I Dipartimenti di eccellenza rappresentano un intervento di sostegno alle università statali da parte del Ministero dell’Università (MUR) per individuare e finanziare, con cadenza quinquennale e nell’ambito delle quattordici aree CUN, i migliori 180 Dipartimenti italiani.
L’obiettivo principale del finanziamento per Progetti di Eccellenza del MUR è promuovere la ricerca di alta qualità, favorire la collaborazione tra istituzioni accademiche e stimolare la crescita del sistema di ricerca italiano attraverso investimenti in risorse umane, infrastrutture e conoscenza scientifica.
I network biologici: dalle molecole agli ecosistemi
I sistemi biologici dipendono da una complessa rete di interazioni a diverse scale spaziali e temporali: possono quindi essere concepiti come un insieme di interazioni e relazioni (network) tra le entità che ne fanno parte. Da questi network emergono proprietà che i singoli elementi non possiedono e quindi l’approccio riduzionista, che ha consentito di identificare e caratterizzare una grande quantità di componenti nei sistemi viventi, manifesta ora dei limiti nel descrivere meccanicisticamente le proprietà dei sistemi biologici complessi.
Lo studio dei network biologici è quindi una sfida essenziale per la ricerca biologica. Come tale, richiede l’utilizzo di approcci quantitativi su diversi livelli di analisi e la loro integrazione mediante modelli matematici e concettuali.
Obiettivi
1. dotare DiBio di un’infrastruttura BioData HUB (tecnico/hardware e per competenze scientifiche) che consenta di implementare un approccio di Quantitative and Computational Biology nell’analisi dei biological network per tutte le aree di competenza di DiBio;
2. acquisire una posizione di riferimento internazionale nella ricerca sui biological network;
3. consolidare e potenziare una serie di Facility dipartimentali che operino come spoke per le diverse data intensive technologies, dall’ambito molecolare agli studi ambientali sul campo “life incontext”;
4. creare nuove Facility dipartimentali che consentano a tutte le aree scientifiche di DiBio di accedere alle data intensive technologies;
5. potenziare l’infrastruttura di ricerca per la microbiologia in termini di network biology;
6. focalizzare e ottimizzare l’utilizzo di modelli animali e non, con nuovi paradigmi di fenotipizzazione basati sull’uso dei network, spaziando dagli aspetti metabolici ai comportamenti complessi e alle valutazioni delle risposte alle variazioni ambientali;
7. potenziare l’approccio “life in context” con lo sviluppo di nuove strategie/sensoristica per monitoraggi multiparametrici sul campo e per l’interpretazione statistico-modellistica dei dati Quadro: D.2 D.2 Obiettivi complessivi di sviluppo del dipartimento raccolti;
8. formare la prossima generazione di ricercatori, dottori di ricerca e laureati magistrali con solide competenze avanzate in Quantitative and Computational Biology.