La prof.ssa Francesca Luca, Associate Professor presso il Center for Molecular Medicine and Genetics, Wayne State University Detroit, MI 48201 USA, invita ad inviare manifestazioni di interesse da parte di laureandi/neolaureati/dottorandi per corsi di formazione online in vista di un inquadramento come tirocinanti/dottorandi/post-doc presso il suo laboratorio di Detroit. Contatto: fluca@wayne.edu.

Studio dell'effetto strutturale e dinamico di una singola mutazione missense del gene GBA, codificante la proteina acido beta-gucosidasi, associata all'insorgenza della malattia di Parkison. Il lavoro di tesi riguarderà 1) la creazione del modello strutturale del mutante a partire dalla struttura della proteina GBA nella forma wild-type, 2) la simulazione con codici di dinamica molecolare e 3) l'analisi comparata delle due proteine. Contatto: caterina.arcangeli@enea.it

È disponibile una tesi di laurea in Bioinformatica che prevede lo sviluppo di un nuovo database di interazione proteina-proteina tra i batteri patogeni e i loro rispettivi ospiti. Il database archivierà le interazioni provenienti dal database di interazione proteina-proteina MINT e dagli altri database del consorzio IMEx, utilizzando le strategie di integrazione sviluppate per la risorsa mentha. La risorsa offrirà una serie di strumenti per analizzare le proteine selezionate nel contesto di una rete di interazioni. Questo progetto si inserisce in un progetto internazionale in collaborazione con il dott. Andreas Zanzoni del TAGC, Aix-Marseille University. La tesi prevede lo sviluppo dell'interfaccia WEB del database, visualizzazione e analisi dei dati. Contatti: Dott.ssa Luana Licata, luana.licata@uniroma2.it

La tesi riguarda la progettazione e lo sviluppo di uno strumento di supporto all’Organismo Preposto al Benessere dell’Animale ed al Ricercatore che deve presentare un progetto di ricerca che prevede l’uso del modello animale. Contatti: Dott. Daniele Peluso, daniele.peluso@gmail.com

Studio e analisi di mutazioni nucleotidiche e aminoacidiche nelle sequenze di HIV tramite entropia e mutual information in pazienti trattati e non trattati farmacologicamente. Collaborazione tra CNR (IASI) e Dipartimento di Medicina Sperimentale - Cattedra di Virologia - Università di Roma Tor Vergata. Contatti: daniele.santoni@iasi.cnr.it - santormaria@gmail.com – ceccherini@med.uniroma2.it

Implementazione di una pipeline per l’analisi di dati NGS ed applicazione della procedura a dati sperimentali di sequenze virali (SARS-CoV-2, HIV, virus epatitici). Collaborazione tra CNR (IASI) e Dipartimento di Medicina Sperimentale - Cattedra di Virologia - Università di Roma Tor Vergata. Contatti: daniele.santoni@iasi.cnr.it - santormaria@gmail.com – ceccherini@med.uniroma2.it

La tesi prevede lo sviluppo di un modello multifisico elettromagnetico e funzionale che riesca a tenere in conto del fenomeno di elettropermeabilizzazione cellulare e di fenomeni di trasporto di piccoli ioni come il calcio. Questa modellizzazione è interessante per meglio comprendere i dati sperimentali ottenuti su differenti linee cellulari esposte all’azione di impulsi elettrici ultra brevi e alla conseguente attivazione di flussi di calcio intracellulari. In modo particolare si è studiata la cinetica dell’aumento di calcio intracellulare a seguito dell’esposizione. Il modello ha come ambizione quella di poter riprodurre uno ad one i dati sperimentali per essere un primo strumento predittivo del fenomeno in esame. Si prevede l’uso di software di analisi d’immagine come Fiji, di software di elaborazione dati come Matlab e software per la rappresentazione grafica di dati (Kaleidagrapg, graphpad, Origin). Si prevede anche l’uso di softwatre di simulazione multifisica come Comsol Mutiphysics.

Tesi1. Screening in silico, mediante dinamica molecolare simulata, delle interazioni fra alimenti funzionali e target epigenetici.

Descrizione: Lo studio dei meccanismi molecolari attraverso i quali la componente edibile dell’ambiente interferisce con l’espressione dei geni è attualmente oggetto di numerosi studi sperimentali. Tuttavia, data la complessità del sistema, una reale comprensione, a livello molecolare, di tali meccanismi ad oggi non è ancora stata raggiunta. A tale riguardo, tra le metodologie in silico, la modellistica molecolare, il docking e le simulazioni di dinamica molecolare sono considerati strumenti molto potenti in grado di fornire informazioni dettagliate, su scala atomica e temporale, sul modo d’interazione fra molecole e sul comportamento strutturale e funzionale delle molecole stesse.
La tesi prevede uno screening delle interazioni fra molecole derivanti da alimenti funzionali e diversi target epigenetici mediante docking molecolare e dinamica molecolare simulata. I dati ottenuti verranno analizzati per valutare e/o predire l’effetto di un particolare alimento funzionale sul target epigenetico. Per validare le predizioni in silico potranno essere effettuati opportuni esperimenti in vitro su colture cellulari.

