Pārlekt uz galveno saturu

Saprotot nepieciešamību pēc spēcīgām zināšanām bioinformātikas un lielo datu analīzes jomā, Rīgas Stradiņa universitāte (RSU) nesen ir izveidojusi Bioinformātikas pētniecības grupu. Galvenais grupas fokuss ir genoma, transkriptoma, mikrobioma un citu omikas datu analīze un integrēšana ar epidemioloģisko, klīnisko, kā arī vides un dzīvesveida informāciju personalizētās medicīnas kontekstā, kuras mērķis ir pielāgot diagnostiku un terapiju indivīdu vajadzībām.

Mēs sniedzam atbalstu šādās jomās:

  • Konsultācijas bioinformātikā: pētījumu plānošana, datu interpretācija un hipotēžu ģenerēšana, atbildot uz konkrētiem jautājumiem, kas saistīti ar bioinformātiku, statistiku vai multi-omikas datu integāciju;
  • Datu analīze un vizualizācija: darba plūsmu izstrāde, kas pielāgotas konkrētām interesējošām izpētes tēmām un pieejamo datu kopām;
  • Zinātniskā rakstīšana: bioinformātikas metožu izstrāde un apraksti vai korekcijas projektu pieteikumos un zinātniskajās publikācijās.

bioinformatics_diagram1.png

Kompetences jomas

Genomiskie dati: genotipēšanas čipu, visa eksoma un visa genoma sekvenēšanas (VES / VGS) datu analīze, ieskaitot kvalitātes kontroli un datu tīrīšanu, ģenētisko variantu sasaukšanu un funkcionālo anotāciju, jaucējfaktoru korekciju, imputāciju, asociāciju analīzi un vizualizāciju.

Transkripcijas dati: RNA-seq, microarray and RT-qPCR data analysis, including quality control, data filtering, normalisation, differential expression analyses and visualisation. Both protein coding and non-coding RNA transcripts can be analyzed at gene or isoform-level.

Mikrobioma dati: 16S rRNS amplikonu sekvenēšana datu kvalitātes kontrole, pirmapstrāde, taksonomiskā klasifikācija un tālākā analīze, piemēram, alfa un beta diversitātes analīze, kopienu identificēšana un funkcionalitātes prognozēšana.

Datu izpēte un vizualizācija, lai saprastu datu īpašības un detektētu tendences, ar mēŗki no datiem iegūt jēgpilnu informāciju un sagatavotos turpmākai padziļinātai datu analīzei, kā arī, lai sagatavotu reprezentatīvus attēlus publikācijām.

Medicīnisko attēlu analīze: līdzdarbība un konsultācijas tādu pētījumu projektu izstrādē, kas ietver medicīnisko attēlu izmantošanu medicīniskajā diagnostikā un prognozēšanā, izmantojot mākslīgo intelektu, sākot no specifikāciju definēšanas līdz sagatavošanai un skalēšanai.

Datu integrācija: ģenētisko variantu integrēšana ar transkripcijas datiem, proteīnu un metabolītu mērījumiem, epidemioloģisko, klīnisko, kā arī vides un dzīvesveida informāciju.

Personāls

Vadītāja un vadošā pētniece, Bioinformātikas pētniecības grupa; projektu vadītāja, Zinātnes pārvalde
Dr. Baibai Vilnei ir vairāk nekā 10 gadu pieredze uz personaliyēto medicīnu orientētajā bioinformātikā, analizējot genoma datu (čipus, VES / VGS), transkripcijas un mikrobioma datus. Viņas galvenais fokuss ir integratīvā multi-omikas datu analīze, sākot no divu tipu datu integrācijas (piem., ekspresijas kvantitatīvo pazīmju lokusi; eKPL), kam seko gēnu koekspresijas tīklu / moduļu detekcija, saistot tos ar klīniskajiem, kā arī vides un dzīvesveida informāciju.

