BioLabs

Die Ziele der BioLabs-Gruppe sind die Entdeckung der Mechanismen, die der epigenetischen Regulation bei Mensch und Tier zugrunde liegen, und die Identifizierung der Rolle dieser Mechanismen bei Zelldifferenzierung und Alterung. Wir entwickeln neuartige Algorithmen und Methoden für die experimentelle Datenanalyse, bauen skalierbare Berechnungspipelines und -tools auf und arbeiten in Zusammenarbeit mit Biologen an verschiedenen Alterungsstudien.

Forschungsprojekte

• Epigenetische Veränderungen in alternden menschlichen Monozyten – ein gemeinsames Forschungsprojekt zur Untersuchung des gesunden menschlichen Alterns in Zusammenarbeit mit Maxim Artyomovs Labor an der Washington University in St. Louis. Die Gruppe erstellt bioinformatische Pipelines und entwickelt neuartige Algorithmen und Methoden für die epigenetische Datenanalyse.
• Alterung des Immunsystems – dieses Projekt untersucht die Alterung des Immunsystems bei Mäusen und Menschen, wobei Einzelzellmethoden zur umfassenden Charakterisierung der Entwicklung von Zellpopulationen eingesetzt werden.
• Längsschnittanalyse des gesunden menschlichen Alterns – das Projekt beinhaltet die Untersuchung des gesunden menschlichen Alterns und zielt darauf ab, wichtige Alterungsfaktoren aus longitudinalen Multi-Omics-Daten zu finden.

Tools

• SPAN Peak Analyzer – ist ein semi-überwachtes multifunktionales Peak-Calling-System, das in der Lage ist, eine breite Palette von ChIP-seq-, ATAC-seq- und Einzelzell-ATAC-seq-Datensätzen zu verarbeiten, der robust mit multiplen Replikationen und Störungen umgeht, indem er begrenzte manuelle Annotationsinformationen nutzt.
• JBR Genome Browser – ist ein schneller und zuverlässiger Next-Generation-Genombrowser mit erweiterten Funktionen für die Anzeige großer Sessions, semi-überwachte Peaks und Annotationsfunktionen. Er ist mit dem SPAN Peak Analyzer integriert.
• SnakeCharm – das Snakemake Workflow-Management-System-Unterstützungsplugin für IntelliJ Platform IDEs, fügt Syntaxhervorherbung, Code-Completion, Code-Überprüfungen in Echtzeit und eine erweiterte Integration mit dem Snakemake-Ökosystem hinzu.
• Pubtrends –ist ein Werkzeug zur Erforschung wissenschaftlicher Publikationen, das die intellektuelle Struktur eines Forschungsfeldes oder ähnlicher Arbeiten analysieren kann. Wir verwenden die bibliometrische Methode für Zitationsinformationen und Algorithmen der natürlichen Sprachverarbeitung für die Textanalyse. Der Dienst ermöglicht es den Benutzern, die meistzitierten Papiere zu finden, Themen zu erforschen, Zitate und Papierähnlichkeitsdiagramme zu visualisieren und automatische Literaturübersichten zu erstellen.

Quellcode

Der gesamte Quellcode ist auf GitHub verfügbar.

Hauptprojekte:

• 2020, Simon Tsirikov und Artem Davletov, Verbesserungen der Codeanalyse mit dem SnakeCharm-Plugin “Teil 1”, “Teil 2”
• 2020, Anna Nikiforovskay, Bachelorarbeit “Extraktive Zusammenfassung für biomedizinische Artikel”
• 2019, Anna Vlasova, “Erstellung von Reviews für den Publikationsanalyse-Service”
• 2019, Daria Chaplygina, “Noisy-Peak-Calling 2”
• 2019, Daria Likholetova und Nina Lukashina, “ARM mit einem Fischgrätdiagramm”
• 2019, Anna Vlasova und Nikolai Kapralov, “Publikationsanalyse”
• 2019, Daria Sharkova und Nikita Nazarov, “Snakecharm-Plugin”
• 2019, Elena Kartysheva, “Verbesserungen des SPAN-Modells ”
• 2019, Vladislav Kalinin, Masterarbeit “Webserver für den Zugriff auf menschliche Chip-Seq-Daten, die in GEO und Chip-Atlas gehostet werden”
• 2019, Darya Sharkova, “Verbesserte Code-Insight für das SnakeCharm-Plugin”
• 2019, Alexander Petrovsky, Dmitry Belikov, “Erkennung einzigartiger gemeinsamer genomischer Sequenzen für die gegebene Gruppe von Organismen”
• 2019, Elena Kartysheva, “Verbessertes SPAN-Datenmodell mit generalisierter linearer Regression”
• 2019, Daria Likholetova, Nina Lukashina, “Ermittlung von Assoziationsregeln auf Genomregionen mit Hilfe von Fischgrätdiagrammen”
• 2019, Daria Chaplygina, “Noisy-Peak-Calling”
• 2019, Daria Balashova, “ChIPSeq Rettungsversagen mit Neuronalen Netzwerken”
• 2018, Nikolai Kapralov, “Publikationsanalysen-Service”
• 2017, Eugene Bakin, “ChipQuery - Chipseq Datenvergleich”
• 2016, Sergey Chernov, “Ein umfassender Vergleich von Tools für die differentielle ChIP-seq-Analyse”
• 2016, Dmitriy Groshev, “Vergleich der Bisulfit-Sequenzierungsdaten”
• 2015, Anna Atamanova, “Generalisierung von Daten auf Bins für genomische Loci mit zufälliger Größe”
• 2014, Sergei Lebedev, Masterarbeit “Modellierung von Bisulfit-Sequenzierungsdaten”
• 2013, Alexey Dievsky, Masterarbeit “Modellierung von Unterschieden in ChIP-seq-Daten”