VANDIN FABIO
Professore ordinario
IINF-05/A - Sistemi di elaborazione delle informazioni
Office: Stanza 410
Phone: 7946
Web: https://www.dei.unipd.it/~vandinfa
E-mail: vandinfa@dei.unipd.it
Learning from networks
Codice: INQ0091104 / Ordinamento: 2020 / Anno Accademico: 2024
Learning from networks
Codice: INQ0091104 / Ordinamento: 2020 / Anno Accademico: 2024
Learning from networks
Codice: INQ0091104 / Ordinamento: 2021 / Anno Accademico: 2024
Learning from networks
Codice: INQ0091104 / Ordinamento: 2020 / Anno Accademico: 2024
Machine learning (a)
Codice: INP9087775 / Ordinamento: 2020 / Anno Accademico: 2024
Machine learning (a)
Codice: SCP8082660 / Ordinamento: 2020 / Anno Accademico: 2024
Machine learning techniques for event correlation (a)
Codice: SCQ3102375 / Ordinamento: 2023 / Anno Accademico: 2024
Learning from networks
Codice: INQ0091104 / Ordinamento: 2020 / Anno Accademico: 2023
Learning from networks
Codice: INQ0091104 / Ordinamento: 2021 / Anno Accademico: 2023
Learning from networks
Codice: INQ0091104 / Ordinamento: 2020 / Anno Accademico: 2023
Learning from networks
Codice: INQ0091104 / Ordinamento: 2020 / Anno Accademico: 2023
Machine learning
Codice: SCP8082660 / Ordinamento: 2020 / Anno Accademico: 2023
Machine learning
Codice: INP9087775 / Ordinamento: 2020 / Anno Accademico: 2023
Learning from networks
Codice: INQ0091104 / Ordinamento: 2020 / Anno Accademico: 2022
Learning from networks
Codice: INQ0091104 / Ordinamento: 2020 / Anno Accademico: 2022
Learning from networks
Codice: INQ0091104 / Ordinamento: 2020 / Anno Accademico: 2022
Learning from networks
Codice: INQ0091104 / Ordinamento: 2021 / Anno Accademico: 2022
Machine learning
Codice: SCP8082660 / Ordinamento: 2020 / Anno Accademico: 2022
Machine learning
Codice: INP9087775 / Ordinamento: 2020 / Anno Accademico: 2022
Learning from networks
Codice: INQ0091104 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2021
Learning from networks
Codice: INQ0091104 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2021
Learning from networks
Codice: INQ0091104 / Ordinamento: 2020 / Anno Accademico: 2021
Learning from networks
Codice: INQ0091104 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2021
Learning from networks
Codice: INQ0091104 / Ordinamento: 2020 / Anno Accademico: 2021
Learning from networks
Codice: INQ0091104 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2021
Learning from networks
Codice: INQ0091104 / Ordinamento: 2020 / Anno Accademico: 2021
Learning from networks
Codice: INQ0091104 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2021
Learning from networks
Codice: INQ0091104 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2021
Learning from networks
Codice: INQ0091104 / Ordinamento: 2020 / Anno Accademico: 2021
Machine learning
Codice: INP9087775 / Ordinamento: 2020 / Anno Accademico: 2021
Machine learning
Codice: SCP8082660 / Ordinamento: 2020 / Anno Accademico: 2021
Dati e algoritmi 1
Codice: IN04111234 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2020
Machine learning
Codice: INP9087775 / Ordinamento: 2020 / Anno Accademico: 2020
Machine learning
Codice: SCP8082660 / Ordinamento: 2020 / Anno Accademico: 2020
Dati e algoritmi 1
Codice: IN04111234 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2019
Machine learning
Codice: INP9087775 / Ordinamento: 2009 / Anno Accademico: 2019
Dati e algoritmi 1 (numerosita' canale 1)
Codice: IN04111234 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2018
Machine learning - apprendimento automatico
Codice: INP6075419 / Ordinamento: 2009 / Anno Accademico: 2018
Dati e algoritmi 1 (ult. numero di matricola da 5 a 9)
Codice: IN04111234 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2017
Dati e algoritmi 1 (ult. numero di matricola da 5 a 9)
Codice: IN04111234 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2017
Dati e algoritmi 1 (ult. numero di matricola da 5 a 9)
Codice: IN04111234 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2017
Machine learning - apprendimento automatico (numerosita' canale 2)
Codice: INP6075419 / Ordinamento: 2008 / Anno Accademico: 2017
Machine learning - apprendimento automatico (numerosita' canale 2)
Codice: INP6075419 / Ordinamento: 2017 / Anno Accademico: 2017
Machine learning - apprendimento automatico (numerosita' canale 2)
Codice: INP6075419 / Ordinamento: 2009 / Anno Accademico: 2017
Machine learning - apprendimento automatico (numerosita' canale 2)