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Tesi 2: Dinamica molecolare simulata di nanoparticelle di origine virale vegetale geneticamente funzionalizzate con peptidi in grado di attraversare la membrana ematoencefalica e in grado di riconoscere target tumorali.

Descrizione: La tesi verrà svolta nell’ambito di un progetto finanziato dall’AIRC (NANOCROSS) che ha come obiettivo finale la realizzazione di una piattaforma teranostica per uno specifico tumore cerebrale pediatrico. La piattaforma si basa su nanoparticelle di origine virale caricate con un chemiofarmaco fluorescente e funzionalizzate con specifici peptidi in grado di attraversare la barriera ematoencefalica e con peptidi capaci di veicolare la piattaforma verso i target tumorali.
La tesi prevede la realizzazione di un modello strutturale della nanoparticelle virale, mediante tecniche di modellistica molecolare basata sulla omologia di sequenza, e l’analisi della sua stabilità dopo la funzionalizzazione con i peptidi mediante tecniche di dinamica molecolare simulata attraverso l’uso di supercalcolatori.
Per entrambe le tesi contattare caterina.arcangeliATgmail.com, ENEA, Laboratorio Salute e Ambiente.

La capacità di acquisire zinco attraverso il trasportatore ad alta affinità ZnuABC è critica per la capacità di Salmonella di infettare il suo ospite. Questo progetto mira ad identificare inibitori del trasportatore capaci di bloccare la funzionalità della componente periplasmatica del trasportatore ZnuA. La compagnia AtomWise ha eseguito un virtual screening su una libreria molecolare di diversi milioni di composti nel sito di legame dello zinco di ZnuA usando AtomNet®, una sua tecnologia proprietaria. I composti con punteggio più alto sono stati raggruppati e filtrati per arrivare a un sottoinsieme finale di circa 72 composti. L’efficacia di questi inibitori sarà analizzata mediante saggi in vivo che valuteranno l’effetto di queste sostanze sulla crescita di appropriati ceppi batterici (ceppi di Salmonella enterica sv Typhimurium selvatico e mutante privo di ZnuA) e sull’espressione di ZnuABC. Questi esperimenti saranno effettuati in terreni poveri di zinco in cui la crescita batterica è fortemente influenzata dalla funzionalità di ZnuABC. Saranno eseguite prove di docking molecolare dei composti più promettenti per stabilirne le modalità di legame al recettore. In caso di risultati promettenti sarà eventualmente valutato, in accordo con AtomWise, se effettuare saggi di legame mirati a misurare l’interazione diretta tra proteina ed inibitore.

L'RNA editing è uno dei processi post-trascrizionali ancora poco conosciuti, con il quale la cellula incrementa la diversità trascrittomica e proteomica In collaborazione con il centro di supercalcolo Cineca, è stato sviluppato HPC-REDItools, un tool bioinformatico per ricercare eventi di editing in maniera estremamente efficiente in paralello su decine/centinaia di campioni di RNAseq. Prerequisiti: conoscenza di tecniche di programmazione, shell scripting e python. La tesi si svolgerà in collaborazione con i colleghi della sede romana del Cineca (Via dei Tizii, zona Università Sapienza)
Contatto: gchillemi@unitus.it

Studio combinato di dati omici clinici con approcci di machine learning/artificial intelligence. In collaborazione con l'Ospedale Pediatrico Bambin Gesù (OPBG) e l'Università di Tor Vergata verranno analizzati dati di metagenomica target 16S, metaproteomica e metabolomica con metodi supervised e unsupervised di machine learning. Prerequisiti: conoscenza di tecniche di programmazione, shell scripting e Python
Contatto: gchillemi@unitus.it

Studio dell'impatto strutturale e dinamico di una singola mutazione missenso del gene ADIPOQ in Sus Scrofa, associata ai suini pesanti di razza italiana Duroc a confronto di razze cosmopolite. La tesi riguarda la creazione dei modelli di partenza, la simulazione e l'analisi comparata delle 2 varianti della proteina.
Contatto: gchillemi@unitus.it

sviluppo di un software per fragment-based drug design che, data una proteina target, utilizzi la scoring function per la selezione dei lead compounds più promettenti.
Contattare polticelATuniroma3.it.

