Computational Biology, Bioinformatics and Complex Systems

Le attività di ricerca del laboratorio si focalizzano su:

  • Algoritmi e strutture dati. Si sviluppano tecniche algoritmiche efficienti per archiviare e manipolare grandi quantità di dati di tipo genetico. Ciò include allineatori compressi di DNA per pangenomi e tecniche per archiviare grossi insiemi di sequenze di DNA in modo efficiente in termini di spazio.
  • Biologia dei sistemi. Si sviluppano approcci per la modellazione, l'analisi, la simulazione, e il confronto di sistemi biologici (es. reti metaboliche, reti di interazione di proteine, etc) oppure ecologici (es. reti trofiche, reti di servizi ecosistemici);
  • Analisi di mutazioni proteiche. Si studiano e sviluppano approcci computazionali per rilevare o predire eventuali mutazioni deleterie di una proteina in esame. L’obiettivo è di ottenere, per via computazionale, una prima selezione di varianti genetiche da sottoporre a un'analisi più approfondita, ma dispendiosa in termini di risorse;
  • Sviluppo, calibrazione automatica e analisi di modelli di sistemi complessi (biologici, chimici, fisici, sociali) e simulazione ad alte performance mediante architetture non convenzionali (e.g., GPU, TPU, NPU, chip neuromorfi);
  • Generazione di sistemi di Intelligenza Artificiale interpretabile con tecniche di Computational Intelligence (i.e., fuzzy reasoning, evolutionary computation, swarm intelligence, machine learning) per lo sviluppo di sistemi di supporto alle decisioni in ambito clinico.
Gruppo di ricerca

Componenti:

Collaboratori:

  • Chiara Gallese (Università di Torino)
  • Luca Manzoni (Università di Trieste)
  • Leone Bacciu (Titolare di borsa di ricerca DAIS)
  • Matteo Grazioso (Titolare di borsa di ricerca DAIS)
  • Camilla Torlasco (Istituto Auxologico Italiano)
  • Daniela Besozzi (Università Milano-Bicocca)
  • Paolo Cazzaniga (Università di Bergamo)
  • Mohsen Abbaspour Onari, Dottorando presso la Eindhoven University of Technology (TU/e), Eindhoven, Paesi Bassi
  • Daniele M. Papetti, Dottorando presso l’Università degli Studi di Milano-Bicocca, Milano, Italia
  • Vasco Coelho, Dottorando presso l’Università degli Studi di Milano-Bicocca, Milano, Italia
  • Elisa Perinot, Dottoranda presso il Konrad Lorenz Institute of Ethology, University of VeterinaryMedicine, Vienna, Austria
  • Nicola Cotumaccio, Dottorando presso GSSI, L’Aquila, Italia

Collaborazioni

Pubblicazioni

Riconoscimenti

  • Marco S. Nobile, Daniela Besozzi, Camilla Torlasco, Daniele Papetti: “Shark Tank” award at CMR 2024 (the Global Cardiac Magnetic Resonance conference), London, UK for the talk “Optimizing Inversion Time Prediction for Late Gadolinium Enhancement Imaging with Artificial Intelligence” (2024)
  • Marco S. Nobile, Daniela Besozzi, Camilla Torlasco, Daniele Papetti: Best abstract award at the 83th Congress of the Italian Cardiology Society (SIC) for the paper “Techniques of Artificial Intelligence for the determination of the optimal inversion time: the Thaiti project” (2022)
  • Best Paper Award alla Conferenza IEEE del 2019 su Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (IEEE CIBCB 2019) per l’articolo: Nobile M.S., Vlachou T., Spolaor S., Cazzaniga P., Mauri G., Pelicci P.G., Besozzi D.: ProCell: Investigating cell proliferation with Swarm Intelligence
  • Best Paper Award alla Conferenza IEEE del 2022 su Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (IEEE CIBCB 2022) per l’articolo: Gallese C., Fuchs C., Riva S.G., Foglia E., Schettini F., Ferrario L., Falletti E., and Nobile M.S.: Predicting and characterizing legal claims of hospitals with Computational Intelligence: the legal and ethical implications
  • Miglior pubblicazione dell'anno 2014 nel campo della microbiologia ambientale assegnato dalla Società Italiana di Microbiologia Agraria, Alimentare e Ambientale per l’articolo Chouaia et al. 2014, Genome Biol Evol. 6: 912-920

Strumentazione

  • Una workstation DELL Precision 5820 Tower XCTO Base (8 core, 128 GiB RAM DDR4, 256 GiB SSD, 1 TiB hard disk)

Progetti di ricerca

  • REGINDEX [ENG] ("Compressed Indexes for Regular Languages with Applications to Pangenomics Research"). ERC Starting grant. Period: 1/9/2022 - 1/9/2027
  • Progetto DAIS - IRIDE "Reconstructing and comparing metabolic networks" assegnato a Marta Simeoni, 2020
  • Progetto DAIS - IRIDE(B) "Automatic feature transformation for interpretable AI systems" assegnato a Marco S. Nobile, 2022
  • Progetto DAIS - IRIDE (B) "Modular de Bruijn Graph Indexes", assegnato a Giulio Ermanno Pibiri, 2023