BioLabs

As metas do grupo BioLabs são descobrir os mecanismos subjacentes à regulação epigenética em humanos e animais e identificar o papel desses mecanismos na diferenciação celular e no envelhecimento. Estamos desenvolvendo novos algoritmos e métodos para análise de dados experimentais, construindo pipelines e ferramentas computacionais escaláveis e trabalhando em colaboração com biólogos em vários estudos sobre envelhecimento.

Projetos de pesquisa

• Alterações epigenéticas em monócitos humanos em envelhecimento – um projeto de pesquisa conjunto dedicado ao estudo do envelhecimento humano saudável em colaboração com o laboratório de Maxim Artyomov na Washington University de St. Louis. O grupo cria pipelines de bioinformática e desenvolve novos algoritmos e métodos para análise de dados epigenéticos.
• Envelhecimento do sistema imunológico – este projeto estuda o envelhecimento do sistema imunológico em camundongos e humanos, aplicando métodos unicelulares para caracterização abrangente do desenvolvimento de populações de células.
• Análise longitudinal do envelhecimento humano saudável – o projeto envolve o estudo do envelhecimento humano saudável, com o objetivo de encontrar os principais fatores de envelhecimento a partir de dados longitudinais multimídia.

Ferramentas

• SPAN Peak Analyzer – um chamador de pico polivalente semissupervisionado capaz de processar uma ampla gama de conjuntos de dados ChIP-seq, ATAC-seq e ATAC-seq de célula única que lida de forma robusta com múltiplas repetições e ruído, aproveitando informações de anotação manual limitada.
• JBR Genome Browser – um navegador de genoma de última geração, rápido e confiável, com recursos aprimorados para visualização de grandes sessões, pico semissupervisionado e funcionalidade de anotação. Ele é integrado ao SPAN Peak Analyzer.
• SnakeCharm – o plug-in de suporte do sistema de gerenciamento de fluxo de trabalho Snakemake para IDEs da plataforma IntelliJ adiciona realce de sintaxe, complementação de código, verificações de código em tempo real e integração avançada com o ecossistema Snakemake.
• Pubtrends – é uma ferramenta exploratória de publicação científica capaz de analisar a estrutura intelectual de um campo de pesquisa ou análise de artigos similares. Aplicamos o método bibliométrico para informações de citação e algoritmos de processamento de linguagem natural para análise de texto. O serviço permite que os usuários encontrem os artigos mais citados, explorem tópicos, visualizem citações e gráficos de similaridade de artigos e gerem revisões automatizadas de publicações específicas.

Código-fonte

Todo o código-fonte está disponível no GitHub.

Principais projetos:

• 2020, Simon Tsirikov e Artem Davletov: SnakeCharm plugin Code Analysis Improvements “Parte1”, “Parte2”
• 2020, Anna Nikiforovskay, Dissertação de Bacharelado “Extractive summarization for biomedical papers”
• 2019, Anna Vlasova, “Geração de resenhas para o serviço de análise de publicações”
• 2019, Daria Chaplygina, “Noisy peak calling 2”
• 2019, Daria Likholetova e Nina Lukashina, “ARM using Fishbone diagram”
• 2019, Anna Vlasova e Nikolai Kapralov, “Publications analysis”
• 2019, Daria Sharkova e Nikita Nazarov, “Snakecharm plugin”
• 2019, Elena Kartysheva, “Melhoria de modelos SPAN”
• 2019, Vladislav Kalinin, Dissertação de Mestrado “Web server for accessing to human Chip-Seq data hosted in GEO and Chip-Atlas”
• 2019, Darya Sharkova, “Melhoria de insights de código do plug-in SnakeCharm”
• 2019, Alexander Petrovsky, Dmitry Belikov, “Detecção de sequências genômicas compartilhadas exclusivas para um determinado grupo de organismos”
• 2019, Elena Kartysheva, “Melhoria do modelo de dados SPAN com regressão linear generalizada”
• 2019, Daria Likholetova, Nina Lukashina, “Mineração de regras de associação em regiões do genoma usando diagramas de espinha de peixe”
• 2019, Daria Chaplygina, “Noisy peak calling”
• 2019, Daria Balashova, “Falhas de ChIPSeq Rescue com redes neurais”
• 2018, Nikolai Kapralov, “Serviço de análise de publicações”
• 2017, Eugene Bakin, “ChipQuery - Comparação de dados Chipseq”
• 2016, Sergey Chernov, “Uma comparação abrangente de ferramentas para análises ChIP-seq diferenciais”
• 2016, Dmitriy Groshev, “Comparação dos dados de sequenciamento de bissulfito”
• 2015, Anna Atamanova, “Generalização de dados sobre compartimentos para loci genômicos de tamanho aleatório”
• 2014, Sergei Lebedev, Dissertação de Mestrado “Bisulphite sequencing data modeling”
• 2013, Alexey Dievsky, Dissertação de Mestrado “Modeling difference in ChIP-seq data”