Thesis proposals for Master’s degree students will be published in this section.

Students interested in carrying out their MSc thesis within the BDSLab are encouraged to contact the laboratory for information about currently available topics and ongoing research activities.

The thesis proposals listed below represent possible research topics. Variations and customizations are possible depending on the student’s interests and the ongoing research activities within the laboratory.

No proposals at the moment

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Le proposte riportate di seguito rappresentano possibili temi di tesi. Sono possibili variazioni e personalizzazioni in base agli interessi dello studente e alle attività di ricerca in corso nel laboratorio.

Descrizione

L’allineamento di sequenze biologiche rappresenta uno degli strumenti fondamentali della bioinformatica per l’analisi di DNA, RNA e proteine. Tuttavia, gli algoritmi classici di allineamento presentano costi computazionali elevati quando applicati a grandi dataset genomici.

Negli ultimi anni sono stati proposti numerosi approcci ‘‘alignment-free’’, basati sull’analisi di k-mer e statistiche di similarità, che permettono confronti molto più rapidi tra sequenze.

L’obiettivo della tesi è studiare e confrontare metodi alignment-based e alignment-free, valutando in quali condizioni le misure alignment-free riescano ad approssimare efficacemente i risultati ottenuti dagli algoritmi classici.

Attività previste

• Studio degli algoritmi di allineamento classici (Needleman-Wunsch e Smith-Waterman).
• Studio delle principali metriche alignment-free basate su k-mer.
• Implementazione di strumenti di analisi in Python.
• Analisi di dataset biologici pubblici.
• Valutazione della correlazione tra score di allineamento e misure alignment-free.
• Produzione di grafici e report sperimentali.

Competenze acquisite

• Bioinformatica computazionale.
• Analisi di sequenze biologiche.
• Programmazione scientifica in Python.
• Analisi statistica e visualizzazione dei dati.
• Metodologia della ricerca scientifica.

Docente di riferimento: Luca Tesei

Contatti: luca.tesei@unicam.it

Oggetto dell’email:

Proposta di tesi nel Laboratorio bdslab

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Descrizione

Le sequenze biologiche evolvono attraverso mutazioni, inserzioni e delezioni che modificano progressivamente la loro struttura. Diversi algoritmi di allineamento possono reagire in modo differente all’aumentare del livello di mutazione presente nelle sequenze confrontate.

L’obiettivo della tesi è analizzare sperimentalmente la robustezza di diversi algoritmi di allineamento rispetto a differenti tassi di mutazione, valutandone accuratezza e costo computazionale.

Attività previste

• Studio degli algoritmi di allineamento globale e locale.
• Generazione artificiale di dataset con diversi livelli di mutazione.
• Implementazione di pipeline sperimentali in Python.
• Analisi delle variazioni degli score di allineamento.
• Studio delle relazioni tra tasso di mutazione, accuratezza e tempo di esecuzione.
• Produzione di report e visualizzazioni dei risultati.

Competenze acquisite

• Algoritmi di bioinformatica.
• Modellazione di processi evolutivi.
• Programmazione scientifica.
• Analisi sperimentale e statistica.
• Riproducibilità della ricerca computazionale.

Docente di riferimento: Luca Tesei

Contatti: luca.tesei@unicam.it

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Proposta di tesi nel Laboratorio bdslab

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Descrizione

La funzione biologica di molte molecole di RNA dipende principalmente dalla loro struttura secondaria piuttosto che dalla sola sequenza nucleotidica. Tuttavia, il confronto strutturale è generalmente più costoso dal punto di vista computazionale rispetto al confronto di sequenza.

L’obiettivo della tesi è investigare se semplici misure alignment-free basate su k-mer possano essere utilizzate come approssimazione della similarità strutturale tra molecole di RNA.

Il lavoro si colloca all’intersezione tra bioinformatica delle sequenze e bioinformatica strutturale e può costituire la base per successive attività di ricerca nel laboratorio.

Attività previste

• Studio delle basi biologiche e computazionali degli RNA.
• Introduzione ai concetti di struttura secondaria dell’RNA.
• Utilizzo di software per la predizione strutturale (es. ViennaRNA).
• Implementazione di metriche alignment-free basate su k-mer.
• Analisi della correlazione tra similarità di sequenza e similarità strutturale.
• Valutazione sperimentale su dataset pubblici di RNA.

Competenze acquisite

• Bioinformatica strutturale.
• Analisi computazionale dell’RNA.
• Programmazione scientifica in Python.
• Analisi statistica di dati biologici.
• Metodi moderni di sequence comparison.

Docente di riferimento: Luca Tesei

Contatti: luca.tesei@unicam.it

Oggetto dell’email:

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