Integrazione multi-omica e multi-livello dei dati genomici
Sviluppo di metodologie per l’integrazione di dati provenienti da diversi livelli biologici (genoma, trascrittoma, epigenoma, proteoma) e da piattaforme tecnologiche eterogenee (short-read, long-read). L’obiettivo è costruire modelli computazionali capaci di armonizzare e combinare evidenze diverse per migliorare la qualità e l’interpretazione dei dati genomici complessi.
Analisi e interpretazione delle varianti strutturali (SV)
Progettazione di un framework computazionale per il refinement e l’annotazione biomedica delle varianti strutturali, integrando informazioni provenienti da più sorgenti omiche. L’approccio prevede l’utilizzo di strategie di armonizzazione multi-layer e modelli basati su ML per valorizzare la coerenza tra livelli molecolari differenti.
Sviluppo di infrastrutture scalabili per la genomica computazionale
Implementazione di pipeline modulari, containerizzate e riproducibili per l’analisi multi-omica, compatibili con ambienti di cloud computing e high-performance computing (HPC).
