Curriculum - Università degli Studi del Sannio

CURRICULUM – STEFANO PAGNOTTA
NOTE BIOGRAFICHE
Laureato in Matematica nel 1990 presso l'università degli Studi di Salerno, ha poi conseguito nel 1995 il dottorato di
Ricerca in Statistica computazionale e applicazioni presso l'Università degli Studi di Napoli Federico II.
Dal 2000 al 2005 è stato ricercatore presso le Facoltà di Economia delle Università degli Studi di Cassino e Sannio di
Benevento; nominato professore associato nel 2005 ha conseguito la conferma nel 2008.
ATTIVITA' DIDATTICA Dal 2000 al 2010 ha insegnato nell'ambito dei Corsi di Laurea in Statistica della Facoltà di
Economia dell'Ateneo del Sannio e dall'anno accademico 2010/11 insegna Statistica per giuristi nella Facoltà di
Giurisprudenza del medesimo Ateneo. Dall'anno accademico 2012/13 è titolare del modulo di statistica
dell'insegnamento Matematica e statistica per il Corso di Laure di Primo livello in Biotecnologie. E' membro del
collegio dei docenti del dottorato di ricerca in Bioinformatica (Dipartimento di Scienze, Università del Sannio) e in tale
corso insegna Statistica ai dottorandi del primo anno.
ATTIVITA' DI RICERCA
La ricerca riguarda i temi dell'inferenza computazionale e l'analisi dei dati; i temi sono particolarmente declinati verso
i sistemi di dati complessi memorizzati in DBMS e l'estrazione di informazione statistica da dati genomici.
Progetti di ricerca PRIN
PRIN (2009) "Metodi e strumenti computazionali per l’analisi dei dati di associazioni genome-wide allo scopo di
identificare marker genetici che possono influenzare lo sviluppo di patologie cardiovascolari", con coordinatore
nazionale Bruno Trimarco (Università di Napoli Federico II) e coordinatore dell'unità locale Michele Ceccarelli
(Università degli Studi del Sannio).
(2006) "Classi flessibili di distribuzioni ottenute mediante perturbazione della simmetria: aspetti probabilistici, statistici
e applicativi”, con coordinatore nazionale il prof. Adelchi Azzalini (Università degli Studi di Padova); (2003) "Metodi
grafici ed esplorativi per l’analisi e la sintesi di indicatori di performance" con coordinatore nazionale Maria Rosaria
D'Esposito (Università degli Studi di Salerno);
(2000) "Modellizzazione di dati complessi attraverso tecniche di classificazione numerico-concettuale" con
coordinatore nazionale Carlo Natale Lauro (Università degli Studi di Napoli Federico II).
ALTRE ATTIVITA'
È socio ordinario della Società Italiana di Statistica. Ha lavorato come consulente per diverse aziende in tema di analisi
dei dati e indagini campionarie. Attualmente è consulente dell'agenzia regionale della Campania per il lavoro e
l'istruzione.
PUBBLICAZIONI SCIENTIFICHE RECENTI: indicare le pubblicazioni degli ultimi 5 anni.
Pagnotta S, Laudanna C., Pancione M., Sabatino L., Votino C., Cerulo L. Remo A., Manfrin E., Zoppoli P.,
Colantuoni V., Ceccarelli M. - Ensemble of Gene Signatures Reveals Novel Biomarkers in Colon Cancer (submitted)
Pagnotta S.M. and Ceccarelli M., geneSignatureFinder: A Gene-signatures finder tools,
