Основные научные направления секции: биоинформатика и анализ больших данных для применения в биомедицине и здравоохранении
В данной работе описано применение метода таргетного высокопроизводительного секвенирования для изучения представленности штаммов SARS-CoV-2 на территории Москвы и Московской области. С помощью данной методики были проанализированы 579 образцов с февраля по июнь 2021 года, показана динамика представленности различных вариантов вируса.
Разработан набор сигнатур, описывающих микроокружение острого миелоидного лейкоза (ОМЛ), и на их основании предложена классификация опухолевых образцов. Для полученной классификации проанализированы ассоциации с ранее предложенными классификациями, выявлены ассоциации с геномными характеристиками злокачественных клеток опухоли и показана клиническая значимость классификации на основе анализа общей выживаемости.
Для масс-спектрометрического исследования полных протеомов, так называемой, протеомики "снизу вверх", имеется две стратегии идентификации белков: поиск по базам данных и секвенирование de novo. В данной работе выполняется сравнительный анализ результатов идентификации белков поиском по базам данных и секвенированием de novo, разработан ряд критериев для сопоставления и оценки достоверности результатов идентификации.
В работе рассказывается о разработанном методе валидации FASTA файлов, позволяющем проверять соответствие передаваемой на вход последовательности ограничениям базы данных. Разработанный метод обеспечивает присвоение загруженному сиквенсу соответствующей категории качества, что позволяет значительно облегчить последующий биоинформатический анализ.
Методы диагностики с помощью ПЦР становятся все более популярными для детектирования микроорганизмов. Для этого метода необходимы олигонуклеотидные праймеры, которые в некоторых случаях должны иметь высокую чувствительность к отдельным видам внутри одного рода. Чтобы такие праймеры было подбирать проще и удобнее нами был предложен определенный алгоритм поиска уникальных участков в геноме, а затем написана программа S3Finder.
Одной из важных задач современной молекулярной эпидемиологии является классификация вариантов SARS-CoV-2. Для её решения нами был разработан специализированный алгоритм PARuS(Polymorphism Analysis of Russian SARS-CoV-2), реализованный в настоящее время на портале VGARus (Virus Genome Aggregator of Russia). В данной работе мы описываем принципы работы алгоритма PARuS.
В данной работе проведен анализ изображений, полученных методом мультиплексной иммунофлуоресценции, для когорты из 29 пациентов со светлоклеточным раком почки. В результате сегментации и последующего типирования клеток на изображениях был определен клеточный состав для всех образцов и выделены группы клеток, отличающиеся по морфологии и клеточному составу, а также найдены статистически значимые корреляции экспресии цитокинов с процентным содержанием в образце TLS-ассоциированных групп.
В работе проводится глубокое исследование B-клеточных репертуаров, обеспечивающих иммунную защиту организма, на основе данных РНК секвенирования. В частности, проведен анализ встречаемости V-сегментов гена IGH, который отвечает за формирование антител с различной антигенной специфичностью, в нормальных тканях, и изучена связь с развитием аутоиммунных заболеваний и заболеваний органов лимфатической системы.
В работе анализируется экспрессия генов вируса папилломы человека (ВПЧ) в образцах опухолей шейки матки. На основе данных по эскпрессии генов вируса были выделены группы пациентов, ассоциированные с функциональными стадиями развития вируса. При анализе выживаемости группа, имеющая раннюю стадию вирусной инфекции, имеет статистически значимый благоприятный прогноз в категориях progression free survival и disease-specific survival.
Данная работа посвящена глубокому анализу мутационного профиля аденокарциномы желудка по данным NGS. В результате было выявлено 5 портретов, отвечающих геномным изменениям в различных генах и генных путях, ассоциированных с раком желудка. Был проведён анализ различий в выживаемости найденных портретов, а также их связи с общепринятыми классификациями.
В работе представлен новый инструмент для предсказания кластеров биосинтеза нерибосомальных пептидов заданной структуры.
We present the design of a neural networks-based system that boosts the brain-body connections, this is done through mental rehearsal and physical training. This system is built on the basis of the most relevant methods in the field of computer vision, such as: human mesh models, convolutional neural networks, attention mechanism, widely used in Transfromers, etc. Our process continually gives feedback about both; motor image and physical performance, allowing the patient to improve on both.
