Models and tools for multi-omics analysis of non communicable diseases [Modelli e strumenti per l'analisi multi-omica delle malattie non trasmissibili]
type: CreativeWork
description: Questa tesi fornisce un'esplorazione approfondita dei dati molecolari relativi alle malattie non trasmissibili, con particolare attenzione al carcinoma mammario triplo negativo (TNBC) e alla sindrome di Sjögren. L'estrazione di informazioni da questo tipo di dati richiede competenze in bioinformatica e tali analisi possono essere piuttosto impegnative per gli utenti non esperti. Per questo motivo, ci siamo proposti di sviluppare pipeline e strumenti per analizzare facilmente i dati multi-omici relativi alle malattie non trasmissibili. Pertanto, in questa tesi introdurremo i seguenti progetti:(i) Un approccio di machine learning multi-omico per prevedere la prognosi dei pazienti con TNBC, integrando dati da diverse omiche (trascrittomica, genomica e microbioma);(ii) Geneslator, un pacchetto R che consente la conversione tra vari identificatori genici;(iii) una Shiny App con un'interfaccia user-friendly che permette ai ricercatori di interrogare i dati bulk RNA-Seq di una coorte di controllo della malattia (Sjögren/sicca).I metodi sviluppati in questo studio sono versatili e possono essere applicati a diversi tipi di malattie per cui sono disponibili dati.
abstract: Questa tesi fornisce un'esplorazione approfondita dei dati molecolari relativi alle malattie non trasmissibili, con particolare attenzione al carcinoma mammario triplo negativo (TNBC) e alla sindrome di Sjögren. L'estrazione di informazioni da questo tipo di dati richiede competenze in bioinformatica e tali analisi possono essere piuttosto impegnative per gli utenti non esperti. Per questo motivo, ci siamo proposti di sviluppare pipeline e strumenti per analizzare facilmente i dati multi-omici relativi alle malattie non trasmissibili. Pertanto, in questa tesi introdurremo i seguenti progetti:(i) Un approccio di machine learning multi-omico per prevedere la prognosi dei pazienti con TNBC, integrando dati da diverse omiche (trascrittomica, genomica e microbioma);(ii) Geneslator, un pacchetto R che consente la conversione tra vari identificatori genici;(iii) una Shiny App con un'interfaccia user-friendly che permette ai ricercatori di interrogare i dati bulk RNA-Seq di una coorte di controllo della malattia (Sjögren/sicca).I metodi sviluppati in questo studio sono versatili e possono essere applicati a diversi tipi di malattie per cui sono disponibili dati.
author: CAVALLARO, GIULIA
language: eng
keywords: Non communicable disease, Multi-omic, Machine learning, Data integration, Malattie non trasmissibili, Multi-omico, Integrazione dei dati
date published: 2025-02-26
date modified: 2026-07-24T01:35:13Z
provider: Università degli Studi di Catania
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Università degli studi di Catania

PropertyValue
property ID: Handle
value: https://hdl.handle.net/20.500.11769/685462