Pripravili smo model signalizacije obrambnega odgovora rastlin. Sestavljen je iz 175 komponent in 524 reakcij med njimi in je trenutno najobsežnejši obstoječ model, ki povezuje signalizacijo hormonov salicilne kisline, jasmonske kisline in etilena. Model smo v njegovi kvalitativni verziji že uporabili kot generator hipotez, ki jih sedaj testiramo v laboratoriju. Prav tako model omogoča simulacije in enostavne kvantitativne analize kar predstavlja osnovo za nadaljnjo poglobljeno analizo obrambne signalizacije pri rastlinah.
COBISS.SI-ID: 26363431
V okviru dela smo proučevali odgovor rastlin na napad patogena na nivoju izražanja genov. Uporabljali smo tako DNA mikromreže kot tudi kvantitativni PCR v realnem času. Rezultati so nam dali boljši vpogled v fiziologijo interakcije krompirja z agronomsko najpomambnejšim virusom (PVYNTN ). Potrdili smo kar nekaj že obstoječih hipotez, zaradi sistemskega pristopa pa smo dobili celotno sliko vpliva patogenov na porabo zaloge energije kot tudi na sosledje samih obrambnih mehanizmov v rastlini. (Baebler et. al 2011 in KOGOVŠEK, et al. Aggressive and mild Potato virus Y isolates trigger different specific responses in susceptible potato plants. Plant Pathol., 2010 [COBISS.SI-ID 2254415], JCR IF: 2.237)
COBISS.SI-ID: 2492751
Vzpostavili smo sistem za zanesljivo analizo transkriptomskih podatkov pridobljenih na osnovi poskusov z DNA mikromrežami, kar omogoča pravilno biološko interpretacijo ‘omskih’ rezultatov . Poleg tega smo tudi izboljšali orodje za vizualizacijo transkriptomskih podatkov v kontekstu metabolnih poti za interpretacijo rezultatov povezanih z biološkim stresom. Metoda podatkovnega rudarjenja RelSets je bila uporabljena za komplementacijo rezultatov standardne statistične analize (Rotter et al., 2010, COBISS.SI-ID 2210383).
COBISS.SI-ID: 27756761
V clanku predlagamo pristop za avtomatizirano modeliranje odziva rastline na napad patogena. Navadno take modele naredimo rocno, na osnovi znanja ekspertov, rezultatov eksperimentov in poznavanja literature, kar pa je zelo zamuden proces. Rocni pristop pa lahko dopolnimo z avtomatskim pregledom in ekstrakcijo modela iz bioloske literature. Opisujemo pristop avtomatske ekstrakcije trojk oblike subjekt-predikat-objekt, ki jih nato uporabimo za avtomatsko konstrukcijo bioloske mreze z orodjem Biomine. Pristop smo evalvirali s primerjavo avtomatsko generirane mreze z rocno konstruiranim Petri net modelov rastlinskega odziva na virusni napad. Raziskali smo tudi potencial nasega pristopa v kontekstu bisociativnega sklepanja. Povdarek ni toliko kreativenemu odkrivanju znanja, temvec na prehodu med mejami znanja individualnih raziskovalcev. Rezultati so uporabni za modeliranje znanja virtualnih raziskovalnih konzorcijev.
COBISS.SI-ID: 25940263