VANDIN FABIO

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Struttura Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione (DEI)
Telefono 0498277946
Qualifica Professore associato confermato
Settore scientifico ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
Rubrica di Ateneo  Visualizza
 

Curriculum Vitae
<b>Educazione e Posizioni Lavorative</b>

Fabio Vandin ha conseguito il titolo di Dottore di Ricerca in Ingegneria dell'Informazione presso l'Universita` di Padova nel 2010. Dal 2010 al 2013 e` svolto attivita` di ricerca presso il Department of Computer Science e il Center for Computational Molecular Biology della Brown University (USA), con vari titoli Postdoctoral Researcher, Assistant Professor of Research). Da Gennaio 2017 a Giugno 2015 e` stato Assistant Professor al Department of Mathematics and Computer Science della University of Southern Denmark. Da Giugno 2015 e` Professore Associato presso il Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione dell'Universita` di Padova. Da Gennaio 2016 a Maggio 2016 e` stato Research Fellow al Simons Institute for the Theory of Computing della University of California, Berkeley (USA).

<b>Premi</b>
Nel 2013, ha vinto il Best Paper Award alla 17th International Conference on Computational Molecular Biology per il suo lavoro riguardo un algoritmo efficiente e pratico per valutare la significativita` di pattern di mutazione associati con la sopravvivenza nei tumori. Nel 2011 ha vinto il premio ``Sergio Gambi" per la sua tesi di dottorato ``Mining of Significant Patterns: Theory and Practiceā€¯.

<b>Comitati Scientifici</b>
Fabio Vandin e` parte dell'editorial board del Journal of Graph Algorithms and Application dal 2016. Fa anche parte dell'editorial board di BMC Bioinformatics, dal 2016, e di Systems Medicine, dal 2017. Dal 2017, fa parte del Comitato Scientifico del Bertinoro International Center for Informatics (BiCi).

<b>Seminari</b>

Fabio Vandin e` stato invitato come plenary speaker alla sessione Algorithmic for Biology della conferenza internazionale Computability in Europe (Finland, 2017) e al workshop internazionale Complex Networks (Italy, 2016) per il suo lavoro su metodi per identificare strutture significative in reti. E` stato uno Distinguished Speaker al Edmond J. Safra Center of Tel-Aviv University (Israel). E` invitato regolarmente a presentare il suo lavoro in centri e istituzioni di ricerca internazionali, inclusi University of California Berkeley (USA), ETH (Switzerland), KTH (Sweden), Simon Fraser University (Canada), IFOM-IEO (Milan, Italy), NTU (Singapore), NUS (Singapore), University of California Davis (USA), IT University of Copenhagen (Denmark), Pennsylvania State University (USA), NII Shonan Meeting Center (Japan), University of Minnesota (USA), Worcester Polytechnic Institute (USA), Institute for Pure and Applied Mathematics of University of California at Los Angeles (USA). Ha tenuto dei seminari in varie scuole di dottorato all'Universita` di Pisa e allo IFOM-IEO di Milano.

Curriculum del docente in PDF: 7566CF3223DF7F5262200CD219E045C0.pdf

Aree di ricerca
I suoi interessi di ricerca riguardano lo sviluppo di algoritmi rigorosi ed efficienti per l'estrazione di informazione utile da grandi moli di dati, e ha una consolidata esperienza in metodi algoritmici e statistici per il data mining e il machine learning. I suoi metodi sono stati applicati principalmente a problemi con applicazioni biomediche all'interno della biologia computazionale, ma sono stati applicati anche in aree quali l'analisi di reti sociali e le reti wireless. Nell'ambito della biologia computazionale, ha sviluppato il primo metodo per l'identificazione robusta di sottoreti mutate da dati di mutazione ottenuti da un grande numero di pazienti tumorali. Ha anche sviluppato algoritmi efficienti per l'estrazione di pattern combinatoriali statisticamente significativi da mutazioni nei tumori, e altri algoritmi per l'analisi di genomi tumorali. Gli algoritmi che ha sviluppato sono stati utilizzati per estrarre nuova conoscenza biologica dalle grandi moli di dati prodotte da recenti studi di sequenziamento dei tumori.

