Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Applicazione di metodi statistici e apprendimento automatico alla biologia/antropologia molecolare in ambito forense |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Application of statistical and machine learning methods to molecular biology/anthropology in forensic science |
| Settore Concorsuale | 13 - Scienze economiche e statistiche |
| S.S.D | SECS-S/01 - STATISTICA |
| Descrizione sintetica in italiano | Le attività di ricerca riguarderannol’applicazione di metodi statistici e di modelli di apprendimento automatico (Machine Learning) alla biologia/antropologia molecolare in ambito forense, con l’intento di determinare l’origine biogeografica di un campione ignoto (un campione proveniente da un individuo la cui origine biogeografica è ignota) con precisione sub-continentale.In particolare, le attività prevedono: la creazione di un dataset contente gli SNPs (single nucleotide polymorphisms) di genomi etichettati geograficamente;lo studio e l’applicazione di metodi statistici e di machine learning per la selezione delle variabili in modo da individuare i SNPs più significativi per la classificazione geografica;lo studio e l’applicazione di vari metodi per la classificazione supervisionata multi-classe (e.g. Random Forest, reti neurali, CNN, LSTM) e la loro implementazione in Python. Particolare attenzione sarà rivolta alla calibrazione di tali modelli. |
| Descrizione sintetica in inglese | The research activities will concern the application of statistical methods and machine learning models to molecular biology/anthropology in the forensic field, to determine the biogeographical origin of an unknown sample (a sample from an individual whose biogeographical origin is unknown) with sub-continental precision.Specifically, the activities involve:the creation of a dataset containing the SNPs (single nucleotide polymorphisms) of geographically labelled genomes;the study and application of statistical and machine learning methods for the selection of variables to identify the most significant SNPs for geographical classification;the study and application of various methods for supervised multi-class classification (e.g. Random Forest, neural networks, CNN, LSTM) and their implementation in Python. Particular attention will be paid to the calibration of such models. |
| Data del bando | 21/04/2023 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | 35835.12 |
| Periodicità | 18 |
| E' richiesta mobilità internazionale? | no |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
OTHER |
| Nazionalità dei candidati |
OTHER |
| Sito web del bando | https://titulus.unifi.it/albo/viewer?view=files%2F004995271-UNFICLE-0f52a26a-0a22-4e02-a107-591af8e6663c-000.pdf |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? | yes |
| Importo annuale | 23890.08 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Comprende vitto e spese di viaggio | no |
| Comprende il costo della ricerca | no |
| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli Studi di Firenze |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Firenze |
| Codice postale | 50134 |
| Indirizzo | DISIA_Viale Morgagni, 59 - Firenze |
| Sito web | http://www.unifi.it |
| alessandra.girasoli@unifi.it | |
| mariacristina.defabritiis@unifi.it | |
| Telefono | 055 2751545 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 26/05/2023 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |