SCIENZE BIOMEDICHE E BIOTECNOLOGICHEBiotecnologieAnno accademico 2025/2026

9799351 - PRINCIPI DI INFORMATICA MATEMATICA E FISICA APPLICATI ALLE BIOTECNOLOGIE 2
Modulo PRINCIPI DI INFORMATICA A MATEMATICA APPLICATI ALLE BIOTECNOLOGIE

Docente: GIULIA PICCITTO

Risultati di apprendimento attesi

Risultati di apprendimento attesi  in coerenza con l’Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile.

Al termine del corso lo studente sarà in grado di:

  1. Competenze matematiche e informatiche di base

    • Applicare concetti fondamentali di matematica (funzioni, derivate, integrali, probabilità e statistica) per descrivere e analizzare fenomeni biologici.

    • Utilizzare strumenti digitali e fogli di calcolo per la gestione e l’elaborazione dei dati sperimentali.
      (SDG 4 – Target 4.4: aumentare le competenze tecniche e scientifiche per l’occupazione e l’innovazione)

  2. Analisi dei dati e metodo scientifico

    • Elaborare dataset biologici reali mediante metodi statistici descrittivi e inferenziali.

    • Interpretare criticamente i risultati numerici e statistici per formulare conclusioni affidabili.
      (SDG 9 – Target 9.5: rafforzare la ricerca scientifica e le capacità tecnologiche)

  3. Modellizzazione di sistemi biologici

    • Applicare modelli matematici (equazioni differenziali, regressioni, modelli di crescita) a processi biologici e biotecnologici.

    • Valutare scenari e previsioni utili alla ricerca biotecnologica e alla gestione delle risorse biologiche.
      (SDG 3 – Target 3.b: sostenere ricerca e sviluppo di soluzioni biotecnologiche per la salute; SDG 15 – Target 15.5: ridurre degrado della biodiversità)

  4. Competenze trasversali e sostenibilità

    • Utilizzare strumenti quantitativi per contribuire a soluzioni innovative in campo biotecnologico in un’ottica di sostenibilità ambientale ed economica.

    • Promuovere un approccio critico all’uso dei dati e delle tecnologie digitali, favorendo pratiche responsabili e inclusive.
      (SDG 12 – Target 12.2: uso sostenibile delle risorse naturali; SDG 4 – Target 4.7: acquisire conoscenze e competenze per lo sviluppo sostenibile)

Modalità di svolgimento dell'insegnamento

Lezioni frontali
Le lezioni saranno svolte in modalità frontale, nel rispetto delle disposizioni vigenti.

Informazioni per studenti con disabilità e/o DSA
Per garantire pari opportunità e conformità alla normativa vigente, gli studenti con disabilità o DSA possono richiedere un colloquio individuale per programmare eventuali misure compensative e/o dispensative, in linea con gli obiettivi didattici e le specifiche necessità.
È inoltre possibile rivolgersi al docente referente del CInAP per ulteriori informazioni e supporto.


Prerequisiti richiesti

Lo studente dovrebbe possedere:

  1. Competenze matematiche di base

  • Aritmetica elementare: operazioni con numeri interi, frazioni e numeri decimali.

  • Algebra elementare: equazioni e disequazioni di primo e secondo grado, sistemi lineari semplici.

  • Nozioni di geometria piana e solida: rette, piani, figure geometriche e loro proprietà essenziali.

  • Funzioni elementari: concetto di funzione, grafici di funzioni lineari, quadratiche, potenze, esponenziali e logaritmiche.

  • Elementi di trigonometria di base (seno, coseno, tangente).

  1. Competenze logiche e scientifiche generali

  • Capacità di ragionamento logico e astratto.

  • Conoscenze di base di scienze naturali (biologia e chimica a livello di scuola superiore) per comprendere esempi e applicazioni.

  1. Competenze informatiche di base

  • Uso essenziale del computer: gestione di file e cartelle, videoscrittura, navigazione in internet.

  • Familiarità di base con i fogli di calcolo (inserimento dati, semplici operazioni aritmetiche).

Frequenza lezioni

Per la frequenza vale quanto prescritto dal regolamento del Corso di Studi

Contenuti del corso

1. Fondamenti matematici

2. Funzioni e grafici

3. Calcolo differenziale e integrale

4. Algebra lineare e modelli

5. Probabilità e statistica

6. Informatica e strumenti digitali

7. Applicazioni interdisciplinari

Testi di riferimento

1. M. Bramanti, F. Confortola, S. Salsa, "Matematica per le scienze con fondamenti di probabilità e statistica",  Zanichelli

Programmazione del corso

 ArgomentiRiferimenti testi
1Fondamenti matematici1
2Funzioni e grafici1
3Calcolo differenziale e integrale1
4Algebra lineare e modelli1
5Probabilità e statistica1
6Informatica e strumenti digitali1
7Applicazioni interdisciplinari1

Verifica dell'apprendimento

Modalità di verifica dell'apprendimento

L'esame consiste in un unica prova scritta e la valutazione sarà attribuita secondo i seguenti criteri:

Voto 29–30 e lode

Voto 26–28

Voto 22–25

Voto 18–21

Esame non superato

Misure compensative e dispensative

Per garantire pari opportunità e nel rispetto delle leggi vigenti:

Esempi di domande e/o esercizi frequenti

Esempi di domande di matematica di base

  1. Risolvi la seguente equazione:

    2x25x+3=0
  2. Sia data la funzione f(x)=e0.2x.

    • Disegna qualitativamente il grafico.

    • Calcola la derivata prima e discuti il segno.

    • Interpreta il comportamento della funzione come modello di decadimento biologico (es. concentrazione di un farmaco nel sangue).


Esempi di domande di calcolo differenziale e integrale

  1. Una popolazione batterica cresce secondo la legge logistica:

    P(t)=10001+9e0.5t
    • Calcola P(0) e limtP(t).

    • Determina il tasso di crescita iniziale (derivata in t=0).

  2. Calcola l’integrale:

    01(3x2+2x)dx

    e interpreta il risultato come “quantità cumulativa” in un processo biologico.


Esempi di algebra lineare

  1. Risolvi il seguente sistema lineare:

    {x+y+z=32xy+z=0x+2yz=1
  2. Una matrice A è data da

    A=[2112]
    • Calcola autovalori e autovettori.

    • Spiega brevemente come questi concetti si applicano allo studio di modelli dinamici in biotecnologia.


Esempi di probabilità e statistica

  1. In un laboratorio si analizzano 200 cellule. Si osserva che 40 presentano una mutazione genetica.

    • Calcola la proporzione campionaria e un intervallo di confidenza al 95% per la proporzione.

  2. Si suppone che il tempo di degradazione di una sostanza segua una distribuzione esponenziale con parametro λ=0.2.

    • Calcola la probabilità che la sostanza si degradi in meno di 5 ore.

  3. Un dataset contiene i seguenti valori di concentrazione (mg/L):
    4.1, 3.8, 4.5, 4.2, 3.9, 4.0

    • Inserisci i dati in un foglio di calcolo.

    • Calcola media, varianza e deviazione standard.

    • Rappresenta i dati con un istogramma.



English version