Ateneo - UPO

L'insegnamento di Bioinformatica delle reti neurali offre un approfondimento dei meccanismi biofisici alla base della genesi, trasmissione, codifica e elaborazione dei segnali elettrici in neuroni e reti nervose. Per la parte di esercitazioni verranno proposti alcuni esercizi con il codice R

Neuroscienze di Dale Purves, George J Augustine, David Fitzpatrick, William C. Hall, Anthony-Samuel Lamantia, Leonard E. White. Zanichelli, Ultima edizione

Materiale fornito dai docenti.

Il corso affronta gli aspetti biologici delle reti neuronali quali l’organizzazione anatomica e funzionale del sistema nervoso, la modalità di codifica dell’informazione nel singolo neurone, la sua trasmissione nei circuiti nervosi, la plasticità delle reti e l’elaborazione dell’informazione nei circuiti centrali. Gli studenti approfondiranno sia aspetti teorici di base e modelli matematici che alcuni aspetti delle tecniche di indagine proprie delle Neuroscienze, quali tecniche elettrofisiologiche, di imaging e l’optogenetica.
Conoscenza e capacità di comprensione: gli studenti acquisiranno le conoscenze e la capacità di comprensione dei meccanismi molecolari associati ai fenomeni bioelettrici di membrana, la trasmissione dei potenziali d’azione nei circuiti nervosi, gli effetti dell’attività elettrica sulla connettività delle reti e come questa attività costituisca la base delle funzioni del sistema nervoso.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione: la conoscenza acquisita permetterà allo studente di comprendere come la rete neuronale codifica e processa l’informazione e di applicare tale conoscenza alla realizzazione di semplici modelli basati su codici numerici.
Autonomia di giudizio: gli studenti saranno in grado di analizzare con senso critico articoli scientifici e nuove informazioni
Abilità comunicative: gli studenti saranno in grado di esporre, con appropriato linguaggio scientifico, i contenuti del corso in modo logico e completo, effettuando collegamenti tra i vari argomenti
Capacità di apprendimento: gli studenti matureranno la capacità di reperire adeguate fonti scientifiche per aggiornare ed approfondire le conoscenze e le competenze acquisite. Capacità di utilizzo di software di analisi.

Gli studenti devono possedere le conoscenze di base di matematica e statistica, fisica, biologia e fisiologia

Lezioni teoriche e esercitazioni

In itinere saranno assegnate letture di approfondimento

Esame orale
Per la parte di esercitazioni verra’ richiesta la redazione di una breve relazione

Organizzazione del sistema nervoso. Il neurone. Il potenziale d’azione. Le sinapsi. Il sistema nervoso periferico. Il sistema nervoso centrale. La corteccia cerebrale: organizzazione anatomica, funzionale e plasticità sinaptica.
Biofisica del neurone e modelli terorici. Il potenziale di membrana: equazione di Nernst-Planck, equazione di Nernst, equazione di Goldman-Hodgkin-Katz. Il circuito elettrico equivalente di membrana. Proprietà passive di membrana e equazioni di cavo. Il modello di Hodgkin-Huxley. Modelli markoviani per i canali ionici. Modelli Integrate-and-Fire.
Tecniche di indagine. Tecniche elettrofisiologiche: la tecnica del patch-clamp. Matrici di multielettrodi (MEA). Microscopia live-imaging. Optogenetica

Conoscenze: conoscere i meccanismi neuronali di codifica e di elaborazione dell’informazione nel sistema nervoso, con riferimento sia a neuroni singoli sia a popolazioni neuronali.
Competenze e abilità: acquisire la capacità di analizzare e modellizzare l’attività delle reti neuronali