Italiano

Preparazione del campione: strategie di lisi, solubilizzazione delle proteine, inibizione delle proteasi e rimozione dei contaminanti. Separazione cromatografica ed elettroforetica: principi teorici applicati all’analisi di proteine e peptidi. Spettrometria di massa: sorgenti ioniche, analizzatori e approcci analitici bottom-up e top-down. Proteomica quantitativa ed espressione differenziale: strategie di quantificazione con marcatura (label-based), senza marcatura (label-free), e approcci targeted. Bioinformatica e biologia dei sistemi: algoritmi di identificazione proteica, ontologia genica (GO) e analisi computazionale di network di proteine.

Proteomica di T. Alberio, M. Fasano, P. Roncada. Casa editrice EDISES
Biochimica applicata di M. Stoppini, V. Bellotti. Casa editrice EDISES

L’insegnamento si propone di fornire le nozioni teoriche e metodologiche essenziali per l'analisi globale delle proteine, focalizzandosi principalmente sui flussi di lavoro basati sulla spettrometria di massa e sulle principali tecniche preparative e separative, introducendo gli strumenti bioinformatici di base per l'identificazione proteica e l'analisi dei pathway.
In coerenza con gli obiettivi formativi del Corso di Studio e con i Descrittori di Dublino, al termine del modulo lo studente dovrà dimostrare il raggiungimento dei seguenti risultati:

- Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding)
Lo studente acquisirà i concetti cardine della preparazione del campione biologico, delle principali tecniche cromatografiche ed elettroforetiche e del funzionamento di base di uno spettrometro di massa, comprendendo le differenze fondamentali tra gli approcci di proteomica bottom-up, top-down e quantitativa.

- Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding):
Lo studente saprà orientarsi nella scelta del protocollo di preparazione e dell'approccio di spettrometria di massa più idonei allo studio di un sistema proteico semplice. Sarà inoltre in grado di utilizzare i principali database di sequenze e di comprendere l'output di algoritmi di identificazione e di strumenti bioinformatici di base per l'analisi di network.

- Autonomia di giudizio (making judgements):
L'autonomia di giudizio si esprimerà nella capacità di valutare, a livello generale, i vantaggi e i limiti delle diverse configurazioni analitiche presentate e nell'interpretare con senso critico l'affidabilità delle identificazioni e delle annotazioni funzionali ottenute tramite i portali web di uso comune.

- Abilità comunicative (communication skills):
Lo studente dimostrerà la capacità di descrivere in modo chiaro e con terminologia appropriata le fasi principali di un flusso di lavoro proteomico basato su spettrometria di massa, commentando in modo essenziale i dati analitici e bioinformatici prodotti.

- Capacità di apprendere (learning skills):
Lo studente acquisirà le basi metodologiche necessarie per approfondire autonomamente, attraverso la letteratura scientifica, le innovazioni tecnologiche nel campo della spettrometria di massa e della bioinformatica applicata.

Per una proficua comprensione dei contenuti del modulo, è fortemente raccomandato che lo studente possieda solide basi di:
- Biochimica: struttura e proprietà chimico-fisiche degli amminoacidi e delle proteine, modificazioni post-traduzionali, enzimi.
- Biologia Molecolare e Cellulare: meccanismi di espressione genica, compartimentazione cellulare e principali pathway di segnalazione.

La metodologia didattica del modulo è strutturata in modo dinamico e integrato, alternando momenti di inquadramento teorico ad attività pratico-computazionali.
Il percorso si articola lezioni frontali, supportate dall'uso di presentazioni multimediali e discussioni in aula volte ad approfondire i principi metodologici della disciplina. A queste si affiancano alcune ore di simulazioni interattive, durante le quali gli studenti utilizzeranno i principali software bioinformatici per l'analisi dei dati proteomici.

