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Inferenza statistica e biologia computazionale

Definizione: Sviluppo di tecniche computazionali ispirate alla meccanica statistica per problemi di inferenza, ottimizzazione, e per applicazioni dedicate all'analisi di basi dati sperimentali e in particolare a problemi di inferenza in sistemi biologici complessi.

Caratteri innovativi: La ricerca di tecniche specifiche per l'analisi di grandi quantità di dati sperimentali ottenute attraverso i moderni strumenti di sequenziamento ed espressione genica, pone problemi formidabili dal punto di vista computazionale. Tali problemi spesso risultano intrattabili utilizzando tecniche algoritmiche standard. Tuttavia, negli ultimi anni sono state sviluppate tecniche di inferenza e ottimizzazione molto efficienti ispirate alla fisica statistica dei sistemi disordinati. Le prime applicazioni a problemi di inferenza in biologia sono da considerarsi come prove concettuali della possibilità di rendere queste tecniche disponibili alla comunità che opera nel campo della biologia computazionale.

Valore aggiunto: Queste nuove tecniche computazionali sono di grande interesse per la ricerca in biologia: dall'analisi quantitativa di basi dati biologiche su larga scala (espressione genica, DNA-copy number, variabilità evolutiva di sequenze di proteine omologhe in specie diverse), all'inferenza di reti complesse di interazione (proteina-proteina, trasduzione del segnale cellulare, e interazioni per la regolazione di espressione genica). Queste tecniche risultano inoltre promettenti in problemi legati all'inferenza nell'analisi delle basi genetiche del cancro.

Responsabile Unità di ricerca: Andrea Pagnani, Professore Associato di Fisica Teorica, Dipartimento di Scienza Applicata e Tecnologia (DISAT), Politecnico di Torino.
Tel. +39 0116706488
andrea.pagnani@iigm.it, andrea.pagnani@polito.it
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Curriculum Vitae
Pagina personale docente PoliTo


Gruppo di ricerca
• Andrea Pagnani, PhD, Capo Unità (IIGM) e professore associato (PoliTo)
• Indaco Biazzo, PhD, researcher (PoliTo)
• Carla Bosia, PhD, researcher (IIGM, PoliTo)
• Alfredo Braunstein, PhD, professore associato (PoliTo)
• Giovanni Catania, dottorando (PoliTo)
• Andrea De Martino, PhD (IIGM e CNR)
• Chiara Enrico-Bena, dottoranda (Polito)
• Andrea Gamba, PhD, professore associato (PoliTo)
• Federica Gerace, PostDoc (PoliTo)
• Carlo Lucibello, PhD, researcher (PoliTo)
• Anna Paola Muntoni, PostDoc (Sorbona Universita Parigi)
• Alessandro Pelizzola, PhD, professore associato (PoliTo)
• Mirko Pieropan, dottorando (PoliTo)
• Enzo Tartaglione, dottorando (PoliTo)
• Guido Uguzzoni, PhD, researcher (PoliTo)
• Marco Zamparo, PhD, researcher (PoliTo)


Progetti in corso:

1. Metabolismo e cancro (PI: A. Pagnani, A. De Martino)
2. Tecniche co-evolutive per l'analisi delle interazioni proteina-proteina (PI: A. Pagnani)
3. Biologia quantitativa e modellizzazione (PI: C. Bosia)
4. Algoritmi di inferenza in immunologia

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