Introduzione al calcolo delle probabilità

Alcuni studenti dei corsi di studi inerenti all’agricoltura, all’alimentazione e all’ambiente non hanno un buon rapporto con la matematica, che vedono astratta e inutile. Ma, come affermava Galileo, il libro della natura è scritto in lingua matematica e può essere letto solo da coloro che ne conoscono il linguaggio. In questo corso di “Mate-pratica” si parte da esempi o problemi provenienti dal mondo delle scienze agrarie e alimentari per poi tradurre il problema in lingua matematica e modellizzare il fenomeno di carattere agro-alimentare da cui si è partiti, chiarendo in ogni lezione come il concetto matematico ci è utile in pratica, per risolvere il problema. I concetti matematici usati nel corso riguardano le funzioni reali di variabile reale: funzioni lineari, potenza, esponenziali, logaritmiche, limiti, derivate, ma parleremo di crescita di piante, di shelf-life, di pH, di concimazione, di processi di caseificazione.

Le fondamenta su cui si basa ogni settore della scienza e della tecnologia sono costituite dalle leggi della fisica, leggi immutabili che valgono dal mondo subatomico alle immensità del cosmo.Grazie allo sforzo di docenti e ricercatori universitari che s’improvviseranno anche attori, questo corso vi farà capire divertendovi non solo le parole chiave della fisica, ma anche come si sviluppa il ragionamento scientifico. Il corso, che si rivolge a chi frequenta gli ultimi anni delle scuole superiori, ma anche ai curiosi di ogni età, si articola in una prima parte in 4 lezioni che fornisce i concetti di base indispensabili per qualunque percorso di studio scientifico o tecnologico vogliate intraprendere. Superata la prima, potrete accedere alla seconda parte con altre 5 lezioni da scegliere liberamente in base ai vostri interessi.

La spettrometria di massa è una potente e versatile tecnica analitica che trova applicazione nei campi più disparati ed è in forte espansione nei laboratori di analisi di moltissimi settori. Questo percorso didattico ti darà l’opportunità capire i principi di una delle più versatili tecniche analitiche quale è la spettrometria di massa, e di apprendere, passando dalla teoria alla pratica, come essa possa essere applicata all’analisi, anche in tracce, su campioni complessi e come possa essere divenuta indispensabile anche in campo clinico per incrementare qualità e accuratezza diagnostica.Il master, erogato dall’Università di Firenze, è  suddiviso in tre insegnamenti, spazia dai principi teorici di questa tecnica fino alla discussione degli aspetti pratico-applicativi che il professionista incontra nel laboratorio clinico. I tre corsi sono legati tra loro ma fruibili anche singolarmente se si è interessati ai singoli aspetti trattati.

Quantificare tracce di antibiotici nelle carni o i residui di un pesticida in un frutto, stabilire il grado di inquinamento delle acque di un fiume oppure dosare un ormone a bassissime concentrazioni nel siero, sono tutte sono tutte sfide dove la chimica analitica quantitativa viene messa alla prova. Si tratta di analisi in tracce su matrici complesse e spesso per vincere la sfida si ricorre all’analisi quantitativa in spettrometria di massa, una tecnica in forte espansione e applicata ormai in moltissimi settori. In questo contesto si inserisce il corso “Spettrometria di massa su matrici complesse” che ha lo scopo di presentare l’argomento in maniera semplice, breve ma rigorosa. Saranno illustrati i concetti di base della chimica quantitativa, le tecniche di estrazione e purificazione del campione, le tecniche cromatografiche strumentali quali GC e HPLC  e saranno evidenziati i vantaggi dell’utilizzo della spettrometria di massa in analisi quantitativa. Infine saranno presi in esame tutti i passaggi necessari per sviluppare e validare un metodo quantitativo.    Il corso potrà essere utile sia a studenti universitari che abbiano la chimica quantitativa tra le materie di studio nei loro corsi, sia a professionisti che operano nei laboratori di analisi dove si utilizzano metodi di spettrometria di massa quantitativa.