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La genomica `e la disciplina che si occupa della struttura, sequenza, funzione ed evoluzione del genoma, cio`e dell&rsquo;informazione genetica contenuta nel DNA presente nelle cellule di una particolare specie. Avendo a disposizione enormi quantit`a di dati per l&rsquo;uomo diventa difficile poterli analizzare tutti e riuscire fare deduzioni su di essi. Perci`o fin dai primi anni di ricerca, in questa branca della biologia, si `e resa fondamentale l&rsquo;informatica per l&rsquo;elaborazione e la visualizzazione dei dati che produce, tanto da poter affermare che si basa sulla bioinformatica. Con l&rsquo;accrescere dei dati raccolti dalle ricerche, `e nata la necessit`a di catalogarli in modo ordinato all&rsquo;interno di enormi database. Sono molteplici i progetti avviati con questo scopo, uno dei principali `e Gene Ontology che mantiene e sviluppa un vocabolario controllato, e annota e diffonde dati riguardanti i geni e le loro funzioni. `E qui che entra in gioco il machine learning: grazie ai dati raccolti fino ad ora sulle funzioni biologiche svolte dai prodotti dei geni, e ai metodi introdotti dal machine learning come gli algoritmi supervisionati e le reti neurali, `e ormai possibile aiutare la ricerca direzionando gli scienziati nelle analisi e negli esperimenti da provare, utili per scoprire e confermare nuove correlazioni tra geni e funzioni biologiche. Inoltre, essendo tutti gli organismi legati dal punto di vista evolutivo, e quindi con un genoma pi`u o meno simile, `e possibile trasferire le conoscenze apprese da uno di essi ad un altro: questo `e ci`o che si intende per &rdquo;Transfer Learning Inter-Organismo&rdquo;. In questa tesi verranno sfruttate le reti neurali per trasferire queste conoscenze, proponendo due metodologie differenti: una utilizza la struttura degli autoencoder, l&rsquo;altra invece crea classificatori differenti per ogni valore da predire usando il deep learning. &nbsp;

tipo ogg.

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