Relazione fra comunità macrobentoniche e morfodinamica nelle zone costiere dell’Alto Adriatico

Numerosi studi hanno messo in evidenza che la struttura delle comunità macrobentoniche delle spiagge sabbiose dipende da una serie di forzanti fisiche; queste ultime interagendo tra loro determinano la morfodinamica della spiagge stesse. Lo scopo di questo lavoro consiste nell’analisi dei popolamenti macrobentonici di due siti presenti lungo la costa emiliano - romagnola, che differiscono per caratteristiche morfodinamiche, grado di antropizzazione e modalità gestionali di difesa dall’erosione costiera. I siti oggetto di studio sono Lido Spina e Bellocchio; il primo è soggetto ad interventi di ripascimento periodici, mentre il secondo rappresenta un’opportunità rara, per lo studio degli effetti del retreat, in quanto è in forte erosione da molti anni ma, essendo inserito all’interno di una riserva naturale, non è sottoposto ad alcuna misura di gestione. Sono state analizzate le comunità macrobentoniche e le variabili abiotiche (mediana e classazione del sedimento, ampiezza della zona intertidale, pendenza della spiaggia, contenuto di sostanza organica totale presente nel sedimento e i principali parametri chimico-fisici). I risultati del presente studio hanno evidenziato un’elevata eterogeneità della struttura di comunità all’interno del sito di Bellocchio rispetto a Spina; inoltre i popolamenti presenti a Bellocchio mostrano una netta differenza tra i due livelli mareali. Per quanto riguarda i descrittori abiotici, i due siti differiscono per ampiezza della zona intertidale e pendenza della spiaggia; in particolare Lido Spina presenta una condizione di minore dissipatività, essendo caratterizzata da un profilo più ripido e una granulometria più grossolana rispetto a Bellocchio. Nel complesso le caratteristiche granulometriche (mediana e classazione) e il contenuto di materia organica rappresentano le variabili ambientali maggiormente responsabili delle differenze osservate tra i popolamenti macrobentonici analizzati. Al fine di valutare la resistenza dell’habitat intertidale agli eventi naturali di disturbo (storm surge e flooding), sono state effettuare delle simulazioni considerando lo scenario attuale (SLR=0), mediante un modello ibrido fuzzy naive Bayes. I risultati indicano una maggiore resistenza delle comunità presenti nel sito di Spina, in quanto non si hanno variazioni significative del numero medio di taxa e di individui; viceversa le simulazioni relative a Bellocchio mostrano una diminuzione del numero medio di taxa e aumento del numero medio di individui, sottolineando una maggiore vulnerabilità delle comunità macrobentoniche presenti in questo sito. L’inasprimento dei fenomeni estremi potrebbe quindi avere un effetto negativo sulla diversità della componente macrobentonica, soprattutto per gli ambienti di transizione già interessati da fenomeni erosivi, come nel caso di Bellocchio. La perdita di specie, che svolgono processi ecosistemici particolarmente importanti, come il riciclo di nutrienti, potrebbe favorire l’aumento di abbondanza di specie opportunistiche, l’insediamento di specie alloctone, con la conseguente alterazione, se non scomparsa delle principali funzioni ecologiche svolte da questi ecosistemi costieri.

Risposta delle comunità bentoniche della zona intertidale di coste sabbiose a un evento estremo di mareggiata: il caso di Cesenatico

L’aumento della frequenza di accadimento e dell’intensità di eventi di tempesta rappresenta una seria minaccia per gli ambienti costieri, in particolare per quelli dominati da spiagge sabbiose. Nel seguente lavoro di tesi si è voluto approfittare di un evento di flooding che ha interessato la spiaggia di Cesenatico (Febbraio 2015), provocando un lieve arretramento della linea di riva, per valutare la risposta del comparto macrobentonico a uno shift da zona intertidale a quella di primo subtidale. I dati relativi al periodo post-disturbo (after), mostrano variazioni sia dal punto di vista dell’ambiente fisico che delle comunità bentoniche ad esso associate; per quanto riguarda i campioni del 2015, si è osservata una diminuzione della media granulometrica e un aumento della materia organica rispetto al 2011 (before). Si evidenziano differenze anche tra le comunità bentoniche before e after l’evento, con valori di abbondanza, numero di taxa e diversità maggiori in after, nonché dell’intera struttura di comunità in cui si osservano variazioni di dominanza di particolari specie e l’insediamento di specie non presenti prima dell’evento. In before c’è una dominanza di S. squamata, un polichete fossatorio tipico dell’intertidale. In after è risultato che molte più specie concorrono nel determinare i pattern osservati, ed emerge una netta dominanza di L. mediterraneum e dei tanaidacei del genere Apseudes. I valori delle variabili ambientali e biotiche sono stati utilizzati per costruire un modello previsionale FNB (fuzzy naive Bayes) che è stato utilizzato con i dati abiotici relativi all’after per prevedere i pattern di comunità. Dalle simulazioni si osserva che i pattern spaziali del macrobenthos seguono l’evoluzione dell’intero sistema, confermando uno shift da intertidale a primo subtidale e può essere usato come base per comprendere gli effetti di un flooding costiero su sistemi vulnerabili qual è la spiaggia di Cesenatico.

