ALESSANDRO SEMERARO

Dottorando

ciclo: XXXVIII
email: alessandro.semeraro@uniroma1.it
telefono: 3317856690
edificio: Chimica e Tecnologia Farmaceutiche CU019
stanza: Dottorando presso SCITEC - "Giulio Natta" - CNR - Istituti Biologici - Università La Cattolica




supervisore: Dottoressa Maria Cristina De Rosa
relatore: Professore Giancarlo Fabrizi

Ricerca: CN2, Centro Nazionale di Ricerca Tecnologie dell’agricoltura (Agritech), Spoke 9 - Measurements, Traceability and Quality in Agri-food Chains (METRIQA)/METRIQA digital Information Platform/Metadata automatic enrichment on single resources

Alessandro Semeraro è nato a Roma nel 1997 e si è laureato all'Università di Pisa in Chimica e Tecnologia Farmaceutiche con votazione di 109/110. Negli anni di studio ha partecipato a numerosi eventi, fra cui una Summer School in Computational Aided Drug Design, che lo ha portato a compiere la tesi magistrale in chimica computazionale sui punti farmacoforici della porzione extracellulare della proteina GPR55. Al momento Alessandro è un dottorando del 38° ciclo presso l'Università di Roma La Sapienza e ha sede e collabora con il CNR SCITEC "Giulio Natta" presso L'Università Cattolica di Roma. Il suo progetto di ricerca prevede l'uso di software per il docking e le simulazioni molecolari CURRICULUM VITAE Formazione: ❖ Collaboratore SCITEC “Giulio Natta” CNR – Istituti Biologici – Università di Roma La Cattolica Novembre 2022/Presente ❖ Dottorando - Scienze Farmaceutiche - Università di Roma La Sapienza, Italia Novembre 2022/Presente ❖ Abilitazione all’esercizio della Professione di Farmacista, Esame di Stato, Università di Pisa, Italia Luglio 2022 ❖ Laurea Magistrale a Ciclo Unico , Chimica e Tecnologia Farmaceutiche, Università di Pisa, Italia Settembre 2016/Gennaio 2022 ▪ Votazione finale: 109/110 ▪ Materie: Chimica Organica e Chimica Generale, Chimica Farmaceutica e Tossicologica, Farmacologia e Tossicologia, Analisi Quantitativa e Qualitativa dei Farmaci, Biochimica, Tecnologie e Legislazione Farmaceutica ▪ Titolo di Tesi Sperimentale: ”Analisi computazionale del sito recettoriale della proteina GPR55” ❖ Liceo Scientifico Ulisse Dini, Pisa, Italia Settembre 2011/Luglio 2016 ▪ Votazione finale: 84/100 ▪ Materie: Matematica, Fisica, Scienze, Tedesco, Latino ▪ Attività: Corsi di inglese, preparazione dei laboratori per la Settimana Scientifica Esperienza : ❖ Tesista: “Analisi computazionale del sito recettoriale della proteina GPR55”, Dipartimento di Farmacia Università di Pisa Giugno 2021/Gennaio 2022 ▪ Tesi Sperimentale - Descrizione: Tesi nel campo della chimica computazionale. Utilizzo del sistema operativo Linux e programmi per il docking molecolare e simulazioni di dinamica molecolare per la ricerca dei punti farmacoforici della proteina GPR55 attraverso un approccio “fragment-based”. ❖ Tirocinio Professionalizzante – Farmacia Ospedaliera A.O.U.P., Pisa Marzo 2021/Giugno 2021 ❖ Tirocinio Professionalizzante – “Farmacia Raimo SNC”, Pisa Ottobre 2020/Gennaio 2021 Certificati: ❖Corso di Formazione Teorico – Pratico di Statistica, Università di Roma La Sapienza Aprile 2023 ❖Introduction to AI & ML Techniques in Drug Discovery, Udemy Marzo 2023 ❖Fundamentals of Enzyme Kinetics, Università di Roma La Sapienza Febbraio 2023 ❖La Scrittura Tecnico-Scientifica, Università di Roma La Sapienza Febbraio 2023 Descrizione: Lezioni teoriche e pratiche sulla scrittura scientifica. Canali virtuali, linguaggio analogico e digitale, le tre funzioni del manoscritto. Revisione del manoscritto e formule di leggibilità. Indici bibliometrici. ❖Introduction to ML/DL and to Pytorch, Università di Roma La Sapienza Novembre 2022 Open Access delle pubblicazioni e dei dati della ricerca - Settori Bibliometrici, Università di Roma La Sapienza Novembre 2022 ❖ Summer School, Computer-Aided Drug Design, Università Di Pisa 20/25 Luglio 2020 ▪ Descrizione: Lezioni teoriche e pratiche di tutte le principali tecniche computazionali utilizzate nelle scoperte dei farmaci, fornendo un livello base di conoscenza di questo campo di ricerca ❖ Percorso Formativo, PF 24 CFU, Università di Pisa Gennaio 2020/Luglio 2020 ▪ Descrizione: Discipline antropo-psico-pedagogiche e metodologie e tecnologie didattiche Skills: ❖ Software Skills ▪ Programmi: Magistra, UCSF Chimera, Maestro Schrödinger, Amber 20, AutoDock, AutoGrid, AutoDockTools, ChemDraw, JSME, Avogadro ▪ Linguaggi di programmazione: Python (base) ▪ IDEs: VS Code ❖ Generals ▪ Team Working ▪ Problem Solving ▪ Personalità gentile e rispettosa ▪ Responsabile sul lavoro ❖ IT Skills ▪ MS Office 365 (Word, Excel, PowerPoint, Teams, Outlook) ▪ Zoom ▪ Overleaf, Editor Latex ❖ Sistemi operativi ▪ Microsoft ▪ Linux (shell) ❖ Licenza di guida ▪ BS Lingue: ❖ Italiano: Madrelingua ❖ Spagnolo: Madrelingua ❖ Inglese: Livello B2 ❖ Tedesco: Livello Base

Produzione scientifica

11573/1686542 - 2023 - Prediction of CD44 Structure by Deep Learning-Based Protein Modeling
Camponeschi, Chiara; Righino, Benedetta; Pirolli, Davide; Semeraro, Alessandro; Ria, Francesco; Cristina De Rosa, Maria - 01a Articolo in rivista
rivista: BIOMOLECULES (Basel: MDPI) pp. - - issn: 2218-273X - wos: WOS:001038166500001 (3) - scopus: 2-s2.0-85166006251 (3)



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