Molecular Biotechnology - Biotecnologie Molecolari (TORINO)

Università degli Studi di TORINO

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il corso di laurea magistrale in Molecular Biotechnology, erogato in lingua inglese presso l'Università di Torino, è un percorso d'eccellenza per la formazione di biotecnologi con una forte vocazione internazionale. L'obiettivo è formare laureati con competenze di altissimo livello nella programmazione e nello sviluppo di biotecnologie avanzate applicate alla salute umana e animale, preparandoli ad assumere ruoli di elevata responsabilità nella ricerca e nell'industria.
Piano di studi
Il piano di studi, dal forte taglio molecolare e computazionale, si articola su aree all'avanguardia come la genomica funzionale, l'ingegneria proteica, la bioinformatica e la biologia dei sistemi. Il corso pone unenfasi particolare sull'acquisizione di competenze quantitative e sull'analisi di big data. L'approccio didattico è 'research-driven', con una vasta scelta di laboratori e la possibilità di svolgere la tesi sperimentale in gruppi di ricerca di fama internazionale o all'estero, grazie a una solida rete di collaborazioni.
Competenze acquisite
I laureati possiedono una profonda comprensione dei processi biologici a livello molecolare e la capacità di manipolarli per fini diagnostici, terapeutici e industriali. Sviluppano competenze avanzate nell'analisi di dati omici, nella modellistica computazionale e nell'utilizzo di piattaforme biotecnologiche di ultima generazione. La formazione prepara figure professionali capaci di guidare l'innovazione in contesti accademici e industriali globali, dal drug discovery alla medicina personalizzata.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'Intelligenza Artificiale è il motore della moderna biotecnologia molecolare. Sistemi di deep learning, come AlphaFold, stanno risolvendo il problema decennale del ripiegamento delle proteine, aprendo scenari immensi per il drug design. L'I.A. è indispensabile per l'analisi di dati di 'single-cell omics', permettendo di studiare la biologia con una risoluzione senza precedenti. Nella biologia sintetica, l'I.A. aiuta a progettare e ottimizzare nuovi circuiti genetici per la produzione di farmaci o biocarburanti.
Per il biotecnologo molecolare del 2030, la distinzione tra laboratorio umido e secco sarà quasi scomparsa. L'opportunità è di poter progettare esperimenti in silico, testare ipotesi su vasta scala e generare dati di altissima qualità. La sfida sarà padroneggiare gli strumenti computazionali e statistici per analizzare e interpretare correttamente questi dati complessi. Il successo non dipenderà solo dall'abilità manuale in laboratorio, ma sempre più dalla capacità di porre le domande giuste ai dati.
Le competenze in programmazione (Python/R), statistica e machine learning non sono più un plus, ma un requisito fondamentale. Sarà cruciale saper utilizzare piattaforme cloud per l'analisi di big data (es. AWS, Google Cloud) e saper lavorare in ambienti basati su container (es. Docker) per garantire la riproducibilità delle analisi. La capacità di integrare dati multi-omici sarà il gold standard per la ricerca di frontiera.

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Preparati al futuro

Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.

Competenze da sviluppare

Deep learning per la biologia

Andare oltre il machine learning classico e capire le basi delle reti neurali profonde. Seguire corsi specializzati (es. su DeepLearning.AI) e leggere articoli chiave sull'applicazione di modelli come Transformers o GNNs a dati biologici.

Analisi di dati 'single-cell'

Imparare le pipeline di analisi per dati di trascrittomica a singola cellula (scRNA-seq) utilizzando pacchetti software come Seurat (in R) o Scanpy (in Python). È una delle tecnologie più rivoluzionarie del decennio.

Cloud computing e reproducible research

Imparare a usare servizi cloud di base (es. Amazon S3, EC2) per l'analisi dati e strumenti come Docker e Git/GitHub per rendere le proprie analisi computazionali trasparenti, condivisibili e riproducibili. Leggere il libro Bioinformatics with Python Cookbook.

Routine di successo

Code review settimanale

Dedicare unora a settimana a leggere e cercare di capire il codice di unanalisi pubblicata su GitHub da un laboratorio importante. È un modo eccellente per imparare le best practice di programmazione scientifica.

Seguire la comunità bioinformatica su Twitter e blog

Seguire scienziati e developer advocate di spicco nel campo della biologia computazionale. Molti dibattiti, annunci di nuovi software e tutorial vengono condivisi su queste piattaforme prima che diventino articoli.

Esperienze utili

Svolgere la tesi in un laboratorio '50/50 wet-dry'

Scegliere un progetto di tesi che richieda di generare personalmente i dati in laboratorio (wet) e poi di analizzarli al computer (dry). Questa esperienza integrata è la più formativa in assoluto.

Partecipare a una summer school' in bioinformatica o biologia dei sistemi

Candidarsi per scuole estive intensive (es. quelle organizzate da EMBL-EBI o Cold Spring Harbor Laboratory). Sono immersioni totali in un ambiente di ricerca e networking internazionale di altissimo livello.

Creare un portfolio di progetti di analisi dati su GitHub

Realizzare piccole analisi su dataset pubblici e documentare il processo in modo chiaro nel proprio repository GitHub. È un biglietto da visita potentissimo per dimostrare le proprie competenze computazionali a futuri datori di lavoro o PhD supervisor.

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