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Sviluppo di un nuovo algoritmo di deep graph learning per la predizione di interazioni tra farmaci e proteine target. Inoltre, l’articolo include un' applicazione del metodo per il riposizionamento di farmaci al fine di trattare l’infezione da Covid-19.

Sviluppo di una nuova metodologia per la l’induzione automatica di una struttura gerarchica dei moduli di malattie, a partire da relazioni di prossimità ricavate dalla rete dell’interattoma. Inoltre, sono stati sviluppati ulteriori algoritmi per l’allineamento e l’etichettatura e il confronto sistematico di questa struttura rispetto ad ontologie di malatti definite manualmente da curatori.

Un nuovo metodo di graph deep learning per la predizione di associazioni gene-malattia. Il metodo estrae pattern funzionali e di connettività in maniera congiunta, usando un innovativa tecnica basata su attributed random walks.