Codice: INP6075419 / Ordinamento: 2008 / Anno Accademico: 2017
Machine learning for bioengineering - machine learning per la bioingegneria (numerosita' canale 2)
Codice: INP6075800 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2017
Dati e algoritmi 1 (ult. numero di matricola da 5 a 9)
Codice: IN04111234 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2016
Dati e algoritmi 1 (ult. numero di matricola da 5 a 9)
Codice: IN04111234 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2016
Dati e algoritmi 1 (ult. numero di matricola da 5 a 9)
Codice: IN04111234 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2016
Machine learning - apprendimento automatico (ult. numero di matricola da 5 a 9)
Codice: INP6075419 / Ordinamento: 2008 / Anno Accademico: 2016
Machine learning - apprendimento automatico (ult. numero di matricola da 5 a 9)
Codice: INP6075419 / Ordinamento: 2008 / Anno Accademico: 2016
Machine learning - apprendimento automatico (ult. numero di matricola da 5 a 9)
Codice: INP6075419 / Ordinamento: 2009 / Anno Accademico: 2016
Dati e algoritmi 1 (ult. numero di matricola da 5 a 9)
Codice: IN04111234 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2015
Dati e algoritmi 1 (ult. numero di matricola da 5 a 9)
Codice: IN04111234 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2015
Dati e algoritmi 1 (ult. numero di matricola da 5 a 9)
Codice: IN04111234 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2015
Dati e algoritmi 1 (ult. numero di matricola da 5 a 9)
Codice: IN04111234 / Ordinamento: 2011 / Anno Accademico: 2015
Educazione e Posizioni Lavorative
Fabio Vandin ha conseguito il titolo di Dottore di Ricerca in Ingegneria dell'Informazione presso l'Universita` di Padova nel 2010. Dal 2010 al 2013 e` svolto attivita` di ricerca presso il Department of Computer Science e il Center for Computational Molecular Biology della Brown University (USA), con vari titoli Postdoctoral Researcher, Assistant Professor of Research). Da Gennaio 2017 a Giugno 2015 e` stato Assistant Professor al Department of Mathematics and Computer Science della University of Southern Denmark. Da Giugno 2015 e` stato Professore Associato presso il Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione dell'Universita` di Padova. Da Gennaio 2016 a Maggio 2016 e` stato Research Fellow al Simons Institute for the Theory of Computing della University of California, Berkeley (USA). Da Maggio 2020 e` Professore Ordinario presso il Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione dell'Universita` di Padova.
Premi
Nel 2013, ha vinto il Best Paper Award alla 17th International Conference on Computational Molecular Biology per il suo lavoro riguardo un algoritmo efficiente e pratico per valutare la significativita` di pattern di mutazione associati con la sopravvivenza nei tumori. Nel 2011 ha vinto il premio ``Sergio Gambi" per la sua tesi di dottorato ``Mining of Significant Patterns: Theory and Practice”.
Comitati Scientifici
Fabio Vandin e` parte dell'editorial board del Journal of Graph Algorithms and Application dal 2016. Fa anche parte dell'editorial board di BMC Bioinformatics, dal 2016, e di Systems Medicine, dal 2017. Dal 2017, fa parte del Comitato Scientifico del Bertinoro International Center for Informatics (BiCi).
Seminari
Fabio Vandin e` stato invitato come plenary speaker alla sessione Algorithmic for Biology della conferenza internazionale Computability in Europe (Finland, 2017) e al workshop internazionale Complex Networks (Italy, 2016) per il suo lavoro su metodi per identificare strutture significative in reti. E` stato uno Distinguished Speaker al Edmond J. Safra Center of Tel-Aviv University (Israel). E` invitato regolarmente a presentare il suo lavoro in centri e istituzioni di ricerca internazionali, inclusi University of California Berkeley (USA), ETH (Switzerland), KTH (Sweden), Simon Fraser University (Canada), IFOM-IEO (Milan, Italy), NTU (Singapore), NUS (Singapore), University of California Davis (USA), IT University of Copenhagen (Denmark), Pennsylvania State University (USA), NII Shonan Meeting Center (Japan), University of Minnesota (USA), Worcester Polytechnic Institute (USA), Institute for Pure and Applied Mathematics of University of California at Los Angeles (USA). Ha tenuto dei seminari in varie scuole di dottorato all'Universita` di Pisa e allo IFOM-IEO di Milano.
