Descrizione
Recenti sviluppi riguardanti terapie specializzate per il trattamento di tumorali si basano su una accurata inferenza della progressione della malattia. Riuscire a capire l’ordine e la frequenza con cui le variazione somatiche vengono acquisite durante una progressione tumorale può aiutare a meglio definire strategie specifiche di trattamento della malattia.
Recentemente il laboratorio di ricerca AlgoLab ha sviluppato e proposto un algoritmo di Simulated Annealing in grado di ricostruire la storia evolutiva dei tumori partendo da dati di sequenziamento Single Cell. Tale algoritmo risulta essere molto competitivo ed é in grado di superare alcune delle limitazioni presenti nei metodi attualmente disponibili nella letteratura.
L’obiettivo di questo stage è di migliorare l’algoritmo esistente permettendo una computazione parallela della fase di ricerca ed esplorazione dell’insieme delle possibili soluzioni.
Obiettivi
L’obiettivo principale dello stage è lo studio e l’analisi dei metodi disponibili in letteratura per parallelizare algoritmi di Simulated Annealing.
Lo stage prevede inoltre l’implementazione ed il testing di uno di essi come estensione di un algoritmo già esistente nel contesto di ricostruzione di progressioni tumorali.
Requisiti
- Interesse per la definizione ed implementazione di algoritmi.
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Conoscenza del linguaggio di programmazione C.