Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Artificial Intelligence for genomics and personalized medicine in myelodysplastic syndromes (MDS) |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Artificial intelligence for genomics and personalized medicine in myelodysplastic syndromes (MDS)" |
| Campo principale della ricerca | Physics |
| Sottocampo della ricerca | Biophysics |
| Settore Concorsuale | 02 - Scienze fisiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Il piano di ricerca e formazione del progetto "Data Science per la genomica e la medicina personalizzata nelle sindromi mielodisplastiche (MDS)" è così strutturato: Obiettivo 1: sviluppare algoritmi di Data Science per studiare le mutazioni geniche e i fattori di non mutazione che influenzano lo sviluppo di MDS e consentire l'identificazione precoce delle persone a rischio. Obiettivo 2: sviluppare algoritmi di Data Science per fornire nuovi metodi di classificazione e prognosi dei pazienti con MDS attraverso l'integrazione di caratteristiche morfologiche, cliniche e genomiche complete Obiettivo 3: sviluppare algoritmi di Data Science per stratificare meglio la probabilità di risposta individuale a trattamenti specifici (trapianto di cellule staminali) Obiettivo 4: validazione sperimentale di modelli e previsioni all'interno di una popolazione di pazienti indipendente come base per selezionare sistemi affidabili di supporto alle decisioni in MDS |
| Descrizione sintetica in inglese | The research and training plan of the "Data Science for genomics and personalized medicine in myelodysplastic syndromes (MDS)" project is structured as follows: Aim 1: to develop Data science algorithms to investigate gene mutations and non-mutation factors that influence the development of MDS and to enable early identification of individuals at risk. Aim 2: to develop Data Science algorithms to provide a next-generation classification and prognosis of MDS patients through integration of comprehensive morphological, clinical and genomic features Aim 3: to develop Data Science algorithms to better stratify the individual probability of response to specific treatments (stem cell transplantation) Aim 4: experimental validation of models and predictions within an independent patient population as a basis to select reliable decision-support systems in MD |
| Data del bando | 14/04/2023 |
| 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) |
|---|---|
| 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 SCIENZE MEDICHE E CHIRURGICHE |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| sam.nonstrutturati@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 02/05/2023 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |