Personale Docente

Piero Fariselli

Professore associato confermato

FIS/07

Indirizzo: VIALE DELL'UNIVERSITÀ, 16 - LEGNARO PD . . .

Telefono: 0498272895

E-mail: piero.fariselli@unipd.it

* Titoli di Studio:
1991 Laurea in Fisica (voto 110/110), Università di Bologna
1996 Dottorato di ricerca in Biofisica, Università di Genova.

* Posizioni precedenti:
2001-2016 Ricercatore Università di Bologna
1999-2001 Assegnista di ricerca (Università di Bologna)
1999-2000 Professore a contratto di Modellistica Molecolare (Università di Ferrara)
1998-2000 Professore a conratto di Sistemi di Modelli Biologici (Università di Bologna)
1996-1999 Tecnico Informatico a tempo determinato (Università di Bologna)
1991-1996 Studente di dottorato in Biofisica (Università di Genova)

* Attività didattica
2001-2016: vari corsi di Biologia Computazionale, programmazione e machine-learning presso l'univarsità di Bologna. Cofondatore della laurea magistrale internazionale in Bioinformatics (Bologna), coordinatore della medesima laurea nel periodo 2015-2016.

* Attività di referaggio:
Bioinformatics, BMC Bioinformatics, BMC Structural Biology, European Journal of Biochemistry, Journal Neural Networks, Molecular Biology and Evolution, Proteins, Proteomics, Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB).

* Attività di trasferimento tecnologico
Consulente scientifico per varie aziende fino al 2001.
Socio fondatore di BioDec s.r.l. (http://www.biodec.com).

* Attività di ricerca
Cofondatore del Biocomputing Group (www.biocomp.unibo.it) nel 1996.
Le attività di ricerca principali riguardano la Biologia Computazionale, e sviluppo di modelli di machine-learning e/o della loro applicazione a problemi di interesse scientifico.

Coautore di oltre 100 pubblicazioni con peer-review.

Parte delle mie pubblicazioni con relative citazioni si posso trovare su:
Google Scholar: http://scholar.google.com/citations?sortby=pubdate&hl=it&user=W7Z7PPYAAAAJ&view_op=list_works
PubMed: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/?term=fariselli+p[au]
Scopus: http://www.scopus.com/authid/detail.url?authorId=7004658043

Dal 2016 ad oggi:

1: Capriotti E, Fariselli P. PhD-SNPg: a webserver and lightweight tool for
scoring single nucleotide variants. Nucleic Acids Res. 2017 May 8. doi:
10.1093/nar/gkx369. [Epub ahead of print] PubMed PMID: 28482034.

2: Carraro M, Minervini G, Giollo M, Bromberg Y, Capriotti E, Casadio R, Dunbrack
R, Elefanti L, Fariselli P, Ferrari C, Gough J, Katsonis P, Leonardi E, Lichtarge
O, Menin C, Martelli PL, Niroula A, Pal LR, Repo S, Scaini MC, Vihinen M, Wei Q,
Xu Q, Yang Y, Yin Y, Zaucha J, Zhao H, Zhou Y, Brenner SE, Moult J, Tosatto SCE.
Performance of in silico tools for the evaluation of p16INK4a (CDKN2A) variants
in CAGI. Hum Mutat. 2017 Apr 25. doi: 10.1002/humu.23235. [Epub ahead of print]
PubMed PMID: 28440912.

3: Savojardo C, Martelli PL, Fariselli P, Casadio R. SChloro: directing
Viridiplantae proteins to six chloroplastic sub-compartments. Bioinformatics.
2017 Feb 1;33(3):347-353. doi: 10.1093/bioinformatics/btw656. PubMed PMID:
28172591; PubMed Central PMCID: PMC5408801.

4: Savojardo C, Fariselli P, Martelli PL, Casadio R. ISPRED4: interaction sites
PREDiction in protein structures with a refining grammar model. Bioinformatics.
2017 Jun 1;33(11):1656-1663. doi: 10.1093/bioinformatics/btx044. PubMed PMID:
28130235.

5: Capriotti E, Martelli PL, Fariselli P, Casadio R. Blind prediction of
deleterious amino acid variations with SNPs&GO. Hum Mutat. 2017 Jan 19. doi:
10.1002/humu.23179. [Epub ahead of print] PubMed PMID: 28102005.

6: Bovo S, Di Lena P, Martelli PL, Fariselli P, Casadio R. NET-GE: a web-server
for NETwork-based human gene enrichment. Bioinformatics. 2016 Nov
15;32(22):3489-3491. Epub 2016 Aug 2. PubMed PMID: 27485441.

7: Menichetti G, Fariselli P, Remondini D. Network measures for protein folding
state discrimination. Sci Rep. 2016 Jul 28;6:30367. doi: 10.1038/srep30367.
PubMed PMID: 27464796; PubMed Central PMCID: PMC4964642.

8: Martelli PL, Fariselli P, Savojardo C, Babbi G, Aggazio F, Casadio R. Large
scale analysis of protein stability in OMIM disease related human protein
variants. BMC Genomics. 2016 Jun 23;17 Suppl 2:397. doi:
10.1186/s12864-016-2726-y. PubMed PMID: 27356511; PubMed Central PMCID:
PMC4928156.

9: Savojardo C, Fariselli P, Martelli PL, Casadio R. INPS-MD: a web server to
predict stability of protein variants from sequence and structure.
Bioinformatics. 2016 Aug 15;32(16):2542-4. doi: 10.1093/bioinformatics/btw192.
Epub 2016 Apr 10. PubMed PMID: 27153629.

Biologia Computazionale: L'attività di ricerca riguarda l'utilizzo e lo sviluppo di modelli matematici e algoritmi per la risoluzione di problematiche di interesse Biologico, Biomedico e Biofisico. Di particolare interesse è la predizione della struttura e della funzione di molecole biologiche, le loro interazioni e lo studio degli effetti di loro variazioni su sistemi cellulari o organismi.

Metodi di apprendimento automatico: La linea di ricerca si occupa dello sviluppo di nuovi modelli di apprendimento automatico e della loro applicazione a problemi in cui soluzioni con metodi diretti non siano note o realizzabili. Tra i metodi sviluppati e che si stanno sviluppando si considerano in particolare, reti neurali (Deep and shallow), Extreme Learning Machines, metodi basati come Hidden Markov Models e Conditional Random Fields, e loro varianti