: Sviluppo di un algoritmo C++, integrato nell’ambiente R, per l’analisi demografica di risorse biologiche sottoposte a sfruttamento antropicoAllegato

Background Wide-target genomic NGS experiments are becoming a de facto clinical tool for some specific situations, e.g. when the histology of the tumor is unknown and/or when there’s need to unveil possible alternative drugs for the patient.
Task Given a BAM file of a WES experiment and a specific list of genes of interest (e.g. Actionable genes), provide a minimum/median coverage for each one and represent it in a graphical way. This process is extremely computation-intensive so it requires some optimization.
Tools Bash, Python/R, Web technologies (extra)

Background Translational cancer epigenetics projects involve large-scale profiling of many patients with high throughput techniques such as ChIP-seq and ATAC-seq in order to profile active areas of the genome such as enhancers and super-enhancers.
Task Develop an algorithm in order to rank and call in a standardized/fully automated way peaks and regions among a patient’s population, by their own Ranking and Sharing indexes. This tool will help to shear light among the strong inter-sample heterogeneity at the epigenetic level, very often being the primary cause of pharmaco-resistance in tumors.
Tools Python, Bash, Web technologies (extra).

Background Many new drugs have been approved in order to unleash the immune system against solid tumors, such as the new wave of Immuno-Checkpoint Inhibitors (ICI). In spite of these major breakthroughs, responses to immunotherapy vary from long term survival to early non-response, and biomarkers in current regulatory protocols only marginally increases the percentage of responders.
Task This project aims to develop a Immuno-Informatic Framework, in order to integrate several HT techniques (RNA-seq, WES, TCR-seq, HLA-seq) to find possible novel biomarkers for Cancer Immunotherapy in Non-Small-Cell Lung Cancer.
Tools Python, Bash, Web technologies (extra).

Background Variant/Mutation annotation is a process that involves the integration of several databases, for clinical significance (e..g ClinVar), somatic tumor evidence (COSMIC), pathogenicity prediction (e.g PolyPhen). Can be cumbersome and, as usual, could use some automatization.
Task Starting from Basic Scripts calling the ANNOVAR package, create a web page that takes as an input a VCF, calls Annotation with ANNOVAR and displays a series of plots or statistics, and enables the download of the output file in TSV/XLSX format
Tools Web technologies, Bash, Python.

Sono disponibili due tesi presso l'Unita' di Biologia Cellulare e dello Sviluppo, all'Universita' di Pisa, presso il laboratorio del Prof. Ugo Borello. In allegato il documento Word contenente le due proposte: Allegato

E’ disponibile una posizione per svolgere un tirocinio per una tesi di laurea in Bioinformatica, presso i laboratori di Bioinformatica e di Genomica Clinica dell’Istituto CSS-Mendel, viale Regina Margherita 261, Roma. Il progetto riguarderà lo sviluppo di una pipeline integrata per l’analisi di dati di sequenziamento di nuova generazione (esoma e genoma), prodotti nell’ambito di progetti di ricerca su malattie genetiche rare. Il risultato finale sarà un prototipo software per l’identificazione di varianti di DNA, annotazione funzionale, prioritizzazione basata sul fenotipo e selezione di varianti, che verrà applicato allo studio delle basi molecolari di malattie mendeliane.

I candidati dovranno: 1) essere altamente motivati a svolgere progetti di ricerca nell’ambito della bioinformatica e della genetica medica; 2) avere una buona conoscenza di un linguaggio di programmazione (preferibilmente Python).
Gli interessati possono inviare il loro CV per un eventuale colloquio a:
Dr. Tommaso Mazza t.mazzaCHIOCCIOLAcss-mendel.it
Dott.ssa Viviana Caputo viviana.caputoCHIOCCIOLAuniroma1.it

Articoli di riferimento
Boycott KM, Vanstone MR, Bulman DE, MacKenzie AE. Rare-disease genetics in the era of next-generation sequencing: discovery to translation. Nat Rev Genet. 2013 Oct;14(10):681-91. doi: 10.1038/nrg3555.
Wright CF, FitzPatrick DR, Firth HV. Paediatric genomics: diagnosing rare disease in children. Nat Rev Genet. 2018 May;19(5):253-268. doi: 10.1038/nrg.2017.116.
Bergant G, Maver A, Lovrecic L, Čuturilo G, Hodzic A, Peterlin B. Comprehensive use of extended exome analysis improves diagnostic yield in rare disease: a retrospective survey in 1,059 cases. Genet Med. 2018 Mar;20(3):303-312. doi: 10.1038/gim.2017.142.