Стохастическое моделирование молекулярных конфигураций энхансера

Стохастическое моделирование молекулярных конфигураций энхансера  Включение или выключение гена зависит от участков ДНК , называемых энхансерами и от того, присоединены ли к энхансерам белки - транскрипционныe факторы. Современные математические модели позволяют описать нелинейную связь между уровнем активности гена и состоянием энхансеров, контролирующих эту активность. Для развития таких моделей важно понять, как архитектура энхансера  определяет его возможные конфигурации (т.е. какие транскрипционные факторы присоединены к энхансеру). Проект направлен на решение именно этой задачи. В перспективе подобные исследования позволят понять законы организации ДНК и её связь с активностью генов.

Разработка и анализ методов ускорения парного выравнивания рестрикционных карт

  Рестриктазы  -  ферменты, разрезающие геномную ДНК.  Сопоставив разрезанные фрагменты, можно построить рестрик­цион­ную карту генома. В настоящее время рестрикционное картирование геномов применяется при сборке геномов большого размера у растений и животных с помощью оптического картирования.Разработка и анализ методов ускорения парного выравнивания рестрикционных карт Сравнение рестрик­цион­ных карт разных индивидуальных геномов позволяет найти крупные генетические изменения, такие как хро­мо­сом­ные перестроийки. Для этого рестрикционные карты выравнивают относительно друг друга таким образом, чтобы добиться максимального совпадения. Эта задача трудоемкая и требует ускорения, чему и посвящен этот проект.

Математическая обработка и анализ постгеномных данных у больных с шизофренией

  correlations heatmapМы ищем биомаркеры у больных шизофренией и пытаемся связать их с  биологическими процессами. Проанализированы  комплексные взаимодействия между генами с помощью метода  статистического моделирования  SEM (Structural Equation Modeling. Мы сравнили математические модели взаимодействий генов, контролирующих  пять биологических процессов ( пути передачи сигнала mTOR и WNT,  каскад MAP киназ, фокальную адгезию, биосинтез серина) и выявили различия в характере взаимодействия генов у больных и здоровых людей.

Разработка программного обеспечения для автоматической предобработки, фильтрации и анализа качества данных scRNA-seq

Область секвенирования РНК, выделенной из отдельных клеток (single-cell RNA-seq)  сделала резкий скачок в развитии за последние несколько лет. Во многом это связано с изобретением дроплетных (капельных) секвенаторов inDrop и Drop-seq, которые позволили секвенировать десятки тысяч клеток за один запуск. Однако, важным отрицательным свойством этих секвенаторов является сильная зашумлённость получаемых данных. В этом проекте было разработано ПО для автоматической предобработки, фильтрации и анализа качества данных single cell RNA-seq.