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La biologia di nuova generazione: quantitativa e computazionale

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Nasce a Trento la laurea magistrale in Biologia quantitativa e computazionale per preparare professionisti che si inseriscano con successo nell’industria farmaceutica e biotecnologica, in istituti di ricerca e laboratori di analisi privati e pubblici.

Il corso di laurea magistrale in Biologia quantitativa e computazionale (Quantitative and Computational Biology) è stato attivato dal Centro per la Biologia Integrata (CIBIO) in associazione con il Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell’Informazione, il Dipartimento di Matematica e il Dipartimento di Fisica. Il nuovo percorso di formazione magistrale inizia nell’anno accademico 2016-2017, a partire da ottobre, nel Polo scientifico e tecnologico Fabio Ferrari di Povo e si rivolge soprattutto agli studenti laureati o laureandi in triennali scientifiche.

Presentazione della Laurea Magistrale in Quantitative and Computational Biology

L’innovativa laurea magistrale, appartenente alla classe delle Biotecnologie industriali (LM-8), si distingue da quanto offerto attualmente in Italia per alcune fondamentali caratteristiche. In primo luogo prevede tutte le lezioni e attività in lingua inglese, il che favorisce la capacità dei professionisti di muoversi in un contesto internazionale. Inoltre il corso è interdipartimentale, aperto a diversi profili di laureati di primo livello e, grazie ad un’ottica multidisciplinare, coniuga scienze quantitative e applicate. Alle classiche lezioni frontali verranno affiancate esercitazioni in aula, attività di laboratorio computazionale e di tutorato, nonché seminari. Inoltre, sin dall’inizio, gli studenti verranno calati in un contesto professionale grazie ai tirocini all’Università, in un’azienda e in altri enti, italiani o esteri.

A seconda della preparazione d’ingresso, l’offerta didattica è organizzata in due percorsi, che offrono l’opportunità agli studenti di integrare il proprio background: il “Biotechnological Track”, più focalizzato su contenuti biotecnologici; e il “Computational Track”, con una maggiore attenzione verso quelli computazionale. Gli studenti acquisiranno dunque competenze in diversi settori, dalle biotecnologie all’informatica, senza tralasciare la fisica e la matematica, con l’obiettivo di ampliare le attuali conoscenze in campo biomedico.

Questo percorso di studi trae origine dalla crescente richiesta di laureati capaci di comprendere la complessità dei sistemi biologici e analizzare l’incredibile mole di dati genomici lavorando a contatto con biologi, clinici, farmacologi, ingegneri, epidemiologi sia in contesti di ricerca sperimentale e pre-clinica sia in laboratori di analisi ospedalieri. L’integrazione tra le scienze quantitative e la biologia applicata porterà così alla creazione di nuove figure professionali quali il biologo computazionale e l’analista di dati e sistemi biologici.

Con il nuovo corso cerchiamo di rispondere alla domanda crescente di ricercatori ed esperti in grado di trasformare l’enorme mole di informazioni genomiche (“big data”) in conoscenza e applicare modelli biofisici e biomatematici a sistemi biologici complessi. Con questa iniziativa ci rivolgiamo a campi di ricerca applicata dove la disponibilità di dati multidimensionali richiede una sempre maggiore interdisciplinarietà, come le biotecnologie innovative, le scienze e tecnologie alimentari, la farmacogenomica e la medicina di precisione

spiega Enrico Domenici, coordinatore del corso di studio e professore di Biochimica al CIBIO, dove è responsabile del settore dei biomarcatori neurogenomici (Laboratory of Neurogenomic Biomarkers).

Si tratta dunque di un progetto riguardante la biologia di nuova generazione e che coinvolge però un numero ristretto di studenti. I posti disponibili, infatti, sono solo 30 e la scadenza per inviare online la domanda di ammissione è il 20 luglio 2016. L’ammissione al corso è subordinata al superamento di una selezione basata su titoli ed eventuale colloquio.

Per maggiori informazioni sul corso di laurea magistrale e sul bando di ammissione:

international.unitn.it