I suoi risultati di ricerca sono stati pubblicati in piu` di 50 articoli peer-reviewed apparsi in riviste e conferenze internazionali. I suoi articoli sono stati pubblicati in sedi tra le migliori sia per gli aspetti computazionali (e.g., J. ACM, PODS, VLDB) che bioinformatiche (e.g., Nature Genetics, Genome Research). Ha sviluppato vari algoritmi per l'analisi di reti di mutazioni nei tumori, con contributi nelle migliori sedi per gli aspetti biologici (e.g., Cell, Nature, NEJM).

<b>Finanziamenti</b>
Fabio Vandin e` stato il responsabile o il co-responsabile di vari progetti riguardanti lo sviluppo di algoritmi efficienti per grandi moli di dati, finanziati dalla National Science Foundation (NSF), mentre era negli USA, e dall'Universita` di Padova.

Pubblicazioni
<b>Pubblicazioni Principali degli Ultimi 10 Anni</b>

Adam Kirsch, Michael Mitzenmacher, Andrea Pietracaprina, Geppino Pucci, Eli Upfal, Fabio Vandin (2012). An Efficient Rigorous Approach for Identifying Statistically Significant Frequent Itemsets. JOURNAL OF THE ASSOCIATION FOR COMPUTING MACHINERY, vol. 59, p. 1-22, ISSN: 0004-5411, doi: 10.1145/2220357.2220359

Matteo Ceccarello, Carlo Fantozzi, Andrea Pietracaprina, Geppino Pucci, Fabio Vandin (2017). Clustering Uncertain Graphs. PROCEEDINGS OF THE VLDB ENDOWMENT, ISSN: 2150-8097, doi: 10.1145/3164135.3164143

Riondato Matteo, Vandin Fabio (2014). Finding the True Frequent Itemsets. In: SIAM International Conference on Data Mining 2014, SDM 2014. vol. 1, p. 497-505, Society for Industrial and Applied Mathematics Publications, ISBN: 9781510811515, usa, 2014, doi: 10.1137/1.9781611973440.57

PIETRACAPRINA ANDREA, RIONDATO M, UPFAL E, VANDIN F (2010). Mining top-K frequent itemsets through progressive sampling. DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY, vol. 21, p. 310-326, ISSN: 1384-5810, doi: 10.1007/s10618-010-0185-7

Anagnostopoulos Aris, Kumar Ravi, Mahdian Mohammad, Upfal Eli, Vandin Fabio (2012). Algorithms on evolving graphs. In: ITCS 2012 - Innovations in Theoretical Computer Science Conference. p. 149-160, ISBN: 9781450311151, Cambridge, MA, usa, 2012, doi: 10.1145/2090236.2090249.

VANDIN, FABIO, Upfal, Eli, Raphael, Benjamin J. (2012). De novo discovery of mutated driver pathways in cancer. GENOME RESEARCH, vol. 22, p. 375-385, ISSN: 1088-9051, doi: 10.1101/gr.120477.111

Leiserson Mark D.M.*, Vandin Fabio*, Wu Hsin-Ta, Dobson Jason R., Eldridge Jonathan V., Thomas Jacob L., Papoutsaki Alexandra, Kim Younhun, Niu Beifang, Mclellan Michael, Lawrence Michael S., Gonzalez-Perez Abel, Tamborero David, Cheng Yuwei, Ryslik Gregory A., Lopez-Bigas Nuria, Getz Gad, Ding Li, Raphael Benjamin J. (2015). Pan-cancer network analysis identifies combinations of rare somatic mutations across pathways and protein complexes. NATURE GENETICS, vol. 47, p. 106-114, ISSN: 1061-4036, doi: 10.1038/ng.3168 - Articolo in rivista

