Novembre 2023
Dottorato in Scienze Farmaceutiche, XXXIX ciclo, presso l'Università di Roma "La Sapienza" , Dipartimento di Chimica e Tecnologie del Farmaco - CU019.
Febbraio 2023 - Ottobre 2023
Borsa di studio per attività di ricerca presso l'Università di Roma "La Sapienza" nel campo dell'Applicazione di Metodi Machine Learning per Sviluppare Modelli Quantitativi di Relazione Composizione-Attività per Miscele Complesse (Oli Essenziali).
Ottobre 2019 - Gennaio 2023
Laurea Magistrale in Farmacia (LM-13) presso l'Università di Roma "La Sapienza", con votazione di 110/110 e Lode. Tesi sperimentale in Chimica Farmaceutica e Computazionale: "Applicazione di algoritmi di Machine Learning ad una serie di oli essenziali e le loro composizioni chimiche, per sviluppare modelli di classificazione di relazione composizione-attività di tipo quantitativo (QCAR). Analisi e validazione predittiva."
Ottobre 2016 - Ottobre 2019
Laurea Triennale in Scienze Farmaceutiche Applicate (L-29) presso l'Università di Roma "La Sapienza", con votazione di 110/110 e Lode. Tesi sperimentale in Chimica Farmaceutica e Microbiologia Clinica: "Thymus vulgaris: preparazione di oli essenziali e idrolati per la valutazione dell’azione antibatterica nei confronti di Acinetobacter baumannii"
COMPETENZE TECNICHE
Uso del linguaggio Python e della piattaforma Jupyter Notebook. Modelli di classificazione Machine Learning e conoscenza di toolkits Pandas, Numpy, Matplotlib, Scikit-learn.
Tecniche di estrazione di oli essenziali (Distillazione in corrente di vapore), separazione di oli essenziali ed idrolati. Analisi Microbiologiche su batteri e funghi, MIC, MBC, diffusione e fase vapore.