Classe 25: Corso di Laurea in Fisica
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 Docenti: Prof. Riccardo Percudani Logout

Prof. Riccardo Percudani

Professore Associato
SSD: BIO/10 - biochimica

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Presso:
• Dottorato di Ricerca in Biotecnologie e Bioscienze

• Classe 25: Corso di Laurea in Fisica
• Classe delle Lauree in Scienze Biologiche
• Corsi di Laurea in Informatica (classe L31)

Corsi di insegnamento:
Elementi di Biologia (14756)
Abilità informatiche - Abilità bioinformatiche (1004679)
Classe delle Lauree in Scienze Biologiche
Bioinformatica (13558)
Classe delle Lauree in Scienze Biologiche
Biologia per Bioinformatica (19171)
Corsi di Laurea in Informatica (classe L31)
Elementi di Bioinformatica
Corsi di Laurea in Informatica (classe L31)

Ricevimento studenti:
Giovedì pomeriggio

Interessi:

Identificazione di segnali di rilevanza biologica in genomi completi. Il mio interesse in questo campo è rivolto soprattutto all'identificazione su scala genomica di piccoli RNA trascritti dalla RNA polimerasi III. Sono stati sviluppati nuovi algoritmi sia per liidentificazione di geni funzionali (tRNA, 5S RNA) che di elementi reiterati nel genoma (SINEs) privi di funzione nota ma ritenuti di grande rilevanza nell'evoluzione dei genomi dei metazoi. L'analisi comparata dei promotori di geni codificanti per tRNA ha consentito l'identificazione di nuovi motivi conservati nelle regioni extrageniche e di geni con peculiarità trascrizionali. Filogenesi comparata di DNA e proteine. L'analisi comparata di sequenze, tecnica d'elezione per inferenze strutturali e funzionali, risulta particolarmente informativa se applicata alla descrizione di intere famiglie geniche. In quest’ambito sono particolarmente interessato alla coevoluzione delle famiglie geniche di tRNA e aminoacil- tRNA sintetasi ed più in generale alla determinazione del contributo dato dalla "selezione traduzionale" all'evoluzione dei genomi eucariotici. Tecniche comparative di sequenza sono state applicate anche a molecole modello quali gli RNA ribosomali per inferenze sui rapporti filogenetici di organismi a difficile classificazione. "Clonaggio virtuale" di nuovi membri di famiglie geniche. Le banche dati di sequenze espresse (EST) contengono un'informazione di grande rilevanza biologica, ma di difficile utilizzo causa la frammentarietà e le imprecisioni di sequenza. Ciò nonostante in diversi episodi l'analisi delle EST ha consentito di identificare cloni contenenti geni di potenziale interesse per gli studi condotti nei nostri laboratori. Sono attualmente interessato al perfezionamento di metodi al calcolatore per l'identificazione su base sistematica di intere sequenze codificanti a partire da frammenti di sequenze espresse, per la correzione automatica degli errori di sequenza e l'assegnazione di una funzione putativa Analisi dei dati di espressione genica ottenuti mediante cDNA microarray. La determinazione del significato biologico dei dati ottenuti con microarray richiede l'interpretazione e comparazione statistica di migliaia di segnali. L'integrazione tra tecniche classiche di analisi di sequenza e tecniche specifiche per i dati derivanti da microarray rappresenta un approccio molto promettente per una categorizzazione funzionale non basata sull'omologia di sequenza di geni a funzione ignota.

Struttura di afferenza:
Dipartimento di Biochimica e Biologia Molecolare

Prof. Riccardo Percudani
Dipartimento di Biochimica e Biologia Molecolare
Parco Area delle Scienze 23/A
Università di Parma
43100 Parma - IT

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Ultimo aggiornamento: 25/08/2015 12:01
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