Implementazione e benchmarking dell'algoritmo QDANet PRO per l'analisi di big data genomici

Dato il recente avvento delle tecnologie NGS, in grado di sequenziare interi genomi umani in tempi e costi ridotti, la capacità di estrarre informazioni dai dati ha un ruolo fondamentale per lo sviluppo della ricerca. Attualmente i problemi computazionali connessi a tali analisi rientrano nel topic dei Big Data, con databases contenenti svariati tipi di dati sperimentali di dimensione sempre più ampia. Questo lavoro di tesi si occupa dell'implementazione e del benchmarking dell'algoritmo QDANet PRO, sviluppato dal gruppo di Biofisica dell'Università di Bologna: il metodo consente l'elaborazione di dati ad alta dimensionalità per l'estrazione di una Signature a bassa dimensionalità di features con un'elevata performance di classificazione, mediante una pipeline d'analisi che comprende algoritmi di dimensionality reduction. Il metodo è generalizzabile anche all'analisi di dati non biologici, ma caratterizzati comunque da un elevato volume e complessità, fattori tipici dei Big Data. L'algoritmo QDANet PRO, valutando la performance di tutte le possibili coppie di features, ne stima il potere discriminante utilizzando un Naive Bayes Quadratic Classifier per poi determinarne il ranking. Una volta selezionata una soglia di performance, viene costruito un network delle features, da cui vengono determinate le componenti connesse. Ogni sottografo viene analizzato separatamente e ridotto mediante metodi basati sulla teoria dei networks fino all'estrapolazione della Signature finale. Il metodo, già precedentemente testato su alcuni datasets disponibili al gruppo di ricerca con riscontri positivi, è stato messo a confronto con i risultati ottenuti su databases omici disponibili in letteratura, i quali costituiscono un riferimento nel settore, e con algoritmi già esistenti che svolgono simili compiti. Per la riduzione dei tempi computazionali l'algoritmo è stato implementato in linguaggio C++ su HPC, con la parallelizzazione mediante librerie OpenMP delle parti più critiche.

Ab-initio determination of x-ray absorption near edge structure (xanes) spectra in an ultrasoft and norm conserving pseudopotentials scheme

X-ray absorption spectroscopy (XAS) is a powerful means of investigation of structural and electronic properties in condensed -matter physics. Analysis of the near edge part of the XAS spectrum, the so – called X-ray Absorption Near Edge Structure (XANES), can typically provide the following information on the photoexcited atom: - Oxidation state and coordination environment. - Speciation of transition metal compounds. - Conduction band DOS projected on the excited atomic species (PDOS). Analysis of XANES spectra is greatly aided by simulations; in the most common scheme the multiple scattering framework is used with the muffin tin approximation for the scattering potential and the spectral simulation is based on a hypothetical, reference structure. This approach has the advantage of requiring relatively little computing power but in many cases the assumed structure is quite different from the actual system measured and the muffin tin approximation is not adequate for low symmetry structures or highly directional bonds. It is therefore very interesting and justified to develop alternative methods. In one approach, the spectral simulation is based on atomic coordinates obtained from a DFT (Density Functional Theory) optimized structure. In another approach, which is the object of this thesis, the XANES spectrum is calculated directly based on an ab – initio DFT calculation of the atomic and electronic structure. This method takes full advantage of the real many-electron final wavefunction that can be computed with DFT algorithms that include a core-hole in the absorbing atom to compute the final cross section. To calculate the many-electron final wavefunction the Projector Augmented Wave method (PAW) is used. In this scheme, the absorption cross section is written in function of several contributions as the many-electrons function of the finale state; it is calculated starting from pseudo-wavefunction and performing a reconstruction of the real-wavefunction by using a transform operator which contains some parameters, called partial waves and projector waves. The aim of my thesis is to apply and test the PAW methodology to the calculation of the XANES cross section. I have focused on iron and silicon structures and on some biological molecules target (myoglobin and cytochrome c). Finally other inorganic and biological systems could be taken into account for future applications of this methodology, which could become an important improvement with respect to the multiscattering approach.