Forschungsgruppe

Bioinformatik-Gruppe

Die Bioinformatik-Gruppe widmet sich der Entwicklung effizienter Rechenmethoden für wichtige biologische und medizinische Probleme in der Praxis. Die Projekte decken ein breites Spektrum spannender Themen ab, von der Analyse metagenomischer Sequenzierungsdaten bis hin zur Genexpressionsanalyse und Metabolomik.

Die Gruppe ist in der Abteilung für Computertechnologien der ITMO University angesiedelt und wird von JetBrains unterstützt. Die Gruppe arbeitet aktiv mit dem Labor von Maxim Artyomov an der Washington University in St. Louis und dem Labor von Dmitry Alexeev am MIPT.

Die wichtigsten Forschungsprojekte

Algorithmen für vergleichende Metagenomik

Metagenomische Projekte beschäftigen sich in der Regel mit vielen Daten: bis zu mehreren hundert Gigabyte Sequenzierungsdaten pro Projekt. Um solche Datenmengen effektiv zu analysieren und eine vergleichende Analyse durchführen zu können, wurde eine Software namens MetaFast entwickelt. Es implementiert einen leichten Assembly-Algorithmus, der etwas zwischen der traditionellen k-mer-Spektrumanalyse und dem vollständigen metagenomischen Assembly ist. Der Algorithmus ermöglicht es MetaFast, die Vorteile beider Methoden zu kombinieren: hohe Rechenleistung mit informativeren und besser interpretierbaren extrahierten Funktionen, alles ohne Referenzgenomsequenzen.

Analyse offener Genexpressionsdatenbanken

Derzeit gibt es mehrere große Datenbanken, wie TCGA und GEO Omnibus, die die Daten aus einer Vielzahl von Experimenten speichern. Die Analyse dieser Experimente und das Auffinden versteckter Zusammenhänge ist ein sehr vielversprechendes Feld. Im Rahmen des Projekts wird ein Web-Service GeneQuery entwickelt, der Experimente mit ähnlichen Mustern der Genregulation ermöglicht. Die Verwendung der Ergebnisse einer solchen Suche kann zur Entdeckung unoffensichtlicher Verbindungen führen, was dann auch die Hypothesengenerierung erleichtern kann.

Rechenmethoden zur Erforschung der Stoffwechselregulation

Kürzlich wurde die Rolle der Stoffwechselregulation als eines der Markenzeichen des Immunsystems und von Krebs erkannt. In diesem Projekt werden eine Reihe von Methoden zur Analyse von Genexpressions- und Metabolomikdaten entwickelt, um diese Regulation zu untersuchen. Derzeit sind einige der Methoden als Web-Service GAM- für die integrative Netzwerkanalyse von Genexpressions- und Metabolomik-Profiling-Daten verfügbar.

Gruppenmitglieder

Alexey Sergushichev
Alexey Sergushichev
Leiter*in Forschungslabor/-gruppe
Alexander Loboda
Alexander Loboda
Forscher*in
Konstantin Zaitsev
Konstantin Zaitsev
Forscher*in
Artem Ivanov
Artem Ivanov
Forscher*in