Modelli di Sistemi Biologici (9 CFU)
a.a. 2017-2018

Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Biomedica, Sapienza Università di Roma

·      Prof. Lorenzo Farina (6 CFU – responsabile del corso) – Orario di ricevimento (stanza A104, Via Ariosto 25): lunedì 14:30 – 17:00 (si prega di prenotarsi in anticipo per email)

·      Prof.ssa Laura Astolfi (3 CFU)

Appelli d’esame

21 Febbraio 2018: AULA B2 (Via Ariosto 25) in due turni:

Ore 14:00 – 15:00 da Andrani a Mantoni

Ore 15:15 – 16:15 da Marchetti a Vichi

 

·      Prossimi appelli: 6 Giugno 2018, 4 Luglio 2018, 5 Settembre 2018, 21 Marzo 2018 (riservato ai fuori corso)

Per iscriversi alla mailing list del corso:

https://groups.google.com/a/dis.uniroma1.it/forum/?hl=it#!forum/modelli-di-sistemi-biologici

Prima parte del corso (6 CFU – Prof. Lorenzo Farina)

·       Programma

·       Materiale didattico

o   Introduzione alla modellistica matematica

o   Modellistica “classica”:

§  Modelli compartimentali minimi

§  Modelli a n compartimenti  

§  Farmacocinetica

o   Modellistica “contemporanea”:

§  Sistemi complessi

§  Reti biologiche complesse

·       Altro materiale didattico

o   Video

§  La nascita della filosofia

§  Il mondo delle idee è reale

§  Il mondo è “matematico

§  La Natura secondo Max Cohen

§  La nascita della filosofia moderna

§  Il metodo sperimentale

§  La Natura secondo Sol Robeson

§  La Natura secondo Arthur Seldom

o   Altro (non in programma)

§  Simulazione numerica con Matlab e Codice Matlab degli esempi

§  Esempi di reti complesse

Seconda parte del corso (3 CFU – Prof.ssa Laura Astolfi)

·       Programma

·       Materiale didattico

o   Richiami sulla cellula nervosa

o   Encoding e decoding neuronale

o   Modelli neuroelettrici del neurone, I e II parte

o   Modelli neuroelettrici del neurone, III parte

o   Cenni sui modelli di reti di neuroni

o   Esercitazioni

§  Introduzione a Matlab ed esercitazioni (zip)

§  Modello di encoding, esercitazione (zip)

§  Modello “integra-e-spara” (zip)

§  Modello di Hodgkin-Huxley (zip)

§  Altre Esercitazioni

Testo consigliato: P. Dayan , L.F. Abbott, Theoretical neuroscience: computational and mathematical modeling of neural systems, The MIT Press

Modalità d’esame:
L'esame è composto da uno scritto con domande a risposta multipla. Il compito è composto da 11 domande (7 sulla prima parte del corso e 4 sulla seconda parte) ciascuna con 3 risposte di cui bisogna determinare la verità o falsità. Ogni risposta esatta vale 1 punto, invece ogni risposta errata vale -0.8 punti, ed ogni risposta non data vale 0. Il tempo a disposizione è 1 ora. Un voto superiore a 30 corrisponde al 30 e lode. Chi prende un voto maggiore o uguale a 28 può, se vuole, sostenere una prova orale il cui esito è una variazione massima del voto di 3 punti (in più o in meno).

 

Esempi di domande a risposta multipla (pdf)