Catalogo dei Corsi di studio

Profilo: Il profilo professionale che si intende formare è quello di un Bioinformatico che sia in grado di fornire modelli statistici utili all’analisi ed interpretazione dei dati sperimentali biomolecolari.
Funzioni: Deve essere in grado di sviluppare modelli e metodi computazionali per l’analisi di sequenze biologiche e dati di espressione genica (genoma, trascrittoma, proteoma, profili epigenetici, modificazioni post-trascrizionali e post-traduzionali, localizzazione genomica di proteine, polimorfismi genetici, RNA/DNA editing, ecc.) al fine di individuare specificità/analogie filogenetiche e mutazioni rilevanti, per esempio, per la diagnosi e la terapia medica personalizzata (tumori, vaccini, malattie genetiche).
Inoltre deve essere in grado di organizzare archivi integrati dotati di piattaforme di analisi per una migliore fruizione e presentazione dei dati biomolecolari
Importante poi la sua capacità di analizzare e prevedere gli aspetti strutturali e funzionali delle macromolecole e le loro interazioni con ligandi e farmaci.
- Le competenze acquisite permetteranno loro di assumere ruoli e svolgere funzioni dei seguenti tipi:
- la progettazione e gestione di sistemi informatici complessi per applicazioni mediche diagnostiche e terapeutiche, per la gestione di banche di dati clinici e bioinformatici, per l’elaborazione di dati medici e bioinformatici nei sistemi di supporto alla decisione clinica, in centri di calcolo nel campo biotecnologico, bio-farmaceutico, biologico molecolare sia nei sistemi informativi sanitari, sia presso centri ospedalieri;
- supporto alle attività scientifiche, sia presso laboratori di ricerca in ambito biologico medico per applicazioni bioinformatiche, cliniche e scientifiche inter- e intra-ospedaliere, per la medicina personalizzata, sia presso aziende informatiche operanti nel settore medico. Inoltre trovano applicazioni presso le industrie agroalimentari, chimiche e farmaceutiche nazionali e locali. In questo contesto è inoltre utile ricordare che la regione Lazio è la terza in Italia, dopo la Lombardia, per aziende Biotecnologiche e Farmaceutiche che fanno sempre maggiore uso di tecnologie –omiche che richiedono tecnici bioinformatici per la loro analisi ed applicazione.
- Collabora con i biologi sperimentali ed i medici in attività di ricerca e di diagnosi.
Competenze: Il corso prepara alla professione di Bioinformatico all’interno delle professioni tipiche dell’ICT ed in particolare alle figure professionali che rientrano nella classificazione ISTAT di Informatici e Telematici
Sbocchi professionali: I diplomati della laurea Triennale in Bioinformatica potranno trovare occupazione presso enti di servizi informatici, industrie informatiche operanti negli ambiti della produzione di software e hardware per applicazioni bioinformatiche o medico-cliniche, enti di ricerca - pubblici e privati - e di servizi genomici e sanitari. Osservando la realtà italiana e internazionale, le competenze provenienti da una laurea triennale del genere permettono di considerare professioni presso centri ospedalieri, in ambito bioinformatico, presso laboratori di ricerca, in ambito medico a supporto di attività cliniche e scientifiche di singole divisioni, e presso le aziende informatiche operanti nel settore medico.
Inoltre la prosecuzione degli studi in lauree magistrali, come quelle in Biotecnologie genomiche e biotecnologie mediche, ma anche per molte lauree magistrali in ambito biologico, per le quali il corso fornisce i requisiti di base, può essere considerato uno sbocco per la maggiore specializzazione che queste lauree magistrali possono determinare. Coloro i quali vorranno continuare una preparazione in ambito squisitamente bioinformatico troveranno comunque una buona offerta di lauree specialistiche e master di secondo livello sul territorio nazionale e anche in regione (basti citare il Master in Bioinformatica della Sapienza e la laurea magistrale in Bioinformatica dell’Università Roma2.


Profilo: Genomic data analyst modeller
Funzioni: Le funzioni del genomic data analyst sono quelle di analizzare, modellare con strumenti formali, presentare e prevedere le caratteristiche bio-mediche rilevanti nei dati, e cioè individuare bio-marcatori diagnostici e prognostici, trends, raggruppamenti statisticamente significativi. Il genomic data analyst conosce le problematiche relative all’analisi di grandi moli di dati ed identifica i corretti strumenti software da utilizzare.
Competenze: Matematica, programmazione, costruzione di modelli matematici, ottimizzazione, comprensione delle infrastrutture software, conoscenza degli algoritmi per l’analisi delle sequenze e strutture biologiche.
Sbocchi professionali: Grandi aziende, istituti pubblici di ricerca.

Profilo: Genomic data manager
Funzioni: Il genomic data manager coordina la raccolta, l’integrazione e la pubblicazione di grandi moli di dati genomici. E’ in grado di sviluppare programmi per fornire servizi su web basati su dati propri o ad accesso pubblico.
Competenze: Gestione e manutenzione dei dati genomici, comprensione delle infrastrutture software, analisi e modellazione matematica dei dati, comprensione dei flussi di dati e dei loro formati.
Sbocchi professionali: Istituti di ricerca pubblici e privati, grandi aziende.

Profilo: Genomic data integration professional
Funzioni: Il genomic data integration professional è in grado di integrare dati provenienti da fonti eterogenee e trovare le metodologie appropriate per far emergere pattern riconoscibili ed utilizzabile immediatamente dall’utenete medico/biologo. Il genomic data integration professional conosce le problematiche generali della bioinformatica e deve essere in grado di coordinare sia gli aspetti bio-medici che quelli informatici.
Competenze: Conoscenza delle banche dati biologiche e dei relativi formati, comprensione degli strumenti di data mining.
Sbocchi professionali: Grandi e medie aziende, ospedali, istituti di ricerca pubblici e privati.

Profilo: Genomic tools developer
Funzioni: Il genomic tools developer è in grado di capire le problematiche bio-molecolari e di risolverle mediante l’utilizzo di appropriati software pubblici o realizzati in proprio. E’ in grado di sviluppare l’implementazione software sia per l’analisi dei dati che per la loro presentazione ed integrazione.
Competenze: Conoscenza degli algoritmi per l’analisi delle sequenze e strutture biologiche, progettazione di software per l’analisi dei dati.
Sbocchi professionali: Grandi aziende, istituti pubblici di ricerca.