- Oggetto:
Genetica applicata
- Oggetto:
Applied genetics
- Oggetto:
Anno accademico 2023/2024
- Codice attività didattica
- SVE0218
- Docenti
- Dominga Soglia (Responsabile)
Stefano Sartore (Affidamento interno)
Ugo Ala (Affidamento interno) - Corso di studio
- [2501L31] SISTEMI ZOOTECNICI SOSTENIBILI
- Anno
- 1° anno
- Periodo
- Secondo semestre
- Tipologia
- C - Affine o integrativo
- Crediti/Valenza
- 7
- SSD attività didattica
- AGR/17 - zootecnica generale e miglioramento genetico
INF/01 - informatica - Erogazione
- Convenzionale
- Lingua
- Italiano
- Frequenza
- Facoltativa
- Tipologia esame
- Orale
- Prerequisiti
-
OFA Matematica, Logica e Comprensione del testo
OFA Mathematics, Logic and reading comprehension - Propedeutico a
-
SVE0224 CM Zootecnia generale e miglioramento genetico
SVE0224 CM General animal husbandry and genetic improvement - Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
L'insegnamento rientra nelle aree di apprendimento "Interazione dell’animale domestico con ambiente acquatico terrestre e microbico", "Gestione e benessere degli animali in allevamento", "Gestione della biodiversità e della sostenibilità" e "Competenze trasversali"
L'insegnamento concorre alla realizzazione dell'obiettivo formativo del corso di studi in SiZoS fornendo le conoscenze di genetica di base utili nel campo delle produzioni animali e della gestione della Biodiversità, nonché la corretta conoscenza delle caratteristiche morfologiche e attitudinali delle principali razze appartenenti alle specie da reddito. Un ulteriore obiettivo formativo consiste nel fornire gli strumenti informatici e il linguaggio necessari per comprendere le interazioni tra la genetica, i sistemi di allevamento e la gestione della biodiversità. L'insegnamento mira inoltre a sviluppare autonomia di acquisizione delle conoscenze e pensiero critico nel campo della genetica.
The teaching is part of the learning areas "Interaction of the domestic animlas with the aquatic, earth and microbial environment", "Management and welfare in livestock", "Management of biodiversity and sustainability" and "soft skills"
The course contributes to the achievement of the educational objective of the SiZoS study program by providing fundamental knowledge of genetics useful for the animal production and biodiversity management, as well as a correct understanding of the morphological and productive characteristics of the main livestock breeds. Another educational objective is to provide the necessary computer skills and language to understand the interactions between genetics, breeding systems, and biodiversity management. The course also aims to develop autonomy in acquiring knowledge and critical thinking in the field of genetics.
- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
Conoscenze e capacità di comprensione
Al termine dell'insegnamento gli studenti e le studentesse dovranno:
- aver acquisito i concetti fondamentali della genetica di base, dell’ereditarietà e le correlazioni tra genotipo e fenotipo;
- conoscere le tecniche di biologia molecolare finalizzate alla tipizzazione genetica degli individui;
- conoscere i descrittori morfologici delle specie da reddito
- conoscere le caratteristiche morfologiche e l'attitudine produttiva delle principali razze appartenenti alle specie da reddito;
- aver sviluppato le conoscenze e capacità di identificazione degli strumenti informatici necessari per gestire, in modo logico e funzionale, i dati
- aver sviluppato le conoscenze e capacità di descrizione, da un punto di vista grafico e statistico, di un campione di dati.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione
Alla fine dell’insegnamento si dovrà essere in grado di:
- effettuare la tipizzazione genetica di un locus e identificane il genotipo (competenza 1)
- gestire i dati fenotipici e genetici ed effettuare le elaborazioni statistiche e la rappresentazione grafica (competenza 2)
- riconoscere l’attitudine produttiva di un animale in base alla morfologia (competenza 3)
- indicare correttamente a quale razza appartiene un animale, le sue origini e la sua diffusione sul territorio (competenza 4)
- utilizzare sistemi di gestione e organizzazione di basi di dati piatte (competenza 5)
- discriminare gli strumenti statistici e grafici più idonei per descrivere un campione (competenza 6)
L' acquisizione di tali competenze sarà valutata sia nel corso delle esercitazioni pratiche, sia in sede di esame.