Pubblicazioni Principali degli Ultimi 10 Anni
Adam Kirsch, Michael Mitzenmacher, Andrea Pietracaprina, Geppino Pucci, Eli Upfal, Fabio Vandin (2012). An Efficient Rigorous Approach for Identifying Statistically Significant Frequent Itemsets. JOURNAL OF THE ASSOCIATION FOR COMPUTING MACHINERY, vol. 59, p. 1-22, ISSN: 0004-5411, doi: 10.1145/2220357.2220359
Matteo Ceccarello, Carlo Fantozzi, Andrea Pietracaprina, Geppino Pucci, Fabio Vandin (2017). Clustering Uncertain Graphs. PROCEEDINGS OF THE VLDB ENDOWMENT, ISSN: 2150-8097, doi: 10.1145/3164135.3164143
Riondato Matteo, Vandin Fabio (2014). Finding the True Frequent Itemsets. In: SIAM International Conference on Data Mining 2014, SDM 2014. vol. 1, p. 497-505, Society for Industrial and Applied Mathematics Publications, ISBN: 9781510811515, usa, 2014, doi: 10.1137/1.9781611973440.57
PIETRACAPRINA ANDREA, RIONDATO M, UPFAL E, VANDIN F (2010). Mining top-K frequent itemsets through progressive sampling. DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY, vol. 21, p. 310-326, ISSN: 1384-5810, doi: 10.1007/s10618-010-0185-7
Anagnostopoulos Aris, Kumar Ravi, Mahdian Mohammad, Upfal Eli, Vandin Fabio (2012). Algorithms on evolving graphs. In: ITCS 2012 - Innovations in Theoretical Computer Science Conference. p. 149-160, ISBN: 9781450311151, Cambridge, MA, usa, 2012, doi: 10.1145/2090236.2090249.
VANDIN, FABIO, Upfal, Eli, Raphael, Benjamin J. (2012). De novo discovery of mutated driver pathways in cancer. GENOME RESEARCH, vol. 22, p. 375-385, ISSN: 1088-9051, doi: 10.1101/gr.120477.111
Leiserson Mark D.M.*, Vandin Fabio*, Wu Hsin-Ta, Dobson Jason R., Eldridge Jonathan V., Thomas Jacob L., Papoutsaki Alexandra, Kim Younhun, Niu Beifang, Mclellan Michael, Lawrence Michael S., Gonzalez-Perez Abel, Tamborero David, Cheng Yuwei, Ryslik Gregory A., Lopez-Bigas Nuria, Getz Gad, Ding Li, Raphael Benjamin J. (2015). Pan-cancer network analysis identifies combinations of rare somatic mutations across pathways and protein complexes. NATURE GENETICS, vol. 47, p. 106-114, ISSN: 1061-4036, doi: 10.1038/ng.3168 - Articolo in rivista
VANDIN, FABIO, Upfal, Eli, Raphael, Benjamin J. (2011). Algorithms for detecting significantly mutated pathways in cancer. JOURNAL OF COMPUTATIONAL BIOLOGY, vol. 18, p. 507-522, ISSN: 1066-5277, doi: 10.1089/cmb.2010.0265
Vandin Fabio, Papoutsaki Alexandra, Raphael Benjamin J., Upfal Eli (2015). Accurate Computation of Survival Statistics in Genome-Wide Studies. PLOS COMPUTATIONAL BIOLOGY, vol. 11, e1004071, ISSN: 1553-734X, doi: 10.1371/journal.pcbi.1004071
Raphael Benjamin J., Dobson Jason R., Oesper Layla, Vandin Fabio (2014). Identifying driver mutations in sequenced cancer genomes: Computational approaches to enable precision medicine. GENOME MEDICINE, vol. 6, 5, ISSN: 1756-994X, doi: 10.1186/gm524
VANDIN, FABIO, Upfal, Eli, Raphael, Benjamin J. (2012). Algorithms and genome sequencing: Identifying driver pathways in cancer. COMPUTER, vol. 45, p. 39-46, ISSN: 0018-9162, doi: 10.1109/MC.2012.71
VANDIN, FABIO, Upfal, Eli, Raphael, Benjamin J. (2012). Finding driver pathways in cancer: Models and algorithms. ALGORITHMS FOR MOLECULAR BIOLOGY, vol. 7, 23, ISSN: 1748-7188, doi: 10.1186/1748-7188-7-23