Martelli Pier Luigi. Curriculum vitae INFORMAZIONI PERSONALI

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1 Curriculum vitae INFORMAZIONI PERSONALI Martelli Pier Luigi Gruppo di Biocomputing, Dipartimento BiGeA, Università di Bologna. Via Selmi 3, Bologna (Italia) ISTRUZIONE E FORMAZIONE Dottorato in Fisica Livello 8 QEQ Università di Bologna, Bologna (Italia) Fisica avanzata, Biofisica, Metodi Computazionali Titolo della tesi: Sistemi ibridi di Reti Neurali e Modelli di Markov Nascosti per la predizione della struttura proteica. Relatore: prof. Franco Casali Supervisore: prof. Rita Casadio Laurea in Fisica Livello 7 QEQ Università di Bologna, Bologna (Italia) Fisica, Matematica Titolo della Tesi: Predizione di Foldoni in proteine Relatore: prof. Rita Casadio ESPERIENZA PROFESSIONALE 01/02/2015 alla data attuale Professore associato BIO/10 Attività di ricerca in Biologia Computazionale e Bioinformatica, svolta presso il Gruppo di Biocomputing dell'università di Bologna. Docente presso il corso di Laurea Magistrale Internazionale in Bioinformatics. 01/10/ /01/2015 Ricercatore a tempo indeterminato in Biochimica (SSD: BIO/10) Università di Bologna, Bologna (Italia) Attività di ricerca in Biologia Computazionale e Bioinformatica, svolta presso il Gruppo di Biocomputing dell'università di Bologna. Docente presso il corso di Laurea Magistrale Internazionale in Bioinformatics. 01/10/ /09/2006 Ricercatore a contratto (contratto Giovani Ricercatori) per il progetto FIRB2003 "LIBI: Laboratorio Internazionale di Bioinformatica Università di Bologna, Bologna (Italia) Attività di ricerca in Biologia Computazionale e Bioinformatica presso il Gruppo di Biocomputing dell'università di Bologna 01/08/ /07/2005 Assegno di Ricerca per il progetto FIRB2001 "Bioinformatica per la Genomica e la Proteomica" Università di Bologna, Bologna (Italia) Attività di ricerca in Biologia Computazionale e Bioinformatica presso il Gruppo di Biocomputing dell'università di Bologna 15/5/15 Unione europea, Pagina 1 / 12

2 02/05/ /04/2003 Borsa di ricerca finanziata dal progetto finalizzato CNR sulla Genetica Molecolare CNR, Roma (Italia) Attività di ricerca in Biologia Computazionale e Bioinformatica presso il Gruppo di Biocomputing dell'università di Bologna 01/03/ /02/2002 Borsa di studio Consorzio INBB - Istituto Nazionale di Biostrutture e Biosistemi, Roma (Italia) Attività di ricerca in Biologia Computazionale e Bioinformatica presso il Gruppo di Biocomputing dell'università di Bologna COMPETENZE PERSONALI Lingua madre italiano Altre lingue COMPRENSIONE PARLATO PRODUZIONE SCRITTA Ascolto Lettura Interazione Produzione orale inglese C1 C1 C1 C1 C1 francese B2 C1 B1 B1 B1 Livelli: A1 e A2: Utente base - B1 e B2: Utente autonomo - C1 e C2: Utente avanzato Quadro Comune Europeo di Riferimento delle Lingue ULTERIORI INFORMAZIONI Attività didattiche Incarichi didattici istituzionali presso l'università di Bologna Corso "Banche Dati Medico-Biologiche" Laurea Specialistica in Bioinformatica e Laurea Specialistica in Biotecnologie Molecolari e Industriali. 3 CFU. AA Corso "Biologia Computazionale", Laurea Magistrale Internazionale in Bioinformatics. 3 CFU. AA , Corso "Modelli di Sistemi Biologici I (Models of Biological Systems I)", Laurea Magistrale Internazionale in Bioinformatics. 4 CFU. AA Corso "Computational Biology", Laurea Magistrale Internazionale in Bioinformatics. 3 CFU. AA , , Corso "Models of Biological Systems", Laurea Magistrale Internazionale in Bioinformatics. 4 CFU.AA , , Corso "Systems and In Silico Biology ", Laurea Magistrale Internazionale in Bioinformatics. 6 CFU. AA , , Modulo nel corso"laboratory of Bioinformatics 1",Laurea Magistrale Internazionale in Bioinformatics. 3 CFU. AA Altri incarichi didattici presso enti e istituzioni Italiane ed Estere Modulo "Modellistica Molecolare" presso l'università di Ferrara, Laurea in Biologia. AA Corso "Fisica Computazionale Applicata alle Macromolecole" presso l'università di Trento, Laurea in Fisica e Tecnologie Biomediche. AA , , , Corso speciale "HMMs, Basics andapplication to molecular biology" presso il Bioinformatics Group della Sanofi-Synthélabo. Aprile 2003.(Labège, Toulouse, Francia). Corso speciale su "Probabilistic models for biological sequences presso l'università Complutense di Madrid, Master in Bioinformatics. AA , , /5/15 Unione europea, Pagina 2 / 12

