FISICA E CHIMICA DEI SISTEMI BIOLOGICI

Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati di TRIESTE

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di Dottorato di Ricerca in Fisica e Chimica dei Sistemi Biologici presso la Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati di Trieste (SISSA) mira a formare ricercatori di eccellenza all'intersezione tra fisica statistica, biologia computazionale e chimica fisica biomolecolare. L'obiettivo รจ fornire una solida preparazione teorica e pratica nelle metodologie avanzate per lo studio dei sistemi biologici complessi, con particolare attenzione all'utilizzo di modelli computazionali e simulazioni. Il corso enfatizza l'importanza della ricerca interdisciplinare e della collaborazione con gruppi di ricerca nazionali e internazionali.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un primo anno dedicato all'acquisizione di competenze fondamentali attraverso corsi avanzati in tecniche di campionamento, biochimica, fisica dei polimeri, meccanica statistica e fondamenti teorici della dinamica molecolare. Sono previsti anche corsi opzionali mutuati da altri corsi di dottorato della SISSA, come struttura elettronica e simulazione quantistica dei materiali e dinamiche stocastiche e fisica statistica. Gli studenti sono incoraggiati a partecipare attivamente a seminari, workshop e scuole estive per approfondire le proprie conoscenze e sviluppare una rete di contatti nel mondo della ricerca. Il percorso formativo include anche lo svolgimento di un progetto di ricerca originale sotto la supervisione di un docente della SISSA.

  • Competenze acquisite

    Al termine del corso, i dottorandi avranno acquisito competenze avanzate in diverse aree, tra cui: bioinformatica strutturale, meccanica statistica dei sistemi molecolari complessi, auto-assemblaggio, simulazioni biomolecolari, simulazioni di eventi rari, data science dei sistemi complessi e biomolecolari, fisica dei polimeri e modelli statistici bayesiani applicati alla biomedicina ad alta dimensionalitร . Saranno in grado di progettare e condurre ricerche originali, di analizzare dati complessi, di utilizzare strumenti computazionali avanzati e di comunicare efficacemente i risultati delle proprie ricerche alla comunitร  scientifica internazionale.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta rivoluzionando il settore della fisica e chimica dei sistemi biologici, offrendo nuove opportunitร  per l'analisi di dati complessi, la modellazione e la simulazione di sistemi biologici. L'I.A., in particolare il machine learning e il deep learning, sta accelerando la scoperta di farmaci, la comprensione delle malattie e lo sviluppo di terapie personalizzate. Lautomazione dei processi di ricerca e l'analisi di grandi quantitร  di dati biologici sono diventate possibili grazie all'I.A., portando a risultati piรน rapidi e accurati.

  • I laureati in Fisica e Chimica dei Sistemi Biologici si troveranno di fronte a nuove sfide e opportunitร . La capacitร  di utilizzare strumenti di I.A. per l'analisi dei dati, la modellazione e la simulazione sarร  fondamentale. Allo stesso tempo, la necessitร  di interpretare i risultati dell'I.A. e di sviluppare nuovi modelli e algoritmi richiederร  una solida base di conoscenze scientifiche e competenze computazionali avanzate. La collaborazione tra ricercatori, informatici e ingegneri sarร  essenziale per affrontare le sfide future.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze aggiuntive, tra cui: programmazione (Python, R), machine learning, deep learning, analisi di dati, bioinformatica, modellazione computazionale, e visualizzazione dei dati. La capacitร  di comunicare efficacemente i risultati della ricerca e di collaborare con team multidisciplinari sarร  altrettanto importante. La formazione continua e l'aggiornamento delle proprie competenze saranno cruciali per rimanere competitivi.

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competenze da sviluppare

Programmazione avanzata in python
Approfondire l'utilizzo di librerie come TensorFlow, PyTorch e scikit-learn per la modellazione e l'analisi di dati biologici complessi. Imparare a sviluppare e ottimizzare algoritmi di machine learning e deep learning.
Competenze in bioinformatica e genomica
Acquisire familiaritร  con le principali basi di dati genomiche e proteomiche, gli strumenti di analisi e le tecniche di sequenziamento di nuova generazione. Approfondire la comprensione dei processi biologici a livello molecolare e cellulare.
Competenze di data science e visualizzazione
Sviluppare la capacitร  di analizzare grandi quantitร  di dati (big data) utilizzando tecniche di data mining e machine learning. Imparare a creare visualizzazioni efficaci per comunicare i risultati della ricerca in modo chiaro e conciso.

routine di successo

Lettura costante di pubblicazioni scientifiche
Seguire regolarmente le ultime ricerche nel campo della fisica e chimica dei sistemi biologici, I.A. e bioinformatica. Iscriversi a newsletter e partecipare a seminari online per rimanere aggiornati sulle nuove tendenze.
Pratica regolare della programmazione
Dedicare tempo ogni settimana allo sviluppo di progetti di programmazione, alla risoluzione di problemi e all'esplorazione di nuove librerie e framework. Utilizzare piattaforme come Kaggle per partecipare a competizioni di data science.
Networking e collaborazione
Partecipare a conferenze, workshop e seminari per entrare in contatto con altri ricercatori e professionisti del settore. Collaborare con team multidisciplinari per sviluppare progetti di ricerca innovativi.

esperienze utili

Stage e collaborazioni di ricerca
Svolgere stage presso laboratori di ricerca all'avanguardia, sia in Italia che all'estero. Collaborare con gruppi di ricerca che utilizzano l'I.A. per lo studio dei sistemi biologici.
Partecipazione a hackathon e competizioni di data science
Mettersi alla prova partecipando a hackathon e competizioni di data science, come quelle organizzate da Kaggle o DrivenData. Questo permette di applicare le proprie competenze in contesti reali e di confrontarsi con altri professionisti.
Formazione continua e certificazioni
Seguire corsi online e ottenere certificazioni in machine learning, deep learning, bioinformatica e data science. Considerare l'iscrizione a master o corsi di specializzazione per approfondire le proprie conoscenze.

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