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Archivio annuale: 2021

Utilizzo di modelli cellulari per lo studio e la sperimentazione di nuove terapie per il carcinoma prostatico resistente alla castrazione (CRPC)

I risultati degli ultimi tre anni di attività del progetto di ricerca corrente della dott.ssa Paola Barboro sono stati presentati in un poster al Primo HSM Retreat.

Barboro P.
Utilizzo di modelli cellulari per lo studio e la sperimentazione di nuove terapie per il carcinoma prostatico resistente alla castrazione (CRPC).
First HSM Retreat, Genoa, November 4-5, 2021. P10.

Modeling molecolare per il disegno e la sintesi di nuove formulazioni di interesse farmacologico e loro veicolazione

I risultati delle attività di ricerca degli ultimi tre anni dell’U.O. sono stati presentati in un poster al Primo HSM Retreat.

Aprile A, Bachetti T, Iervasi E, Ponassi M, Profumo A, Rocco M, Romano P, Rosano C.
Modeling molecolare per il disegno e la sintesi di nuove formulazioni di interesse farmacologico e loro veicolazione.
First HSM Retreat, Genoa, November 4-5, 2021. P50.

Studi di metabolomica e di proteomica strutturale, differenziale e funzionale in ambito oncologico.

I risultati delle attività di ricerca degli ultimi tre anni dell’U.O. sono stati presentati in un poster al Primo HSM Retreat.

Aprile A, Bachetti T, Iervasi E, Ponassi M, Profumo A, Rocco M, Romano P, Rosano C.
Studi di metabolomica e di proteomica strutturale, differenziale e funzionale in ambito oncologico.
First HSM Retreat, Genoa, November 4-5, 2021. P46.

GeenaR: a web tool for reproducible MALDI-TOF analysis

Un nuovo lavoro dell’unità operativa è ora disponibile.
Frontiers in Genetics ha pubblicato l’articolo “GeenaR: a web tool for reproducible MALDI-TOF analysis” di Eugenio Del Prete, Angelo Facchiano, Aldo Profumo, Claudia Angelini e Paolo Romano.
doi: 10.3389/fgene.2021.635814.

Abstract
Mass spectrometry is a widely applied technology with a strong impact in the proteomics field. MALDI-TOF is a combined technology in mass spectrometry with many applications in characterizing biological samples from different sources, such as the identification of cancer biomarkers, the detection of food frauds, the identification of doping substances in athletes’ fluids, and so on. The massive quantity of data, in the form of mass spectra, are often biased and altered by different sources of noise. Therefore, extracting the most relevant features that characterize the samples is often challenging and requires combining several computational methods.
Here, we present GeenaR, a novel web tool that provides a complete workflow for pre-processing, analyzing, visualizing, and comparing MALDI-TOF mass spectra. GeenaR is user-friendly, provides many different functionalities for the analysis of the mass spectra, and supports reproducible research since it produces a human-readable report that contains function parameters, results, and the code used for processing the mass spectra.
First, we illustrate the features available in GeenaR. Then, we describe its internal structure. Finally, we prove its capabilities in analyzing oncological datasets by presenting two case studies related to ovarian cancer and colorectal cancer.
GeenaR is available at http://proteomics.hsanmartino.it/geenar/.

Citate l’articolo come segue:
Del Prete E, Facchiano A, Profumo A, Angelini C, Romano P. GeenaR: a web tool for reproducible MALDI-TOF analysis. Front. Genet. 29 March 2021. 12:635814. doi: 10.3389/fgene.2021.635814