3 Modulo su "Advanced computational biology presso la Sabanci University. Maggio 2006 (Tuzla- Istanbul, Turchia). Corso speciale in "Basic and Avdanced Bioinformatics" presso la Sultan Qabuus University. Gennaio 2012 (Muscat, Oman). Corso "Programming for genome analysis. Linux. Perl" alla RGB-Net Training school on rabbit and pig genome analysis. Ottobre The Center for Genome Analysis. Norwich (UK) Corso "Bioinformatics for NGS data analysis". Progetto formazione per progetto PON: Giugno 2013, Università di Palermo. Santa Margherita al Belice (AG) Corso "Sistemi statistici per l'analisi dei dati di laboratorio". Progetto di formazione per progetto PON: PANLAB. Maggio 2014, Università di Messina Attività istituzionali, organizzative e di servizio all'ateneo Membro del panel per l'area 05 (Scienze Biologiche) di supporto alla Commissione per la Valutazione della Ricerca di Ateneo (VRA). Nomina rettorale del 19 Marzo 2014 (protocollo: 16019) Attività di Ricerca 1) Folding proteico e Biofisica Molecolare teorica A partire dal 1996, durante il suo lavoro di tesi di laurea in Fisica, PLM si è occupato di aspetti riguardanti lo studio teorico del problema folding affrontati mediante metodi computazionali basati su reti neurali e algoritmi genetici. In particolare lo studio delle proprietà delle reti neurali ha permesso di sviluppare un criterio in grado di selezionare frammenti di alfa-eliche che abbiano elevata probabilità di essere siti di nucleazione per il folding di proteine. Sulla base di tale criterio si è sviluppato un sistema basato sull'accoppiamento di reti neurali e algoritmi genetici utili per la progettazione di peptidi a conformazione predeterminata. 2) Predizione della Struttura di Proteine A partire dal 1997, durante il suo lavoro di ricerca nell'ambito del dottorato in Fisica e in collaborazione col prof. Anders Krogh della Technical University of Denmark (ora all'università di Copenhagen), PLM si è occupato principalmente dello studio dei sistemi di "machine learning" volti alla predizione delle caratteristiche strutturali e funzionali delle proteine a partire dalla loro sequenza amminoacidica. In particolare PLM si è occupato della progettazione e dell'implementazione di sistemi integrati di Reti Neurali e Hidden Markov Model (HMM). Inoltre ha sviluppato i sistemi che hanno permesso di costruire per la prima volta predittori a HMM capaci di elaborare l'informazione evolutiva contenuta negli allineamenti multipli di sequenza. Con tali metodi, accoppiati a reti neurali, support vector machine e conditional random field sono stati sviluppati: Predittori per le proteine di membrana sia all-alpha che beta-barrel ; Predittori integrati di reti neurali e HMM per lo stato di legame delle cisteine; Predittori per determinare la presenza e la localizzazione di ancore GPI, peptidi segnale e peptidi targeting in proteine mitocondriali e plastidiche; Recentemente PLM ha contribuito all'implementazione di BAR (Bologna Annotation Resource), un sistema basato sulla comparazione dei tutte le sequenze proteiche oggi disponibili, su una procedura di clustering che risponde a criteri di similarità stringenti e su una procedura statisticamente validata per il trasferimento di annotazione a tutte le sequenze di uno stesso