Gruppi di ricerca

InfOmics

La nostra ricerca mira ad analizzare i dati biomedici in modo efficiente, in particolare sviluppiamo nuovi metodi per estrarre reti biologiche, integrare dati eterogenei, analizzare omici, ricostruire pangenomi, analizzare genomi consapevoli dell'aplotipo e classificare i pazienti. Utilizziamo la teoria derivante dall'apprendimento automatico, dalla scienza dei dati, dalla matematica e dalla teoria dei grafi.

URL
https://infomics.github.io/InfOmics/index.html

Simone Avesani
Assegnista (Dipartimento Informatica)
Stefano Catanzaro
Assegnista (Dipartimento Informatica)
Alisa Kumbara
Dottorando
Lorenzo Ruggeri
Dottorando (Dipartimento Informatica)
Manuel Tognon
Assegnista (Dipartimento Informatica)
Andrea Betti
Dottorando (Dipartimento Informatica)
Rosalba Giugno
Professore ordinario (Dipartimento Informatica)
Gospel Ozioma Nnadi
Dottorando (Dipartimento Informatica)
Michele Tebaldi
Dottorando (Dipartimento Informatica)
Eva Viesi
Dottorando (Dipartimento Informatica)
Argomento Area di ricerca
Active learning Intelligenza Artificiale Machine learning
Apprendimento non supervisionato Intelligenza Artificiale Machine learning
Apprendimento supervisionato Intelligenza Artificiale Machine learning
Bioinformatics and Natural Computing Bioinformatica e informatica medica Life and medical sciences
Deep learning Intelligenza Artificiale Machine learning
Systems Biology, Computational Network Biology Bioinformatica e informatica medica Life and medical sciences
Condividi