Biotecnologie Cellulari e Molecolari (TRENTO)

Università degli Studi di TRENTO

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di Biotecnologie Cellulari e Molecolari dell'Università di Trento mira a formare esperti nel campo della biotecnologia, con un focus particolare sugli approcci a base genomica applicati alla biomedicina. Gli studenti acquisiranno una solida base nelle scienze della vita, con particolare attenzione agli aspetti sperimentali, tecnologici e computazionali. Il corso si propone di fornire una comprensione approfondita dei meccanismi cellulari e molecolari, delle tecniche di ingegneria genetica e delle applicazioni della bioinformatica. L'obiettivo è preparare professionisti in grado di affrontare le sfide della ricerca e dello sviluppo nel settore biotecnologico, contribuendo all'innovazione in campo medico, ambientale e industriale.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede lezioni frontali, corsi di laboratorio e seminari. Gli studenti avranno l'opportunità di approfondire le loro conoscenze attraverso lo studio di materie come genomica, proteomica, biologia sintetica e bioinformatica. Le attività didattiche includono anche progetti di ricerca presso il Dipartimento CIBIO dell'Università di Trento, altre università italiane ed europee, e aziende del settore biotecnologico e farmaceutico. La tesi di laurea magistrale viene svolta durante il secondo semestre dell'ultimo anno, offrendo agli studenti l'opportunità di applicare le conoscenze acquisite in un contesto di ricerca reale.

  • Competenze acquisite

    Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze avanzate in biotecnologia cellulare e molecolare, con particolare attenzione all'analisi dei dati genomici e alla progettazione di sistemi biologici. Saranno in grado di utilizzare strumenti bioinformatici per l'interpretazione dei dati biologici, di applicare tecniche di ingegneria genetica e di comprendere le implicazioni etiche e sociali della biotecnologia. Le competenze acquisite includono anche la capacità di progettare e condurre esperimenti, di comunicare efficacemente i risultati della ricerca e di lavorare in team multidisciplinari. I laureati saranno preparati per una carriera nella ricerca, nello sviluppo e nella produzione nel settore biotecnologico.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore delle biotecnologie, automatizzando e ottimizzando numerosi processi. L'analisi di grandi quantità di dati biologici, come sequenze genomiche e dati di espressione genica, è diventata più efficiente grazie agli algoritmi di machine learning. Questo ha portato a una maggiore velocità nella scoperta di nuovi farmaci, nella personalizzazione delle terapie e nella comprensione delle malattie. L'I.A. è impiegata anche nella progettazione di proteine, nella biologia sintetica e nella diagnostica, aprendo nuove frontiere per la ricerca e lo sviluppo.

  • I laureati in biotecnologie si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la possibilità di sviluppare algoritmi di I.A. per l'analisi di dati biologici, di lavorare in team multidisciplinari con esperti di I.A. e di contribuire all'innovazione nel settore farmaceutico e della salute. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici, di acquisire nuove competenze in bioinformatica e I.A. e di comprendere le implicazioni etiche dell'uso dell'I.A. in ambito sanitario. La capacità di interpretare e utilizzare i risultati dell'I.A. sarà fondamentale per il successo professionale.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze in programmazione (Python, R), analisi dei dati, machine learning e bioinformatica. Sarà inoltre importante sviluppare capacità di problem solving, pensiero critico e comunicazione. La conoscenza delle implicazioni etiche dell'I.A. e della privacy dei dati sarà sempre più richiesta. La capacità di collaborare con esperti di I.A. e di comprendere il loro linguaggio tecnico sarà un vantaggio significativo.

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competenze da sviluppare

Programmazione in python e r
Imparare a programmare in Python e R per l'analisi dei dati biologici e l'implementazione di algoritmi di I.A.. Seguire corsi online (ad esempio, su Coursera o edX) e partecipare a progetti di coding.
Machine learning e deep learning
Acquisire una solida comprensione dei concetti di machine learning e deep learning. Studiare libri come "Deep Learning with Python" di François Chollet e seguire tutorial online su TensorFlow e PyTorch.
Bioinformatica e analisi di dati genomici
Approfondire le conoscenze in bioinformatica, con particolare attenzione all'analisi di dati genomici, proteomici e trascrittomici. Utilizzare strumenti come Bioconductor e Galaxy per l'analisi dei dati.

routine di successo

Aggiornamento continuo
Seguire regolarmente le ultime pubblicazioni scientifiche nel campo della biotecnologia e dell'I.A.. Iscriversi a newsletter specializzate e partecipare a webinar e conferenze.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, come conferenze e workshop, per costruire una rete di contatti con professionisti e ricercatori. Collaborare con esperti di I.A. e altre discipline.
Sperimentazione e prototipazione
Sperimentare nuove idee e prototipare soluzioni innovative. Partecipare a hackathon e competizioni di I.A. per mettere in pratica le competenze acquisite.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende biotech
Effettuare stage e tirocini presso aziende del settore biotecnologico o farmaceutico per acquisire esperienza pratica e conoscere le applicazioni dell'I.A. nel mondo del lavoro.
Progetti di ricerca interdisciplinari
Partecipare a progetti di ricerca che coinvolgano diverse discipline, come biologia, informatica e ingegneria. Collaborare con ricercatori di diverse aree per ampliare le proprie competenze.
Formazione in business e management
Acquisire competenze in business e management per comprendere le dinamiche del mercato e le strategie di innovazione. Seguire corsi online o master in business administration (MBA).

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