ANTONIOTTI MARCO

Ruolo:

Professore associato

Settore scientifico disciplinare:

INFORMATICA (INF/01)

Afferenza:

E-mail:

Telefono:

0264487901

Stanza:

U14, Piano: P02, Stanza: 2043
Viale Sarca, 336 - 20126 MILANO

Omrani, M., Calabria, A., Antoniotti, M., & Aiuti, A. (In corso di stampa). Application of Random Forest algorithm for Prediction of False positive Insertion sites in gene therapy treated patient’s integrome profile. Intervento presentato a: RECOMB - Computational Cancer Biology 2020, Padua, Italy. Dettaglio
Ramazzotti., D., Angaroni, F., Maspero, D., Gambacorti-Passerini, C., Antoniotti, M., Graudenzi, A., et al. (2021). VERSO: a comprehensive framework for the inference of robust phylogenies and the quantification of intra-host genomic diversity of viral samples. PATTERNS, 2(3 (12 March 2021)). Dettaglio
Ramazzotti, D., Angaroni, F., Maspero, D., Ascolani, G., Castiglioni, I., Piazza, R., et al. (2021). Variant calling from scRNA-seq data allows the assessment of cellular identity in patient-derived cell lines [Altro]. Dettaglio
Machicao, J., Craighero, F., Maspero, D., Angaroni, F., Damiani, C., Graudenzi, A., et al. (2021). On the use of topological features of metabolic networks for the classification of cancer samples. CURRENT GENOMICS, 22(2), 88-97. Dettaglio
Ramazzotti, D., Angaroni, F., Maspero, D., Gambacorti-Passerini, C., Antoniotti, M., Graudenzi, A., et al. (2020). Characterization of intra-host SARS-CoV-2 variants improves phylogenomic reconstruction and may reveal functionally convergent mutations [Rapporto tecnico]. Dettaglio

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