Il raggiungimento degli obiettivi dell’insegnamento è certificato mediante il superamento di un esame con valutazione espressa in trentesimi. L’esame si articola in una prova orale del modulo Proteomica, da sostenere nello stesso appello dei moduli di Trascrittomica e Metabolomica, in date calendarizzate per l’esame integrato di Scienze omiche. La prova orale prevede una discussione della durata di circa 30 minuti, volta ad accertare il livello di conoscenza teorica, la capacità di rielaborazione critica e la padronanza del linguaggio tecnico-scientifico. Ciascuna prova è valutata in trentesimi, si intende superata con un punteggio minimo di 18/30; la valutazione finale sarà espressa in trentesimi e calcolata come media aritmetica dei punteggi conseguiti, arrotondata all’intero superiore.
<18 Livello insufficiente: lo studente non dimostra risultati coerenti con i descrittori di conoscenza e comprensione, applicazione, giudizio, comunicazione e capacità di apprendere.
18-21 Livello sufficiente (contenuti minimi): lo studente raggiunge i descrittori di base relativi alla conoscenza e comprensione dei contenuti fondamentali e mostra una prima capacità di applicazione in contesti semplici.
22-24 Livello pienamente sufficiente: lo studente soddisfa i descrittori di conoscenza e comprensione applicate, mostrando capacità di applicare i concetti chiave correttamente e iniziare ad analizzare criticamente situazioni pertinenti ai temi dell’insegnamento.
25-26 Livello buono: lo studente dimostra autonomia di giudizio nel valutare e confrontare scenari pertinenti, applica conoscenze in modo efficace e comunica risultati con chiarezza, riflettendo competenze più consolidate.
27-29 Livello molto buono: lo studente soddisfa in modo avanzato i descrittori dei cinque ambiti, con padronanza dei contenuti, capacità di valutare criticamente casi complessi e abilità comunicative solide, evidenziate in elaborati e presentazioni.
30 Livello eccellente: lo studente eccelle in tutti i descrittori di Dublino, con conoscenza approfondita, applicazione sicura e critica, giudizio
autonomo, comunicazione efficace e capacità di apprendere in modo continuo e creativo.
La lode può essere attribuita quando lo studente dimostra non solo una preparazione impeccabile e approfondita sui contenuti dei singoli moduli del corso integrato, ma anche una spiccata capacità di collegare, integrare e rielaborare in modo critico le conoscenze di trascrittomica, proteomica e metabolomica in una coerente visione biologica di sistema. Il candidato deve inoltre esibire una straordinaria maturità metodologica, un’eccellente proprietà di linguaggio e l’abilità di interpretare dati biologici complessi con assoluta padronanza e fluidità espositiva.

Lo studente potrà avvalersi del materiale didattico messo a disposizione sul sito web di Ateneo:
https://uninadue.sharepoint.com/sites/docenti/ROSITA_RUSSO_703023/
Il docente è disponibile per ricevimento studenti nei giorni indicati nella scheda dell’insegnamento e, su richiesta, anche in altri momenti concordabili via email.

Il programma dettagliato del modulo è strutturato come segue:
- Preparazione del campione per l’analisi mediante spettrometria di massa. Linee generali di preparazione del campione per l’analisi mediante spettrometria di massa. Lisi del campione. Solubilizzazione delle proteine. Inibizione delle proteasi. Rimozione dei contaminanti. Tecniche di precipitazione proteica. Digestioni enzimatiche.
- Tecniche di separazione ed analisi di proteine e peptidi. Tecniche cromatografiche: principi generali e parametri cromatografici. Cromatografia a scambio ionico. Cromatografia ad esclusione molecolare (gel filtrazione). Cromatografia di affinità. Cromatografia di ripartizione a fase normale (HILIC) e a fase inversa (RP). Tecniche elettroforetiche (SDS-PAGE, isoelettrofocalizzazione, elettroforesi bidimensionale - 2D-PAGE).
- Spettrometria di massa. Definizione e generalità. Sorgenti ioniche (ionizzazione elettronica, ionizzazione chimica, MALDI, Electrospray). Analizzatori (analizzatore quadrupolare, analizzatore a tempo di volo, analizzatore Orbitrap, analizzatori accoppiati o Tandem MS). Rivelatori. Accoppiamento cromatografia liquida-spettrometria di massa. Approcci proteomici bottom-up e top-down.
- Analisi quantitativa dell’espressione proteica. Definizione di proteoma. Proteomica quantitativa basata su metodi elettroforetici. Strategie di quantificazione label-based (marcatura chimica, marcatura in vivo) e label-free. Analisi proteomica targeted (SRM, MRM).
- Programmi e siti web per l’identificazione di proteine. Database di sequenze (UniProtKB, NCBI). Algoritmi per l’identificazione mediante database di sequenze di proteine. Algoritmi per il de novo sequencing.
- Classificazione ontologica e pathway. Gene ontology (GO). Tipi di annotazioni GO. Analisi di arricchimento e classificazione dei pathway. Strumenti web-based per la creazione e l’analisi dei network (NetworkAnalyst, Cytoscape). Simulazione di analisi mediante Cytoscape in aula.
Approfondimento teorico pratico interattivo: simulazione di analisi proteomica quantitativa mediante marcatura isobarica.

