CRESCO: Linea Attività II Coordinamento: –dr. Vittorio Rosato Focus: –Sviluppo di tecnologie e modelli computazionali per la descrizione di sistemi complessi.

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1 CRESCO: Linea Attività II Coordinamento: –dr. Vittorio Rosato Focus: –Sviluppo di tecnologie e modelli computazionali per la descrizione di sistemi complessi di origine biologica e di materiali innovativi Partners: –CETMA (Brindisi) –PSTS (Palermo) –BioTekNet (Napoli)

2 LA II : Riassunto attività

3 LA II : Riassunto costi Totale = costo totale attività ENEA= costo attività ENEA Partners = ammontare contratto tra ENEA e partners Delta = finanziamento per ENEA (Delta = Totale * 0.7 - Partners)

4 Sommario -Attività ENEA ENEA-FIM ENEA-BIOTEC -Attività CETMA -Attività PSTS -Attività BioTekNet

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7 www.sbml.org

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9 ENEA-BIOTEC: Realizzazione di banca dati e di analisi polimorfismi (aplotipi) IL DNA contiene differenze che forniscono una varietà dei tratti genici degli individui. Il progetto propone di creare una banca dati relativa al sequenziamento del DNA mitocondriale (che ha carattere di grande stabilità e contiene variazioni significative). Tali dati possono permettere lidentificazione di domini filogenetici specifici (genomica forense)

10 Attività previste (parte ENEA): (1)Reclutamento AdR per ENEA-Portici (2)Acquisizione competenza SBML (3)Stage eventuale all University Hertforshire (UK) presso SBML (4)Design di un modello biochimico di interesse per partners (5)Acquisizione tool per la simulazione reti (es. COPASI) (6)Deployment degli strumenti a favore delle attivita dei partners (7)Customizzazione del codice sulle macchine di CRESCO (8)Eventuale tentativo (con LAI) per il design di motori dedicati per lelaborazione delle parti computazionalmente rilevanti (9)Produzione di risultati scientifici e di strumenti stato-dellarte

11 Attività di ricerca di BioTekNet nellambito del Progetto CRESCO OBIETTIVI I polisaccaridi prodotti da alcuni ceppi di Escherichia coli, Pastorella multocida e Streptococcus equi possono essere utilizzati come precursori per la sintesi di alcuni glicosamminoglicani di interesse nel settore farmaceutico, quali leparina, la condroitina e lacido ialuronico. Obiettivo generale del progetto è quello di incrementare la produzione di polisaccaridi microbici di interesse biotecnologico attraverso lo sviluppo di strategie di ingegneria metabolica. In particolare lattività di ricerca comporterà: 1)lindividuazione, tra le tipologie di microrganismi in precedenza citate, di un idoneo sistema modello, che abbia caratteristiche di generalità e valenza industriale; 2)lindividuazione dei nodi fondamentali del percorso biosintetico del polisaccaride di interesse; 3)limplementazione del ceppo per lover-espressione del polisaccaride basata sui dati sperimentali e su simulazioni al calcolatore dei pathway biochimici.

12 Si articola nei seguenti obiettivi realizzativi intermedi: OR.1: Raccolta dati e progettazione di un database OR.2: Analisi delle principali vie metaboliche OR.3: Ricerca e progettazione di tool per lo sviluppo di modelli di reti metaboliche ATTIVITA PSTS Progettazione di un database e ricerca sui tool disponibili per la creazione di modelli di reti metaboliche e genetiche per lo studio di batteri del genere Pseudomonas.

13 A1 Ricerca sorgenti dei dati specifici al genere Pseudomonas A2 Raccolta di dati bioinformatici A3 Progettazione di un Database A4 Realizzazione di un Database A5 Progettazione di una interfaccia web OR1 ATTIVITA PSTS OR2 A1 Individuazione di metaboliti di interesse scientifico e analisi delle relative vie metaboliche A2 Analisi bioinformatica e regolazione dei geni coinvolti nella via metabolica dei PHA A3 Attività di analisi e ricerca di modelli in silico OR3 A1 Ricerca ed analisi degli strumenti informatici A2 Analisi e progettazione di uno strumento di workflow

14 Progetto Cresco Attività CETMA: SP II.4 Sviluppo di modelli numerici per analisi strutturali complesse e processi di sinterizzazione SP II.4.1 Simulazioni strutturali complesse Modellazione di strutture complesse costituite da materiali a comportamento non lineare quali i materiali compositi e le leghe a memoria di forma (SMA - Shape Memory Alloy) SP II.4.2 Simulazione del processo di sinterizzazione di ceramici tradizionali Sviluppo di modelli comportamentali di materiali ceramici per la simulazione numerica del processo produttivo

15 Modellazione di strutture composite con filamenti in SMA (shape memory alloy) Le difficoltà principali nel modellare strutture composite con filamenti in SMA sono di diverso tipo: difficoltà nel descrivere il comportamento termomeccanico del materiale SMA; introduzione di fenomeni di interfaccia dovuti allaccoppiamento con la restante parte della struttura (ad esempio interfaccia filamento SMA-matrice); necessità di modellare contemporaneamente fenomeni fisici di tipo diverso: fisico, termico e meccanico (ad esempio nella simulazione di attuatori attivati attraverso riscaldamento per effetto joule dei filamenti SMA). SP II.4.1 Simulazioni strutturali complesse

16 Evoluzione dei modelli full-scale: 1985, 25 ore di CPU Cray-1 per simulare 100ms di crash su un modello ESTREMAMENTE ridotto, 8000 elementi oggi, 28 ore di NEC per simulare 100ms di crash su un modello con circa 800000 elementi Con un incremento della dimensione del modello di circa 2 ordini di grandezza, il tempo di calcolo è rimasto circa lo stesso: è aumentato il dettaglio dei modelli SP II.4.1 Simulazioni strutturali complesse

17 Modello comportamentale del materiale in cottura Barrette di materiale ceramico di differente composizione. Deformazione a fine cottura Analisi di sensitività per la messa a punto dei parametri del modello comportamentale su geometrie semplici Simulazione del processo di sinterizzazione su geometrie complesse Necessità: elevate potenze di calcolo SP II.4.2 Simulazione del processo di sinterizzazione di ceramici tradizionali