• bioinformatica
• pattern discovery
• data mining
• aplotipi
• hla
• trapianti

Il grande afflusso di dati provenienti dalla biologia apre la strada per
nuove applicazioni di elevato valore scientifico e sociale. L’applicazione di
adeguate tecniche di Pattern Discovery a grandi basi di dati genetici, clinici
e demografici possono portare alla luce correlazioni non note in grado di
aiutare il biologo e il medico nella comprensione di una malattia. In questo
contesto si colloca il lavoro di tesi svolto in collaborazione con l’U.O. di
Immunoematologia dell’Azienda Ospedaliero-Universitaria Pisana. Partito
dall’analisi di un database di pazienti con vari tipi di cirrosi, ha prodotto la
conferma di associazioni fra DNA e tipo di malattia sviluppata gi&agrave note, e la
scoperta di nuove associazioni in corso di valutazione da un esperto nel campo
della Biologia. E' stato spontaneo chiedersi se questi pattern di genotipi
scoperti costituissero frammenti di aplotipi, poich`e questo caso costituirebbe
uno scenario biologico pi&ugrave interessante, e quindi &egrave stato studiato il problema
dell’inferenza dell’aplotipo, per arrivare ad una possibile soluzione con
algoritmi di Pattern Discovery.