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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
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