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Studio di correlazioni genetiche per malattie eretditabili con tecniche di AI
Parole chiave INTELLIGENZA ARTIFICIALE, INTERAZIONI GENETICHE, POLIGENICO
Riferimenti VALENTINA ALICE CAUDA
Riferimenti esterni Università degli Studi di Troino - Dip. di Genetica
Gruppi di ricerca AA - Materials and Processes for Micro and Nano Technologies
Tipo tesi APPLIED RESEARCH, MODELLAZIONE E ANALISI DATI
Descrizione La grande maggiornaza delle patologie ereditarie dipende da variazioni genetiche e largamente variazioni poligenetiche, ovvero date da più geni cooperativamente. Comprendere l'architettura genetica sottostante è
cruciale per scoprire le interazioni epistatiche clinicamente rilevanti tra i polimorfismi genomici a singolo nucleotide. I metodi computazionali statistici esistenti per questo rilevamento sono per lo più limitati a coppie di più di un gene a causa dell'esplosione combinatoria di interazioni di ordine superiore. In questa Tesi di Laurea, lo studente sarà inserito in un contesto multidisciplinare presso il Politecnico e con il Dipartimento di Genetica dell'Università di Torino per sfruttare il database genetico e la selezione di interazioni che sono un ordine di grandezza statisticamente più significative rispetto agli strumenti esistenti. Questo metodo verrà applicato al dolore cronico lombare e tenterà di scoprire i geni che sono in parte noti per influenzare la malattia e proverà se questi risultati sono riproducibili in coorti indipendenti di pazienti. Il data base verrà fornito dal relatore di tesi.
Conoscenze richieste Quantum computation
Artificioal intelligence
Phyton
data selection and analyssi
database filtration
Scadenza validita proposta 22/02/2025
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