Autonomia di giudizio
Al termine dell'insegnamento le studentesse e gli studenti dovranno essere in grado di valutare il risultato di un test genetico, riconoscere le basi genetiche di un fenotipo, individuarne e comprenderne i meccanismi di ereditarietà, ragionare autonomamente sui principali argomenti genetici e di biodiversità e di capirne ed illustrarne le relazioni. Inoltre dovranno conoscere i descrittori morfologici delle principali specie da reddito e saperli utilizzare per indicare correttamente a quale razza appartiene un animale
Abilità comunicative
Al termine dell'insegnamento gli studenti e le studentesse dovranno essere in grado di esporre in modo sintetico e chiaro le informazioni acquisite utilizzando una corretta terminologia adeguata al corso di studi.
Capacità di apprendimento
Al termine dell'insegnamento gli studenti e le studentesse dovranno essere in grado di raccogliere informazioni e comprendere le basi genetiche delle caratteristiche fenotipiche negli animali da reddito e integrare criticamente le nozioni teoriche e l'osservazione diretta, valorizzando le competenze acquisite per affrontare proficuamente gli insegnamenti successivi.
knowledge and understanding
At the end of te course, students will be expected to:
- Have acquired the fundamental concepts of basic genetics, inheritance, and the correlations between genotype and phenotype.
- Be knowledgeable about the main molecular biology techniques useful to genotyping of individuals.
- Be knowledgeable about the morphological descriptors of livestock species.
- Be acquainted the knowledge about the morphological characteristics and productive aptitude of the main livestock breeds.
- Have developed knowledge and skills in identifying the necessary computer tools to manage data in a logical and functional manner.
- Have developed knowledge and skills in describing a data sample graphically and statistically.
Ability to apply knowledge and understanding
At the end of the course, students will be able to:
- Perform genetic typing of a locus and identify its genotype (Competence 1).
- Collect phenotypic and genetic data, perform data processing, and create graphical representations (Competence 2).
- Recognize the productive aptitude of an animal based on its morphology (Competence 3).
- Correctly identify the breed, origins, and distribution of an animal (Competence 4).
- Use computer tools to manage data in a logical and functional manner. (Competence 5).
- Use appropriate statistical and graphical tools to describe a genetic data (Competence 6).
The acquisition of skills will be evaluated during practice excise and in final exam.
Autonomy in judgment
At the end of the course, students should be able to evaluate the result of a genetic test, recognize the genetic basis of a phenotype, identify and understand inheritance mechanisms, reason independently about major genetic and biodiversity topics, and understand and illustrate their relationships. Additionally, they should be familiar with the morphological descriptors of the main livestock species and be able to use them to correctly identify the breed of an animal.
Communication skills
At the end of the course, students should be able to present acquired information in a concise and clear way, using appropriate terminology relevant to the field of study.
Learning ability
At the end of the course, students should be able to collected and understand the genetic basis of phenotypic characteristics in livestock animals, critically integrate theoretical knowledge with direct observation, and utilize the acquired skills to effectively tackle subsequent studies.
- Oggetto:
Programma
Tutti gli argomenti del programma afferiscono all'area delle conoscenze propedeutiche.
MD Genetica e biodiversità(5CFU)
1-Genetica (3CFU-prof.ssa SOGLIA): Introduzione alla Genetica e alle tecniche di analisi molecolari.
- Le basi fisiche dell'eredità(1CFU): DNA, replicazione, cromosomi e genomi. Geni, alleli, genotipi e regioni non codificanti. Espressione genica: RNA, codice genetico, regolazione genica, epigenetica. Mutazioni, Polimorfismi e mercatori genetici.
