StaffFilippo Biscarini


Informazioni



E-mail
biscarini@ibba.cnr.it

Sede
Milano

Aree di attività
BIOTEC, QUALY, BIOGEN


ORCID: 0000-0002-3901-2354
Google Scholar: Profile
Research Gate: Filippo Biscarini
Scopus Author: 25640857200

Biscarini Filippo

I° Ricercatore

Formazione

2018: Abilitazione Scientifica Nazionale per Professore Associato e Ordinario in Scienze e Tecnologie Animali (07/G1); Abilitazione Scientifica Nazionale per Professore Associato in Chimica agraria, genetica agraria e pedologia (07/E1)

2006 – 2010: Ph.D. in animal breeding & genomics presso Wageningen University, The Netherlands

1999: Periodo di studio all’estero in Epidemiologia Veterinaria e Scienze dell’Alimentazione con il programma Erasmus presso l’University of Utrecht, The Netherlands

1996 – 2002: Laurea in Medicina Veterinaria presso l’Università di Perugia

Esperienze professionali

2018– Oggi: Esperto Nazionale Distaccato presso ERCEA (European Research Council Executive Agency) a Bruxelles, Belgio. Attività di coordinamento e analisi dati: valutazione e monitoraggio delle proposte scientifiche sottoposte all’ERC, analisi statistica dei dati relativi alle proposte progettuali, sviluppo di tools informatici, text mining e topic modelling per il processamento automatico di dati testuali

2018–Oggi: Primo Ricercatore presso il CNR Istituto di Biologia e Biotecnologia Agraria. Ricerca in biostatistica, bioinformatica, plant & animal breeding, medicina umana, machine learning e analisi dei dati (dati ’omics). Supervisione di studenti (BSc, MSc, PhD). Coordinamento di progetti di ricerca. Insegnamento.

2017 – 2018: Senior Biostatista presso Cardiff University (School of Medicine) e Cardiff, United Kingdom Marie-Curie fellowhip. Attività di ricerca bioinformatica e biostatistica su malattie autoimmuni (i.e. malattia di Graves’ e orbitopatia, celiachia). Analisi di dati ’omics (RNA-sequencing, proteomica, metabolomica, metagenomica) e rilievi clinici.

2016 – 2018: Ricercatore, CNR-IBBA, sede di Milano. Ricerca in biostatistica, bioinformatica, plant & animal breeding, medicina umana, machine learning e analisi dei dati (dati ’omics). Supervisione di studenti (BSc, MSc, PhD). Coordinamento di progetti di ricerca. Insegnamento.

2017: Missione UN-IAEA presso il Centre national de la recherche appliquée au développement rural a Antananarivo in Madagascar, per svolgere un corso di 5 giorni (in Francese) per ricercatori e tecnici locali, dal titolo “Animal Identification, Recording Phenotypes and Performance Data to Enhance Cattle Breeding in Madagascar”.

2016: Ricercatore (RTD – tipo B), presso l’Università degli Studi di Teramo (Facoltà di Bioscienze). Ricerca in Animal Breeding & Genetics, Biostatistica e Bioinformatica. Insegnamento di animal breeding & genetics.

2014 – 2016: Principal Investigator presso PTP Science Park, Lodi. Attività di ricerca: biostatistica e bioinformatica per l’analisi di dati NGS (Next Generation Sequencing) in specie animali e vegetali, e in progetti di biologia e medicina umana. Coordinamento scientifico di progetti di ricerca nazionali e internazionali. Coordinamento di un gruppo di ricerca di 2-3 persone. Supervisione di studenti (PhD, Master).

2016: COST Short Term Scientific Mission presso IRTA (Institut de Recerca i Tecnologia Agroalimentàries), a Caldes de Montbui in Spagna. Attività di ricerca: analisi statistica Bayesiana dei dati di emissione ruminale di metano nei bovini da latte.

