BioLabs

Los objetivos del grupo BioLabs son descubrir los mecanismos que subyacen a la regulación epigenética en humanos y animales, e identificar la función de estos mecanismos en la diferenciación celular y el envejecimiento. Estamos desarrollando algoritmos y métodos novedosos para el análisis de datos experimentales, construyendo herramientas y líneas computacionales escalables, y trabajando en colaboración con biólogos en diversos estudios sobre el envejecimiento.

Proyectos de investigación

• Cambios epigenéticos en el envejecimiento de monocitos humanos: un proyecto de investigación conjunto cuyo objetivo es estudiar el envejecimiento de personas sanas en colaboración con el laboratorio de Maxim Artyomov, de la Universidad de Washington en San Luis. El grupo crea productos bioinformáticos y desarrolla nuevos algoritmos y métodos para el análisis de datos epigenéticos.
• Envejecimiento del sistema inmunitario: este proyecto estudia el envejecimiento del sistema inmunitario en ratones y personas, aplicando métodos unicelulares para la caracterización completa del desarrollo de conjuntos celulares.
• Análisis longitudinal del envejecimiento de personas sanas: el proyecto se centra en el estudio del envejecimiento de personas sanas, con el objetivo de encontrar los principales factores de envejecimiento a partir de datos multiómicos longitudinales.

Herramientas

• SPAN Peak Analyzer: es un sistema de llamada de picos parcialmente supervisado y con varios usos, capaz de procesar una amplia gama de conjuntos de datos ChIP-seq, ATAC-seq y ATAC-seq unicelulares que manejan con firmeza las reproducciones y el ruido haciendo uso de la limitada información de anotación manual.
• Explorador del genoma JBR: es un explorador del genoma de última generación, rápido y fiable, con habilidades mejoradas para visualizar grandes sesiones, picos parcialmente supervisados y funciones de anotación. Está integrado en el SPAN Peak Analyzer.
• SnakeCharm: Snakemake es un complemento de soporte del sistema de gestión del flujo de trabajo para los IDE de IntelliJ Platform. Incluye resaltado de sintaxis, finalización de código, verificación de código sobre la marcha e integración avanzada con el ecosistema Snakemake.
• Pubtrends: es una herramienta de exploración de publicaciones científicas capaz de analizar la estructura intelectual de un área de investigación o analizar artículos parecidos. Utilizamos el método bibliométrico para citar información y algoritmos de procesamiento del lenguaje natural para el análisis textual. El servicio permite a los usuarios encontrar los artículos más citados, explorar temas, visualizar citas y gráficos de similitud entre artículos, y generar revisiones bibliográficas de forma automática.

Código fuente

Todo el código fuente está disponible en GitHub.

Proyectos principales:

• 2020, Simon Tsirikov y Artem Davletov. Mejoras en el análisis del código del complemento SnakeCharm “Part1”, “Part2”
• Proyecto final de carrera “Extractive summarization for biomedical papers”
• 2019, Anna Vlasova. “Review generation for publications analysis service”
• 2019, Daria Chaplygina. “Noisy peak calling 2”
• 2019, Daria Likholetova y Nina Lukashina. “ARM using Fishbone diagram”
• 2019, Anna Vlasova y Nikolai Kapralov. “Publications analysis”
• 2019, Daria Sharkova y Nikita Nazarov. “Snakecharm plugin”
• 2019, Elena Kartysheva. “SPAN model improvement”
• 2019, Vladislav Kalinin. Proyecto final de máster “Web server for accessing to human Chip-Seq data hosted in GEO and Chip-Atlas”
• 2019, Darya Sharkova. “SnakeCharm plugin code insight improvement”
• 2019, Alexander Petrovsky y Dmitry Belikov. “Detection of unique shared genomic sequences for the given group of organisms”
• 2019, Elena Kartysheva. “Improving SPAN data model with generalised linear regression”
• 2019, Daria Likholetova y Nina Lukashina. “Association Rule Mining on genome regions using fishbone diagrams”
• 2019, Daria Chaplygina. “Noisy peak calling”
• 2019, Daria Balashova. “ChIPSeq Rescue failures with Neural Networks”
• 2018, Nikolai Kapralov. “Publications analysis service”
• 2017, Eugene Bakin. “ChipQuery - Chipseq data comparison”
• 2016, Sergey Chernov. “A comprehensive comparison of tools for differential ChIP-seq analysis”
• 2016, Dmitriy Groshev. “Comparing the bisulphite sequencing data”
• 2015, Anna Atamanova. “Generalising data on bins for randomly sized genomic loci”
• 2014, Sergei Lebedev. Proyecto final de máster “Bisulphite sequencing data modeling”
• 2013, Alexey Dievsky. Proyecto final de máster “Modeling difference in ChIP-seq data”