Esercitazioni pratiche: Tecniche di analisi molecolare dei marcatori: estrazione del DNA, PCR e sequenziamento, analisi del genotipo.
- Genetica mendeliana(1CFU): Fenotipo, principio della segregazione, gli incroci, il re-incrocio, dominanza, allelia multipla, il principio dell’assortimento indipendente, penetranza, pleiotropia, espressività, epistasi, determinazione del sesso, caratteri legati/influenzati al/dal sesso, geni letali).
Esercitazioni pratiche: Raccolta dati fenotipici e genetici, gestione dati in Excel e rappresentazione grafica (frequenza, correlazioni…)
- Variabilità genetica e biodiversità zootecnica (1 CFU): evoluzione, adattamento, biodiversità genetica, principi di genetica della conservazione.
Esercitazioni pratiche: gestione dati in Excel (descrizione statistica dei dati, analisi delle componenti principali, Analisi della varianza)
2-Biodiversità zootecnica (2CFU-prof. SARTORE):
- Introduzione al concetto di biodiversità
- Descrittori morfologici delle specie da reddito
- Descrizione di attitudine, morfologia, origine e diffusione sul territorio e di animali appartenenti alle specie da reddito (ovvero bovini, ovini, caprini, asinini, suini e avicoli
MD Gestione e descrizione di dati(2CFU-prof.ALA)
- Introduzione alla statistica e all'informatica: ambiti e breve storia delle due discipline, dati e variabili, elaborazione di dati mediante sistemi informatici e informativi.
- Creazione e utilizzo di basi di dati: organizzazione logica di dati, basi di dati piatte.
- Nozioni di statistica descrittiva: campioni e popolazioni, rappresentazione grafica di dati, indici di posizione (media, moda e mediana) e dispersione (range, varianza, deviazione standard, percentili), forme di una distribuzione, distribuzione normale, asimmetria.
- Cenni di probabilità: eventi e probabilità, probabilità di eventi indipendenti e di eventi mutualmente esclusivi, distribuzioni di probabilità.
Esercitazioni
- Utilizzo del foglio elettronico: inserimento di dati, riferimenti relativi e assoluti, tabelle pivot, utilizzo di formule matematiche e statistiche, creazione di grafici per la descrizione di dati e statistica descrittiva. Gestione e descrizione di dati: il foglio elettronico.
All topics covered in the program fall under the area of prerequisite knowledge.
Genetics and Biodiversity (5 CFU)
Genetics (3 CFU - Prof. SOGLIA): Introduction to Genetics and molecular analysis techniques.
- The physical basis of inheritance (1CFU): DNA, replication, chromosomes, and genomes. Genes, alleles, genotypes, and non-coding regions. Gene expression: RNA, genetic code, gene regulation, epigentics. Mutations, polymorphisms, and genetic markers.
Practical exercises: Molecular marker analysis techniques, DNA extraction, PCR and sequencing, genotype analysis.
- Mendelian Genetics (1 CFU): Phenotype, principle of segregation, crosses, backcrosses, dominance, multiple alleles, principle of independent assortment, penetrance, pleiotropy, expressivity, epistasis, sex determination, sex-linked/influenced traits, lethal genes.
Practical exercises: Collection of phenotypic and genetic data, data management in Excel, graphical representation (frequency, correlations, etc.).
- Genetic Variability and Livestock Biodiversity (1 CFU): Evolution, adaptation, genetic biodiversity, principles of conservation genetics.
Practical exercises: Data management in Excel (descriptive statistics, principal component analysis, analysis of variance).
Livestock Biodiversity (2 CFU - Prof. SARTORE):
- Introduction to the concept of biodiversity.
- Morphological descriptors of livestock species.
- Description of aptitude, morphology, origin, territorial distribution, and animals belonging to livestock species (cattle, sheep, goats, donkeys, pigs, and poultry).
