PORTALE DELLA DIDATTICA

Ricerca CERCA
  KEYWORD

Studio dei fattori di trascrizione in dati multi-omici single-cell, per la costruzione di legami enhancer-gene

Parole chiave BIOINFORMATICA, BIOLOGIA COMPUTAZIONALE, SINGLE-CELL DATA

Riferimenti STEFANO DI CARLO

Riferimenti esterni Lorenzo Martini

Gruppi di ricerca DAUIN - GR-24 - SMILIES - reSilient coMputer archItectures and LIfE Sci

Tipo tesi RICERCA

Descrizione L'obiettivo principale della tesi è di investigare il ruolo dei fattori di trascrizione nella regolazione dell'espressione genica a livello di singola cellula. In particolare, si vuole esplorare come i fattori di trascrizione interagiscono con gli enhancer e come questi legami influenzino l'espressione genica. Per raggiungere questo obiettivo, saranno utilizzati dati multi-omici single-cell, che includono informazioni sull'espressione genica, sull'accessibilità della cromatina. La tesi dovrà prima di tutto indagare gli strumenti e le tipologie di dati presenti in letteratura, per poi andare a definire una direzione di approccio al problema. In generale, si andranno ad analizzare dati con tecniche di machine learning per poi creare modelli che investighino le correlazioni tra i vari elementi. I risultati di questa tesi potrebbero essere utilizzati per migliorare la comprensione della regolazione dell'espressione genica a livello di singola cellula e per identificare nuovi bersagli terapeutici per le malattie che coinvolgono la regolazione dell'espressione genica.

Si richiede quindi molto impegno e volontà da parte del candidato, a provare una vera esperienza di ricerca in ambito bioinformatico.

Conoscenze richieste Sono richieste conoscenze di base di machine learning, ed una preferibile conoscenza di R e/o Python.


Scadenza validita proposta 21/04/2024      PROPONI LA TUA CANDIDATURA