Nome del laboratorio ed ente di afferenza:
Laboratory for Statistical Genomics and System Biology, Istituto per le Applicazioni del Calcolo, CNR, Napoli
Responsabile/referente: Dott.ssa Claudia Angelini
Sito web del laboratorio o del referente
Parole chiave: Statistical methods and algorithms, Supervised and unsupervised learning, Bayesian Statistics
Descrizione sintetica delle attivitā svolte:
L'attivitā di ricerca del laboratorio č incentrata sullo sviluppo di metodi statistici innovativi per l'analisi di dati sperimentali di genomica e proteomica generati
da tecnologie high-throughput, dei relativi strumenti computazionali e software per piattaforme client-server, sull'applicazione dei metodi proposti a dati reali
in sinergia con gruppi sperimentali, sulla formazione di giovani ricercatori.
Risorse hw/sw disponibili:
1) Personal Computers
2) Cluster di 20 nodi biprocessore (40 processori) a 64 bits con 84GB RAM, 8.5TB Hard Disk, S.O. Linux in ambiente ROCKS
3) Software Matematico e statistico: R, Matlab, Mathematica, etc
Pubblicazioni nel campo bioinformatico - biocomputazionale (max. 5):
1. M. Mutarelli, L. Cicatiello, M. Ravo, O.M.V. Grober, A. Facchiano, C. Angelini, A. Weisz. Time-course whole-genome microarray analysis of estrogen effects on hormone-responsive breast cancer cells. BMC Bioinformatics: vol. 9 Suppl.2: S12 (2008)
2. C. Angelini, D. De Canditiis, M. Mutarelli, M. Pensky. A Bayesian Approach to Estimation and Testing in Time-course Microarray Experiments. Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology: vol 6 : Iss. 1, Article 24, (2007).
3. I. Cascino, F. Paladini, F. Belfiore, A. Cauli, C. Angelini, M.T. Fiorillo, A. Matieu, R. Sorrentino. Analysis of the HBLA-B27 extended haplotype in Sardinia disclosed additional predisposing factors for Ankylosing Spondylitis. Arthritis & Rheumatism, 56, pp. 2640-2651, (2007)
4. C. Angelini, L. Cutillo, I. De Feis, R. van der Wath, P. Lio'. Identify regulatory sites using neighbourhood species, (2007) in Lecture Notes in Computer Science, 4447, pp 1-10.
5. C. Angelini, L. Cutillo, D. De Canditiis, M. Mutarelli, M. Pensky. BATS: A Bayesian User Friendly Software for Analyzing Time Series Microarray experiments.Tech. Rep. IAC-CNR 331/2007. Available at http://www.na.iac.cnr.it/bats/