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EDOARDO
MILANETTI
FIS/07
Tutte le informazioni relative al corso "BASI DELLA CONOSCENZA SCIENTIFICA - FISICA APPLICATA" per il corso di laurea "Tecniche della prevenzione nell’ambiente e nei luoghi di lavoro" saranno pubblicate sulla corrispondente pagina Classroom del corso.
Pertanto, gli studenti sono invitati a iscriversi al corso Classroom:
https://classroom.google.com/u/1/c/NTU4NzA5MDUyMDcw
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All information relating to the "DATA HANDLING" course for the Biochemistry degree course will be published on the corresponding Classroom page:
https://classroom.google.com/u/1/c/NTk0MTUyMjExMDcz
Therefore, students are welcome to register.
| Insegnamento | Codice | Anno | Corso - Frequentare | Bacheca |
|---|---|---|---|---|
| BASI DELLA CONOSCENZA SCIENTIFICA | 1036550 | 2022/2023 | ||
| BIOINFORMATICS AND DATA HANDLING | 10598567 | 2022/2023 | ||
| BASI DELLA CONOSCENZA SCIENTIFICA | 1036550 | 2021/2022 | ||
| BIOINFORMATICS AND DATA HANDLING | 10598567 | 2021/2022 | ||
| FISICA | 1011790 | 2020/2021 |
Curriculum vitae di Edoardo Milanetti
PROFILO PERSONALE
Nome: Edoardo
Cognome: Milanetti
Data di nascita: 28 luglio 1987
Mail: edoardo.milanetti@uniroma1.it
BACKGROUND
Background in fisica con particolare interesse alla chimica fisica dei sistemi biologici. Dottorato in Scienze della Vita sotto la supervisione della Prof. Anna Tramontano. Applicazione dei metodi matematici e statistici per analisi dei sistemi biologici. Analisi dei dati biologici. Sviluppo di metodi di biologia computazionale e biofisica molecolare. Analisi di problemi di interesse biomedico. Programmazione scientifica e conoscenza di software di analisi dati.
ESPERIENZA LAVORATIVA
11/2020 - presente Assegnista di Ricerca, Università di Roma Sapienza , Dipartimento di Fisica.
11/2015 - 10/2020 Borsa di studio post-dottorato, Università di Roma Sapienza , Dipartimento di Fisica.
11/2012 - 10/2015 PhD, Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) e Università di Roma Sapienza , Dipartimento di Fisica.
ATTIVITÀ PRINCIPALI
- Metodi computazionali per il modeling e simulazioni di strutture molecolari: teoria dei grafi, dinamica delle reti di diffusione, modelli stocastici, simulazione dinamica molecolare e metodi Monte Carlo.
- Analisi statistica per caratterizzazione e riconoscimento immagini: analisi della superficie delle proteine: formalismo di Zernike e gaussian mixture.
- Machine learning e data mining: metodi di clustering e classificazione; reti neurali, analisi di regressione lineare e non lineare; Analisi delle componenti principali. Metodi di inferenza.
- Abilità computazionali e statistiche per l'analisi dati: conoscenza delle basi matematiche dell'elaborazione dei big data; capacità di progettare e sviluppare algoritmi per stimare le proprietà statistiche dei dati.
- Analisi dei dati clinici: dati della tecnologia NanoString; normalizzazione, elaborazione e clustering dei dati nCounter.
- Modelli predittivi basati sul Teorema di Bayes per studiare il ruolo della distribuzione della carica elettrica sulla struttura chimica dei farmaci.
- Sviluppo di un metodo teorico-computazionale per analizzare superfici molecolari dei siti di legame di proteine, basato sui momenti di Zernike. Applicazione al binding anticorpo-antigene.
- Studio dell'organizzazione delle interazioni chimiche nelle proteine al fine di comprendere le ragioni della loro stabilità termica. Sviluppo di un metodo basato sulla teoria dei grafi e sui processi di randomizzazione.
- Relazione tra i tempi di ritenzione in esperimenti HPLC e la distribuzione della carica in farmaci antinfiammatori sulla base di simulazioni di dinamica molecolare.
- Studi del cambiamenti conformazionale di strutture proteiche.
- Rappresentazione delle strutture proteiche come grafi (Residue Interaction Network, RIN). Algoritmo di diffusione epidemica per studiare la complessità del network delle interazione intramolecolari.
- Stima della matrice di connettività cerebrale causale utilizzando un modello di rete neurale ricorrente basato su Hopfield Network.
- Sviluppo di un protocollo computazionale per proporre nuovi possibili composti volativi come attivatori putativi dei recettori di membrana dell'organismo C. elegans.
