BIOLOGIA MOLECOLARE E APPLICATA (ANCONA)

Università Politecnica delle MARCHE

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di Laurea Magistrale in Biologia Molecolare e Applicata dell'Università Politecnica delle Marche mira a formare esperti di alto livello nei campi della biologia molecolare, della genetica, della biochimica, della microbiologia e, più in generale, nelle biotecnologie e nelle scienze della nutrizione. L'obiettivo è fornire una solida preparazione culturale e competenze integrate nelle metodologie analitiche e nelle metodiche avanzate per l'analisi di sistemi e processi biologici, con applicazioni in ambito industriale, sanitario e biotecnologico.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede attività formative finalizzate all'approfondimento della formazione biologica di base e applicata, con particolare attenzione all'aspetto molecolare, biotecnologico e biochimico dei fenomeni biologici. Sono previste lezioni, esercitazioni di laboratorio, seminari specialistici e attività esterne come tirocini formativi presso aziende e soggiorni di studio all'estero. Il corso è articolato in due curricula: "Tecnologie Biologiche" e "Scienze della Nutrizione".

  • Competenze acquisite

    I laureati acquisiranno competenze specialistiche nel settore della biologia applicata, sia per la ricerca, lo sviluppo e la produzione, sia per ruoli manageriali. Saranno in grado di utilizzare fluentemente la lingua inglese e di elaborare una tesi di laurea originale basata su dati sperimentali. Le competenze includono la capacità di applicare metodologie biologiche, biomolecolari, biofisiche, biochimiche e biotecnologiche, oltre all'elaborazione dei dati.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando il settore della biologia molecolare e applicata attraverso l'automazione di processi di laboratorio, l'analisi di grandi quantità di dati (big data) genomici e proteomici, e lo sviluppo di nuovi farmaci e terapie. Algoritmi di machine learning e deep learning vengono utilizzati per la scoperta di nuovi target farmacologici, la progettazione di esperimenti e l'interpretazione di risultati complessi. L'I.A. accelera la ricerca e sviluppo, riducendo i tempi e i costi.

  • I futuri laureati in Biologia Molecolare e Applicata avranno l'opportunità di lavorare in settori emergenti come la medicina di precisione, la biologia sintetica e lo sviluppo di terapie basate sull'I.A.. Le sfide includono la necessità di gestire e interpretare grandi quantità di dati, garantire la sicurezza dei dati e affrontare le implicazioni etiche dell'I.A. in ambito sanitario. La collaborazione tra biologi e specialisti I.A. sarà fondamentale.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze in bioinformatica, analisi dei dati, programmazione (es. Python, R) e machine learning. Sarà essenziale sviluppare capacità di pensiero critico, problem-solving e comunicazione per collaborare efficacemente con sistemi I.A. e interpretare i risultati. La conoscenza delle implicazioni etiche e legali dell'I.A. sarà sempre più importante.

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competenze da sviluppare

Bioinformatica e analisi di dati omici
Acquisire competenze nell'analisi di dati genomici, proteomici e metabolomici. Imparare a utilizzare strumenti di bioinformatica (es. Bioconductor, Galaxy) e linguaggi di programmazione (Python, R) per l'analisi di dati biologici complessi. Comprendere i principi del machine learning e del deep learning per l'interpretazione dei dati.
Programmazione e sviluppo software
Imparare a programmare in Python e/o R per l'analisi di dati e lo sviluppo di applicazioni bioinformatiche. Acquisire familiarità con le librerie di machine learning (es. TensorFlow, PyTorch) e le piattaforme di cloud computing (es. AWS, Google Cloud) per l'analisi di dati su larga scala.
Competenze di data visualization
Sviluppare la capacità di visualizzare dati complessi in modo efficace per comunicare risultati scientifici. Utilizzare strumenti di data visualization (es. Tableau, ggplot2) per creare grafici e report chiari e comprensibili.
Competenze di comunicazione scientifica
Migliorare le capacità di comunicazione scritta e orale per presentare risultati scientifici in modo chiaro e conciso. Imparare a scrivere articoli scientifici, presentare dati a conferenze e comunicare con un pubblico non specializzato.

routine di successo

Aggiornamento continuo
Seguire regolarmente corsi online (es. Coursera, edX), leggere articoli scientifici e partecipare a conferenze per rimanere aggiornati sulle ultime scoperte e tecnologie nel campo della biologia molecolare e dell'I.A.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, connettersi con professionisti su LinkedIn e collaborare con ricercatori e aziende per ampliare la propria rete professionale e acquisire nuove competenze.
Sviluppo del pensiero critico
Praticare il pensiero critico per valutare in modo oggettivo le informazioni e i risultati scientifici. Imparare a identificare bias e a interpretare i dati in modo accurato.

esperienze utili

Tirocini e stage in aziende biotecnologiche
Svolgere tirocini e stage presso aziende biotecnologiche o laboratori di ricerca per acquisire esperienza pratica nell'utilizzo di tecnologie avanzate e nell'applicazione dell'I.A. alla ricerca scientifica.
Progetti di ricerca interdisciplinari
Partecipare a progetti di ricerca interdisciplinari che coinvolgano la bioinformatica, l'I.A. e altre discipline scientifiche. Collaborare con esperti di diversi settori per sviluppare nuove competenze e prospettive.
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 a risolvere problemi reali utilizzando l'I.A.

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