CELLULAR AND MOLECULAR BIOLOGY-BIOLOGIA CELLULARE E MOLECOLARE (TORINO)

Università degli Studi di TORINO

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Corso di Laurea Magistrale in Biologia Cellulare e Molecolare (BCM) presso l'Università degli Studi di Torino mira a formare biologi con una solida preparazione multidisciplinare. Gli studenti acquisiranno una conoscenza approfondita dei sistemi biologici a livello molecolare e cellulare, fino agli organismi complessi. Il corso si focalizza sull'applicazione di queste conoscenze in settori chiave come le biotecnologie, la biomedicina e le neuroscienze. L'obiettivo è fornire una formazione avanzata, adatta a rispondere alle sfide della ricerca e dell'innovazione nel campo della biologia.

  • Piano di studi

    Il piano di studi del corso BCM prevede una parte comune dedicata all'approfondimento di discipline fondamentali e l'articolazione in tre curricula specifici: biomedico, biomolecolare e neurobiologico. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni pratiche in laboratorio, seminari e attività di ricerca. Il corso è erogato in lingua inglese per attrarre studenti internazionali e preparare gli studenti italiani a un contesto scientifico e lavorativo globale.

  • Competenze acquisite

    I laureati in BCM svilupperanno competenze avanzate nella ricerca scientifica, nell'analisi di dati biologici e nell'applicazione di tecniche sperimentali. Saranno in grado di progettare e condurre esperimenti, interpretare risultati e comunicare efficacemente i risultati. Acquisiranno inoltre competenze specifiche nei diversi curricula, preparandosi per ruoli professionali in ambito accademico, industriale e sanitario. Saranno in grado di utilizzare le più moderne tecnologie e metodologie di ricerca.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della biologia cellulare e molecolare. L'automazione dei processi di laboratorio, l'analisi di grandi quantità di dati (big data) attraverso algoritmi di machine learning e l'utilizzo di modelli predittivi stanno accelerando la scoperta scientifica. L'I.A. facilita la simulazione di processi biologici complessi, la progettazione di farmaci e la personalizzazione delle terapie, portando a una medicina più precisa e mirata.

  • I laureati in biologia cellulare e molecolare avranno nuove opportunità, come la possibilità di lavorare nello sviluppo di algoritmi per l'analisi di dati genomici, nella creazione di modelli di simulazione biologica e nella progettazione di nuovi farmaci assistita dall'I.A. Le sfide includono la necessità di acquisire competenze in bioinformatica, programmazione e statistica, oltre alla capacità di collaborare con esperti di I.A. e ingegneri.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno sviluppare competenze avanzate nell'analisi di dati, nella modellazione computazionale e nella bioinformatica. Sarà fondamentale la capacità di utilizzare strumenti di machine learning e deep learning per l'analisi di dati biologici complessi. La conoscenza dei principi della programmazione (es. Python, R) e la capacità di interpretare i risultati ottenuti saranno cruciali. La collaborazione interdisciplinare con esperti di I.A. e ingegneri sarà essenziale.

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competenze da sviluppare

Bioinformatica e analisi di dati genomici
Acquisire familiarità con strumenti di bioinformatica (es. Bioconductor, Galaxy), linguaggi di programmazione (Python, R) e database biologici. Seguire corsi online (es. Coursera, edX) e partecipare a workshop specializzati.
Modellazione computazionale e simulazione di sistemi biologici
Imparare a utilizzare software di simulazione (es. GROMACS, COMSOL) e a sviluppare modelli matematici di processi biologici. Approfondire le conoscenze di machine learning e deep learning per l'analisi predittiva.
Programmazione e utilizzo di strumenti di i.a.
Acquisire competenze di base in Python e familiarizzarsi con librerie di machine learning (es. TensorFlow, PyTorch). Partecipare a progetti di ricerca che prevedono l'utilizzo di I.A. e machine learning.

routine di successo

Aggiornamento continuo
Leggere regolarmente pubblicazioni scientifiche, seguire blog e podcast specializzati in I.A. e biologia. Partecipare a conferenze e workshop per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze.
Sviluppo di una mentalità interdisciplinare
Collaborare con professionisti di diversi settori (es. informatici, ingegneri, medici). Partecipare a progetti che richiedono competenze multidisciplinari.
Networking e comunicazione efficace
Costruire una rete di contatti nel settore della ricerca e dell'industria. Sviluppare capacità di comunicazione per presentare i risultati delle proprie ricerche in modo chiaro ed efficace.

esperienze utili

Tirocini e progetti di ricerca in ambito i.a.
Svolgere tirocini presso laboratori di ricerca o aziende che utilizzano l'I.A. in biologia. Partecipare a progetti di ricerca che prevedono l'applicazione di machine learning e deep learning.
Partecipazione a hackathon e competizioni di data science
Mettersi alla prova partecipando a hackathon e competizioni di data science. Questo permette di applicare le proprie competenze in contesti reali e di confrontarsi con altri professionisti.
Formazione all'estero e mobilità internazionale
Sfruttare le opportunità di formazione all'estero (es. Erasmus+) per acquisire una prospettiva globale e ampliare la propria rete di contatti. L'esperienza internazionale è sempre più apprezzata.

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