Asymptotic theory of time varying networks with memory and heterogeneous activation pattern

In this thesis work we develop a new generative model of social networks belonging to the family of Time Varying Networks. The importance of correctly modelling the mechanisms shaping the growth of a network and the dynamics of the edges activation and inactivation are of central importance in network science. Indeed, by means of generative models that mimic the real-world dynamics of contacts in social networks it is possible to forecast the outcome of an epidemic process, optimize the immunization campaign or optimally spread an information among individuals. This task can now be tackled taking advantage of the recent availability of large-scale, high-quality and time-resolved datasets. This wealth of digital data has allowed to deepen our understanding of the structure and properties of many real-world networks. Moreover, the empirical evidence of a temporal dimension in networks prompted the switch of paradigm from a static representation of graphs to a time varying one. In this work we exploit the Activity-Driven paradigm (a modeling tool belonging to the family of Time-Varying-Networks) to develop a general dynamical model that encodes fundamental mechanism shaping the social networks' topology and its temporal structure: social capital allocation and burstiness. The former accounts for the fact that individuals does not randomly invest their time and social interactions but they rather allocate it toward already known nodes of the network. The latter accounts for the heavy-tailed distributions of the inter-event time in social networks. We then empirically measure the properties of these two mechanisms from seven real-world datasets and develop a data-driven model, analytically solving it. We then check the results against numerical simulations and test our predictions with real-world datasets, finding a good agreement between the two. Moreover, we find and characterize a non-trivial interplay between burstiness and social capital allocation in the parameters phase space. Finally, we present a novel approach to the development of a complete generative model of Time-Varying-Networks. This model is inspired by the Kaufman's adjacent possible theory and is based on a generalized version of the Polya's urn. Remarkably, most of the complex and heterogeneous feature of real-world social networks are naturally reproduced by this dynamical model, together with many high-order topological properties (clustering coefficient, community structure etc.).

Innovative analytical strategies for the development of sensor devices and mass spectrometry methods

Il lavoro presentato in questa tesi di Dottorato è incentrato sullo sviluppo di strategie analitiche innovative basate sulla sensoristica e su tecniche di spettrometria di massa in ambito biologico e della sicurezza alimentare. Il primo capitolo tratta lo studio di aspetti metodologici ed applicativi di procedure sensoristiche per l’identificazione e la determinazione di biomarkers associati alla malattia celiaca. In tale ambito, sono stati sviluppati due immunosensori, uno a trasduzione piezoelettrica e uno a trasduzione amperometrica, per la rivelazione di anticorpi anti-transglutaminasi tissutale associati a questa malattia. L’innovazione di questi dispositivi riguarda l’immobilizzazione dell’enzima tTG nella conformazione aperta (Open-tTG), che è stato dimostrato essere quella principalmente coinvolta nella patogenesi. Sulla base dei risultati ottenuti, entrambi i sistemi sviluppati si sono dimostrati una valida alternativa ai test di screening attualmente in uso per la diagnosi della celiachia. Rimanendo sempre nel contesto della malattia celiaca, ulteriore ricerca oggetto di questa tesi di Dottorato, ha riguardato lo sviluppo di metodi affidabili per il controllo di prodotti “gluten-free”. Il secondo capitolo tratta lo sviluppo di un metodo di spettrometria di massa e di un immunosensore competitivo per la rivelazione di prolammine in alimenti “gluten-free”. E’ stato sviluppato un metodo LC-ESI-MS/MS basato su un’analisi target con modalità di acquisizione del segnale selected reaction monitoring per l’identificazione di glutine in diversi cereali potenzialmente tossici per i celiaci. Inoltre ci si è focalizzati su un immunosensore competitivo per la rivelazione di gliadina, come metodo di screening rapido di farine. Entrambi i sistemi sono stati ottimizzati impiegando miscele di farina di riso addizionata di gliadina, avenine, ordeine e secaline nel caso del sistema LC-MS/MS e con sola gliadina nel caso del sensore. Infine i sistemi analitici sono stati validati analizzando sia materie prime (farine) che alimenti (biscotti, pasta, pane, etc.). L’approccio sviluppato in spettrometria di massa apre la strada alla possibilità di sviluppare un test di screening multiplo per la valutazione della sicurezza di prodotti dichiarati “gluten-free”, mentre ulteriori studi dovranno essere svolti per ricercare condizioni di estrazione compatibili con l’immunosaggio competitivo, per ora applicabile solo all’analisi di farine estratte con etanolo. Terzo capitolo di questa tesi riguarda lo sviluppo di nuovi metodi per la rivelazione di HPV, Chlamydia e Gonorrhoeae in fluidi biologici. Si è scelto un substrato costituito da strips di carta in quanto possono costituire una valida piattaforma di rivelazione, offrendo vantaggi grazie al basso costo, alla possibilità di generare dispositivi portatili e di poter visualizzare il risultato visivamente senza la necessità di strumentazioni. La metodologia sviluppata è molto semplice, non prevede l’uso di strumentazione complessa e si basa sull’uso della isothermal rolling-circle amplification per l’amplificazione del target. Inoltre, di fondamentale importanza, è l’utilizzo di nanoparticelle colorate che, essendo state funzionalizzate con una sequenza di DNA complementare al target amplificato derivante dalla RCA, ne permettono la rivelazione a occhio nudo mediante l’uso di filtri di carta. Queste strips sono state testate su campioni reali permettendo una discriminazione tra campioni positivi e negativi in tempi rapidi (10-15 minuti), aprendo una nuova via verso nuovi test altamente competitivi con quelli attualmente sul mercato.