cluster. Tale sistema permette l'annotazione funzionale e strutturale di proteine ed è risultato, nella valutazione comparativa internazionale CAFA (Critical Assessment of Function Annotation), uno dei migliori ad oggi esistenti per quanto riguarda l'annotazione in termini di Gene Ontology ( si veda Radivojac P et al, Nat Methods 10: , 2013). I predittori sono pubblicamente disponibili presso il sito del Gruppo di Biocomputing dell'univesità di Bologna (http://www.biocomp.unibo.it/predictors.html) 3) Predizione delle relazioni tra variazioni in proteine e malattie PLM ha collaborato all'implementazione SNPs&GO, uno strumento basato su support vector machine in grado di predire l'associazione tra mutazioni proteiche di singolo residuo e malattie umane. SNPs&GO utilizza per la prima volta l'informazione contenuta nelle annotazioni funzionale (Gene Ontology). La stessa strategia è stata applicata recentemente per l'implementazione di un metodo in gradi di predire se una mutazione germinale sia correlata a cancro o ad altre malattie genetiche. SNPs&GO è risultato uno dei migliori metodi ad oggi sviluppati in diverse valutazioni comparative CAGI (Critical Assessment of Genome Interpretation) e in diversi articoli di valutazione indipendenti (si veda ad esempio, Thusberg et al, Hum Mutat 32; , 2011). I predittori sono pubblicamente disponibili presso il sito del Gruppo di Biocomputing dell'univesità di Bologna (http://www.biocomp.unibo.it/predictors.html) 4) Predizione della localizzazione subcellulare di proteine eucariotiche. PLM ha collaborato all'implementazione dei BaCelLo, un metodo basato su un albero di decisione di 15/5/15 Unione europea, Pagina 3 / 12

4 supportvector machine capace di discriminare quattro differenti localizzazioni per le proteine di animali e funghi, e cinque per le proteine di piante. BaCelLo rappresenta lo stato dell'arte nella predizione della localizzazione subcellulare di proteine eucariotiche. PLM ha inoltre implementato MemLoci, il primo strumento disponibile per la predizione la localizzazione subcellulare di proteine di membrana eucariotiche. MemLoci è stato incorporato in MemPype, uno strumento integrato per la predizione delle caratteristiche strutturali e funzionali di proteine di membrana. I predittori sono pubblicamente disponibili presso il sito del Gruppo di Biocomputing dell'univesità di Bologna (http://www.biocomp.unibo.it/predictors.html) 5) Predizione e analisi strutturale delle varianti di splicing di proteine umane PLM ha preso parte al lavoro congiunto svolto dalla Rete di Eccellenza Europea Biosapiens (7 Programma Quadro) per l analisi computazionale delle proteine selezionate nella prima fase del progetto ENCODE. In particolare si sono considerati gli aspetti connessi all annotazione strutturale e funzionale delle varianti di splicing. PLM ha investigato la conservazione della topologia transmembrana delle differenti varianti codificate da uno stesso gene. Inoltra ha sviluppato una pipeline computazionale per l annotazione della struttura e della funzione delle varianti di splicing calcolate dal programma ASPic. L annotazione conseguente è disponibile nella banca dati ASPicDB disponibile presso il CASPUR (http://srv00.ibbe.cnr.it/aspicdb/) 6) Identificazione a livello genomico dei fattori determinanti della termostabilità. PLM ha preso parte a ricerche miranti a identificare i caratteri che distinguono a livello genomico gli organismi termofili da quelli mesofili. In particolare sono stati adottati metodi di statistica multivariata e estrazione di componenti principali a partire dalla composizione in codoni dei 116 genomi, ottenendo marcatori genomici in grado di discriminare organismi termofili e mesofili. 7) Analisi di dati prodotti da esperimenti high-throughput PLM collabora a differenti progetti che richiedevano l analisi di dati per l estrazione di informazioni e l'interpretazione biologica in esperimenti condotti a scala genomica. In particolare: L analisi di Single Nucleotide Variations and Copy Number Variations in specie animali (Capra, Pecora, Coniglio, Maiale) L analisi dei dati di sequenziamento massivo di cellule tumorali di pazienti affetti da tumore stromale gastro-intestinale wild type (WT-GIST). Tale analisi ha permesso di scoprire nuove mutazioni sul gene SDHA che sono probabilmente connesse alla tumorigenesi. L'analisi di variazioni a singolo nucleotide in zone non codificanti e connesse alla malattia di Alzheimer. Tale analisi ha messo il luce il ruolo del fattore di trascrizione MZF1 nella regolazione di geni implicati nell'insorgenza della malattia. L'analisi di reti geniche implicate nell'insorgenza e nello sviluppo di malattie o fenotipi complessi, quali ad esempio l'obesità. 8) Modelling di proteine e ricerche sulla relazione struttura-funzione. PLM si dedica allo studio della relazione struttura-funzione utilizzando strumenti di modeling, dinamica molecolare e docking. In collaborazione con diversi gruppi sperimentali PLM ha conseguito I seguenti risultati: La costruzione di modelli tridimensionali di proteine da organismi termofili utili alla comprensione delle caratteristiche che promuovono la termostabilità. In particolare ha calcolato i modelli dell alcool deidrogenasi e della carbossipeptidasi di Sulfolobus solfataricus, entrambe tetrameriche La simulazione della mobilità delle catene laterali dei triptofani della beta-galattosidasi di Sulfolobus solfataricus e la correlazione con le caratteristiche dell emissione di fluorescenza. La scoperta e la caratterizzazione di un peptide fusogenico della glicoproteina H del Herpes simplex virus; La modellazione dei frammento C-terminale della subunità B della gliceraldeide-3-fosfato deidrogenasi di Spinacea olearia. Tale peptide è particolarmente importante per la regolazione dell enzima in relazione ai metabolismi luce/buio. Indici bibliometrici SCOPUS (dati al 10 Maggio 2015): Documenti: 83 Citazioni totali: 1424 h-index: 23 ISI WEB of SCIENCE (dati al 10 Maggio 2014): 15/5/15 Unione europea, Pagina 4 / 12

5 Documenti: 78 Citazioni totali: 1329 h-index: 23 Numero di articoli su riviste dotate di Impact Factor: 66 Impact Factor totale: 312,869 Impact Factor medio: Riconoscimenti e premi -) L'articolo : Martelli PL, Fariselli P, Krogh A, Casadio R (2002) A sequence-profile-based HMM for predicting and discriminating beta barrel membrane proteins- Bioinformatics 18: S46-S53, presentato al 10 Congresso Internazionale "Intelligent Systems for MolecularBiology" (ISMB02), tenutosi a Edmonton Canada, 3-7/8/2002 è stato premiato come miglior articolo presentato (SGI best paper). -) L'articolo : Martelli PL, Fariselli P, Krogh A, Casadio R (2002) A sequence-profile-based HMM for predicting and discriminating beta barrel membrane proteins- Bioinformatics 18: S46-S53 è stato segnalato come Recommended dalla Faculty of 1000 dei Biology Reports (http://www.facultyof1000.com/) -) L articolo: Fariselli P, Finelli M, Marchignoli D, Martelli PL, Rossi I, Casadio R (2003)-MaxSubSeq: an algorithm for segment-length optimization. The case study of the transmembrane spanning segments- Bioinformatics 19: è giudicato come Recommended dalla Faculty of 1000 della Biology Reports, un servizio di valutazione delle pubblicazioni che coinvolge 1900 dei più stimati scienziati mondiali (http://www.facultyof1000.com/) -) L articolo: Calabrese R, Capriotti E, Fariselli P, Martelli PL, Casadio R -Functional annotations improve the predictive score of human disease-related mutations in proteins- Hum Mutat 30: (2009) è stato selezionato per la Human Mutation Virtual Issue "Evaluating Mutation Patogenicity"; Tavtigian SV and