2011. R package version 2012.08.20.
URL: http://cran.r-project.org/web/packages/geneSignatureFinder/index.html
De Simone M, Muccio C. F., Pagnotta S, Esposito G, Cianfoni A (2012). Comparison between CT and MR in perfusion
imaging assessment of high-grade gliomas. LA RADIOLOGIA MEDICA, ISSN: 0033-8362, doi: 10.1007/s11547-0120801-5
Capobianco R, La Rocca C, Margottini M, Pagnotta S (2012). Multimedia and Didactic Implementation: New
Perspectives on E-Learnig Improvement. In: Proceedings of ICE2012. p. 882-889, Atene:INEAG, ISBN: 978-618-500905-2
Pagnotta S, Scalera D., Nifo A. (2012). The best and brightest. Selezione positiva e brain drain nelle migrazioni interne
italiane. In: Flussi migratori e capitale umano. Una prospettiva regionale. ROMA: Carocci Editore, ISBN:
9788843053759
Pagnotta S, Monti A.C. (a cura di) (2012). Mutamenti e strategie di difesa dalla crisi - Rapporto sul mercato del lavoro
2012. Di Bisceglie A, Clarizia, P, Di Monte P, Ferraro A, Tremigliozzi R, Veneziano A. Napoli/Roma: Edizioni
Scientifiche Italiane, ISBN: 978-88-495-2513-7
Iaccarino G., Uliano F., Pagnotta S., Izzo R., Tremigliozzi, Rivera, De Luca N., Marino, Finelli, Tagliamonte,
Condorelli, Ceccarelli M., Trimarco B. (2011). Maternal Hypertension is More Often Observed Among Hypertensive
Patients, and Associates to SNPs of the X Chromosome.. CIRCULATION, vol. 124, ISSN: 0009-7322
Pagnotta S, Ceccareli M. (2011). An Algorithm for Finding Gene Signatures Supervised by Survival Time Data. In:
Knowledge-Based and Intelligent Information and Engineering Systems 15th International Conference, KES 2011,
Kaiserslautern, Germany, September 12-14, 2011, Proceedings, Part I. Kaiserslautern, Germany, September 12-14,
2011, vol. Volume 6881/2011, p. 568-578, HEIDELBERG:SPRINGER, doi: 10.1007/978-3-642-23851-2_58
Pagnotta S, Laudanna C., Pancione M., Cerulo L., Colantuoni V., Ceccarelli M. (2011). An Ensemble Greedy
Algorithm for Feature Selection in Cancer Genomics. In: 5th International Conference on Software, Knowledge
Information, Industrial Management and Applications (SKIMA). ISBN: 978-1-4673-0247-0, Benevento, 8-11 Sept.
2011, doi: 10.1109/SKIMA.2011.6163990
Pagnotta S.M. and Ceccarelli M., Morganella S. (2011). Finding recurrent copy number alterations preserving withinsample homogeneity. BIOINFORMATICS, vol. 27, p. 2949-2956, ISSN: 1367-4803, doi: 10.1093/bioinformatics/btr488
Pagnotta S.M. Morganella S., Ceccarelli M., (2010). GAIA: an R/Bioconductor package for identification of
significant genetic mutations from multiple samples.
URL: http://www.bioconductor.org/packages/2.11/bioc/html/gaia.html
Biography
In 1990 he reached the laurea in mathematics in the Salerno University; later in 1995 he defended the Ph.D. in
Computational Statistics at the Federico II University in Naples. From 2000 to 2005 he was assistant professor at the
Schools of Economics in the Cassino and Sannio Universities. He is associate professor of Statistics since 2005.
Didactic activity
From 2000 to 2010 he was lecturer of different subjects of statistics at the School of Statistics of the Sannio University.
From 2010 gives lectures at the School of Law and from 2011 also at the School of Biology. He is also in the board of
the doctoral course of bioinformatics.
Research activity
The reaseach interest are computational inference and data analysis. These topics are focused to complex data
structures stored in DBMS and genomic data.
Progetti di ricerca PRIN
PRIN (2009) "Metodi e strumenti computazionali per l’analisi dei dati di associazioni genome-wide allo scopo di
identificare marker genetici che possono influenzare lo sviluppo di patologie cardiovascolari"; national PI Bruno
Trimarco (Università di Napoli Federico II), local PI Michele Ceccarelli (Università degli Studi del Sannio).
(2006) "Classi flessibili di distribuzioni ottenute mediante perturbazione della simmetria: aspetti probabilistici, statistici
e applicativi”, national PI prof. Adelchi Azzalini (Università degli Studi di Padova);
(2003) "Metodi grafici ed esplorativi per l’analisi e la sintesi di indicatori di performance" national PI Maria Rosaria
D'Esposito (Università degli Studi di Salerno);
(2000) "Modellizzazione di dati complessi attraverso tecniche di classificazione numerico-concettuale" national PI
Carlo Natale Lauro (Università degli Studi di Napoli Federico II).
