Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Caratterizzazione attraverso un approccio geno-fenotipico e modelli predittivi di Intelligenza artificiale di ceppi di Klebsiella pneumoniae isolati da sangue |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Characterization through a geno-to-pheno and predictive models with Artificial Intelligence approaches of Klebsiella pneumoniae strains from blood |
| Settore Concorsuale | 06 - Scienze mediche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Gli studi che si concentrano sull'integrazione dei dati clinici, biochimici e genomici degli isolati clinici di Klebsiella pneumoniae provenienti da sangue sono scarsi. L'obiettivo di questo progetto è trovare elementi geno-fenotipici cruciali in grado di predire un esito avverso per i pazienti con BSI causate da KP utilizzando un modello sperimentale basato sull'apprendimento automatico (ML) . Piano di attività: Lo studio sarà suddiviso nelle seguenti fasi: - arruolamento di ceppi di KP da emocoltura positiva e valutazione della suscettibilità antimicrobica mediante approccio fenotipico automatizzato (1-2 mesi) - Sequenziamento di nuova generazione su piattaforma Illumina e analisi bioinformatica web based (3-6 mesi), - Elaborazione mediante sistemi di intelligenza artificiale che utilizzano pipeline per la resistenza antimicrobica, i fattori di virulenza e la scoperta di plasmidi (6-10 mesi). - Analisi statistica (10-12 mesi) |
| Descrizione sintetica in inglese | Studies focusing on the integration of clinical, biochemical and genomic features of Klebsiella Pneumoniae (KP) isolates from blood to predict the outcome are scarce. The aim of this project is to find crucial marks among clinical, biochemical, virulent factors able to predict an adverse outcome for patients with BSIs caused by KP. The purpose is the developing of a novel machine learning-based experimental model by integrating clinical, biochemical and antimicrobial susceptibility data with genomic ones. Activity plan: The study will be divided into the following steps: 1)Enrollment of KP strains from positive blood culture and assessment of antimicrobial susceptibility by phenotypic automated approach (1-2 month), 2)Next Generation Sequencing by Illumina platform and web-based bioinformatic analysis (3-6 month), Machine learning processing using pipeline for antimicrobial resistance, virulence factors and plasmid discovery (6-10 month), Statistical analysis (10-12 month) |
| Data del bando | 13/12/2024 |
| 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) |
|---|---|
| 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 | 14/01/2025 - alle ore 23:59 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |