Emergenza di pattern in sistemi complessi

L'universalità delle leggi di scala è una delle caratteristiche più attraenti della fisica statistica perché un'ampia classe di modelli può essere classificata unicamente in termini dei sui comportamenti macroscopici le cui caratteristiche dipendono solo da pochi dettagli, come la dimensione del sistema e le simmetrie del problema (ed eventualmente il modo in cui l'interazione decresce), ma non da dettagli più microscopici. Le leggi di scala sono state osservate e descritte in molti fenomeni fisici, chimici, biologici, ecologici, economici e sociologici. I nostri interessi di ricerca includono i sistemi biologici ed ecologici, la fisica statistica delle particelle interagenti, le reti di trasporto ottimali e la dinamica dei network complessi con applicazioni alle scienze ambientali e alla sostenibilità ecologica.
Contatti: Sandro Azaele, Valeria d’Andrea, Manlio De Domenico, Amos Maritan, Samir Suweis.
Sito web: www.liphlab.com
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  Organizzazione di Ecosistemi e dinamica dell'evoluzione

Comprendere le origini, il mantenimento e la perdita di biodiversità nei sistemi ecologici è uno degli obiettivi di più alta priorità scientifica data l'elevata e allarmante perdita di biodiversità nel globo. Le comunità ecologiche mostrano diffusi pattern ed interrelazioni tra taglia, abbondanza della specie e disponibilità di risorse a cui essa può attingere. La meccanica statistica di non equilibrio è la candidata naturale per provare a sviluppare una teoria unificata e in grado di descrivere la distribuzione delle taglie delle specie, il loro utilizzo di energia e la relativa distribuzione spaziale. Il nostro approccio è quello di utilizzare principi variazionali o di ottimizzazione, che sono stati di grande successo in fisica, per provare a comprendere e descrivere pattern spazio-temporali osservati in sistemi naturali (come ad esempio l'architettura delle reti ecologiche, la relazione specie-area negli ecosistemi), in modo tale da poter essere anche capaci di predire pattern non ancora scoperti. Lì dov'è possibile, a fianco dell'indagine teorica e dei risultati modellistici, si cerca sempre un paragone della teoria con l'analisi di dati empirici.
Contatti: Sandro Azaele, Davide Bernardi, Manlio De Domenico, Amos Maritan, Samir Suweis
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  Neuroscienze Computazionali

La fisica statistica e la scienza delle reti stanno contribuendo in modo decisivo a descrivere la struttura e la dinamica auto-organizzata del cervello umano. La nostra ricerca nel campo delle neuroscienze computazionali si sviluppa lungo tre direzioni: 1) Criticità del cervello; una recente ipotesi delle neuroscienze è che il cervello a riposo possa trovarsi vicino a una transizione di fase (in senso fisico statistico), tra un regime sub-critico con bassa attività e uno super-critico di attività elevata. Abbiamo dimostrato che la risposta ottimale a un ambiente mutevole e complesso si verifica in sistemi che si organizzano spontaneamente vicino a un punto critico. Con vari metodi stiamo verificando queste ipotesi nell'attività cerebrale dei ratti; 2) Controllabilità delle reti cerebrali; applichiamo la teoria del controllo delle reti alle neuroscienze per capire se una singola regione cerebrale può controllare la dinamica dell'intero cervello attraverso una stimolazione esterna, cercando di identificare le regioni cerebrali che hanno un maggiore controllo sulle altre; 3) Modellizzazione di tipo Whole Brain; in questa linea di ricerca studiamo la relazione tra struttura e funzione a vari livelli nel cervello, con l’obiettivo di capire come lesioni strutturali (come l'ictus) o altri disturbi cerebrali portano a deviazioni dalla criticità descritta al primo punto. Queste linee di ricerca sono sviluppate anche in collaborazione con il Centro di Neuroscienze di Padova.
Contatti: Samir Suweis, Michele Allegra, Davide Bernardi, Manlio De Domenico, Valeria d’Andrea
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  Robustezza, Adattabilità e Transizioni Critiche nei Sistemi Viventi

La comprensione dei sistemi biologici ha bisogno di più di una semplice generalizzazione dei metodi standard della meccanica statistica. In quest'ultima, è fondamentale determinare il parametro d'ordine, che caratterizza le varie fasi del sistema. Questo è un passo cruciale per ottenere gli ingredienti chiave necessari per formulare un quadro essenziale ma completo del comportamento macroscopico del sistema. Tuttavia, quale sia il parametro d'ordine per un certo sistema vivente (da genomi, a società umane) è un problema difficile e ancora non ben definito. Tuttavia, v'è una crescente evidenza che la caratteristica fondamentale di sistemi viventi è nell'architettura delle loro reti di interazione. La nostra ricerca si focalizza su tre punti: 1) Lo sviluppo di un quadro teorico unificante in grado di fornire una spiegazione parsimoniosa e generale del comportamento macroscopico di questi sistemi; 2) Indagare le risposte della rete alle perturbazioni locali o globali; 3) Progettare nuove architetture di rete volte a massimizzare diverse funzioni obiettivo in termini di adattabilità o robustezza del sistema. Questa linea ha applicazioni in vari ambiti, tra cui le neuroscienze, la biologia di sistema e più in generale le reti complesse.
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  Materia soffice

