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Proposta tesi - 8 aprile 2008 - a

Agente di valutazione di similarità per esperimenti di espressione genica

Data di inserimento: 8 aprile 2008

Descrizione dell'ambito

La ricostruzione di modelli di sistemi biologici (regolatori, metabolici e di comunicazione intercellulare) richiede una continua verifica ed interpretazione dei dati risultanti dai vari esperimenti condotti nei laboratori. Questi modelli hanno molte caratteristiche temporali, alcune misurabili indirettamente in vitro, ad esempio la velocità di reazioni enzimatiche, altre ancora tramite esperimenti di misurazione d’espressione genica effettuati tramite micro-arrays. In quest’ultimo caso, sono disponibili numerose basi di dati che contengono una catalogazione di diversi esperimenti d’espressione genica (ad esempio, Stanford Micro-Array Database, Gene Expression Omnibus ed altre ancora), alcuni dei quali organizzati in serie temporale ed altri invece come esperimenti “statici” (con repliche) il cui scopo principale è di fornire una risposta positiva o no ad un’ipotesi sperimentale.

Dati due esperimenti basati su micro-array, è possibile definire una misura di similarità tra di loro sulla base delle informazioni numeriche che essi hanno prodotto e sulla base di informazioni al contorno (o “meta” informazioni). Alcune interessanti misure di similarità tra esperimenti sono ottenute tramite l’applicazione di metodi Kernel che ci permettono di computare queste misure in modo potenzialmente più efficiente di quanto un’analisi combinatoria del problema presupporrebbe, sebbene con una perdita di informazione limitata.

Lavoro proposto

La proposta di tesi si concentra sulla costruzione di un motore di ricerca a più stadi che recuperi dalla rete ed organizzi un insieme di esperimenti simili al fine di renderli disponibili per ulteriori analisi e per la ricostruzione di modelli biologici di tipo fenomenologico (possibilmente con caratteristiche predittive). Il motore di ricerca si baserà su queries di tipo ontologico e logico-temporale per supervisionare il processo di ricerca e sistematizzazione dei risultati.

Conoscenze richieste

Buona preparazione matematico/statistica, conoscenze biologiche di base, abilità con vari strumenti di programmazione matematici e confidenza nella manipolazione di basi di dati e vari formati di dati. Conoscenza metodi di ricerca su rete (information retrieval).

Riferimenti

Le persone interessate possono prendere contatto con il Prof. Antoniotti, il Prof. Mauri o il Dr. Zoppis.