Francesco Ferrari


Istituto di Genetica Molecolare “Luigi Luca Cavalli-Sforza” – CNR
Via Abbiategrasso, 207
27100 Pavia

E-mail: francesco.ferrari@igm.cnr.it



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Attività di ricerca

L’interesse principale del gruppo di ricerca è lo studio dell’organizzazione 3D della cromatina ed il suo ruolo nel regolare la funzionalità del genoma. Siamo soprattutto esperti nell’utilizzo di dati di architettura 3D della cromatina ottenuti con Hi-C, una metodica derivata da “chromosome conformation capture” (3C), e altre tecniche sperimentali genomiche basate su sequenziamento massivo. Utilizziamo anche altri dati di genomica funzionale, soprattutto dati ottenuti con metodiche di trascrittomica ed epigenomica.

Sfruttiamo la nostra esperienza in queste metodiche “omiche” per comprendere i meccanismi che regolano la trascrizione a diversi livelli.

Su larga scala, studiamo i meccanismi che governano la regolazione coordinata di interi domini cromatinici in condizioni fisiologiche ed in malattie. Questi riguardano, per esempio, l’organizzazione del genoma in domini strutturali distinti, come i “Topological Associated Domains” (TADs), o i “Lamina Associated Domains” (LADs).

Ad una scala più fine, invece, studiamo gli elementi regolativi distali (“enhancers”) e le loro alterazioni genetiche o epigenetiche nei tumori ed in malattie genetiche. In questo contesto, sfruttiamo i dati sulla struttura 3D della cromatina per rifinire l’associazione di elementi regolativi distali con i loro geni bersaglio, per caratterizzare il ruolo funzionale degli enhancers nella regolazione epigenetica e trascrizionale, all’interno della più ampia rete di regolazione genica.

 

Progetti di ricerca

  • Alterazione della rete regolativa di enhancer e geni nel cancro.

Stiamo lavorando alla caratterizzazione delle mutazioni non-codificanti nei tumori, per studiare come queste possano alterare la complessa rete regolativa dei geni e dei loro elementi regolativi non-codificanti (promotori ed enhancers).

  • Alterazioni dell’eterocromatina nell’invecchiamento e in malattie.

Insieme ad un gruppo di collaboratori stiamo lavorando ad una nuova metodica sperimentale per caratterizzare l’accessibilità della cromatina in diverse condizioni normali e patologiche. La stiamo applicando per studiare i cambiamenti strutturali dell’eterocromatina nell’invecchiamento e in diverse malattie.

  • Metodi per l’analisi di dati sulla cromatina.

Lavoriamo a nuovi metodi di biologia computazionale per l’analisi di dati genomici, in particolare per lo studio di marcatori epigenetici (es. dati di ChIP-seq) e architettura 3D della cromatina (dati di Hi-C).

  • Definizione di circuiti trascrizionali a livello di singole cellule.

Insieme ai nostri collaboratori, sfruttiamo dati genomici da singole cellule per identificare moduli regolativi epigenetici e trascrizionali attivati in diversi processi che coinvolgono sub-popolazioni cellulari rare o eterogenee. Per esempio, questo include progetti per la caratterizzazione di cellule immunitarie infiltranti i tumori o, in altri progetti, l’identificazione di biomarcatori in sotto-popolazioni di cellule circolanti.


Pubblicazioni Recenti

2021

Salviato E; Djordjilovic V; Hariprakash JM; Tagliaferri I; Pal K; Ferrari F

Leveraging three-dimensional chromatin architecture for effective reconstruction of enhancer-target gene regulatory interactions Journal Article

In: Nucleic acids research, 49 (17), 2021.

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Van Beek JJP; Puccio S; Roberto A; De Paoli F; Graziano G; Salviato E; Alvisi G; Zanon V; Scarpa A; Zaghi E; Calvi M; Di Vito C; Mineri R; Sarina B; De Philippis C; Santoro A; Mariotti J; Bramanti S; Ferrari F; Castagna L; Mavilio D; Lugli E

Single-cell profiling reveals the dynamics of cytomegalovirusspecific T-cells in haploidentical hematopoietic stem cell transplantation Journal Article

In: Haematologica, 106 (10), pp. 2768-2773, 2021.

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Morello G; Cancila V; La Rosa M; Germano G; Lecis D; Amodio V; Zanardi F; Iannelli F; Greco D; La Paglia L; Fiannaca A; Urso AM; Graziano G; Ferrari F; Pupa SM; Sangaletti S; Chiodoni C; Pruneri G; Bardelli A; Colombo MP; Tripodo C

T Cells Expressing Receptor Recombination/Revision Machinery Are Detected in the Tumor Microenvironment and Expanded in Genomically Over-unstable Models Journal Article

In: Cancer immunology research, 2021.

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Pal K; Ferrari F

Visualizing and Annotating Hi-C Data Journal Article

In: Methods in molecular biology, 2301 , pp. 97-132, 2021.

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2020

Bianchi A; Mozzetta C; Pegoli G; Lucini F; Valsoni S; Rosti V; Petrini C; Cortesi A; Gregoretti F; Antonelli L; Oliva G; De Bardi M; Rizzi R; Bodega B; Pasini D; Ferrari F; Bearzi C; Lanzuolo C

Dysfunctional polycomb transcriptional repression contributes to lamin A/C-dependent muscular dystrophy. Journal Article

In: Journal of clinical investigation, 130 (5), pp. 2408-2421, 2020.

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Pal K; Tagliaferri I; Livi CM; Ferrari F

HiCBricks: building blocks for efficient handling of large Hi-C datasets. Journal Article

In: Bioinformatics, 36 (6), pp. 1917-1919, 2020.

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Sebestyen E; Marullo F; Lucini F; Petrini C; Bianchi A; Valsoni S; Olivieri I; Antonelli L; Gregoretti F; Oliva G; Ferrari F; Lanzuolo C

SAMMY-seq reveals early alteration of heterochromatin and deregulation of bivalent genes in Hutchinson-Gilford Progeria Syndrome. Journal Article

In: Nature communications, 11 (1), pp. 6274, 2020.

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2019

Hariprakash JM; Ferrari F

Computational Biology Solutions to Identify Enhancers-target Gene Pairs Journal Article

In: Computational and structural biotechnology journal, 17 , pp. 821-831, 2019.

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Pal K; Forcato M; Jost D; Sexton T; Vaillant C; Salviato E; Mazza EMC; Lugli E; Cavalli G; Ferrari F

Global chromatin conformation differences in the Drosophila dosage compensated chromosome X. Journal Article

In: Nature Communications, 25 (10), pp. 5355, 2019.

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Pal K; Forcato M; Ferrari F

Hi-C analysis: from data generation to integration Journal Article

In: Biophysical reviews, 11 (1), pp. 67-78, 2019.

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Pal K; Tagliaferri I; Livi CM; Ferrari F

HiCBricks: building blocks for efficient handling of large Hi-C datasets. Journal Article Forthcoming

In: Bioinformatics, Forthcoming.

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2017

Puccio S; Grillo G; Licciulli F; Severgnini M; Liuni S; Bicciato S; De Bellis G; Ferrari F; Peano C

WoPPER: Web server for Position Related data analysis of gene Expression in Prokaryotes. Journal Article

In: Nucleic Acids Research, 45 (W1), pp. W109-W115, 2017.

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