- Titolo del progetto: PRIN 2022 - ML-based investigation of exome variants to inspect the phenotypic heterogeneity of Facioscapulohumeral muscular dystrophy. Lo scopo del progetto è quello di utilizzare dati genomici per sviluppare un modello di Machine Learning per la predizione della Gravità del fenotipo nella FSHD. Ruolo: Responsabilità Unità di Ricerca UniBA.
- Titolo del progetto: DARE (DigitAl lifelong pREvention). Piano di investimenti complementari al PNRR. Ruolo: Task leader attività 4.6; L’attività del progetto prevede lo sviluppo di un modello di Machine Learning per la predizione dello stato di eubiosi/disbiosi del microbiota intestinale basato sull’utilisso di dati ottenuti tramite approccio di sequenziamento massivo di DNA metabarcoding.
- Titolo del progetto: ElixirNextGenIT. Rafforzamento e creazione di Infrastrutture di Ricerca nell’ambito del PNRR. Ruolo: Task leader attività 4.7; L’attività di progetto prevede lo sviluppo di una piattaforma italiana per l’analisi di dati di metagenomica.
- Titolo del progetto: Centro Nazionale 3 “Sviluppo di terapia genica e farmaci con tecnologia a RNA”. Spoke 7 - Biocomputing. Ruolo: Task leader attività 7.1.1. Attività riguardante lo sviluppo di una piattaforma per l’analisi di dati genomici/trascrittomici per lo sviluppo di approcci terapeutici basati su approcci di RNA-eding.
- Titolo del progetto: ELIXIR-IIB: Ruolo: il dott. Fosso è stato nominato come coordinatore della piattaforma Tools nell’ambito del nodo Italiano ELIXIR-IIB
- Titolo del progetto: BIOVEL (Biodiversity Virtual e-Laboratory). Responsabile di WP (coordinatore del progetto prof. Graziano Pesole). Risultati ottenuti: Implementazione della pipeline BioMaS nel WFMS Galaxy come testimoniato dal paper PMID: 26130132. Il contributo è ulteriormente dimostrato dalla pubblicazione relativa al progetto stesso “BioVeL: a virtual laboratory for data analysis and modelling in biodiversity science and ecology”. (PMID: 27765035)
- Titolo del progetto: UE FP7 HomeoGUT- Grant Agreement ERC n. 615735: Immune mechanisms that control the homeostasis of the gut and that are deregulated in intestinal pathologies cancer. Finalità del progetto: Analisi del microbiota nel contesto della tumorigenesi spontanea in un modello murino APCmin/+. L’attività di ricerca svolta può essere divisa in due ambiti principali:
- Analisi di dati di metabarcoding che è stata condotta applicando i seguenti approcci sperimentali: Analisi del microbiota intestinale di 41 campioni di modello murino APCmin/+. In particolare, il lavoro svolto è stato teso a dimostrare l’attività probiotica di una batterio, appartenente al genere Faecalibacolum. Questa ricerca ha portato alla pubblicazione del paper PMID: 31988379
- Upgrade della banca dati ITSoneDB: ampliamento del contenuto di ITSoneDB dai soli funghi a tutti gli Eucarioti al fine di studiare anche il microbioma instestinale eucariotico e le sue possibili implicazioni con il CRC. Questa ricerca ha portato alla pubblicazione del paper PMID: 29036529
- Titolo del progetto: ELIXIR – Nodo Italiano della infrastruttura europea per la bioinformatica prevista dalla roadmap ESFRI. Finalità del progetto: Sviluppo di un sistema per la raccolta di metadati associati a campagne di analisi di campioni ambientali con approccio metagenomico al fine di poter facilitare l’accesso ai dati e la loro manipolazione, in pieno accordo con i principi FAIR (Findability, Accessibility, Interoperability, Reusability). Risultati ottenuti: L’attività di ricerca è stata principalmente incentrata sullo sviluppo di un workbench virtuale per l’analisi di dati metabarcoding di comunità microbiche eucariotiche, utilizzando la banca dati ITSoneDB come reference database, dal titolo “Integrating reference taxonomic databases for metabarcoding and metagenomics identification”. In particolare, è stato realizzato un ambiente Galaxy che contine diverse pipeline di analisi, quali QIIME, Mothur e BioMaS. Per BioMaS ho direttamente lavorato alla sua integrazione nel workbench. Il workbench è disponibile al seguente link: http://itsonewb.cloud.ba.infn.it/galaxy ed è stato recentemente pubblicato sulla rivista Bioinformatics (PMID: 34117876)
- ELIXIR Implementation Plan: Establishment of an ELIXIR Contextual Data Clearinghouse protocollo 0001615 data 05/09/2018. La finalità principale del progetto concerneva la costituzione di un sistema comune di meta-annotazione dei dati contenuti nella banche dati primarie (ENA).
- Titolo Progetto: INNONETWORK OMICS4FOOD (Miglioramento nei processi produttivi di alimenti freschi prodotti da farine mediante approcci basati su tecnologie omiche ed informazioni complesse, elaborate da un sistema informativo progettato e sviluppato in ambiente Cloud). Bando indetto dalla Regione Puglia riguardante, da una parte l’applicazione delle scienze omiche per l’allungamento della shelf-life di prodotti derivanti dall’utilizzo di farine e dall’altra sullo sviluppo di un prototipo LIMS (Laboratory Information Management System) per la gestione e l’analisi di dati di metagenomica. L’attività svolta per il progetto ha riguardato la caratterizzazione della componente microbica procariotica e fungina associata ai prodotti presentati dai partner industriali del progetto, al fine di facilitare l’individuazione degli interventi da applicare per il superamento delle problematiche di deperimento degli alimenti evidenziati ed il successivo prolungamento della shelf-life. In particolare, ha provveduto all’analisi dei dati di DNA metabarcoding prodotti tramite sia l’utilizzo di workflow terzi (QIIME2) che tramite l’applicazione di workflow e database sviluppati direttamente dal Dott. Fosso (BioMaS ed ITSoneDB). Inoltre, in collaborazione con il partner industriale Eusoft s.r.l e quello tecnologico INFN, ha contribuito allo sviluppo di un workflow in cloud per l’analisi dei dati di DNA metabarcoding prodotti con il progetto e gestibili direttamente tramite LIMS.
- Titolo Progetto: INNOMA LABS. Progetto riguardante lo sviluppo di un prototipo per una piattaforma di telemedicina incentrata sulla integrazione ed analisi dei dati clinici dei pazienti con le informazioni relative al microbioma. Come caso studio è stato individuato quello della Sindrome Metabolica. Il sottoscritto si è occupato sia della caratterizzazione del microbioma orale e fecale, di circa 100 soggetti affetti e 100 soggetti sani, attraverso l’analisi di dati di metabarcoding, che dell’implementazione di questi dati nel sistema di telemedicina sviluppato dal partener industriale Eusoft s.r.l.. Inoltre, si è occupato dell’analisi dei dati ottenuti sfruttando sia metodologie per la comparazione dei dati tassonomici e diversità ottenuti che applicando innovative metodologie di Machine Learning.