2011 – 2014: Marie-Curie post-doctoral researcher presso PTP Science Park, Lodi. Ricerca in statistica genetica, genomica e bioinformatica su piante (barbabietola da zucchero, riso, pesca) e animale (pecore, bovini, capre, bufali). Insegnamento di statistica, programmazione e genetica. Supervisione di studenti di dottorato e PhD.

2013:  Periodo di ricerca all’estero presso Cardiff University (School of Biosciences), Cardiff, UK. Attività di ricerca sull’adattamento genetico degli animali alle condizioni ambientali.

2010 – 2011: Post-doctoral researcher presso Georg-August Universität a Göttingen, Germania. Attività di ricerca su predizioni genomiche e schemi di selezione genomica nei bovini da latte. Insegnamento di statistica. Supervisione di studenti di of PhD.

2006 – 2010: Marie-Curie Phd fellow presso Wageningen University, Wageningen, Paesi Bassi. Ricerca metodologica in genetica quantitativa e in genomica statistica applicata al miglioramento genetico delle galline ovaiole. Assistente nel corso di master “Animal breeding and genetics”. Supervisione di studenti di master.

2009 – 2010: Insegnante tirocinante nelle scuole secondarie, Vwo – Havo school ’t Hooghe Landt, ad Amersfoort nei Paesi Bassi per il progetto “Becoming a teacher”: Materia d’insegnamento: scienza in lingua olandese.

2005: Periodo di ricerca all’estero presso University of Guelph, Guelph, Canada. Progetto di ricerca sulla teoria dell’indice di selezione e sugli schemi di selezione nei bovini da latte.

2003 – 2006: Genetista Quantitativo, presso ANAFI, Cremona. Attività di ricerca: valutazione genetica dei bovini da latte. Ricerca su genetica quantitativa nei bovini da latte.

2002: Web-programmer, presso CBF (Irish Cattle Breeders Federation), Cork, Irlanda. Web-programmer, database analyst e tirocinante in genetica quantitativa.

Interessi scientifici

  • Plant & animal breeding
  • Bioinformatica
  • Applicazioni della biostatistica alla biologia e alla medicina umana
  • Applicazione di tecniche e paradigmi innovativi di analisi dei dati, segnatamente machine learning e deep learning in combinazione con i big data e il calcolo distribuito ad una vasta gamma di problemi biologici.
  • Predizioni genomiche e multi-omics
  • Metodi alternativi per GWAS
  • Metodi e strumenti per l’imputazione di dati mancanti (genotipi e fenotipi)
  • Processamento e analisi di big data (calcolo distribuito, selezione e ingegnerizzazione delle variabili predittive, sviluppo di software per la biostatistica)
  • Effetto del noise (errori nei dati) sull’efficienza delle predizioni ‘omics
  • Metodi e applicazioni della metagenomica in piante, animali, medicina umana e specie modello

Progetti attivi

FREECLIMB - Fruit Crops Resilience to Climate Change in the Mediterranean Basin
Inizio: 01/04/2019   Fine: 31/03/2022

Unione Europea

Milano   Sito web

Filippo Biscarini

Durata Progetto:
01/04/2019 - 31/03/2022
Ente finanziatore:
Unione Europea
Responsabili di progetto:
Filippo Biscarini
Sedi:
Milano
Sito web del Progetto:
Sito web

FREECLIMB - Fruit Crops Resilience to Climate Change in the Mediterranean Basin


Il progetto FREECLIMB intende rispondere agli obiettivi del programma PRIMA (Sect. 2) di HORIZON 2020 (EU Research Framework) per lo sviluppo di sistemi agricoli innovativi e sostenibili nell’area Mediterranea, che preservino le risorse naturali (acqua ed uso di suolo) attraverso un aumento dell’efficienza produttiva. Ciò verrà perseguito aumentando la conoscenza sui meccanismi con cui le piante si adattano all’ambiente e resistono agli stress biotici ed abiotici. Il progetto FREECLIMB include le più importanti specie arboree del Mediterraneo, con l’obiettivo di incrementare la disponibilità di germoplasma e varietà adatte ad usare risorse esterne limitate (input) e ad adattarsi agli scenari climatici futuri predetti per l’area mediterranea, attraverso la caratterizzazione e l’utilizzo della biodiversità locale. Il progetto si concentrerà su ideotipi chiave elaborati in collaborazione con i coltivatori di frutta (Fruit Farming Actors -FFAs, breeders, vivaisti, coltivatori) con lo scopo principale di fornire germoplasma, metodi e strumenti per accelerare lo sfruttamento, il miglioramento genetico e la selezione di varietà resilienti per le più importanti specie arboree mediterranee (frutti con seme come pesca, albicocca e mandorla, agrumi, uva ed olive).

