BioLabs

Les objectifs du groupe BioLabs sont de découvrir les mécanismes qui gouvernent la régulation épigénétique chez les humains et les animaux et d'identifier le rôle de ces mécanismes dans la différenciation et le vieillissement des cellules. Nous développons de nouveaux algorithmes et méthodes pour l'analyse des données expérimentales, élaborons des pipelines et des outils informatiques évolutifs et travaillons en collaboration avec des biologistes dans le cadre de diverses études sur le vieillissement.

Projets de recherche

• Changements épigénétiques dans les monocytes humains vieillissants – un projet de recherche conjoint consacré à l'étude du vieillissement sain de l'homme en collaboration avec le laboratoire de Maxim Artyomov à la Washington University à St. Louis. Le groupe crée des pipelines bioinformatiques et développe de nouveaux algorithmes et méthodes pour l'analyse des données épigénétiques.
• Vieillissement du système immunitaire – ce projet étudie le vieillissement du système immunitaire chez les souris et les humains, en appliquant des méthodes mono-cellulaires pour la caractérisation complète du développement des populations cellulaires.
• Analyse longitudinale du vieillissement sain de l'homme – le projet implique l'étude du vieillissement sain de l'homme, visant à trouver les principaux facteurs de vieillissement à partir de données multi-omiques longitudinales.

Outils

• SPAN Peak Analyzer – un identificateur de pic polyvalent semi-supervisé capable de traiter un large éventail d'ensembles de données ChIP-seq, ATAC-seq et ATAC-seq unicellulaires qui gère de manière robuste les réplications multiples et le bruit en exploitant les informations d'annotation manuelle limitées.
• JBR Genome Browser – un navigateur de génome de nouvelle génération, rapide et fiable, avec des capacités améliorées pour l'affichage de grandes sessions, des pics semi-supervisés et des fonctionnalités d'annotation. Il est intégré au SPAN Peak Analyzer.
• SnakeCharm – le plugin de prise en charge du système de gestion de workflow Snakemake pour les IDE de la plateforme IntelliJ ajoute la mise en évidence des éléments de syntaxe, la saisie automatique du code, la vérification du code à la volée et une intégration avancée à l'écosystème Snakemake.
• Pubtrends – un outil d'exploration des publications scientifiques capable d'analyser la structure intellectuelle d'un domaine de recherche ou d'analyses de documents similaires. Nous appliquons la méthode bibliométrique pour les informations de citation et les algorithmes de traitement du langage naturel pour l'analyse de textes. Le service permet aux utilisateurs de trouver les articles les plus cités, d'explorer des sujets, de visualiser des citations et des graphiques de similarité d'articles, et de générer des analyses bibliographiques automatisées.

Code source

Tout le code source est disponible sur GitHub.

Stages pour étudiants

• 2020, Simon Tsirikov et Artem Davletov, Améliorations de l'analyse de code du plugin SnakeCharm “Part1”, “Part2”
• 2020, Anna Nikiforovskay, Thèse de bachelor “Résumé extractif pour les articles biomédicaux”
• 2019, Anna Vlasova, “Génération de révision pour le service d'analyse des publications”
• 2019, Daria Chaplygina, “Identification des pics en présence de bruit 2”
• 2019, Daria Likholetova et Nina Lukashina, “ARM à l'aide du diagramme d'Ishikawa”
• 2019, Anna Vlasova et Nikolai Kapralov, “Analyse de publications”
• 2019, Daria Sharkova et Nikita Nazarov, “Plugin Snakecharm”
• 2019, Elena Kartysheva, “Amélioration du modèle SPAN”
• 2019, Vladislav Kalinin, Thèse de master “Serveur Web permettant d'accéder à des données humaines de type Chip-Seq hébergées dans GEO et Chip-Atlas”
• 2019, Darya Sharkova, “Amélioration de la compréhension du code du plugin SnakeCharm”
• 2019, Alexander Petrovsky, Dmitry Belikov, “Détection de séquences génomiques uniques et partagées pour un groupe d'organismes donné”
• 2019, Elena Kartysheva, “Amélioration du modèle de données SPAN par la régression linéaire généralisée”
• 2019, Daria Likholetova, Nina Lukashina, “Association Rule Mining sur les régions du génome à l'aide de diagrammes d'Ishikawa”
• 2019, Daria Chaplygina, “Identification des pics en présence de bruit”
• 2019, Daria Balashova, “Échecs du sauvetage ChIPSeq avec les réseaux de neurones”
• 2018, Nikolai Kapralov, “Service d'analyse des publications”
• 2017, Eugene Bakin, “Comparaison des données ChipQuery - Chipseq”
• 2016, Sergey Chernov, “Une comparaison complète des outils pour l'analyse différentielle ChIP-seq”
• 2016, Dmitriy Groshev, “Comparaison des données de séquençage du bisulfite”
• 2015, Anna Atamanova, “Généraliser les données des bins pour des loci génomiques de taille aléatoire”
• 2014, Sergei Lebedev, Thèse de master “Modélisation des données de séquençage des bisulfites”
• 2013, Alexey Dievsky, Thèse de master “Modélisation des différences dans les données ChIP-seq”