Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Analisi della relazione genotipo fenotipo con algoritmi di Machine Learning |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Analisi della relazione genotipo fenotipo con algoritmi di Machine Learning |
| Campo principale della ricerca | Engineering |
| Sottocampo della ricerca | Biomedical engineering |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | L’utilizzo di metodi di Machine Learning per l’analisi della relazione genotipo-fenotipo è attualmente ostacolato da due problemi principali: (1) la numerosità dei campioni disponibili rispetto alla dimensione dello spazio delle caratteristiche genetiche; (2) l’interpretabilità dei risultati ottenuti in termini medico/biologici. Per provare a mitigare entrambi i problemi sarà testato l’utilizzo di reti neurali che integrano nella loro architettura informazioni biologiche a priori. In questo modo sarà possibile contemporaneamente ridurre il numero di parametri da determinare nella fase di training, e ottenere delle variabili latenti direttamente collegate a concetti biologici noti. Questo tipo di approccio ha la potenzialità di rendere il dato genetico più facilmente utilizzabile nella pratica clinica. |
| Descrizione sintetica in inglese | The use of Machine Learning methods for the analysis of the genotype-phenotype relation is currently hindered by two main problems: (1) the size of the datasets compared to the high dimensionality of the genetic input features; (2) the interpretability of the results obtained in medical/biological terms. To try to mitigate both problems, the use of neural networks that incorporate prior biological information into their architecture will be tested. In this way it will be possible to simultaneously reduce the number of parameters to be estimated in the training phase, and to define latent features that are directly linked to known biological items. This approach has the potential to make the information extracted from genetic data more easily adoptable in the clinical practice. |
| Data del bando | 16/12/2024 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | il bando e la modulistica per partecipare alla procedura di valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | to apply for research grants fill out the form available at the following address: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Nome dell'Ente finanziatore | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'ENERGIA ELETTRICA E DELL'INFORMAZIONE "GUGLIELMO MARCONI" |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| barbara.diplacido@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 31/03/2025 - alle ore 23:59 |
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| Come candidarsi | Other |