Metodologie per l'analisi statistica di dati di sequencing relativi a un esperimento di rna interference

La RNA interference è un processo attraverso il quale alcuni piccoli frammenti di RNA (19-25 nucleotidi) sono in grado di silenziare l'espressione genica. La sua scoperta, nel 1998, ha rivoluzionato le concezioni della biologia molecolare, minando le basi del cosiddetto Dogma Centrale. Si è visto che la RNAi riveste ruoli fondamentali in meccanismi di regolazione genica, nello spegnimento dell'espressione e funziona come meccanismo di difesa innata contro varie tipologie di virus. Proprio a causa di queste implicazioni richiama interesse non solo dal punto di vista scientifico, ma anche da quello medico, in quanto potrebbe essere impiegata per lo sviluppo di nuove cure. Nonostante la scoperta di tale azione desti la curiosità e l'interesse di molti, i vari processi coinvolti, soprattutto a livello molecolare, non sono ancora chiari. In questo lavoro si propongono i metodi di analisi di dati di un esperimento prodotto dall'Istituto di Biologia molecolare e cellulare di Strasburgo. Nell'esperimento in questione vengono studiate le funzioni che l'enzima Dicer-2 ha nel pathway - cioè la catena di reazioni biomolecolari - della RNA interference durante un'infezione virale nel moscerino della frutta Drosophila Melanogaster. Per comprendere in che modo Dicer-2 intervenga nel silenziamento bisogna capire in quali casi e quali parti di RNA vengono silenziate, a seconda del diverso tipo di mutazione dell'enzima stesso. Dunque è necessario sequenziare l'RNA nelle diverse condizioni sperimentali, ottenendo così i dati da analizzare. Parte dei metodi statistici che verranno proposti risultano poco convenzionali, come conseguenza della peculiarità e della difficoltà dei quesiti che l'esperimento mette in luce. Siccome le tematiche affrontate richiedono un approccio sempre più interdisciplinare, è aumentata considerevolmente la richiesta di esperti di altri settori scientifici come matematici, informatici, fisici, statistici e ingegneri. Questa collaborazione, grazie a una diversità di approccio ai problemi, può fornire nuovi strumenti di comprensione in ambiti che, fino a poco tempo fa, rientravano unicamente nella sfera di competenza dei biologi.

From the traditional verification approach to the spatial methods: a study of applicability of the SAL metric in the framework of the WMO project MesoVICT

Increasing in resolution of numerical weather prediction models has allowed more and more realistic forecasts of atmospheric parameters. Due to the growing variability into predicted fields the traditional verification methods are not always able to describe the model ability because they are based on a grid-point-by-grid-point matching between observation and prediction. Recently, new spatial verification methods have been developed with the aim of show the benefit associated to the high resolution forecast. Nested in among of the MesoVICT international project, the initially aim of this work is to compare the newly tecniques remarking advantages and disadvantages. First of all, the MesoVICT basic examples, represented by synthetic precipitation fields, have been examined. Giving an error evaluation in terms of structure, amplitude and localization of the precipitation fields, the SAL method has been studied more thoroughly respect to the others approaches with its implementation in the core cases of the project. The verification procedure has concerned precipitation fields over central Europe: comparisons between the forecasts performed by the 00z COSMO-2 model and the VERA (Vienna Enhanced Resolution Analysis) have been done. The study of these cases has shown some weaknesses of the methodology examined; in particular has been highlighted the presence of a correlation between the optimal domain size and the extention of the precipitation systems. In order to increase ability of SAL, a subdivision of the original domain in three subdomains has been done and the method has been applied again. Some limits have been found in cases in which at least one of the two domains does not show precipitation. The overall results for the subdomains have been summarized on scatter plots. With the aim to identify systematic errors of the model the variability of the three parameters has been studied for each subdomain.