Italian

Sample preparation: lysis strategies, protein solubilization, protease inhibition, and contaminant removal. Chromatographic and electrophoretic separation: theoretical principles applied to protein and peptide analysis. Mass spectrometry: ion sources, analyzers, and bottom-up and top-down analytical approaches. Quantitative proteomics and differential expression: label-based and label-free quantification strategies, and targeted approaches. Bioinformatics and systems biology: protein identification algorithms, Gene Ontology (GO), and computational analysis of protein networks.

Proteomica di T. Alberio, M. Fasano, P. Roncada. Casa editrice EDISES
Biochimica applicata di M. Stoppini, V. Bellotti. Casa editrice EDISES

This course aims to provide the essential theoretical and methodological concepts for global protein analysis. It focuses primarily on mass spectrometry-based workflows and key preparation and separation techniques, while introducing basic bioinformatics tools for protein identification and pathway analysis.
In line with the learning objectives of the Degree Program and the Dublin Descriptors, upon completion of this module, the student must demonstrate the achievement of the following outcomes:

- Knowledge and understanding
The student will acquire core concepts regarding biological sample preparation, major chromatographic and electrophoretic techniques, and the basic principles of mass spectrometer operation. The student will also understand the fundamental differences between bottom-up, top-down, and quantitative proteomics approaches.

- Applying knowledge and understanding
The student will be able to select the most appropriate preparation protocol and mass spectrometry approach for studying a simple protein system. Additionally, the student will be capable of using major sequence databases and understanding the output of identification algorithms and basic bioinformatics tools for network analysis.

- Making judgements
Independent judgement will be demonstrated through the ability to broadly evaluate the advantages and limitations of the various analytical setups presented, as well as critically interpret the reliability of identifications and functional annotations obtained through commonly used web portals.

- Communication skills The student will demonstrate the ability to clearly describe the main stages of a mass spectrometry-based proteomic workflow using appropriate terminology, providing concise commentary on the generated analytical and bioinformatic data.


- Learning skills
The student will acquire the necessary methodological foundation to independently expand their knowledge on technological innovations in the fields of mass spectrometry and applied bioinformatics., through scientific literature.

For a fruitful understanding of the module contents, it is strongly recommended that students possess a solid foundation in:
- Biochemistry: structure and physicochemical properties of amino acids and proteins, post-translational modifications, and enzymes.
- Molecular and Cellular Biology: mechanisms of gene expression, cellular compartmentalization, and major signaling pathways.

The teaching methodology of this module is structured in a dynamic and integrated manner, alternating theoretical overviews with practical-computational activities.
The course is divided into lectures, supported by the use of multimedia presentations and classroom discussions aimed at deepening the methodological principles of the discipline. These are complemented by interactive simulations, during which students will use major bioinformatic software for the analysis of proteomic data.