Data Management and Description (2 CFU - Prof. ALA):
- Introduction to Statistics and Informatics: Scope and brief history of the two disciplines, data and variables, data processing using computer systems and information systems.
- Creation and use of databases: Logical organization of data, flat databases.
- Basics of descriptive statistics: Samples and populations, graphical representation of data, measures of central tendency (mean, mode, and median) and dispersion (range, variance, standard deviation, percentiles), shapes of a distribution, normal distribution, skewness.
- Introduction to probability: Events and probabilities, probability of independent events and mutually exclusive events, probability distributions.
Exercises:
- Spreadsheet usage: Data entry, relative and absolute references, pivot tables, use of mathematical and statistical formulas, creation of graphs for data description and descriptive statistics.
- Data management and description: the spreadsheet
- Oggetto:
Modalità di insegnamento
Gli obiettivi sono perseguiti tramite lezioni frontali ed esercitazioni da svolgere sia in laboratorio (biologia molecolare e informatico) sia in campo.
L'insegnamento è strutturato in 76 ore suddivise tra lezioni frontali (20 ore frontali di Genetica e 16 ore di Biodiversità e 8 ore di Gestione dati), attività pratiche (16 ore di Genetica, 8 ore di Biodiversità e 8 ore di Gestione dati). La frequenza delle lezioni frontali è facoltativa ma consigliata. La frequenza alle esercitazioni è obbligatoria nella misura di almeno il 50%
È indispensabile iscriversi alla relativa pagina Moodle del corso (link in fondo alla pagina) per accedere al materiale didattico e a tutte le informazioni, comunicazioni e scadenze comunicate dal docente in aula.
MD Genetica e biodiversità
1-Genetica Per l’apprendimento delle conoscenze nell’ambito della “genetica” le lezioni saranno organizzate in modo da promuove l’apprendimento in profondità, stimolando tutti i processi cognitivi (compresa la capacità critica, creativa e la metacognitiva). Verranno utilizzate tecniche didattiche interattive e strategie attive di insegnamento, valorizzando la discussione collettiva, il lavoro a gruppi, il problem-solving, l’applicazione dei concetti teorici a situazioni autentiche.
Saranno proposte attività che prevedono la ricerca autonoma di materiali, per favorire l’apprendimento e stimolare la discussione in aula. Durante le esercitazioni saranno proposte attività pratiche per l’apprendimento delle pratiche di laboratorio, di gestione e elaborazione dei dati genetici.
La didattica, nei limiti del possibile, sarà organizzata (tempi, materiali, successione delle sequenze didattiche, attività…), in modo da massimizzare l’apprendimento della coorte le cui conoscenze iniziali saranno valutate a inizio corso con apposite prove.
2-Biodiversità Zootecnica Durante le lezioni verrà stimolato l’interesse degli studenti e delle studentesse verso il concetto di biodiversità e il riconoscimento di similitudini e differenze delle varie morfologie degli animali appartenenti alle specie da reddito.
Saranno proposte attività che prevedono la discussione in aula e verrà stimolato il problem solving.
Durante le esercitazioni le studentesse e gli studenti dovranno dimostrare di saper utilizzare le nozioni a loro fornite durante le lezioni frontali.
MD Gestione e descrizione di dati
Lezioni frontali integrate da attività esercitative collettive in aula e a gruppi in aula informatica tese a integrare e a rendere tangibili gli strumenti esposti nelle lezioni teoriche.
The objectives are pursued through lectures and exercises to be carried out both in the laboratory (molecular biology and informatics) and in the field.
The teaching is structured into 76 hours divided between lectures (20 hours of Genetics, 16 hours of Biodiversity, and 8 hours of Data Management) and practical activities (16 hours of Genetics, 8 hours of Biodiversity, and 8 hours of Data Management). Attendance at lectures is optional but recommended. Attendance at exercises is mandatory to the extent of at least 50%.