Other activities
He is member of the Italian Society of statistics. He serves as statistical consultant for data analysis and sampling
surveys in companies. Actually he is consultant for the Regione Campania.
Recent publicatiotions
Pagnotta S, Laudanna C., Pancione M., Sabatino L., Votino C., Cerulo L. Remo A., Manfrin E., Zoppoli P.,
Colantuoni V., Ceccarelli M. - Ensemble of Gene Signatures Reveals Novel Biomarkers in Colon Cancer (submitted)
Pagnotta S.M. and Ceccarelli M., geneSignatureFinder: A Gene-signatures finder tools,
2011. R package version 2012.08.20.
URL: http://cran.r-project.org/web/packages/geneSignatureFinder/index.html
De Simone M, Muccio C. F., Pagnotta S, Esposito G, Cianfoni A (2012). Comparison between CT and MR in perfusion
imaging assessment of high-grade gliomas. LA RADIOLOGIA MEDICA, ISSN: 0033-8362, doi: 10.1007/s11547-0120801-5
Capobianco R, La Rocca C, Margottini M, Pagnotta S (2012). Multimedia and Didactic Implementation: New
Perspectives on E-Learnig Improvement. In: Proceedings of ICE2012. p. 882-889, Atene:INEAG, ISBN: 978-618-500905-2
Pagnotta S, Scalera D., Nifo A. (2012). The best and brightest. Selezione positiva e brain drain nelle migrazioni interne
italiane. In: Flussi migratori e capitale umano. Una prospettiva regionale. ROMA: Carocci Editore, ISBN:
9788843053759
Pagnotta S, Monti A.C. (a cura di) (2012). Mutamenti e strategie di difesa dalla crisi - Rapporto sul mercato del lavoro
2012. Di Bisceglie A, Clarizia, P, Di Monte P, Ferraro A, Tremigliozzi R, Veneziano A. Napoli/Roma: Edizioni
Scientifiche Italiane, ISBN: 978-88-495-2513-7
Iaccarino G., Uliano F., Pagnotta S., Izzo R., Tremigliozzi, Rivera, De Luca N., Marino, Finelli, Tagliamonte,
Condorelli, Ceccarelli M., Trimarco B. (2011). Maternal Hypertension is More Often Observed Among Hypertensive
Patients, and Associates to SNPs of the X Chromosome.. CIRCULATION, vol. 124, ISSN: 0009-7322
Pagnotta S, Ceccareli M. (2011). An Algorithm for Finding Gene Signatures Supervised by Survival Time Data. In:
Knowledge-Based and Intelligent Information and Engineering Systems 15th International Conference, KES 2011,
Kaiserslautern, Germany, September 12-14, 2011, Proceedings, Part I. Kaiserslautern, Germany, September 12-14,
2011, vol. Volume 6881/2011, p. 568-578, HEIDELBERG:SPRINGER, doi: 10.1007/978-3-642-23851-2_58
Pagnotta S, Laudanna C., Pancione M., Cerulo L., Colantuoni V., Ceccarelli M. (2011). An Ensemble Greedy
Algorithm for Feature Selection in Cancer Genomics. In: 5th International Conference on Software, Knowledge
Information, Industrial Management and Applications (SKIMA). ISBN: 978-1-4673-0247-0, Benevento, 8-11 Sept.
2011, doi: 10.1109/SKIMA.2011.6163990
Pagnotta S.M. and Ceccarelli M., Morganella S. (2011). Finding recurrent copy number alterations preserving withinsample homogeneity. BIOINFORMATICS, vol. 27, p. 2949-2956, ISSN: 1367-4803, doi: 10.1093/bioinformatics/btr488
Pagnotta S.M. Morganella S., Ceccarelli M., (2010). GAIA: an R/Bioconductor package for identification of
significant genetic mutations from multiple samples.
URL: http://www.bioconductor.org/packages/2.11/bioc/html/gaia.html