В данной работе рассмотрена бактериальная композиция 453 образцов bulk RNA-Seq биопсий опухоли CRC из публично-доступной когорты TCGA COAD. Осуществлён анализ бактериальной композиции микробиоты биопсий опухоли на нескольких таксономических уровнях, оценена специфичность бактериальных сообществ в зависимости от иммунного микроокружения и места биопсии.
В данной работе проведён анализ данных секвенирования РНК и ДНК tRCC, выявлены потенциальные биомаркеры tRCC и проанализированы случаи ошибочно диагностированных tRCC.
В настоящее время особое внимание уделяется внедрению в здравоохранение информационных технологий, которые используются как для решения организационно-методических вопросов в процессе подготовки специалистов различного профиля, так и непосредственно для создания новых лечебно-диагностических методов. Большое количество разработок, в том числе искусственный интеллект (AL)
В данной работе были выделены и описаны новые молекулярные подтипы рака шейки матки на основании результатов транскриптомного секвенирования. Для полученных подтипов были выявлены ассоциации с характеристиками микроокружения клеток опухоли и показана клиническая значимость классификации на основе анализа выживаемости.
Нематоды C. elegans являются популярными модельными животными для проведения многочисленных научных исследований. Разработанная программа детектирует движение
C. elegans в лабораторных планшетах по видео, записанного в ходе эксперимента.
В работе рассмотрена проблема ложно-положительных соотнесений пептидных сигналов в масс-спектрах первого и второго уровней в протеомике, а также ее влияние на количественный анализ протеомных данных. Предложен подход для оценки достоверности соотнесений, и, с его помощью, проведено сравнение доступных алгоритмов для решения данной задачи.
Употребление табака является одним из ведущих факторов риска для развития ряда заболеваний и преждевременной смертности. В России около 14% всех смертей связаны с курением, а основными заболеваниями являются инсульт, новообразования и ишемическая болезнь сердца. Таким образом, основной целью нашего исследования стало измерение влияния курения на показатели смертности от всех причин, с учетом гендерных факторов, и влияние интенсивности и длительности курения на смертность.
Так как лиганды Toll-подобного рецептора 9, такие как CpG-ODN-1826, индуцируют противоопухолевую активность у иммунных клеток, а Ifn-ɤ стимулирует активность М1 макрофагов, ингибирующих прогрессирование опухоли, была выдвинута гипотеза, что CpG-ODN-1826 и Ifn-ɤ могут синергетически индуцировать классическую активацию макрофагов, в ходе которой они приобретают выраженную противоопухолевую активность. В тезисе изложены результаты проверки данной гипотезы методами биоинформатики.
Одним из важных этапов эндодонтического лечения, является механическая обработка корневых каналов с применением миниатюрных сверхупругих стоматологических инструментов (файлов) из никелида титана. Однако, во время механической обработки, эндодонтический инструмент испытывает циклическую и торционную нагрузку, что иногда может привести к отлому эндодонтического инструмента.
Цель данной работы заключается в исследовании филогенетических свойств компенсированных болезнетворных вариантов у человека и в разработке метода поиска потенциальных протективных аллелей на основе филогенетической информации. Новые созданные методы могут быть применены к более детальному рассмотрению и изучению молекулярной эволюции, что может приблизить к пониманию механизма возникновения тех или иных функций белков.
С ростом объема данных в биологии возрастает потребность в их быстрой и качественной обработке. Одна из важных характеристик для множества экспериментов - число клеток на микроскопических изображениях. Их подсчет часто является трудо- и времязатратным. Чтобы попробовать упростить эту задачу, мы использовали методы глубокого обучения, в частности сверточные нейронные сети, для создания программного обеспечения для подсчета числа клеток на снимках микроскопа.
В работе проводится анализ Т-клеточного репертуара с помощью РНК секвенирования у пациентов с трансплантацией органов. Ведется поиск параметров Т-клеточного репертуара, позволяющих дифференцировать инфекцию и отторжение органа, а также анализируются изменения репертуара пациентов в нескольких временных точках после пересадки.
В данной работе был разработан программный конвейер, позволяющий классифицировать прочтения и извлекать список содержащихся вирусных последовательностей. С помощью конвейера были обработаны данные, полученные из образцов фекалий летучих мышей, собранных ранее на территории Московской области. Было показано, что стандартные методы выравнивания, использованные на этапе поиска, могут идентифицировать далеко не все вирусные последовательности, содержащиеся в образце.
