Bando per assegno di ricerca
Titolo del progetto di ricerca in italiano | RIPARTI -POC PUGLIA FESR-FSE 2014 / 2020 |
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Titolo del progetto di ricerca in inglese | RIPARTI - POC PUGLIA FESR-FSE 2014 / 2020 |
Campo principale della ricerca | Computer science |
Sottocampo della ricerca | Other |
Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
S.S.D | - |
Descrizione sintetica in italiano | Sviluppo di un Decision Support System (DSS) che faciliti l'identificazione, all’interno di librerie di composti sottoposti a screening, di quelli maggiormente efficaci nel revertire il fenotipo patologico. Il progetto impiegheràtecniche di multimodal deep learning (MDL) per estrarre informazioni da molteplici dataset di imaging biologico derivanti da un pannello di diverse tecniche di caratterizzazione microscopica, al fine di valutare l’efficacia di librerie di farmaci applicati ai modelli in vitro di malattia. Il progetto approfondirà, altresì, le tematiche di AI explainability (eXplainable AI, XAI) per rendere interpretabile il risultato della classificazione, anche ai fini della comprensione del meccanismo d’azione (MoA) degli ‘hit’ identificati mediante screening fenotipico. |
Descrizione sintetica in inglese | Development of a Decision Support System to analyze HCS/HTS phenotypic screening datasets, with the aim to identify of the most active compounds. The project will largely rely on multimodal Deep Learning tools to extract information from multiple bioimaging datasets, corresponding to different microscopic techniques. The project will also apply eXplainable AI (XAI) strategies to interpret the classification results, helping to understand the mechanism of action (MoA) of the screen “hits”. |
Data del bando | 07/10/2022 |
Numero di assegnazioni per anno | 1 |
Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
Paesi di residenza dei candidati |
OTHER |
Nazionalità dei candidati |
OTHER |
Sito web del bando | http://bandi.urp.cnr.it/doc-assegni/documentazione/13123_DOC_IT.pdf |
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) | Valutazione dei titoli e prova colloquio |
Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | Assessment of the titles and interviw |
Processo di selezione in italiano (breve descrizione) |
Prova colloquio, per i candidati ammessi giorno 4 NOVEMBRE 2022 alle ore 10.00 presso la sede presso la Sede Principale di Lecce Dell’Istituto CNRNANOTEC, c/o Campus Ecotekne, Via Monteroni onde sostenere il colloquio, salvo diversa indicazione che verrà comunicata sempre mediante PEC. |
Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | Interview , for accepted applicants, on 4th November 2022 at 10.00 am ( local time) at CNR’s NANOTEC Institute of Lecce, c/o Campus Ecotekne, Via Monteroni – 73100 Lecce – Italy.Different indications will be communicated by email/pec |
Nome dell'Ente finanziatore | CNR-Istituto di Nanotecnologia di Lecce |
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Tipologia dell'Ente | Public research |
Paese dell'Ente | Italy |
Città | LECCE |
Codice postale | 73100 |
Indirizzo | c/o campus Ecotekne , via Monteroni |
Sito web | http://www.nanotec.cnr.it/en |
alessandra.valleri@nanotec.cnr.it |
L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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Data di scadenza del bando | 23/10/2022 |
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Come candidarsi | Other |