BioLabs

BioLabsグループでは、人間と動物におけるエピジェネティック制御の根底にあるメカニズムを解明し、細胞分化と老化におけるこのメカニズムの役割を特定することを目標としています。 実験的データ分析に使用する新たなアルゴリズムと手法の開拓、スケーラブルな計算パイプラインとツールの構築、各種老化研究での生物学者との協力を行っています。

リサーチプロジェクト

• 老化するヒト単球におけるエピジェネティックの変化 – 健康的な人間の老化に関する研究を専門とした、Maxim Artyomov研究所（ワシントン大学セントルイス校）との共同リサーチプロジェクト。 バイオインフォマティクスパイプラインを作成し、エピジェネティックデータ分析の新しいアルゴリズムと手法を開発しています。
• 免疫システムの老化 – ネズミとヒトの免疫システムの老化を研究するプロジェクト。 細胞集団の発達を包括的に特徴づけるための単一細胞法を適用しています。
• 健康的な人間の老化の縦断的分析 – 健康的な人間の老化に関する研究。 縦断的なマルチおミクスデータから主な老化促進要因を特定することを目標としています。

ツール

• SPANピークアナライザー – 限られた手動アノテーション情報を活用することで複数のレプリケートとノイズを堅牢に処理する、幅広いChIP-seq、ATAC-seq、およびシングルセルATAC-seqデータセットを処理できる半教師あり多目的ピーク呼び出しツールです。
• JBRゲノムブラウザ – 大量のセッションを表示するための強化機能、半教師ありピーク、およびアノテーション機能を備えた、高速で信頼性の高い次世代ゲノムブラウザです。 SPANピークアナライザーと統合されています。
• SnakeCharm – Snakemakeワークフロー管理システムは、IntelliJプラットフォームのIDE向けプラグインをサポートしており、構文ハイライト機能、コード補完機能、オンザフライコード検証、およびSnakemakeエコシステムとの高度な統合機能を追加します。
• Pubtrends – 研究分野の知的構造または同様の論文分析を分析できる科学出版物探索ツール。 引用情報に計量書誌学法、そしてテキスト分析に自然言語処理アルゴリズムを適用しています。 このサービスにより、引用数の最も多い論文の検索、題材の探索、引用と論文の類似性グラフの可視化、自動文献レビューの生成を行うことができます。

ソースコード

すべてのソースコードはGitHubで提供されています。

メインプロジェクト:

• 2020年 Simon Tsirikov および Artem Davletov『SnakeCharm plugin Code Analysis Improvements』 “第1部”, “第2部”
• 2020年 Anna Nikiforovskayによる学士課程卒業論文 『Extractive summarization for biomedical papers』
• 2019年 Anna Vlasova 『Review generation for publications analysis service』
• 2019年 Daria Chaplygina 『Noisy peak calling 2』
• 2019年 Daria LikholetovaおよびNina Lukashina 『ARM using Fishbone diagram』
• 2019年 Anna VlasovaおよびNikolai Kapralov 『Publications analysis』
• 2019年 Daria SharkovaおよびNikita Nazarov 『Snakecharm plugin』
• 2019年 Elena Kartysheva 『SPAN model improvement』
• 2019年 Vladislav Kalininによる修士課程卒業論文 『Web server for accessing to human Chip-Seq data hosted in GEO and Chip-Atlas』
• 2019年 Darya Sharkova 『SnakeCharm plugin code insight improvement』
• 2019年 Alexander PetrovskyおよびDmitry Belikov 『Detection of unique shared genomic sequences for the given group of organisms』
• 2019年 Elena Kartysheva 『Improving SPAN data model with generalised linear regression』
• 2019年 Daria LikholetovaおよびNina Lukashina 『Association Rule Mining on genome regions using fishbone diagrams』
• 2019年 Daria Chaplygina 『Noisy peak calling』
• 2019年 Daria Balashova 『ChIPSeq Rescue failures with Neural Networks』
• 2018年 Nikolai Kapralov 『Publications analysis service』
• 2017年 Eugene Bakin 『ChipQuery - Chipseq data comparison』
• 2016年 Sergey Chernov 『A comprehensive comparison of tools for differential ChIP-seq analysis』
• 2016年 Dmitriy Groshev 『Comparing the bisulphite sequencing data』
• 2015年 Anna Atamanova 『Generalising data on bins for randomly sized genomic loci』
• 2014年 Sergei Lebedevによる修士課程卒業論文 『Bisulphite sequencing data modeling』
• 2013年 Alexey Dievskyによる修士課程卒業論文 『Modeling difference in ChIP-seq data』