SCIENZE BIOMOLECOLARI / BIOMOLECULAR SCIENCES

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il Dottorato di Ricerca in Scienze Biomolecolari dell'Università degli Studi di Trento si propone di formare ricercatori di alta qualificazione, capaci di condurre in modo autonomo e originale attività di ricerca nel campo delle scienze della vita. Il corso mira a sviluppare una solida preparazione multidisciplinare, rispondendo alle esigenze di un settore in continua evoluzione. Gli studenti acquisiranno competenze specifiche per l'analisi e la risoluzione di problemi complessi, l'attitudine al lavoro di gruppo e alle collaborazioni internazionali, e la capacità di comunicare efficacemente i risultati delle proprie ricerche.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede un percorso formativo strutturato che include corsi avanzati, seminari e attività di ricerca sperimentale. Gli studenti avranno l'opportunità di approfondire le proprie conoscenze in aree specifiche delle scienze biomolecolari, come la biologia molecolare, la biochimica, la genomica e la proteomica. Il corso prevede anche l'acquisizione di competenze in bioinformatica e biologia computazionale, fondamentali per l'analisi dei dati e la modellizzazione dei sistemi biologici. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, seminari, esercitazioni pratiche e attività di ricerca in laboratori all'avanguardia.

• Competenze acquisite

  Al termine del corso, i dottori di ricerca avranno acquisito competenze avanzate nella progettazione e conduzione di progetti di ricerca originali, nella gestione di dati complessi, e nella comunicazione scientifica. Saranno in grado di utilizzare le più recenti tecnologie e metodologie di ricerca nel campo delle scienze biomolecolari. Avranno inoltre sviluppato capacità di problem-solving, di lavoro in team e di leadership, competenze essenziali per una carriera di successo nel mondo della ricerca scientifica, sia in ambito accademico che industriale.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore delle scienze biomolecolari, automatizzando processi di analisi dati e accelerando la scoperta di nuovi farmaci e terapie. Algoritmi di machine learning vengono utilizzati per analizzare grandi quantità di dati genomici, proteomici e metabolomici, identificando pattern e correlazioni che sarebbero impossibili da individuare manualmente. La simulazione computazionale e la modellazione molecolare, potenziate dall'I.A., stanno rivoluzionando la progettazione di farmaci e la comprensione dei meccanismi biologici.

• Per i futuri laureati in scienze biomolecolari, l'I.A. offre opportunità senza precedenti. La capacità di utilizzare strumenti di bioinformatica e di interpretare i risultati generati dall'I.A. sarà fondamentale. Tuttavia, la crescente automazione richiederà anche una maggiore specializzazione e la capacità di collaborare con esperti di I.A. per sviluppare soluzioni innovative. Le sfide includono la necessità di gestire grandi quantità di dati, garantire la sicurezza e l'etica nell'uso dell'I.A., e rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie.

• Le competenze aggiuntive necessarie includono la conoscenza dei principi di machine learning, la capacità di programmazione (es. Python), la comprensione dei modelli di dati e la capacità di comunicare efficacemente i risultati delle analisi complesse. La familiarità con le piattaforme di cloud computing (es. AWS, Google Cloud) e gli strumenti di visualizzazione dei dati sarà sempre più richiesta. La capacità di pensiero critico e di adattamento continuo saranno essenziali per avere successo in un ambiente in rapida evoluzione.