La materia soffice comprende tutti quei sistemi macromolecolari, tenuti assieme da forze intramolecolari deboli, la cui scala di energia tipica è data dalle fluttuazioni termiche a temperatura ambiente. Esempi sono sospensioni colloidali e polimeriche e cristalli liquidi, complessivamente detti anche “fluidi complessi”. Il gruppo è interessato a diverse tematiche:

• Colloidi eterogeneamente carichi: siamo interessati alla modellizzazione di colloidi e proteine con carica eterogenea, proprietà termodinamiche e di auto-assemblaggio
• Separazione di fase: siamo interessati alla caratterizzazione delle proprietà termodinamiche di sistemi multi-componente che presentano una separazione fra due fasi liquide, fenomeno di notevole importanza nelle cellule
• Diffusione in sistemi eterogenei e vetrosi: studiamo i fenomeni di trasporto in sistemi eterogenei, con proprietà di diffusione anomale o caratterizzati da trappole cinetiche e stati metastabili (come i vetri), con attenzione ad una descrizione microscopica. 
• Microreologia attiva: i fluidi complessi hanno spesso proprietà viscoelastiche, cioè si comportano parzialmente come fluidi viscosi e parzialmente come solidi elastici. Nella microreologia attiva, la dinamica di una sonda microscopica viene modellizzata ed interpretata per rivelare le proprietà del fluido complesso nel quale è immersa.

Il nostro approccio alle varie tematiche comprende simulazioni numeriche (Monte Carlo e dinamica molecolare) ed approcci analitici.
Contatti: Marco Baiesi, Fulvio Baldovin, Gianmaria Falasco, Emanuele Locatelli, Enzo Orlandini, Flavio Seno, Antonio Trovato
Sito web: BSSP Group

  Dinamica e termodinamica di sistemi polimerici

I polimeri sono macromolecole, composte da elementi ripetuti: sono onnipresenti, dai componenti di base della vita come proteine, il DNA ed RNA a materiali di uso comune come plastiche, gomme e fibre tessili. I polimeri possono assumere un numero di configurazioni spaziali che cresce esponenzialmente con la loro lunghezza: una descrizione teorica diventa quindi un problema di meccanica statistica e i lavori pionieristici di De Gennes hanno mostrato come i polimeri hanno proprietà che non dipendono strettamente dai loro dettagli chimici ma che sono, al contrario, universali. Il gruppo è interessato a diverse tematiche:

• Dinamica dei polimeri: siamo interessati alle proprietà di trasporto in sistemi complessi, sotto confinamento, come in materiali porosi o in canali di ampiezza variabile. 
• Termodinamica dei polimeri: studiamo fenomeni di transizione tra fasi in polimeri e biopolimeri, fra cui la transizione di collasso da fase estesa a globulare in modelli per la cromatina o la denaturazione del DNA.
• Proprietà di assorbimento: siamo interessati a caratterizzare la transizione di fase, legata all’assorbimento materiale in sospensione, al variare della topologia, dell’architettura (ovvero di come organizziamo i monomeri) e della geometria del problema.
• Modelli polimerici a grana-grossa: per studiare le proprietà materiali di un sistema polimerico è spesso necessario rimuovere dettagli poco rilevanti per rendere il problema computazionalmente trattabile. Applichiamo queste tecniche a polimeri con topologia e/o architettura complessa, rilevanti per lo studio di biosistemi. 

Il nostro approccio alle varie tematiche comprende simulazioni numeriche (Monte Carlo e dinamica molecolare) ed approcci analitici come teorie di campo.
Contatti: Marco Baiesi, Fulvio Baldovin, Gianmaria Falasco, Emanuele Locatelli, Enzo Orlandini, Flavio Seno, Antonio Trovato
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  Proprietà topologiche in sistemi polimerici

La topologia è una branca della matematica che si interessa di quelle proprietà delle curve che non dipendono dalla conformazione ma dalle proprietà globali, che non cambiano se non intaccando l’integrità delle curve stesse (e.g. tagliando e ricucendo). Per sistemi fisici, la presenza di proprietà topologiche induce peculiari proprietà materiali. Siamo interessati a capire come le proprietà di sistemi polimerici con topologia ben definita (per esempio, anelli concatenati) dipenda da fattori quali la loro rigidità, il loro confinamento o la qualità del solvente; inoltre, siamo interessati a capire come le proprietà topologiche influenzano le proprietà macroscopiche (come la viscoelasticità) del sistema. Il nostro gruppo ha sviluppato metodi per individuare le regioni annodate nei polimeri: questo permette di individuare e caratterizzare i nodi nei sistemi fisici di interesse. Infine, la topologia è rilevante anche per sistemi biologici: tra i problemi aperti c’è la comprensione di come il DNA nelle cellule viene snodato dalle topoisomerasi.
Contatti: Marco Baiesi, Emanuele Locatelli, Enzo Orlandini
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  Proteine e bio-polimeri

I biopolimeri in generale, e le proteine in particolare, sono essenziali per gli organismi viventi. Il problema di determinare lo stato nativo di una proteina è estremamente complesso, dato l'elevato numero dei gradi di libertà del sistema. Conformazioni proteiche non native sono anche di estremo interesse, poiché possono innescare l'aggregazione patologica di proteine, causa di diverse malattie degenerative. Il nostro approccio meccanico-statistico è fondamentale per comprendere gli aspetti unificanti che emergono nella fisica delle proteine e la loro relazione con i polimeri ordinari. Alcuni argomenti specifici includono la comprensione dell'origine delle strutture native delle proteine per mezzo di considerazioni basate su geometria e simmetria, lo sviluppo di algoritmi, basati sia sulla sequenza che sulla struttura, per predire diverse caratteristiche delle proteine, lo studio dei meccanismi principali che governano il ripiegamento e l'aggregazione di proteine. In particolare, siamo interessati ai meccanismi di ripiegamento di proteine caratterizzate da complessità topologica nella struttura nativa e alla presenza/caratterizzazione di stati intermedi con proprietà topologiche diverse da quelle native. La loro formazione durante la sintesi proteica potrebbe infatti avere un ruolo rilevante nel deteriorare la proteostasi cellulare. Di recente, abbiamo inoltre applicato anche metodi di machine learning per studiare le proprietà degli amminoacidi, da cui ne è emersa una tabella di idrofobicità efficace che svela aspetti di come la Natura impiega i vari tipi di amminoacidi per determinare le strutture secondarie come le alfa-eliche ed i foglietti beta nelle proteine.
Contatti: Marco Baiesi, Amos Maritan, Enzo Orlandini, Flavio Seno, Antonio Trovato
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  Proprietà reologiche e dinamiche dei cristalli liquidi passivi e attivi

I cristalli liquidi sono fluidi formati tipicamente da lunghe e sottili molecole che, sotto certe condizioni ambientali, tendono ad allinearsi per formare stati ordinati di varia complessità come la fase nematica, chirale e smettica. Sono importanti esempi di fluidi strutturati che rispondano a sollecitazioni esterne sia come materiali elastici sia come fluidi viscosi. I cristalli liquidi sono anche importanti dal punto di vista applicativo per il loro ben noto utilizzo nei dispositivi digitali, il cui funzionamento si basa sulla risposta orientazionale del sistema (dinamica di switching) rispetto all'accensione/spegnimento di campi elettrici esterni. Inoltre, se opportunamente modificati con termini non riconducibili ad un’energia libera, sono una buona descrizione macroscopica di fluidi attivi come le soluzioni di actina in presenza di motori molecolari. Ci occupiamo dello studio, tramite simulazioni numeriche (metodi Lattice Boltzmann) e teorie di campo medio, delle proprietà reologiche e dinamiche di questi sistemi quando soggetti a campi elettrici o di velocità esterni o al variare dell'attività.
Contatti: Enzo Orlandini
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  Dinamica di sistemi auto-propellenti

I sistemi “attivi” auto-propellenti sono composti da unità che attingono energia dell'ambiente circostante (o da un deposito interno) e la bruciano per muoversi autonomamente. Il processo di auto-propulsione individuale mantiene il sistema fuori dall'equilibrio termodinamico rendendoli estremamente diversi dalle loro versioni “passive”, nonché da altre forme di non-equilibrio. Esempi di questi sistemi sono onnipresenti, dalle micro-scale, come il citoscheletro cellulare e le sospensioni batteriche, fino alla macro-scale, come gli agglomerati di vermi e gli stormi di uccelli. In particolare, quelli proposti sono esempi di sistemi a molti corpi auto-propellenti e interagenti che presentano fenomeni di moto collettivo spontaneo. La nostra ricerca si incentra su modelli semplificati e sullo studio delle loro proprietà meccanico-statistiche. Il gruppo è interessato a diverse tematiche

• Segregazione di colloidi attivi: in particolare, quelli che risultano da una competizione tra confinamento spaziale, interazioni efficaci e meccanismi di comunicazione tra individui.
• Proprietà di polimeri auto-propellenti: studiamo le proprietà statistiche di polimeri auto-propellenti in dipendenza delle loro proprietà polimeriche (lunghezza, rigidità e architettura) e delle condizioni esterne (confinamento e densità).
• Modelli biofisici: siamo interessati ad applicare modelli di polimeri attivi per sistemi biofisici, in particolare per capirne gli ingredienti minimali.

Utilizziamo simulazioni stocastiche, tecniche analitiche (equazioni tipo Smoluchowski). I modelli considerati descrivono i singoli individui o come particelle Browniane asimmetriche con forza interna direzionale, oggetti puntiformi con una certa posizione, direzione di moto e velocità costante o modelli minimali di polimeri autopropellenti.
Contatti: Fulvio Baldovin, Emanuele Locatelli, Enzo Orlandini
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  Meccanica statistica fuori equilibrio

Una delle sfide attuali è sviluppare una teoria generale per i sistemi fuori equilibrio. Questi sistemi, sottoposti a forze non conservative, mantengono flussi di calore o di materia e dissipano energia libera. Spesso si tratta di sistemi di piccole dimensioni (per esempio, le cellule viventi), in cui le fluttuazioni non gaussiane e gli effetti non lineari giocano un ruolo cruciale nel determinare la dinamica e la termodinamica. I temi principali di ricerca includono la risposta alle perturbazioni esterne, la generalizzazione di concetti come l’equipartizione dell’energia, la stabilità dei pattern dissipativi rispetto al rumore termico, l’efficienza nella trasduzione di energia e la caratterizzazione termodinamica delle transizioni di fase fuori equilibrio. La dissipazione di energia libera in processi microscopici individuali è di particolare importanza, sia nei sistemi biologici che nelle applicazioni tecnologiche. Per questo, sviluppiamo metodi di inferenza capaci di stimare la magnitudine di tale dissipazione.
Contatti: Marco Baiesi, Fulvio Baldovin, Gianmaria Falasco, Amos Maritan
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  Fisica Statistica e Apprendimento Automatico

Oggigiorno vi è un crescente interesse per la risoluzione di problemi complessi tramite tecniche di apprendimento automatico, noto come machine learning. Questo ci sta portando a valutare le nuove idee e gli strumenti della comunità che studia il machine learning, con l'obiettivo di applicare questi metodi in contesti come i sistemi complessi, le reti neurali o le fasi polimeriche. Uno degli obiettivi è capire come funziona l'apprendimento automatico nel distinguere le fasi polimeriche, epigenetiche o cerebrali. Un piano generale consiste nell'applicare tecniche di machine learning per inferire schemi emergenti in complessi sistemi ecologici, biologici, sociali e geofisici. Infine, vorremmo capire se e in che senso le reti neurali sono critiche e come le loro prestazioni possono essere comprese attraverso la teoria dell'informazione e la fisica statistica.
Contatti: Amos Maritan, Enzo Orlandini, Marco Baiesi, Samir Suweis, Manlio De Domenico, Valeria d’Andrea

  Fisica Statistica di Reti Complesse

Una grande varietà di sistemi complessi, dalle cellule alle società, è caratterizzata da una struttura non banale: una rete complessa. Le reti sono onnipresenti e vengono utilizzate per descrivere con successo le interazioni e le relazioni tra unità fisiche/biologiche (come proteine, neuroni, computer, centrali elettriche, ecc.), materia attiva (come motori molecolari, uccelli e altri sistemi viventi) e, in alcuni casi, anche individui. Sorprendentemente, le reti complesse empiriche mostrano un'organizzazione su mesoscala, modelli di connettività eterogenei e correlazioni a lungo raggio, che sono responsabili di molti affascinanti fenomeni collettivi e funzioni complesse, ma che li rendono anche difficili da analizzare con le tecniche analitiche standard.
I nostri interessi di ricerca si collocano tra aspetti teorici e applicativi della scienza delle reti: utilizziamo modelli multistrato (multilayer), geometria di rete (network geometry) e dinamica dell'informazione per studiare struttura, dinamica e funzioni (es. robustezza alle perturbazioni) di (i) reti biologiche empiriche su scala cellulare, (ii) sistemi neuronali biologici e artificiali, (iii) reti sociali e socio-tecniche, (iv) reti di infrastrutture (dal trasporto alla comunicazione). Le applicazioni spaziano dalla medicina di precisione (network medicine) alla diffusione delle epidemie e alle scienze sociali computazionali. Per ulteriori informazioni:
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Contatti: Manlio De Domenico, Valeria d’Andrea, Michele Allegra, Davide Bernardi, Sandro Azaele,  Amos Maritan, Samir Suweis.