Descrizione del modulo "Bioinformatica per lo studio di patologie umane, intolleranze alimentari e sicurezza alimentare (INT.P02.006.001)"

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  • Descrizione del modulo "Bioinformatica per lo studio di patologie umane, intolleranze alimentari e sicurezza alimentare (INT.P02.006.001)" (literal)
Potenziale impiego per bisogni individuali e collettivi
  • I risultati dell'attività svolta sono di potenziale impiego nel campo della salute pubblica, della conoscenza in ambito agroalimentare, della formazione del personale di ricerca e tecnico in ambito biotecnologico, della formazione post-laurea e post-diploma. (literal)
Tematiche di ricerca
  • Le tematiche di ricerca del modulo sono focalizzate sullo studio delle basi molecolari di patologie umane, con particolare riferimento alle patologie associate all'alimentazione ed a quelle oncologiche. Inoltre, le tematiche di ricerca includono lo sviluppo e l'applicazione di nuovi strumenti bioinformatici e biocomputazionali. Temi specifici di ricerca sono: i) identificazione di markers molecolari in patologie tumorali mediante analisi di dati sperimentali su larga scala; ii) modellamento e simulazioni molecolari su proteine e molecole di interesse per la comprensione delle basi molecolari di fenomeni biochimici correlati a patologie umane; iii) studi strutturali su proteine e molecole di interesse agroalimentare, biomedico e biotecnologico; iv) definizione di nuovi metodi per l'analisi e la predizione delle proprietà strutturali delle proteine; v) realizzazione di nuovi strumenti bioinformatici di ausilio nelle tematiche di ricerca; vi) realizzazione e mantenimento di web server per attività bioinformatiche e per la diffusione dei risultati della ricerca. (literal)
Competenze
  • Il responsabile della commessa è responsabile del Laboratorio di Bioinformatica e Biologia Computazionale dell'Istituto di Scienze dell'Alimentazione sin dal 2001 (inizio delle attività del laboratorio). Alle attività del Laboratorio, che costituisce il principale centro di attività per la Commessa, partecipano il responsabile e assegnisti, contrattisti, dottorandi e studenti di area biomedica. Le competenze presenti nel laboratorio spaziano su diversi aspetti della bioinformatica, quali la realizzazione e gestione di banche dati, le analisi su sequenze proteiche e di acidi nucleici, il modellamento molecolare di proteine e biomolecole, l'analisi di dati di espressione genica e proteomica. Tali competenze sono comprovate dalle oltre 100 pubblicazioni su riviste internazionali realizzate dal laboratorio negli anni trascorsi dalla sua costituzione ad oggi (la lista delle pubblicazioni e ulteriori dettagli sono disponibili al sito del Laboratorio: http://bioinformatica.isa.cnr.it). Altri ricercatori ISA, partecipanti alla commessa con un impegno di tempo che varia dal 10 al 30%, contribuiscono con competenze multidisciplinari in diversi settori di ricerca (chimica, biochimica, ecc.). (literal)
Potenziale impiego per processi produttivi
  • Il potenziale impiego può riguardare la progettazione di molecole con attività biologica, la realizzazione di strumenti software per l'analisi di dati sperimentali, la creazione di banche dati contenenti informazioni sperimentali di tipo bio-medico, la messa a punto di software e protocolli di analisi dei dati. I risultati delle attività di ricerca interessano il settore biotecnologico, agroalimentare, farmaceutico, e il potenziale interesse per questi specifici settori può essere ricavato dai risultati ottenuti negli ultimi cinque anni (2010-2014) descritti in circa 25 pubblicazioni peer-reviewed su riviste internazionali. (literal)
Tecnologie