Greenblatt MS, eds; May 2010) Partecipazione a progetti di ricerca PRIN Responsabile scientifico dell' Unità locale dell'università di Bologna. Titolo: Approccio integrato computazionale e sperimentale per lo studio di patologie umane. Coordinatore scientifico: Anna Tramontano, Università La Sapienza. Durata 36 mesi (01/02/ /02/2016) Progetto PON. Partner scientifico. Titolo: Applicazione di biotecnologie molecolari e microrganismi protecnologici per la caratterizzazione e valorizzazione delle filiere lattiero-casearia e prodotti da forno di produzioni tipiche. Coordinatore scientifico: Baldassare Portolano, Università di Palermo. Durata 48 mesi. ( ) Progetto PON. Consulente scientifico. Titolo: PANLAB-Progetto per il Potenziamento strutturale dei laboratori dell'università di Messina per analisi degli alimenti, studio della loro incidenza sulla salute umana e consulenza tecnologica, giuridica ed economica alle aziende agroalimentari. Coordinatore scientifico: Vincenzo Chiofalo, Università di Messina. Durata 48 mesi. ( ) EU-FP6 Programme. Partecipante all' Unità locale dell'università di Bologna. Titolo:BioSapiens-a European network for integrated genome annotation. Coordinatore scientifico: Janet Thornton, European Bioinformatics Institute. Responsabile locale: Rita Casadio. Durata: 66mesi. (1/1/ /6/2009) FIRB2001. Partecipante all' Unità locale dell'università di Bologna. Titolo: LIBI-Laboratorio Internazionale di BioInformatica. Coordinatore scientifico nazionale: Cecilia Saccone, Università di Bari. Responsabile locale: Rita Casadio. Durata 72 mesi (12/09/ /09/2011) FIRB2001. Partecipante all' Unità locale dell'università di Bologna. Titolo: Bioinformatica per la Genomica e la Proteomica. Coordinatore scientifico nazionale: Cecilia Saccone, Università di Bari. Responsabile locale: Rita Casadio. Durata 54 mesi (10/01/ /07/2007) PRIN2002. Partecipante all' Unità locale dell'università di Bologna. Titolo: Sviluppo ed implementazione di algoritmi per la predizione della struttura di proteine. Coordinatore scientifico nazionale: Paolo Frasconi, Università di Firenze. Responsabile locale: Rita Casadio. Durata 24 mesi (16/12/ /12/2004) PRIN2001. Partecipante all' Unità locale dell'università di Bologna. Titolo: Caratterizzazione in silico di determinanti di termostabilita' in proteine da termofili mediante analisi di genomi e di strutture. Coordinatore scientifico nazionale: Simonetta Bartolucci, Università di Napoli. Responsabile locale: Rita Casadio. Durata 24 mesi (12/12/ /12/2003) PRIN1999. Partecipante all' Unità locale dell'università di Bologna. Titolo: Proprietà strutturali e funzionali, aspetti applicativi di proteine isolate da termofili. Coordinatore scientifico nazionale: Mosè Rossi, Università di Napoli. Responsabile locale: Rita Casadio. Durata 24 mesi (26/11/ /5/15 Unione europea, Pagina 5 / 12

6 25/11/2001) Collaborazioni Università di Copenhagen : Prof. Anders Krogh Sviluppo di modelli di Markov nascosti a profilo di sequenza per la predizione della struttura proteica Seconda Università di Napoli: Prof. Gaetano Irace Studi sul folding e la dinamica di proteine. Seconda Università di Napoli: Prof. Gustavo Damiano Mita Simulazione della dinamica di enzimi immobilizzati. Istituto di Biochimica delle Proteine ed Enzimologia, CNR di Napoli: Dott. Carlo Raia e Prof Mosè Rossi Folding e dinamica di proteine termostabili. Università di Milano-Bicocca: Prof. Paolo Tortora Folding e dinamica di proteine termostabili. Università di Bologna: Prof. Gabriella Campadelli-Fiume Predizione strutturale di proteine virali. BioSapiens Network Rete europea per l'annotazione del Genoma umano. Università di Bari; Prof. Graziano Pesole in corso. Annotazione delle varianti di splicing codificate nel genoma umano Università di Bologna: Prof. Guido Biasco in corso. Studio di