- Sviluppo di nuovi metodi computazionali per analisi delle interazioni tra proteine di membrana del virus SARS-CoV-2 e loro possibili partner molecolari.
FORMAZIONE
10/2012 - 01/2016 Dottorato di ricerca in Life Science. Relatore: Prof. Anna Tramontano. Istituzione: Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) e Università di Roma Sapienza , Dipartimento di Fisica. Titolo della tesi: Mappatura dell'idropatia di amminoacidi e farmaci in base alla loro struttura di solvatazione .
09/2006 - 10/2012 Laurea Magistrale in Fisica, voto: 110/110. Relatore: Prof. Anna Tramontano. Istituzione: Università di Roma Sapienza , Dipartimento di Fisica. Titolo della tesi: Analisi del comportamento di tipo moonlight della proteina CYFIP1 attraverso studi di dinamica molecolare del dimero CYFIP1-NCK1: importanza per autismo e schizofrenia .
INSEGNAMENTO
- I semestre dell'anno accademico 2017/2018 - 12 ore di lezione nell'ambito del corso "Bioninformatica e Biologia Computazionale", coordinato dal Dott. Domenico Raimondo, per la Scuola Superiore degli Studi Avanzati Sapienza (SSAS), Sapienza Università di Roma.
- Il primo semestre dell'anno accademico 2018/2019 - 12 ore di lezione nell'ambito del corso "Bioninformatica e Biologia Computazionale", coordinato dal Dott. Domenico Raimondo, per la Scuola Superiore degli Studi Avanzati Sapienza (SSAS), Sapienza Università di Roma.
- Il primo semestre dell'anno accademico 2019/2020 - 12 ore di lezione nell'ambito del corso "Bioninformatica e Biologia Computazionale", coordinato dal Dott. Domenico Raimondo, per la Scuola Superiore degli Studi Avanzati Sapienza (SSAS), Sapienza Università di Roma.
- Dal 22 gennaio al 5 febbraio 2019, "Introduzione all'apprendimento automatico" (3CFU), Scuola di Dottorato in Ingegneria Industriale, Università di Roma Tor Vergata .
- II semestre dell'anno accademico 2018/2019 Metodi computazionali per la biologia , corso di laurea magistrale in biologia, Università di Roma Sapienza , coordinato dal Prof. Gian Gaetano Tartaglia.
- II semestre dell'anno accademico 2020/2021 36 ore di esercitazione al corso di Fisica per Scienze Biologiche, Università di Roma Sapienza .
CONFERENZE e SEMINARI
- Presentazione poster: BITS - Conferenza della Società Italiana di Bioinformatica 26-28 febbraio 2014 Roma (IT), Università degli Studi di Roma Sapienza , Dipartimento di Fisica.
- Seminario: "Simulazioni di dinamica molecolare e sue applicazioni" 9 giugno 2014 Roma (IT), Università degli Studi di Roma Sapienza , Dipartimento di Chimica.
- Comitato Organizzatore: 6 ° BeMM - Biologia e Medicina Molecolare PhD Symposium 30 novembre 2015 Roma (IT), Policlinico Umberto I di Roma.
- Fisica delle biomolecole: struttura, dinamica e funzione, 3-6 febbraio 2016 Bressanone (IT), Università di Padova.
- Meeting CASP 12 (Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction), 10-13 dicembre 2016, Gaeta (Italia)
- ISCB-LA SoIBio EMBnet 2018 Joint Bioinformatics Conference, 7-9 novembre 2018 a Vina Del Mar, Cile, presso l'Universidad Andres Bello. (talk)
- Fisica delle biomolecole: struttura, dinamica e funzione, 7-10 febbraio 2018 Bressanone (IT), Università di Padova. (talk)
- Nuove tendenze in cromatografia liquida e preparazione dei campioni, 5 gennaio 2018 Università degli Studi G.d Annunzio Chieti-Pescara. (talk)
- XV International Workshop on Complex Systems, 17-20 marzo 2019 ad Andalo, Trento (Italia). (talk)
- Biophysics across scales: from nano to macro (4th Edition of Biophysics @ Rome), 15-16 maggio 2019 a Roma, (Italia). (talk)
- Evidenze In-Silico per la strategia basata su due recettori di SARS-CoV-2, 9 aprile 2020 presso l'Università degli Studi di Roma Sapienza , Dipartimento di Fisica. (talk)
- Valutazione CASP 14 (Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction), 1-4 dicembre 2020, San Francisco (USA) - virtual meeting.