  • Il settore della bioinformatica è evidentemente multidisciplinare e la ricerca può essere davvero efficace solo se integra diverse tecnologie. Lo sviluppo di nuovi strumenti software si basa sull'utilizzo delle comuni tecniche di programmazione e per la gestione delle informazioni. Per lo studio di caratteristiche strutturali e funzionali di biomolecole, le metodologie sono selezionate in base allo specifico sistema sotto indagine: ad esempio, nel caso del modellamento molecolare delle proteine, si può utilizzare una strategia di modellamento comparativo, o di modellamento per riconoscimento del fold, oppure di modellamento \"ab initio\". Analogamente, per studi di espressione genica su larga scala, si effettua una selezione statistica dei geni significativamente espressi/repressi; i geni selezionati vengono poi analizzati con metodi di \"clustering\" e metodi grafici vengono usati per una adeguata visualizzazione. Tuttavia può essere necessario utilizzare strategie differenti per ciascuna diversa piattaforma tecnologica, sia per motivi legati alla tecnologia di base, sia per difficoltà oggettive derivanti dal numero di repliche sperimentali disponibili. (literal)
Obiettivi
  • Obiettivo generale è il raggiungimento di nuove conoscenze per la diagnosi e terapia di patologie umane, per la sicurezza alimentare e le applicazioni biotecnologiche, integrando informazioni disponibili e nuovi dati sperimentali, anche mediante lo sviluppo di nuovi strumenti bioinformatici che completino quelli esistenti, secondo strategie di analisi, già standardizzate o da definire, adeguate al problema oggetto di studio. Gli obiettivi specifici possono essere così riassunti: i) analisi di dati di proteomica e di espressione genica per l'individuazione di marcatori di determinati stati patologici (tumori, intolleranze alimentari); ii) modellamento molecolare di proteine e simulazione di fenomeni strutturali e funzionali, incluso lo sviluppo di nuove metodiche per la predizione della struttura secondaria e terziaria delle proteine; iii) integrazione di informazioni in banche dati, e sviluppo di adeguati strumenti bioinformatici per l'interrogazione; iv) definizione di nuove strategie di analisi dei dati sperimentali e realizzazione di strumenti bioinformatici di supporto; v) diffusione della conoscenza nel campo bioinformatico mediante l'organizzazione di convegni, corsi, ecc. (literal)
Stato dell'arte
  • Le nuove tecnologie utilizzate nella ricerca biomedica e clinica spingono sempre più i ricercatori di queste aree a raccogliere dati sperimentali, da sottoporre ad approfondite analisi per estrarne tutte le informazioni utili alla comprensione dei fenomeni oggetto degli studi o per individuare nuovi metodi di diagnosi e cura. Tali tecnologie producono dati in quantità sempre maggiore che necessitano di nuovi e più adeguati sistemi bioinformatici non solo per l'archiviazione e consultazione, ma anche e soprattutto per la loro analisi e interpretazione, una fase di studio che richiede l'integrazione di tutti i livelli disponibili di conoscenza per arrivare ad una completa comprensione del fenomeno biologico. In questo contesto, la ricerca necessita di un continuo lavoro di adeguamento degli strumenti bioinformatici, così come la definizione di nuove strategie di analisi, che devono orientarsi a favorire la standardizzazione e la riproducibilità delle analisi, così come la possibilità di utilizzo non solo da parte di bioinformatici ma di tutta la comunità scientifica, anche attraverso una adeguata azione di diffusione delle competenze. (literal)
Tecniche di indagine
  • L'indagine in campo bioinformatico è basata sull'uso combinato di: a) strumentazioni hardware e software selezionate o sviluppate per le specifiche problematiche oggetto di studio; b) adeguate competenze nel loro utilizzo, in campo biologico-chimico-medico, nello sviluppo specifico di nuovi algoritmi mirati ad individuare le strategie di analisi più adatte ai problemi specifici in corso di studio. In maggior dettaglio, l'indagine strutturale/funzionale su molecole di interesse, quali ad esempio proteine o peptidi, richiede competenze di strutturistica chimica e biochimica, di strumenti computazionali per l'analisi della struttura molecolare e per il modellamento, di metodi per la rappresentazione grafica dei dati e della visualizzazione tridimensionale di molecole. Nel caso dell'analisi dei dati sperimentali da studi di proteomica o di espressione genica, è necessaria l'integrazione di metodi statistici, matematici, grafici, basati sulle potenzialità di software commerciali e open-source, con le conoscenze delle problematiche sperimentali. (literal)
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