VANDIN, FABIO, Upfal, Eli, Raphael, Benjamin J. (2011). Algorithms for detecting significantly mutated pathways in cancer. JOURNAL OF COMPUTATIONAL BIOLOGY, vol. 18, p. 507-522, ISSN: 1066-5277, doi: 10.1089/cmb.2010.0265

Vandin Fabio, Papoutsaki Alexandra, Raphael Benjamin J., Upfal Eli (2015). Accurate Computation of Survival Statistics in Genome-Wide Studies. PLOS COMPUTATIONAL BIOLOGY, vol. 11, e1004071, ISSN: 1553-734X, doi: 10.1371/journal.pcbi.1004071

Raphael Benjamin J., Dobson Jason R., Oesper Layla, Vandin Fabio (2014). Identifying driver mutations in sequenced cancer genomes: Computational approaches to enable precision medicine. GENOME MEDICINE, vol. 6, 5, ISSN: 1756-994X, doi: 10.1186/gm524

VANDIN, FABIO, Upfal, Eli, Raphael, Benjamin J. (2012). Algorithms and genome sequencing: Identifying driver pathways in cancer. COMPUTER, vol. 45, p. 39-46, ISSN: 0018-9162, doi: 10.1109/MC.2012.71

VANDIN, FABIO, Upfal, Eli, Raphael, Benjamin J. (2012). Finding driver pathways in cancer: Models and algorithms. ALGORITHMS FOR MOLECULAR BIOLOGY, vol. 7, 23, ISSN: 1748-7188, doi: 10.1186/1748-7188-7-23

Insegnamenti dell'AA 2017/18
Corso di studio (?) Curr. Codice Insegnamento CFU Anno Periodo Lingua Responsabile
IN0507 COMUNE IN04111234 DATI E ALGORITMI 1 (Ult. numero di matricola da 5 a 9)
Info e programma immatricolati A.A. 2016/17
Attuale A.A. 2017/18
9 II Primo
semestre
ITA FABIO VANDIN
IN0508 COMUNE IN04111234 DATI E ALGORITMI 1 (Ult. numero di matricola da 5 a 9)
Info e programma immatricolati A.A. 2016/17
Attuale A.A. 2017/18
9 II Primo
semestre
ITA FABIO VANDIN
IN0512 COMUNE IN04111234 DATI E ALGORITMI 1 (Ult. numero di matricola da 5 a 9)
Info e programma immatricolati A.A. 2016/17
Attuale A.A. 2017/18
9 II Primo
semestre
ITA FABIO VANDIN
IN0521 COMUNE INP6075419 MACHINE LEARNING - APPRENDIMENTO AUTOMATICO (Numerosita' canale 2)
Info e programma immatricolati A.A. 2017/18
Attuale A.A. 2017/18
6 I Primo
semestre
ENG FABIO VANDIN
IN0524 COMUNE INP6075419 MACHINE LEARNING - APPRENDIMENTO AUTOMATICO (Numerosita' canale 2)
Info e programma immatricolati A.A. 2016/17
Attuale A.A. 2017/18
6 II Primo
semestre
ENG FABIO VANDIN
IN0527 COMUNE INP6075419 MACHINE LEARNING - APPRENDIMENTO AUTOMATICO (Numerosita' canale 2)
Info e programma immatricolati A.A. 2017/18
Attuale A.A. 2017/18
6 I Primo
semestre
ENG FABIO VANDIN
IN2371 COMUNE INP6075419 MACHINE LEARNING - APPRENDIMENTO AUTOMATICO (Numerosita' canale 2)
Info e programma immatricolati A.A. 2017/18
Attuale A.A. 2017/18
6 I Primo
semestre
ENG FABIO VANDIN
IN0532 COMUNE INP6075800 MACHINE LEARNING FOR BIOENGINEERING - MACHINE LEARNING PER LA BIOINGEGNERIA (Numerosita' canale 2)
Info e programma immatricolati A.A. 2016/17
Attuale A.A. 2017/18
6 II Primo
semestre
ENG FABIO VANDIN