It is essential to sign up to the Moodle course (link at the bottom of the page) to access the teaching material and all the information, communications, and deadlines provided by the professor in the classroom.
MD Genetics and Biodiversity
Genetics: To acquire knowledge in the field of "genetics," the lectures will be organized to promote in-depth learning, stimulating all cognitive processes (including critical, creative, and metacognitive abilities). Interactive teaching techniques and active teaching strategies will be used, emphasizing collective discussion, group work, problem-solving, and the application of theoretical concepts to authentic situations.
Activities involving independent research of materials will be proposed to facilitate learning and stimulate classroom discussion. Practical activities will be provided during the exercises to learn laboratory practices, genetic data management, and analysis.
To the extent possible, the teaching will be organized (timing, materials, sequence of teaching sequences, activities, etc.) to maximize the learning of the students, whose initial knowledge will be assessed at the beginning of the course through appropriate tests.
Livestock Biodiversity : During the lectures, students' interest in the concept of biodiversity and the recognition of similarities and differences in the morphologies of animals belonging to income-generating species will be stimulated. Activities involving classroom discussions will be proposed, and problem-solving skills will be encouraged.
During the exercises, students will be expected to demonstrate their ability to apply the knowledge provided during the lectures.
MD Data Management and Description
Frontal lectures integrated with collective exercises in the classroom and group activities in the computer lab, aimed at complementing and making tangible the tools presented in the theoretical lectures
- Oggetto:
Modalità di verifica dell'apprendimento
L’esame del corso integrato consiste in una prova orale e una prova scritta.
La prova scritta, inerente il modulo di "Genetica e Biodiversità", consite nella consegna di un relazione di approfondimento bibliografico finalizzato all'approfondimento delle conoscenze sugli aspetti genetici visti a lezione circoscritti ad una razza a scelta dello studente. L'elaborato va consegnato almeno 15 giorni prima della data dell'appello di esame.
La prova orale, volta all'accertamento delle competenze e al problem solving, si svolge sotto forma di colloquio inerente tutti i contenuti del Corso Integrato e consiste per il Modulo di “Genetica e Biodiversità” in 3 domanda riguardante il programma di Genetica e 2 domande riguardante il programma di Biodiversità; per il modulo di “Gestione dei dati” in 2 domande, legate alla teoria e alla pratica, riguardante il programma di Gestione dati.
La valutazione viene fatta in trentesimi. L’esame si ritiene superato se viene raggiunta la sufficienza nei singoli moduli. Il voto finale risulta dalla media ponderata dei voti ottenuti nei due moduli didattci, la prova scritta peserà per il 25% sul voto del MD di “Genetica e Biodiversità”. Necessario al superamento dell’esame è un corretto utilizzo della terminologia scientifica e la dimostrazione della acquisita capacità di ragionamento nell'ambito della genetica, della biodiversità e gestione dati.
Valutazioni in itinere
Gli esoneri rimangono validi 2 anni.
MD Genetica e biodiversità
L'esonero è in itinere e consiste nello svolgimento di compiti in gruppo da consegnare a date prestabilite e una breve esposizione individuale con power point di un lavoro di approfondimento bibliografica finalizzato all'approfondimento delle conoscenze sugli aspetti genetici visti a lezione circoscritti ad una razza. Il grado di apprendimento raggiunto sarà valutato di volta in volta al termine di ogni argomento in aula, durante le esercitazioni pratiche individuali e di gruppo. Durante le lezioni e le esercitazioni pratiche saranno attuate pratiche di valutazione formativa controllando l’apprendimento in itinere e restituendo feed-back individuali o collettivi da parte del docente o attraverso l’autovalutazione. Nella prima lezione del corso saranno esplicitati e condivisi i compiti assegnati, definite le scadenze delle consegne, le modalità di verifica e i criteri di valutazione. Quanto definito sarà riportato sulla pagina Moodle del corso.
