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Argot: nuovo algoritmo italiano per investigare il DNA

Un metodo per l’annotazione funzionale di genomi sviluppato all’università di Padova aiuterà gli scienziati ad indirizzare meglio i propri esperimenti, facilitando teorie ed ipotesi più mirate e abbattendo costi e tempi della ricerca

argot_dnaECCO Argot, un nuovo metodo per l’annotazione funzionale di genomi, che velocizzerà le indagini del Dna. L’algoritmo è stato sviluppato da un gruppo di giovani ricercatori dell’università di Padova, guidati dal dottor Stefano Toppo all’interno del Dipartimento di Medicina Molecolare diretto dal professor Giorgio Palù.


Il programma è stato portato avanti con l’essenziale collaborazione del dottor Paolo Fontana della Fondazione Edmund Mach di San Michele all’Adige ed è risultato tra i migliori, a un passo dal primo posto, nella competizione internazionale Cafa (Critical Assessment of Function Annotations) di predizione di funzione a cui hanno partecipato i più affermati e noti gruppi di ricerca mondiali.

Le originali idee del nuovo algoritmo Argot si basano su una complessa infrastruttura bioinformatica che sfrutta dei vocabolari strutturati, chiamati ontologie, in grado di definire in modo dettagliato la funzione dei geni e di essere facilmente utilizzati da parte dei calcolatori. In questo modo è stato possibile sfruttare la potenza dei server attualmente disponibili ed ospitati nella struttura informatica dei laboratori di proteomica a Padova, che servono anche diverse altre esigenze di analisi di dati che vanno dalla genomica alla spettrometria di massa.

I risultati, pubblicati di recente su Nature Methods, sono stati presentati alla conferenza internazionale Ismb (Intelligent Systems for Molecular Biology), tenutasi a Long Beach, Los Angeles nel luglio 2012.

“L’affinamento di programmi di predizione di funzione di ultima generazione, come Argot”, spiega il dottor Toppo, “consentirà di acquisire una conoscenza sempre più dettagliata dei meccanismi molecolari dei processi biologici ed aiuterà gli scienziati ad indirizzare meglio i propri esperimenti di laboratorio, permettendo loro di sviluppare teorie ed ipotesi più mirate e di abbattere così costi e tempi della ricerca”.

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