BioLabs

BioLabs 그룹의 목표는 인간과 동물의 후성 유전학적 조절의 기본 메커니즘을 밝히고 세포분화 및 노화에서 이러한 메커니즘의 역할을 확인하는 것입니다. 저희 연구소는 실험 데이터 분석을 위한 새로운 알고리즘과 방법을 개발하고, 확장 가능한 계산 파이프라인과 도구를 빌드하고, 다양한 노화 연구에서 생물학자들과 협력하고 있습니다.

연구 프로젝트

• 노화된 인간 단핵구의 후성 변화 – 건강한 인간 노화 연구를 주제로 세인트 루이스의 워싱턴 대학의 Maxim Artyomov 연구소와 공동으로 진행하는 공동 연구 프로젝트입니다. 이 연구소는 생물정보학 파이프라인을 만들고 후성 유전학적 데이터 분석을 위한 새로운 알고리즘과 방법을 개발합니다.
• 면역 시스템 노화 – 이 프로젝트에서는 세포군 발달의 ​​종합적 특성 분석을 위한 단일세포 방법을 적용하여 생쥐와 인간의 면역체계 노화를 연구합니다.
• 건강한 인간 노화에 대한 종단 분석 – 이 프로젝트에서는 장기적 다중 오믹스 데이터에서 주요 노화 요인을 찾는 것을 목표로, 건강한 인간 노화에 대한 연구를 진행합니다.

도구

• SPAN Peak Analyzer – 제한된 매뉴얼 어노테이션 정보를 활용하여 여러 복제 및 노이즈를 강력하게 처리하는 광범위한 ChIP-seq, ATAC-seq, 단일 셀 ATAC-seq 데이터세트를 처리할 수 있는 준감독 다목적 피크 호출 도구입니다.
• JBR Genome Browser – 대규모 세션, 준감독 피크 및 어노테이션 기능을 보기 위한 향상된 기능을 갖춘 빠르고 안정적인 차세대 게놈 브라우저입니다. SPAN Peak Analyzer와 통합됩니다.
• SnakeCharm – IntelliJ 플랫폼 IDE용 Snakemake 워크플로 관리 시스템 지원 플러그인으로, 구문 강조 표시, 코드 완성, 즉석 코드 검사, Snakemake 에코시스템과의 고급 통합 기능을 추가합니다.
• Pubtrends – 연구 분야 또는 유사 논문 분석의 지적 구조를 분석할 수 있는 과학적 논문 탐색 도구입니다. 인용 정보에는 서지계측법을 적용하고 텍스트 분석에는 자연어 처리 알고리즘을 적용합니다. 이 서비스를 이용하면 가장 많이 인용된 논문을 찾고, 주제를 탐색하고, 인용 및 논문 유사성 그래프를 시각화하고, 자동화된 문헌 검토를 생성할 수 있습니다.

소스 코드

모든 소스 코드는 GitHub에서 이용할 수 있습니다.

주요 프로젝트:

• 2020년, Simon Tsirikov, Artem Davletov, SnakeCharm plugin Code Analysis Improvements(SnakeCharm 플러그인 코드 분석 개선) “1부”, “2부”
• 2020년, Anna Nikiforovskay, 학사 논문 “Extractive summarization for biomedical papers”(생물의학 논문 발췌 요약)
• 2019년, Anna Vlasova, “Review generation for publications analysis service”(논문 분석 서비스의 검토 생성)
• 2019년, Daria Chaplygina, “Noisy peak calling 2”(잡음 피크 호출 2)
• 2019년, Daria Likholetova, Nina Lukashina, “ARM using Fishbone diagram”(피쉬본 다이어그램을 사용한 ARM)
• 2019년, Anna Vlasova, Nikolai Kapralov, “Publications analysis”(논문 분석)
• 2019년, Daria Sharkova, Nikita Nazarov, “Snakecharm plugin”(Snakecharm 플러그인)
• 2019년, Elena Kartysheva, “SPAN model improvement”(SPAN 모델 개선)
• 2019년, Vladislav Kalinin, 석사 논문 “Web server for accessing to human Chip-Seq data hosted in GEO and Chip-Atlas”(GEO 및 Chip-Atlas에서 호스팅되는 인간 Chip-Seq 데이터에 액세스하기 위한 웹 서버)
• 2019년, Darya Sharkova, “SnakeCharm plugin code insight improvement”(SnakeCharm 플러그인 코드 분석 기능 향상)
• 2019년, Alexander Petrovsky, Dmitry Belikov, “Detection of unique shared genomic sequences for the given group of organisms”(주어진 유기체 그룹의 고유한 공유 게놈 시퀀스 탐지)
• 2019년, Elena Kartysheva, “Improving SPAN data model with generalised linear regression”(일반화된 선형 회귀로 SPAN 데이터 모델 개선)
• 2019년, Daria Likholetova, Nina Lukashina, “Association Rule Mining on genome regions using fishbone diagrams”(피쉬본 다이어그램을 사용하여 게놈 영역에서 연관 규칙 마이닝)
• 2019년, Daria Chaplygina, “Noisy peak calling”(잡음 피크 호출)
• 2019년, Daria Balashova, “ChIPSeq Rescue failures with Neural Networks”(신경망에서의 ChIPSeq Rescue 실패)
• 2018년, Nikolai Kapralov, “Publications analysis service”(논문 분석 서비스)
• 2017년, Eugene Bakin, “ChipQuery - Chipseq data comparison”(ChipQuery-Chipseq 데이터 비교)
• 2016년, Sergey Chernov, “A comprehensive comparison of tools for differential ChIP-seq analysis”(차등 ChIP-seq 분석 도구의 포괄적 비교)
• 2016년, Dmitriy Groshev, “Comparing the bisulphite sequencing data”
• 2015년, Anna Atamanova, “Generalising data on bins for randomly sized genomic loci”(무작위 크기의 게놈 위치에 대한 빈의 데이터 일반화
• 2014년, Sergei Lebedev, 석사 논문 “Bisulphite sequencing data modeling”(중아황산염 시퀀싱 데이터 모델링)
• 2013년, Alexey Dievsky, 석사 논문 “Modeling difference in ChIP-seq data”(ChIP-seq 데이터에서의 모델링 차이)