Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | UNCOVERING THE COMPLEXITY OF GENE EXPRESSION DATA: STATISTICAL ANALYSIS AND COMPUTATIONAL CHALLENGES |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | UNCOVERING THE COMPLEXITY OF GENE EXPRESSION DATA: STATISTICAL ANALYSIS AND COMPUTATIONAL CHALLENGES |
| Campo principale della ricerca | Mathematics |
| Sottocampo della ricerca | Statistics |
| Settore Concorsuale | 13 - Scienze economiche e statistiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | I recenti esperimenti di Next Generation Sequencing consentono la misurazione del livello di espressione dei geni in processi biologici diversi. Il progetto dell’assegno di ricerca consiste nell’affrontare i problemi metodologici e computazionali derivanti dall’analisi dei dati genomici provenienti da questi esperimenti innovativi, poiché presentano una struttura complessa. Si tratta infatti di dati di conteggio a misure ripetute su migliaia di geni caratterizzati da dipendenza spaziale. Al fine di descrivere queste caratteristiche verranno sviluppati metodi di classificazione basati su modelli probabilistici discreti e con allocazioni multiple, al fine di riflettere il possibile coinvolgimento dei geni a diversi processi cellulari. La struttura spaziale verrà incorporata nei modelli proposti attraverso variabili latenti. Gli sviluppi metodologici proposti verranno valutati attraverso un vasto studio di simulazione ed applicati a dati reali. |
| Descrizione sintetica in inglese | The recent platforms of Next Generation Sequencing have been quickly applied to many genomic contexts giving rise to a large amount of available data in complex form. This research project will address the many statistical issues raised by the genomic data from these innovative experiments. More specifically, technical or biological replicates are generally observed, and the single observational units, such as genes or SNPs, are very likely characterized by spatial dependencies and relationships. Moreover, the abundance of a particular transcript is measured as a count and so the single data point is a discrete measurement. Classification methods with multiple allocations will be developed with the aim to describe overlapped cellular processes of the genes. The spatial dependency of the genes will be modelled by one or more hierarchical levels of latent variables. The inferential properties of the proposed model will be investigated in a wide simulation study and applied to real data. |
| Data del bando | 24/08/2015 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://www.aricweb.unibo.it/BandiPubblicati/zz_Bandi_din.aspx |
| 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://www.aricweb.unibo.it/BandiPubblicati/zz_Bandi_din.aspx |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | to apply for research grants fill out the form available at the following address: https://www.aricweb.unibo.it/BandiPubblicati/zz_Bandi_din.aspx |
| Nome dell'Ente finanziatore | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - DIPARTIMENTO DI SCIENZE STATISTICHE "PAOLO FORTUNATI" |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| paola.monari@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 21/09/2015 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | Other |