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Daniele Dall'Olio

Dottorando

Dipartimento di Fisica e Astronomia "Augusto Righi"

Curriculum vitae

Nato a Bologna il 26/05/1995

Formazione

Presente – Dottorando in Fisica all’Università di Bologna

2019 – Laurea Magistrale in Fisica applicata, Università di Bologna

2017 – Laurea Triennale in Fisica, Università di Bologna

Esperienza Internazionale

2018 – Programma ERASMUS+ Mobilità per Tirocinio al Leeds Institute for Data Analytics, University of Leeds

Attività di Ricerca

Durante l’ultimo anno di Laurea Triennale mi sono interessato ai sistemi complessi e alla fisica medica, che mi hanno spinto verso il settore di Fisica applicata. Come lavoro di tesi Triennale ho studiato il problema della chiamata di mutazioni somatiche a partire da dati di sequenziamento. Questo lavoro mi ha dato l’opportunità di imparare a gestire i dati genomici e ad ottimizzare la loro analisi con metodi statistici e bioinformatici.

In seguito, nel corso della Laurea Magistrale, ho continuato ad approfondire il mio lavoro sui dati genomici cercando di modellizzare gli SNPs (single nucleotide polymorphisms) attraverso un sistema di spin glass. Ho studiato quindi le feed-forward Neural Networks e la loro interpretazione in termini di processo d’apprendimento basato sull’entropia. Mi sono focalizzato, in particolare, sull’algoritmo replicated focusing Belief Propagation (rfBP) e nel lavoro di tesi magistrale ho mostrato come questo algoritmo permetta di risolvere un problema biologico reale alla pari dei metodi standard del Machine Learning. Inoltre, durante gli anni di Laurea Magistrale, ho potuto imparare a trattare diversi tipi di dati biologici, come dati di metilazione e di espressione, e ad utilizzare tecniche per l’analisi di network biologici e immagini biomediche.

L’obiettivo principale del mio Dottorato è l’integrazione di dati biologici di natura diversa per avere una completa padronanza dell’analisi di dati biomedici per scopi di ricerca e clinici. In particolare, sto lavorando su dati: omici (es. genomica, trascrittomica), demografici (es. età e genere), clinici (es. trattamento, qualità della vità), di immagini (es. istopatologiche, CT, PET) e di network biologici (es. Protein-Protein interaction).

Pubblicazioni recenti

Dall’Olio, D., Curti, N., Fonzi, E. et al. Impact of concurrency on the performance of a whole exome sequencing pipeline. BMC Bioinformatics 22, 60 (2021).

Curti et al., (2020). rFBP: Replicated Focusing Belief Propagation algorithm. Journal of Open Source Software, 5(54), 2663, https://doi.org/10.21105/joss.02663

Lars Bullinger et al. (2020) NOVEL INSIGHTS INTO GENOMIC CLASSIFICATION AND PROGNOSIS IN ACUTE MYELOID LEUKEMIA BASED ON A PAN-EUROPEAN PUBLIC-PRIVATE PARTNERSHIP, THE HARMONY ALLIANCE, at 25th Congress of the European Hematology Association Virtual Edition

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