BioLabs

Основными целями группы являются исследование механизмов эпигенетической регуляции у людей и других организмов, а также понимание роли этих механизмов в процессах клеточной дифференцировки и старения. Мы разрабатываем новые алгоритмы и методы анализа экспериментальных данных, создаем масштабируемые вычислительные пайплайны и инструменты, а также работаем в сотрудничестве с биологами над различными исследованиями старения.

Проекты

• Epigenetic changes in aging human monocytes – совместный проект по исследования здорового старения человека с лабораторией Максима Артемова в университете Вашингтона в Сент-Луисе. Лаборатория занимается биоинфоматическом анализом, создает вычислительные пайплайны и разрабатывает новые алгоритмы и методы анализа эпигенетических данных.
• Immune system aging – проект, в рамках которого изучается старение иммунной системы у мышей и человека, применяя методы единичных клеток для комплексного анализа развития клеточных популяций.
• Лонгитюдный анализ здорового старения человека – исследование здорового старения человека, направленное на поиск основных факторов старения на основе лонгитюдных данных мультиомики.

Инструменты

• SPAN Peak Analyzer – полуавтоматический универсальный анализатор пиков, способный обрабатывать широкий спектр экспериментов ChIP-seq, ATAC-seq и ATAC-seq для единичных клеток, который поддерживает эксперименты с множественными репликатами с различными уровнями шума, используя ограниченную мануальную аннотацию данных.
• JBR Genome Browser – быстрый и надежный геномный браузер следующего поколения с расширенными возможностями просмотра больших сеансов, полу-автоматической аннотации и поиска пиков, интегрированной со SPAN peak caller.
• SnakeCharm – snakemake-плагин для IDE на базе платформы IntelliJ, добавляющий подсветку синтаксиса, автодополнение кода, валидации кода на лету и расширенную интеграцию с экосистемой snakemake.
• Pubtrends – инструмент для анализа научных публикаций, позволяющий исследовать интеллектуальную структуру научной области, а также анализировать аналогичные статьи. Мы применяем методы библиометрии для анализа графа цитирования, и методы обработки естественного языка для анализа текстов. Сервис позволяет находить наиболее цитируемые статьи, темы в области, визуализировать графы цитирований и схожести статей, а также автоматически создавать обзоры литературы.

Исходный код

Github page – весь исходный код находится здесь.

Студенческая практика

• 2020, Simon Tsirikov and Artem Davletov, SnakeCharm plugin Code Analysis Improvements “Part1”, “Part2”
• 2020, Anna Nikiforovskay, Bachelor Thesis “Extractive summarization for biomedical papers”
• 2019, Anna Vlasova, “Review generation for publications analysis service”
• 2019, Daria Chaplygina, “Noisy peak calling 2”
• 2019, Daria Likholetova and Nina Lukashina, “ARM using Fishbone diagram”
• 2019, Anna Vlasova and Nikolai Kapralov, “Publications analysis”
• 2019, Daria Sharkova and Nikita Nazarov, “Snakecharm plugin”
• 2019, Elena Kartysheva, “SPAN model improvement”
• 2019, Vladislav Kalinin, Master Thesis “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, 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, 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, Master Thesis “Bisulphite sequencing data modeling”
• 2013, Alexey Dievsky, Master Thesis “Modeling difference in ChIP-seq data”