mutazioni importanti nell'insorgenza e nella crescita tumorali. Università di Bologna: Prof. Luca Fontanesi in corso. Studi di genomica animale Università di Bologna: Prof. Giovanni Romeo e Prof. Marco Seri in corso. Analisi di mutazioni importanti nell'insorgenza e nello sviluppo di malattie genetiche rare. Università di Bologna; Prof. Donata Luiselli in corso. Analisi di variazioni proteiche importanti per l'antropologia molecolare CAS-MPG Partner Institute for Computational Biology, Shanghai: Dott. Christine Nardini. Algoritmi per l'analisi di reti biologiche complesse. Università di Quilmes, Argentina in corso. Studi dell'effetto di variazioni sulla stabilità e la dinamica proteiche. Pubblicazioni su riviste I dati citazionali (Cit) derivano dalla banca dati SCOPUS (consultata il 10 Maggio 2015). I fattori di impatto (IF) derivano dal sito Thomson-Reuters. Vengono riportati gli IF relativi all'anno di pubblicazione della rivista o all'anno più vicino (nel caso la rivista fosse sprovvista di IF nell'anno di pubblicazione). 1. Compiani M, Fariselli P, Martelli P and Casadio R - An entropy criterion to detect minimally frustrated intermediates in native proteins - Proc Natl Acad Sci USA 95(16): (1998) (Cit: 20, IF1998: 9.821) 2. Compiani M, Fariselli P, Martelli PL and Casadio R -Neural Networks to Study Invariant Features of Protein Folding- Theor Chem Acc 101: (1999) (Cit: 4; IF1999: 2.827) 3. Casadio R, Compiani M, Fariselli P, Martelli PL - A Data Base of Minimally Frustrated Alpha Helical Segments Extracted from Proteins According to an Entropy Criterion- ISMB 7: (1999) (Cit: 1) 4. Casadio R, Compiani M, Fariselli P, Jacoboni I and Martelli PL - Neural Networks predict protein folding and structure: artificial intelligence faces biomolecular complexity. SAR and QSAR in env res 11: (2000) (Cit: 4; IF2000: 1.796) 5. Sirangelo I, Tavassi S, Martelli PL, Casadio R, Irace G - The effect of tryptophanyl substitution on folding and structure of myoglobin. Eur J Biochem 267: (2000) (Cit: 28; IF 2000: 2.852) 6. Bismuto E, Martelli PL, Casadio R, Irace G - Tryptophanyl fluorescence lifetime distribution of hypertermophilic beta-glycosidase from molecular dynamics simulation: a comparison with the experimental data. Protein Sci 9: (2000) (Cit: 8; IF2000: 3.869) 7. Jacoboni I, Martelli PL, Fariselli P, Compiani M, Casadio R - Predictions of protein segments with the same amino acid sequence and different secondary structure: a benchmark for predictive methods- Proteins 41: (2000) (Cit: 23; IF2000: 3.576) 8. El-Sherif H, Martelli PL, Casadio R, Portaccio M, Bencivenga U, Mita DG -Urease immobilization on chemically grafted nylon membranes. Part 1: Isothermal characterization- J Mol Catal B: Enzym 14: (2001) (Cit: 26; IF2001: 1.408) 15/5/15 Unione europea, Pagina 6 / 12

7 9. Jacoboni I, Martelli PL, Fariselli P, De Pinto V, Casadio R -Prediction of the transmembrane regions of beta barrel membrane proteins with a neural network based predictor- Protein sci 10: (2001) (Cit: 74; IF2001: 3.472) 10. El Masry MM, De Maio A, Martelli PL, Casadio R, Moustafa AB, Rossi S, Mita DG -Influence of the immobilization process on the activity of beta galactosidase bound to nylon membranes grafted with glycidyl methacrylate. Part 1. Isothermal behavior- J Mol Catal B:Enzym 16: (2001)(Cit: 28; IF2001: 1.408) 11. Casadio R, Martelli PL, Giordano A, Rossi M, Raia CA -A low-resolution 3D model of the tetrameric alcohol dehydrogenase from Sulfolobus solfataricus-protein eng 15: (2002) (Cit: 5; IF2002: 2.126) 12. Bismuto E, Martelli PL, De Maio A, Mita DG, Irace G, Casadio R - Effect of molecular confinement on internal enzyme dynamics: Frequency domain fluorometry and molecular dynamics simulation studies- Biopolymers (Biospectroscopy) 67:85-95 (2002) (Cit: 23; IF2002: 2.372) 13. Casadio R, Compiani M, Facchiano A, Fariselli P, Martelli PL, Jacoboni I, Rossi I -Protein structure prediction and biomolecular recognition: from protein sequence to peptidomimetic design with the human beta 3 integrin- SAR QSAR Envir Res 13: (2002) (Cit: 2, IF2002: 1.082) 14. Martelli PL, Fariselli P, Krogh A, Casadio R -A sequence-profile-based HMM for predicting and discriminating beta barrel membrane proteins- Bioinformatics 18: S46-S53 (2002) ( Cit: 141; IF2002: 4.615) SGI BEST PAPER AWARD at ISMB02 (Edmonton, Canada, August 2002); Marked as "Recommended" by "The Faculty of 1000" (Biology Reports). 15. Fariselli P, Martelli P, Casadio R -A neural network based method for predicting the disulfide connectivity in proteins- Knowledge based intelligent information engineering systems and allied technologies (KES 2002), (Damiani E et al., eds), Vol 1, pp , IOS Press, Amsterdam (2002) 16. Martelli PL, Fariselli P, Malaguti L, Casadio R. -Prediction of the disulfide bonding state of cysteines in proteins with hidden neural networks- Protein Eng. 15: (2002) (Cit: 39: IF2002: 2.126) 17. Fariselli P, Finelli M, Marchignoli D, Martelli PL, Rossi I, and Casadio R -MaxSubSeq: an algorithm for segment-length optimization. The case study of the transmembrane spanning segments- Bioinformatics 19: (2003) (Cit: 17; IF2003: 6.701) Marked as "Recommended" by "The Faculty of 1000" (Biology Reports) 18. Casadio R, Fariselli P, Finocchiaro G, Martelli PL -Fishing new proteins in the twilight zone of genomes: The test case of outer membrane proteins in Escherichia coli K12, Escherichia coli O157:H7, and other Gram-negative bacteria- Protein Sci 12: (2003) (Cit: 28; IF2003: 3.787) 19. Martelli PL, Fariselli P, Casadio R -An ENSEMBLE machine learning approach for the prediction of all-alpha membrane proteins- Bioinformatics 19: I205-I211 (2003) (Cit: 50; IF2003: 6.701) 20. Occhipinti E, Martelli PL, Spinozzi F, Corsi F, Formantici C, Molteni L, Amenitsch H, Mariani P, Tortora P, Casadio R -3D structure of Sulfolobus solfataricus carboxypeptidase developed by molecular modeling is confirmed by site-directed mutagenesis and small angle X-ray scattering- Biophys J 85: (2003) (Cit:11; IF2003: 4.463) 21. Martelli PL, Fariselli P, Tasco G, Casadio R -The prediction of membrane protein structure and genome structural annotation- Compar Funct Genom 4: (2003) (Cit: 3; IF2003: 1.297) 22. Casadio R, Fariselli P, Martelli PL -In silico prediction of the structure of membrane proteins: Is it feasible?- Brief Bioinf 4: (2003) (Cit:15, IF2006: ) 23. Fariselli P, Zauli A, Rossi I, Finelli M, Martelli PL, Casadio R -A neural network method to improve prediction of protein-protein interaction sites in heterocomplexes- Proc 13th IEEE Workshop on Neural Networks for Signal Processing (NNSP'03): (2003) 24. Martelli PL, Fariselli P, Casadio R -Prediction of disulfide-bonded cysteines in proteomes with a hidden neural network- Proteomics 4: (2004) (Cit: 27; IF2004: 5.483) 25. Durante D, Casadio R, Martelli PL, Tasco G, Portaccio M, De Luca P,Bencivenga U, Rossi S, Di Martino S, Grano V, Diano N, Mita DG -Isothermal and non-isothermal bioreactors in the detoxification of waste waters polluted by aromatic compounds by means of immobilised laccase from Rhus vernicifera- J Mol Catal B: Enzym 27: (2004) (Cit: 23; IF2004; 1.547) 26. Gianni T, Martelli PL, Casadio R, Campadelli-Fiume G -An internal fusion peptide in herpes simplex virus glycoprotein H enables fusion required for infection of cells- J Virol 79: (2005) (Cit: 68; IF2005: 5.178) 27. Fariselli P, Finelli M, Rossi I, Amico M, Zauli A, Martelli PL, Casadio R -TRAMPLE: the transmembrane protein labelling environment- Nucl Acids Res ; 33:W198-W201 (2005) (Cit: 10; 15/5/15 Unione europea, Pagina 7 / 12

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