RABoLa - Strategie sostenibili per ridurre l’impiego di antibiotici nell’allevamento delle bovine da latte
Inizio: 28/12/2018   Fine: 27/12/2021

Regione Lombardia

Milano, Lodi   Sito web

Paola Cremonesi, Laura Morello

Durata Progetto:
28/12/2018 - 27/12/2021
Ente finanziatore:
Regione Lombardia
Responsabili di progetto:
Paola Cremonesi, Laura Morello
Sedi:
Milano, Lodi
Sito web del Progetto:
Sito web

RABoLa - Strategie sostenibili per ridurre l’impiego di antibiotici nell’allevamento delle bovine da latte


Il progetto, che vede il coinvolgimento di diversi dipartimenti dell’Università degli Studi di Milano (DISAA, DIMEVET, VESPA), dei ricercatori del CNR ISPA e CNR IBBA e del Dipartimento DIANA dell’Università Cattolica del Sacro Cuore di Piacenza, ha come obiettivo primario l’individuazione di pratiche operative che consentano la riduzione dell’uso di antibiotici nell’allevamento delle bovine da latte. Nel corso della ricerca verranno validati protocolli operativi (somministrazione di Aloe arborescens, impiego di batteriocina di Lactococcus lactis subsp. cremoris in pre e post dipping, molecole per inibire Prototheca spp) già testati in via preliminare con risultati positivi intervenendo nell’intero ciclo di lattazione delle bovine.

Il successo del progetto RABoLa consentirà agli allevatori di usufruire di nuove strategie nutraceutiche e alternative all’uso di antibiotici, per potenziare le difese innate degli animali e ridurre l’incidenza e la gravità delle mastiti. La validazione di un efficace protocollo per la messa in asciutta selettiva degli animali porterebbe così all’immediata riduzione dell’impiego preventivo di antibiotici, in linea con quanto richiesto a livello europeo e mondiale.

FARM-INN Farm-level interventions supporting dairy industry innovation
Inizio: 05/10/2020   Fine: 31/08/2021

AGER

Lodi   Sito web

Bianca Castiglioni

Durata Progetto:
05/10/2020 - 31/08/2021
Ente finanziatore:
AGER
Responsabili di progetto:
Bianca Castiglioni
Sedi:
Lodi
Sito web del Progetto:
Sito web

FARM-INN Farm-level interventions supporting dairy industry innovation


FARM-INN ha come obiettivo l’acquisizione di nuovi dati scientifici per migliorare tutta la filiera lattiero-casearia. In particolare le ricerche si focalizzano sulla caratterizzazione delle proprietà tecnologiche e funzionalidelle proteine contenute nel latte (varianti A1 e A2 di beta-caseina) e sull’ impiego di nuovi additivi, da aggiungere nella dieta delle bovine, in grado di ridurre la contaminazione del latte da micotossine (prodotte da funghi) e batteri (clostridi). Con specifiche valutazioni effettuate tramite approccio LCA (Life Cycle Assessment), si verificheranno la sostenibilità ambientale ed economica delle innovazioni introdotte con il progetto nella filiera lattiero casearia. I risultati del progetto contribuiranno infine a garantire al consumatore alimenti più sicuri e a migliorare l’efficienza della produzione riducendo gli scarti di latte e formaggio, causa di gravi perdite economiche per i produttori.

Progetti conclusi

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