con background diversi (fisica, informatica, chimica, tra gli altri) sono tenuti a frequentare corsi di biologia, mentre gli studenti con background biologico saranno formati in discipline come statistica o bioinformatica. Il secondo e il terzo anno sono dedicati alla ricerca, con la presentazione dei progressi agli altri studenti e docenti. Seminari mensili tenuti da scienziati nazionali e internazionali sono parte integrante della formazione.

  • Competenze acquisite

    Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze avanzate nella progettazione e conduzione di esperimenti di ricerca, nell'analisi dei dati, nella stesura di articoli scientifici e nella comunicazione dei risultati. Saranno in grado di utilizzare le più moderne tecnologie di laboratorio e di bioinformatica. Saranno inoltre preparati a lavorare in modo indipendente e collaborativo in contesti di ricerca nazionali e internazionali, con una solida preparazione per affrontare le sfide del mondo del lavoro nel settore della biologia.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della biologia cellulare e molecolare, automatizzando processi, accelerando la ricerca e aprendo nuove frontiere. L'analisi di grandi quantità di dati (big data) generati da esperimenti di laboratorio e studi clinici, l'apprendimento automatico (machine learning) e la modellazione predittiva stanno diventando strumenti indispensabili per la scoperta di farmaci, la diagnosi precoce di malattie e la comprensione dei meccanismi biologici. L'I.A. consente di analizzare immagini microscopiche, sequenze genetiche e dati clinici con una velocità e una precisione senza precedenti, portando a scoperte scientifiche più rapide e accurate.

  • Per i futuri laureati, le opportunità sono enormi. L'I.A. crea nuove figure professionali, come data scientist specializzati in biologia, esperti di bioinformatica e sviluppatori di algoritmi per la ricerca biomedica. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici, di acquisire nuove competenze e di collaborare efficacemente con esperti di informatica e ingegneria. La capacità di interpretare i risultati dell'I.A. e di integrare le scoperte nel contesto biologico rimane fondamentale.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale sviluppare competenze in bioinformatica, analisi di dati, programmazione (Python, R), e modellazione computazionale. La conoscenza dei principi dell'I.A. e delle sue applicazioni in biologia, insieme alla capacità di comunicare efficacemente i risultati della ricerca, saranno cruciali. La familiarità con le piattaforme di cloud computing (ad esempio, AWS, Google Cloud) e gli strumenti di collaborazione online sarà un vantaggio significativo.

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competenze da sviluppare

Bioinformatica e analisi di dati
Acquisire competenze avanzate nell'analisi di dati biologici, utilizzando strumenti di bioinformatica e tecniche di machine learning. Imparare a gestire e interpretare grandi set di dati (big data) provenienti da esperimenti di laboratorio e studi clinici. Approfondire la conoscenza di linguaggi di programmazione come Python e R per l'analisi statistica e la visualizzazione dei dati.
Programmazione e modellazione computazionale
Sviluppare competenze nella programmazione, in particolare con Python, per l'implementazione di algoritmi di I.A. e la modellazione di sistemi biologici. Acquisire familiarità con strumenti di modellazione computazionale e simulazione per la comprensione dei processi cellulari e molecolari. Approfondire l'uso di librerie di machine learning come TensorFlow e PyTorch.
Comprensione dell'i.a. e delle sue applicazioni in biologia
Acquisire una solida conoscenza dei principi dell'I.A. e delle sue applicazioni nel campo della biologia cellulare e molecolare. Studiare come l'I.A. viene utilizzata per la scoperta di farmaci, la diagnosi precoce di malattie e la comprensione dei meccanismi biologici. Seguire corsi e workshop sull'I.A. e le sue applicazioni in ambito biomedico.
Competenze comunicative e di collaborazione
Sviluppare eccellenti capacità di comunicazione scritta e orale per presentare i risultati della ricerca in modo chiaro ed efficace. Imparare a collaborare con esperti di diversi settori, come informatici, ingegneri e medici. Partecipare a conferenze e seminari per presentare il proprio lavoro e fare networking.

routine di successo

Aggiornamento continuo
Seguire regolarmente le pubblicazioni scientifiche più recenti nel campo della biologia cellulare e molecolare e dell'I.A.. Iscriversi a newsletter e blog specializzati per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e sviluppi. Partecipare a corsi online e workshop per acquisire nuove competenze.
Networking e collaborazione
Partecipare attivamente a conferenze, seminari e workshop per incontrare e interagire con altri ricercatori e professionisti del settore. Costruire una rete di contatti professionale e collaborare con esperti di diversi settori. Utilizzare piattaforme online come LinkedIn per connettersi con professionisti del settore.
Sperimentazione e apprendimento continuo
Sperimentare nuove tecniche e approcci di ricerca. Non aver paura di affrontare progetti complessi e di imparare dai propri errori. Adottare un approccio di apprendimento continuo, cercando sempre di migliorare le proprie competenze e conoscenze.

esperienze utili

Stage e tirocini in laboratori di ricerca avanzati
Svolgere stage e tirocini presso laboratori di ricerca di eccellenza, sia in Italia che all'estero. Acquisire esperienza pratica nell'utilizzo di tecnologie avanzate e nella conduzione di esperimenti di ricerca. Scegliere laboratori che utilizzano l'I.A. e le tecnologie di bioinformatica.
Progetti di ricerca interdisciplinari
Partecipare a progetti di ricerca che coinvolgono diverse discipline, come biologia, informatica, ingegneria e medicina. Collaborare con esperti di diversi settori per sviluppare soluzioni innovative. Cercare progetti che utilizzano l'I.A. per affrontare problemi biologici complessi.
Partecipazione a hackathon e competizioni di data science
Partecipare a hackathon e competizioni di data science per mettere alla prova le proprie competenze e imparare nuove tecniche. Lavorare su problemi reali e collaborare con altri partecipanti per trovare soluzioni innovative. Utilizzare queste esperienze per costruire un portfolio di progetti.

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