MD Gestione e descrizione di dati
Sarà prevista una prova in itinere da sostenere in aula informatica tesa a verificare l’acquisizione delle tecniche di organizzazione e di descrizione di dati.
The course exam consists of an oral and a written report.
The written report (MD"Genetics and Biodiversity") is to be handed 15 days before the exam date and should be prepared as bibliographic research aimed at deepening the knowledge on genetic aspects about a breed chosen by the student. The written report evaluation will weigh for 25% on MD of "Genetics and Biodiversity" grade.
The oral test, aimed at the assessment of skills and problem solving, takes place in the form of an interview concerning the contents of the Integrated Course: for MD "Genetics and Biodiversity" 3 question about the program of Genetics and 2 questions about the program of Biodiversity; for the MD "Data Management" 2 questions, related to theory and practice, about the program of Data Management.
The evaluation obtained in the "Genetics and Biodiversity" module will be weighted with the "Data Management" evaluation, contributing to the determination of the final grade for the "Applied Genetics" exam. Passing the exam requires a minimum grade of 18/30 in both modules. Correct use of scientific terminology and the demonstration of acquired reasoning skills in the field of genetics, biodiversity, and data management are necessary to pass the exam.
Interim Assessments
The partial exam remain valid for 2 years
MD Genetics and Biodiversity
The partial exam is ongoing and consists in the group works delivered on fixed dates and a individual exposition with power point about a deepening work on a topic of the course. Formative assessments during lectures and practical exercises to monitor constant learning and provide individual or collective feedback from the professor or through self-assessment will be conducted . In the first lesson of the course will be explained and shared the assigned tasks, defined delivery deadlines, verification methods and evaluation criteria.The defined criteria will be published on the Moodle page of the course.
MD Data Management and Description
An interim assessment will be conducted in the computer lab to verify the acquisition of data organization and description techniques.
- Oggetto:
Attività di supporto
Il materiale didattico e tutte le informazioni, comunicazioni e scadenze comunicate dal docente in aula saranno pubblicati sulla pagina Moodle dei rispettivi moduli (link in fondo alla pagina) quale supporto allo studio e per coloro che non potranno frequentare. Gli/le studenti lavoratori/lavoratrici possono contattare i/le docenti in caso di necessità specifiche legate all'insegnamento.
The teaching material, along with all the information, communications, and deadlines provided by the professor in the classroom, will be published on the Moodle page of the teaching modules (link at the bottom of the page) as a study support for those who cannot attend. Working students can contact the teachers in case of specific needs related to the course.
Testi consigliati e bibliografia
- Oggetto:
- Libro
- Titolo:
- Genetica: dall'analisi formale alla genomica
- Anno pubblicazione:
- 2022
- Editore:
- McGraw-Hill
- Autore:
- 1. Hartwell, Leland H
- ISBN
- Obbligatorio:
- No
- Oggetto:
- Libro
- Titolo:
- Genetica. Un approccio molecolare 5/Ed.
- Anno pubblicazione:
- 2019
- Editore:
- Pearson
- Autore:
- Peter J Russell
- Obbligatorio:
- No
- Oggetto:
- Norman, D. Streiner. Biostatistica - tutto quello che avreste voluto sapere, 2° edizione .Casa Editrice Ambrosiana, 2015
- Petrie, P. Watson, Statistics for Veterinary and Animal Science, Wiley Blackwell
- Klaps, W. Lamberson, Biostatistics for animal science, CABI
- A. Glantz, Statistica per discipline biomediche, 6° edizione, Ed. McGraw-Hill Companies
- Avalle, F. Carmagnola, F. Cena, L. Console, M. Ribaudo. Introduzione all'informatica, UTET Libreria
- Oggetto:
Note
- Oggetto:
Moduli didattici
- Genetica e biodiversità (SVE0218A)
- Gestione e descrizione di dati (SVE0218B)
- Oggetto:
