Progetti modelli di calcolo naturale 2015 (by G. Franco).
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Progetti di infogenomica (collaborazione con V. Bonnici, V. Manca).

1-5. Su centinaia/migliaia di organismi (a scelta) tra: I) Virus, II) Batteri o Archei, III) altri organismi con genomi inferiori a 10Gb (es. Ciliati, IV) Protisti, V) Eucarioti);
si richiede di calcolare il seguente insieme di misure di complessità genomica, per valori di k= [6-24]:

i) Ek, entropia empirica sul multinsieme Tk, che assegna ai k-meri la loro frequenza sul genoma come probabilità di emissione del dato; 
ii) Indice di lessicalità (che misura la grandezza del dizionario genomico rispetto alla lunghezza), e percentuale di hapax in Hk del dizionario genomico Dk
iii) MRL, MFL, MHL
iv) repeat average occurrence (data una lunghezza k, misura la molteplicità media dei repeats  di quella lunghezza, la massima, la minima) e equally occurring repeat average length (data una molteplicità, misura la lunghezza media dei k-repeats di quella molteplicità, la massima, la minima). Si ottengono tre curve per indice, al variare di k per il primo indice, e tre per ogni valore di k, per il secondo.
v) percentuale di repeat genici in Rk.

Allo studente e' pertanto richiesto di:
1. Recuperare le sequenze da studiare da una banca dati online (NCBI: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/genome/ ); dopo aver scelto una delle cinque classi di genomi di cui sopra I)  http://www.ncbi.nlm.nih.gov/genome/viruses/ ,  http://www.ncbi.nlm.nih.gov/genomes/GenomesGroup.cgi?taxid=10239&sort=taxonomy II), III), IV), V).
2. calcolo dei cinque indici informazioni indicati sopra; versioni preliminari dei tool per il calcolo degli indici sono già state implementate all'interno di IGTools, tuttavia può servire la modifica di quelli esistenti e/o lo sviluppo di nuovi programmi;
3. Analizzare, confrontare, interpretare i dati ottenuti sulle varie sequenze, anche tramite "clusterizzazione" realizzata con metodi noti da altri corsi.

Per questo tipo di progetto, si prevedono 5 gruppi di studenti, uno per ogni classe di genomi, con l'idea che un approfondimento del progetto (che prevede ulteriori analisi infogenomiche sulla classe scelta) può portare ad uno stage o una tesi, per esempio specializzata sulla caratterizzazione infogenomica di "entropie virali" (con la classe I), o del microbioma umano (con la classe II), o sullo studio di reti genetiche "repeat sharing" (per es, classe V), per valori di k che risultassero interessanti dalle analisi fatte nel progetto. 

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Progetti che estendono le funzionalità' di IGtools, ove si richiede allo studente una certa capacita' di programmazione (collaborazione con V. Bonnici):

6. RDD alfa-beta: applicazione di RDD di tipo alfa-beta per l'individuazione di regioni ripetitive all'interno di sequenze (genomiche):
- lo studente dovrà implementare un tool in java, basato sul framework IGTools e/o altre tecnologie;

7.  RDD alfa-beta: applicazione di RDD di tipo alfa-beta per il riconoscimento di parole chiave all'interno di sequenze:
- lo studente dovrà implementare un tool, sulla base del framework InfoAsys (un framework per l'analisi informazionale di sequenze generiche, non necessariemente genomiche), e i tipi di testi da analizzare saranno:
i) codici sorgenti;
ii) pagine web (HTML + CSS + javascript);

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Progetti di implementazione di reti e basi di dati bioinformatiche (collaborazione con R. Giugno):

8. Integrazione di dati ncRNA-disease: : per capire i meccanismi e le funzioni dei ncRNA è fondamentale raccogliere le informazioni accurate relative a  ncRNA di-sregolati in malattie. Il progetto estende la base di conoscenza di ncRNA-db (disponibile all'indirizzo http://ncrnadb.scienze.univr.it/ncrnadb/) con l’integrazione di dati da database on line quali  lnc2Cancer (1057 associazioni curati manualmente tra 531 lncRNAs e 86 tumori). 
Lo studente dovrà: 
1) approfondire la conoscenza dei ncRNA (annotazioni, funzioni, meccanismi nelle malattie), dei database che contengono le associazioni ncrna-disease, 2) studiare l’architettura di ncRNA-db, e 3) implementare le procedure di integrazione in modo da garantire  consistenza e non ridondanza.

