Concurrence Homology and Laplacian. Graph Applied in Microarray Data

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Eliza Hashemi ha frequentato la facoltà di Matematica all’Università Ferdowsi di Mashad in Iran. E’ stata assistente ricercatrice del prof. Madjid Mirzavaziri. Dal 2005 , per quattro anni, ricopre il ruolo di insegnante in due diversi atenei di Tehran. Nel 2009 si trasferisce a Gotemborg in Svezia dove inizia il master in Mathematics Modeling and Simulation al Tecnology University of Chalmers (University of Gothenburg). Sotto la supervisione della professoressa Alice Kozakevicius approfondisce lo studio di metodi con Wavelet e parametri statistici applicati al campo medico ,in particolare alla Mammografia; analizza  metodi di Image Processing e nel 2013 pubblica sulla rivista internazionale “Applied and Computational Mathematics” l’articolo  <<On efficiency of combined Daubechies wavelets and statistical parameters applied in mammography>>.

Nel 2012 viene ammessa al corso di dottorato in Mathematics Engineering al Politecnico di Torino, dove sotto la supervisione del prof. Francesco Vaccarino ottiene il PhD nel 2015. In questo periodo è assistente di Analisi I e Geometria nel corso di laurea in Ingegneria. Segue e partecipa a convegni e conferenze in Italia e all’estero.

Oggi è tutor in matematica e inglese presso un istituto privato.

Description

ELEMENTI DI TECNOLOGIA INNOVATIVA

Microarray  è una recentissima tecnologia innovativa, uno strumento essenziale nel campo della biologia e della medicina molecolare, utilizzato per analizzare contemporaneamente il profilo di espressione di un numero elevato di geni.

In questo lavoro di tesi di dottorato sono usati alcuni metodi di analisi matematica per interpretare un archivio contenente dati sull’ espressione genica di microarray (l’espressione genica è il processo attraverso cui l’informazione contenuta in un gene viene convertita in una macromolecola).

Mediante strumenti dell’algebra matematica , si misurano le caratteristiche significative topologiche di reti di geni che producono complesse interazioni al fine di identificare problemi di natura biologica.

L’obiettivo principale è confrontare i risultati di due metodi basati sulla connettività dei geni ottenuti dai dati di microarray dell’espressione genica nel set di dati del progetto “Allen brain”.

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