I bioinformatici di INGM possono contare su un cluster ad alte prestazioni (HPC) con più di 300 cpu, 1.5 TB di memoria RAM e circa 100 TB di spazio disco. La struttura è stata organizzata e viene manutenuta dal personale dei Sistemi Informativi in collaborazione con i bioinformatici. L’infrastruttura è collegata da connettività ad altissima velocità ed è equipaggiata con sistemi di sicurezza e di backup per la protezione dei dati prodotti.

Tutti i calcoli e le analisi computazionalmente intensive vengono lanciati sul cluster e gestiti tramite il sistema di code Torque/PBS e una serie di macchine virtuali. Sia il cluster che le macchine virtuali utilizzano come sitema operativo Ubuntu Linux. I task computazionali minori e meno intensivi vengono eseguite anche su workstation (Xeon PCs, Windows OS) e/o laptops (iOS), che sono utilizzati anche come terminali per il cluster.

• combiroc (R-package) (GitHub) (CRAN)
  Il pacchetto combiroc è la nuova implementazione del metodo CombiROC. Introduce funzioni di selezione automatica e ottimizzazione delle gene signatures anche in un contesto di single-cell RNA sequencing.
• CombiROC (http://www.combiroc.eu)
  CombiROC  è una applicazione web per la generazione e l’analisi interattiva di curve ROC di pannelli di marcatori multipli.
• myVCF (http://myvcf.readthedocs.io/en/latest/)
  myVCF  è una applicazione desktop per la gestione delle mutazione da profili high-throughput da progetti di sequenziamento che generino file VCF. Essa permette all’utente privo di conoscenze bioinformatiche di esplorare, interrogare, visualizzare ed esportare dati mutazionali in modo semplice e diretto.
• miRiadne (applicazione non più disponibile)
  miRiadne è una applicazione web per la ri-annotazione di liste o datasets di microRNA. Annotazioni obsolete (dovute a versione non aggiornate del miRbase o delle piattaforme di profiling) possono essere convertite in annotazioni aggiornate. L’applicazione web è stata dismessa e il progetto non è attualmente manutenuto (per ogni richiesta si prega di contattare gli autori originali della pubblicazione)

• [preprint] Combinatorial selection of biomarkers to optimize gene signatures in diagnostics and single cell applications
  Ferrari I., Mazzara S., Abrignani S., Grifantini R., Bombaci M., Rossi R.L.
  bioRxiv 2022.01.17.476603 (2022)
• High inter-follicular spatial co-localisation of CD8+FOXP3+ with CD4+CD8+ cells predicts favourable outcome in follicular lymphoma
  Hagos Y.B., Akarca A.U., Ramsay A., Rossi R.L., Pomplun S., Moioli A., Gianatti A., Rambaldi A., Quezada S.A., Linch D., Gritti G., Yuan Y., Marafioti T..
  Hematological Oncology, April 22 (2022)
• Novel interferon-sensitive genes unveiled by correlation-driven gene selection and systems biology
  Cheroni C., Manganaro L., Donnici L., Bevilacqua V., Bonnal RJP., Rossi RL, De Francesco R.
  Scientific Reports 11, 18043 (2021)
• Computation and Selection of Optimal Biomarker Combinations by Integrative ROC Analysis Using CombiROC
  Bombaci M., Rossi RL.
  In: Brun V., Couté Y. (eds) Proteomics for Biomarker Discovery. Methods in Molecular Biology, vol 1959. Humana Press, New York, NY.  (2019)
• Big Data: Challenge and Opportunity for Translational and Industrial Research
  Rossi RL, Grifantini RM.
  Front. Digit. Humanit. 5:13 (2018)
• myVCF: a desktop application for high-throughput mutations data management
  Pietrelli A, Valenti L.
  Bioinformatics btx475 (2017)
• CombiROC: an interactive web tool for selecting accurate marker combinations of omics data
  Mazzara S, Rossi RL, Grifantini R, Donizetti S, Abrignani S, Bombaci M.
  Sci Rep (2017) 7:45477
• Normalization of circulating microRNA expression data obtained by quantitative real-time RT-PCR
  Marabita F, de Candia P, Torri A, Tegnér J, Abrignani S, Rossi RL.
  Brief Bioinform (2016) 17:204-12
  
• miRiadne: a web tool for consistent integration of miRNA nomenclature.
  Bonnal RJ., Rossi RL., Carpi D., Ranzani V., Abrignani S., Pagani M.
  Nucleic Acids Res (2015) 43:W487-92