9. Integrazione delle annotazioni funzionali in ncRNA-db: le nuove tecnologie di sequenziamento hanno portato alla conoscenza che l’mRNA è solo una piccola parte di RNA e hanno permesso la caratterizzazione di RNA non codificante (ncRNA). Il progetto ha lo scopo di annotare le interazioni riportate in ncRNA-db con le funzioni dei  ncRNA delle basi di dati online quali noncode, Valadkhan Lab, lncRNAtor e altri. 
Lo studente dovrà: 
1) approfondire la conoscenza dei ncRNA (annotazioni, funzioni, meccanismi nelle malattie), dei database che contengono le annotazioni funzionali, 2) studiare l’architettura di ncRNA-db, e 3) implementare le procedure di integrazione in modo da garantire  consistenza e non ridondanza.

Attualmente è in corso la creazione di una banca dati comune tra ncRNA-db e la base di dati sui ncRNA gestita dal CNR di Bari. Il lavoro dei progetti 7-8 dopo opportune validazione potrà essere incluso nella nuova banca dati. Si può anche pensare ad uno stage o tesi che studi la similarità degli ncRNA riportati nel database di riferimento.

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Progetti che estendono le funzionalità' di software esistenti, ove si richiede allo studente una certa capacita' di programmazione (collaboraz. con R. Giugno, e L. Marchetti):

10. "Restyling" di una app cytoscape per la visualizzazione di interazioni tra ncRNA: ncINETView è una Cytoscape app per visualizzare e ricercare le interazioni tra ncRNA, ncRNA-disease e geni attraverso l’ambiente Cytoscape. I dati sono estrapolati collegandosi al server ncRNA-DB.  Il progetto estende le funzionalità di ncINETView con algoritmi di mining (la ricerca di circuiti, etc) e la sua implementazione in CytoscapeWeb.
Lo studente dovrà: 
1) approfondire la conoscenza dei ncRNA, delle loro annotazioni  2) studiare l’architettura di ncINETView, 3) implementare in ambiente Cytoscape app e CytoscapeWEB.
Attualmente è in corso la creazione di una banca dati comune tra ncRNA-db e la base di dati sui ncRNA gestita dal CNR di Bari. Il lavoro di questo progetto dopo opportune validazione potrà essere incluso come interfaccia “a livello di network” dei dati nella nuova banca dati.
ncRNA-db e ncINETView sono disponibili all'indirizzo http://ncrnadb.scienze.univr.it/ncrnadb/.

11. Creazione di un plugin per MetaPlab (http://mplab.sci.univr.it/) basato sugli algoritmi di regressione implementati nella libreria Java MpTheory (http://mptheory.scienze.univr.it/). MetaPlab è un software Java sviluppato a partire dal 2007 che consente la modellazione grafica di dinamiche biologiche per mezzo di sistemi MP (sistemi a membrana metabolici). Le funzionalità di base del software sono espandibili per mezzo di plugin, i quali sono implementati come opportune classi Java raccolte in un archivio jar e caricate automaticamente dal software. Durante gli anni molti plugin per MetaPlab sono stati implementati, estendendo di molto le capacità di modellazione del software. Nel 2014 è stata rilasciata una libreria Java chiamata MpTheory che raccoglie i più avanzati algoritmi definiti in ambito MP per quanto riguarda la simulazione e la regressione di tali sistemi. E' documentata secondo lo stile JavaDoc, sul sito è fornita una guida completa per l’utilizzo con un ricco insieme di esempi preconfezionati per essere utilizzati in ambiente Java, MATLAB, Octave, Mathematica o R.

Allo studente si chiede di: sviluppare un plugin Java, che consenta di utilizzare gli algoritmi di regressione implementati nella libreria MpTheory direttamente da MetaPlab, corredato di una guida ed un set minimo di esempi di utilizzo. Per fare questo, agli studenti sarà fornita una nuova versione di MetaPlab già corredata della libreria MpTheory ed uno scheletro di plugin da estendere.