Projekti / Programi
Modeliranje transkriptoma
| Koda |
Veda |
Področje |
Podpodročje |
| 7.00.00 |
Interdisciplinarne raziskave |
|
|
| Koda |
Veda |
Področje |
| B110 |
Biomedicinske vede |
Bioinformatika, medicinska informatika, biomatematika, biometrija |
| Koda |
Veda |
Področje |
| 1.02 |
Naravoslovne vede |
Računalništvo in informatika |
umetna inteligenca
bioinformatika
odkrivanje znanj iz podatkov
inteligentni vmesniki
visokozmogljivo sekvenciranje RNA
transkriptom
Raziskovalci (1)
| št. |
Evidenčna št. |
Ime in priimek |
Razisk. področje |
Vloga |
Obdobje |
Štev. publikacijŠtev. publikacij |
| 1. |
23399 |
dr. Tomaž Curk |
Računalništvo in informatika |
Vodja |
2010 - 2012 |
0 |
Organizacije (1)
Povzetek
Najnovejši eksperimentalni pristopi, ki temeljijo na visokozmogljivem sekvenciranju (n.pr. metoda RNA-Seq), temeljno spreminjajo raziskave transkriptoma. Omogočajo znatno obsežnejši vpogled v celico na nivoju celotnega genoma in izražanje genoma na nivoju posameznega nukleotida ter tako spreminjajo naše razumevanje strukture in dinamike transkriptoma. Že z enim samim poskusom lahko zberemo več GB podatkov o izraženih zaporedjih. Tovrstno izobilje podatkov lahko obvladujemo in uspešno preučujemo le z novimi računsko-analitičnimi orodji. Oblikovanje in dostopnost tovrstnih orodij tako igra ključno vlogo v sodobnih biomedicinskih znanstvenih raziskavah in odkritjih. Razvoj tovrstnih orodij ima potencialno velik vpliv na raziskovalce v genomiki in biomedicini.
Predlagani projekt bo razvil vrsto računskih in vizualizacijskih metod za določanje in kvantifikacijo elementov transkriptoma na osnovi podatkov iz visokozmogljivega sekvenciranja RNA in podatkov o preferenčni vezavi transkripcijskih faktorjev. Uporabili bomo vrsto metod za odkrivanje znanj iz podatkov in umetne inteligence za modeliranje relacij med elementi transkriptoma in jih vključili v inteligentnega asistenta, ki bo omogočal raziskovalno analizo podatkov o transkriptomu.
Glavni pričakovani rezultati projekta so: 1) računski cevovod za kartiranje odčitkov zaporedij iz visokozmogljivega sekvenciranja (RNA-Seq in iCLIP), ki vključuje tudi metode za določanje in kvantifikacijo elementov transkriptoma, 2) računske metode, formalizacija opisnega jezika in razvoj učinkovitih hevristik za modeliranje relacij med elementi transkriptoma in postavljanje novih hipotez o transkripcijski regulaciji, 3) implementacija inteligentnega, spletnega vmesnika za raziskovalno analizo, ki bo uporabnika usmerjal k najbolj zanimivim rezultatom analize, in 4) uporaba razvitih programskih orodij za modeliranje transkriptoma socialne amebe Dictyostelium discoideum tekom večceličnega razvoja, medceličnega prepoznavanja in interakcij z bakterijami, ter za modeliranje nevrodegenerativnih bolezni človeka in mišjih modelov.
V projektu razvita orodja bodo aktivno uporabljali v šestih inštitutih, ki podpirajo ta projekt, dva med njimi sta v Sloveniji (glej pisma podpore v priponki: Center za funkcijsko genomiko in bio-čipe, Univerza v Ljubljani, in Inštitut Jožef Stefan), ter bodo tudi prosto dostopna širši raziskovalni skupnosti.
Pomen za razvoj znanosti
V projektu smo razvili računske metode in programsko opremo za analizo podatkov sekvenciranja nove generacije, s katerimi želimo bistveno izboljšati učinkovitost in zmogljivost raziskav transkriptoma. Razviti računski sistem in spletni strežnik iCount za analizo podatkov iCLIP in ostalih podatkov RNA-Seq trenutno uporablja preko 30 raziskovalnih skupin v Evropi in širom po svetu. To kaže na dejstvo, da razviti sistem iCount pomembno zapolnjuje splošno pomanjkanje programskih orodij za tovrstne analize ter tako pomembno prispeva k napredku raziskav tranksriptoma in razvoju analitičnih metod in programske opreme za analizo tovrstnih podatkov.
Pomen za razvoj Slovenije
Slovenija se je s tem projektom vključila v aktivni razvoj analitičnih metod in orodij bioinformatike za analizo podatkov visokozmogljivega sekvenciranja. Trenutna uporaba sistema iCount s strani preko 30 raziskovalnih skupin iz raziskovalnih ustanov širom sveta nakazuje, da Slovenija s tem projektom pridobiva potrebno ekspertizo ter pomembno prispeva k vodilnim raziskavam in razvoju področja analize podatkov RNA-Seq. Hkrati to vodi do širše razpoznavnosti in promocije slovenske znanosti in njenih inovativnih aplikacij na tem mladem a izredno dejavnem raziskovalnem področju transkriptoma.
Najpomembnejši znanstveni rezultati
Letno poročilo
2010,
2011,
zaključno poročilo,
celotno poročilo na dLib.si
Najpomembnejši družbeno–ekonomsko in kulturno relevantni rezultati
Letno poročilo
2010,
2011,
zaključno poročilo,
celotno poročilo na dLib.si
