Descrizione della commessa "Biologia Computazionale (ME.P07.005)"

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  • Descrizione della commessa "Biologia Computazionale (ME.P07.005)" (literal)
Potenziale impiego per bisogni individuali e collettivi
  • Il progressivo allungamento della vita media nel nostro paese è purtroppo associato ad un deterioramento della qualità della vita dovuto soprattutto ad una maggiore incidenza delle malattie legate all'invecchiamento e al deterioramento ambientale. Una migliore comprensione dei processi evolutivi che portano al decadimento delle attività metaboliche e all'insorgenze delle patologie più comuni potrebbe permettere di sviluppare nuove strategie per la prevenzione, la diagnosi e la terapia di queste patologie. Anche piccoli miglioramenti in questo settore si tradurrebbero in considerevoli benefici per la salute dei singoli individui e per la riduzione della spesa sanitaria collettiva. In questo ambito lo studio è volto allo sviluppo di conoscenze che contribuiranno alla comprensione dei meccanismi patogenetici della malattie complesse contribuendo quindi all'elaborazione di mirati sistemi diagnostici e terapeutici. (literal)
Strumentazione
  • La commessa ha a disposizione un sistema di calcolo ad alte prestazioni costituito, nella sua parte hardware, da un cluster IBM con sei nodi, ognuno dei quali caratterizzato da due processori IntelXeon a 4 core e con capacità di memoria di 42 Gigabyte. Ogni nodo è inoltre dotato di due dischi a stato solido da 50 Gigabyte. Questo cluster viene gestito da un front-end IBM X3650 M3 con due CPU IntelXeon da 4 core, 36 Gigabyte di memoria, due dischi da 250 Gigabyte e comunica con il cluster attraverso due switch con connessioni da 10 Gigabit. La commessa ha inoltre a disposizione personal computer, workstation e server. (literal)
Tematiche di ricerca
  • Diverse tematiche sono ad oggi presenti nella commessa: 1. GWAS in una casistica di pazienti italiani affetti da patologie cerebrovascolari e relativi controlli per l'identificazione dei geni e dei pathway molecolari di suscettibilità; 2. Utilizzo dei dati genotipici per la comprensione della struttura genetica della popolazione italiana ed analisi dei loci genomici soggetti a pressione selettiva coinvolti nella determinazione di tale struttura; 3. Analisi di dati d'espressione genica mirate all'identificazione dei processi molecolari che regolano la funzione cellulare; 4. Sviluppo di tools bioinformatici per l'analisi di dati d'espressione genica per all'identificazione di geni correlati a livello funzionale; 5. Sviluppo di modelli per un'interpretazione unitaria e interdisciplinare dei fenomeni di adattamento evolutivo e delle malattie complesse. Identificazione e analisi delle varianti genetiche che svolgono un ruolo fondamentale nei processi patologici; 6. Studi epidemiologici e genetici mirati alla comprensione dei fattori di suscettibilità perla sindrome metabolica (in collaborazione con l'IGP-CNR di Sassari). (literal)
Competenze
  • Genetica generale ed umana; Genetica di Popolazioni; Genetica Molecolare; Immunogenetica; Bioinformatica; Demografia; Epidemiologia e Biostatistica; Modelli matematici per la simulazione di fenomeni biologici complessi; Linguaggi di programmazione (FORTRAN, C, HTML, Pearl); Creazione e gestione di database (FileMaker; mySQL). (literal)
Potenziale impiego per processi produttivi
  • Sviluppo di conoscenze con potenziali ricadute nello sviluppo tecnologico di metodologie diagnostiche che potranno essere implementate nel sistema produttivo al fine di sviluppare nuovi strumenti diagnostici. (literal)
Obiettivi
  • L'obiettivo della commessa è quello di sviluppare competenze di tipo biostatistico, bioinformatico e di biologia computazionale ad oggi necessari per l'analisi di dati provenienti da approcci \"genome-wide\". In questo ambito la commessa si propone di: (1) sviluppare un centro di biologia computazionale con le competenze e le risorse computazionali necessarie all'analisi di dati \"genome-wide\", in particolare di dati di \"next-generation sequencing\" (2) creare un centro di riferimento di supporto alle attività di ricerca di altri gruppi dell'IGM-CNR ed anche esterni (3) attivare collaborazioni interdisciplinari allo scopo di sviluppare nuovi approcci computazionali e di \"data mining\" caratterizzati dall'integrazione di competenze diverse (4) predisporre percorsi formativi per creare nuove figure professionali in campo bioinformatico traendo vantaggio dall'interdisciplinarità del contesto scientifico-formativo. (5) In collaborazione con l'IGP-CNR di Sassari, nell'ambito dello studio epidemiologico sulla sindrome metabolica in Ogliastra, viste le differenze nella prevalenza osservate fra i paesi dell'Ogliastra, si è voluto indagare l'aspetto infiammatorio legato alla patologia. (literal)
Stato dell'arte
  • Uno dei settori più dinamici nel campo della genetica e della biologia molecolare, è quello mirato al riconoscimento delle correlazioni funzionali esistenti tra geni o tra geni ed altre molecole. Diversi approcci, come ad esempio gli studi d'associazione \"genome-wide\" o l'analisi dei profili d'espressione, portano oggi all'identificazione di un elevato numero di geni \"candidati\" all'interno dei quali è necessario analizzare quali possano essere le correlazioni funzionali per poter riconoscere quali pathways molecolari siano responsabili della patologia e/o del processo biologico in esame. Ancora una volta, la quantità di informazione che è necessario elaborare per riconoscere tali meccanismi, è tale da richiedere l'uso di metodiche di tipo statisticobioinformatico. In questo ambito, lo scopo delle attività della commessa è appunto quello di sviluppare metodologie d'analisi in grado di considerare dati di tipo \"omico\" e di applicarle nello studio dei complessi meccanismi molecolari normali e patogenetici. (literal)
Tecniche di indagine
  • Software open-source di recente sviluppo per la manipolazione e l'analisi statistica di dati genetici Software open-source di recente sviluppo per l'identificazione dei network molecolari alterati nei processi patologici Sviluppo di programmi ad hoc per simulazioni e analisi di dati genetici. Sviluppo e gestione di banche dati genetici e demografici. Sviluppo di siti web. Utilizzo di packages statistici per indagini epidemiologiche e di statistica clinica (STATA, R). Utilizzo di programmi di modellazione basati sulle reti neurali. (literal)
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