Obliczeniowa genomika regulatorowa

seminaria magisterskie

Tematyka seminarium obejmuje podstawowe działy biologii obliczeniowej ze szczególnym uwzględnieniem procesu regulacji ekspresji genów. Interesuje nas przewidywanie aktywności elementów regulatorowych w genomach, odtwarzanie sieci regulacji genów, przestrzenna organizacja genomów oraz przewidywanie struktury i funkcji białek. Wykorzystywane metody obejmują statystyczną analizę danych, uczenie maszynowe, w tym uczenie głębokie, modele probabilistyczne oraz symulacje dynamiki molekularnej.

Burzliwy rozwój biologii molekularnej spowodował rosnące zapotrzebowanie na zastosowanie narzędzi matematyki i informatyki, szczególnie metod z takich dziedzin jak algorytmika, uczenie maszynowe, metody probabilistyczne, statystyka. Tematyka seminarium skupia się wokół obliczeniowej analizy danych molekularnych, ze szczególnym uwzględnieniem metod pozwalających na lepsze zrozumienie procesu regulacji ekspresji genów. Wiele referatów dotyczy aktualnych projektów badawczych, w których biorą udział uczestnicy seminarium.

Ostatnio nasze zainteresowania dotyczą następujących zagadnień:

- Przewidywanie aktywności elementów regulatorowych. Pomimo ogromu dostępnych danych eksperymentalnych o genomowych obszarach regulatorowych, takich jak enhancery i promotory, przewidzenie efektu spowodowanego choćby niewielką mutacją stanowi wyzwanie. Aby lepiej zrozumieć zasady działania obszarów regulatorowych, opracowujemy konwolucyjne sieci neuronowe do przewidywania aktywności dowolnej sekwencji DNA w różnych typach komórek. (Metody: statystyczna analiza danych, uczenie maszynowe.)

- Odtwarzanie sieci regulacji genów. Wzajemne oddziaływania między chromatyną, czynnikami transkrypcyjnymi i genami tworzą złożoną sieć interakcji, pozwalającą na zróżnicowanie ekspresji genów w czasie i przestrzeni. Te interakcje można odtwarzać przy użyciu danych z sekwencjonowania pojedynczych komórek. (Metody: statystyczna analiza danych, metody probabilistyczne.)

- Przestrzenna organizacja genomów. Trójwymiarowa architektura genomu w jądrze komórkowym pozwala zbliżyć w przestrzeni elementy regulatorowe do regulowanych przez nie genów, pomimo znacznej odległości mierzonej wzdłuż sekwencji genomu. Próbujemy przewidzieć powstawanie tego rodzaju kontaktów oraz określić ich funkcję. (Metody: statystyczna analiza danych, uczenie maszynowe.)

- Przewidywanie struktury i funkcji białek. Białka są łańcuchami aminokwasów, które pełnią swoją funkcję po zwinięciu do struktury trzeciorzędowej. Okazuje się, że łańcuchy niektórych białek po zwinięciu mają nietrywialną topologię, tworząc m.in. węzły. Przewidujemy ich tworzenie oraz potencjalnie wpływ zaplątania na funkcję tych białek. (Metody: symulacje dynamiki molekularnej, teoria węzłów, uczenie maszynowe.)

Współczesna literatura z tej dziedziny, w tym publikacje w czasopismach naukowych i preprinty.

Wiedza

1. Ma ogólną wiedzę o problemach bioinformatyki i biologii systemów (K_W08).

2. Ma podstawową wiedzę w zakresie podstawowych narzędzi matematycznych stosowanych w modelowaniu i analizie danych molekularnych (K_W09).

Umiejętności

1. Dostrzega ograniczenia własnej wiedzy i rozumie potrzebę jej ciągłego uzupełniania i aktualizowania (K_U07)

2. Potrafi przygotować prezentację i wygłosić referat opierając się na artykułach naukowych lub wynikach własnych badań (K_U08).

3. Potrafi czytać ze zrozumieniem teksty naukowe w języku angielskim (K_U09).

Kompetencje

1. Potrafi zarządzać swoim czasem oraz podejmować zobowiązania i dotrzymywać terminów (K_K08).

2. Jest gotów do przedstawiania wybranych osiągnięć bioinformatycznych i formułowania opinii na ich temat (K_K05, K_K06).

I rok: obecność na zajęciach, wygłoszenie dwóch referatów, zatwierdzenie tematu pracy magisterskiej.

II rok: obecność na zajęciach, wygłoszenie dwóch referatów, złożenie pracy magisterskiej.