The achievement of the course learning outcomes is certified by passing an exam with a grade expressed on a 30-point scale (from 18/30 to 30/30).The examination consists of an oral test for the Proteomics module, which must be taken during the same exam session as the Transcriptomics and Metabolomics modules, on the scheduled dates for the integrated exam of Omics Sciences. The oral test involves a discussion lasting approximately 30 minutes, aimed at assessing the student’s level of theoretical knowledge, critical synthesis abilities, and mastery of technical-scientific language. Each module test is evaluated out of 30 and is considered passed with a minimum score of 18/30. The final grade will be expressed out of 30 and calculated as the arithmetic mean of the scores achieved in the individual modules, rounded up to the nearest whole integer.
<18 Fail (Insufficient): The student does not demonstrate outcomes consistent with the descriptors of knowledge and understanding, application, making judgements, communication, and learning skills.
18-21 Pass (Sufficient / Minimum Requirements): The student achieves the basic descriptors regarding the knowledge and understanding of core content and demonstrates an initial ability to apply them in simple contexts.
22–24 Satisfactory: The student fully meets the descriptors of applied knowledge and understanding, demonstrating the ability to correctly apply key concepts and begin to critically analyze situations relevant to the course topics.
25-26 Good: The student demonstrates independent judgment in evaluating and comparing relevant scenarios, applies knowledge effectively, and communicates results clearly, reflecting more consolidated competencies.
27-29 Very Good: The student meets the descriptors across all five areas at an advanced level, showing mastery of the content, the ability to critically evaluate complex cases, and strong communication skills, as demonstrated in written assignments and presentations.
30 Excellent:: The student excels in all Dublin Descriptors, showing in-depth knowledge, confident and critical application, independent judgment, effective communication, and the capacity for continuous and creative learning.
Honors (cum laude):
May be awarded when the student demonstrates not only an impeccable and thorough preparation on the content of the individual modules of the integrated course, but also a distinct ability to link, integrate, and critically synthesize knowledge from transcriptomics, proteomics, and metabolomics into a coherent systems biology perspective. Furthermore, the candidate must exhibit extraordinary methodological maturity, excellent precision of language, and the ability to interpret complex biological data with complete mastery and expressive fluency.

Students can make use of the teaching materials made available on the University website:
https://uninadue.sharepoint.com/sites/docenti/ROSITA_RUSSO_703023/
The instructor is available for student consultation during the hours indicated on the course factsheet and, upon request, at other times that can be arranged via email.

The detailed syllabus of the module is structured as follows:
- Sample Preparation for Mass Spectrometry Analysis: General guidelines for sample preparation prior to mass spectrometry analysis. Sample lysis. Protein solubilization. Protease inhibition. Removal of contaminants. Protein precipitation techniques. Enzymatic digestions.
- Protein and Peptide Separation and Analysis Techniques: Chromatographic techniques: general principles and chromatographic parameters. Ion exchange chromatography. Size-exclusion chromatography (gel filtration). Affinity chromatography. Normal-phase partition chromatography (HILIC) and reversed-phase (RP) chromatography. Electrophoretic techniques (SDS-PAGE, isoelectric focusing, two-dimensional gel electrophoresis - 2D-PAGE).
- Mass Spectrometry: Definition and general fundamentals. Ion sources (electron ionization, chemical ionization, MALDI, Electrospray). Analyzers (quadrupole analyzer, time-of-flight analyzer, Orbitrap analyzer, hybrid/tandem MS analyzers). Detectors. Liquid chromatography-mass spectrometry coupling (LC-MS). Bottom-up and top-down proteomic approaches.
- Quantitative Protein Expression Analysis: Definition of proteome. Quantitative proteomics based on electrophoretic methods. Label-based quantification strategies (chemical labeling, in vivo labeling) and label-free quantification methods. Targeted proteomic analysis (SRM, MRM).
- Software Tools and Websites for Protein Identification: Sequence databases (UniProtKB, NCBI). Search algorithms for protein sequence database searching. Algorithms for de novo sequencing.
- Ontological Classification and Pathway Analysis: Gene Ontology (GO). Types of GO annotations. Enrichment analysis and pathway classification. Web-based tools for network construction and analysis (NetworkAnalyst, Cytoscape). In-class simulation of network analysis using Cytoscape.
Interactive Theoretical-Practical Deep Dive: Simulation of quantitative proteomic analysis using isobaric labeling.