baiba[pnkts]vilneatrsu[pnkts]lv

Baiba Alkšere, Zinātniskais asistents, Bioinformātikas pētniecības grupa; doktorants, Molekulārās ģenētikas zinātniskā laboratorija
Baiba Alkšere, MSc, ir molekulārā ģenētiķe, kura šobrīd ir uzsākusi doktorantūras studijas. Viņas promocijas darbs koncentrējas uz neauglīgu cilvēku spermas veidošanās defektu ģenētiskajiem cēloņiem. Pašlaik Baiba ir iesaistījusies arī SARS-Cov-2 sekvenēšanas datu bioinformātikas analīzēs projektam Multidisciplināra pieeja COVID19 un citu nākotnes epidēmiju monitorēšanai, kontrolei un ierobežošanai Latvijā (COV-MITIGATE) (Nr. VPP-COVID -2020 / 1-0008).

baiba[pnkts]alksereatrsu[pnkts]lv

Serhio Urive (Sergio Uribe), vadošais pētnieks, Bioinformātikas pētniecības grupa
Dr. Serhio Uribe, ir zobārsts, sejas un žokļu radiologs un biomedicīnas zinātņu doktors. Viņa pētījumi ir vērsti uz to, kā uzlabot cilvēku mutes dobuma veselību, izmantojot labākas klīniskās un uz medicīnas attēliem balstītās diagnostikas metodes zobu kariesa temporomandibulāro traucējumu un mutes dobuma vēža diagnostikai, kā arī modificējamo riska faktoru identificēšana šīm diagnozēm. Tāpat Dr. Uribe aktīvi iesaistās mutes dobuma veselības nodrošināšanas procedūru efektivitātes novērtēšanā, gan no klīniskā, gan sabiedrības viedokļa personalizētās medicīnas kontekstā. Visbeidzot, viņš ir asociētais redaktors žurnāliem BMC Oral Health un Dental Traumatology.

Atslēgvārdi: epidemioloģiskie pētījumi, sistemātiski pārskati un metaanalīzes, klīniskie pētījumi, diagnostikas precizitāte, Tidyverse, datu analīze, biostatistika, regresijas modelēšana

ORCID 0000-0003-0684-2025

Twitter: @sergiouribe

sergio[pnkts]uribeatrsu[pnkts]lv

Katrīna Daila Neiburga, BSc, zinātniskā asistente, Bioinformātikas pētniecības grupa
Katrīna Daila Neiburga, bioloģijas bakalaure, šobrīd ir bioinformātikas maģistrante, kura izstrādā maģistra darbu, lai identificētu transkriptoma biomarķierus baktēriju un vīrusu infekciju identificēšanai bērniem ar drudzi. Tāpat Katrīna aktīvi iesaistās arī citors ar bioinformātiku saistītos projektos, kā piemēram ar hipoksiju saistīto biomarķieru identifikācija HER2 + krūts vēža šūnu līnijās.

Iepriekš Katrīna ir strādājusi arī pie neironu šūnu translācijas profilēšanas un augu vielmaiņas ceļu matemātiskās modelēšanas.

KatrinaDaila[pnkts]Neiburgaatrsu[pnkts]lv

Metodes, rīki un aprīkojums

Genomiskie dati: PLINK, SNPTEST, BWA-MEM, GATK4, DeepVariant, VarScan, Mutect2, BreakDancer, ANNOVAR

Transkripcijas dati: FastQC, Trimmomatic, STAR, featureCounts, edgeR, LIMMA, DESeq2, ToppFun

Mikrobioma dati: FastQC, Trimmomatic, QIIME2, BMTagger, Kraken, PROKKA, MetaWRAP

Datu izpēte un vizualizācija: R, Tidyverse

Medicīnisko attēlu analīze: oro.dicom, oro.nifti, spm12r, neurobase, oro.dti, Neuroconductor

Datu integrācija: Correlation analyses (Pearson), co-expression networks (WGCNA), Machine Learning (caret)

Datu analīzei un glabāšanai mums ir pieejama Rīgas Tehniskās universitātes (RTU) augstas veiktspējas skaitļošanas serveru klāsterim, kas sastāv no 55 mezgliem un 1200 kodoliem, nodrošinot 8 TB kopējās RAM (brīvpiekļuves atmiņas) un 0,5 PB cietā diska vietas.

Publikāciju saraksts

2020
  • Montalban, E., Giralt, A., Taing, L., Nakamura, Y., Martin, C., de Pins, B., Pelosi, A., Goutebroze, L., Castell, L., Wang, W., Neiburga, K. D., Vestito, L., Nairn, A. C., Valjent, E., Hervé, D., Heintz, N., Le Novère, N. G., Greengard, P., Roussarie, J.-P., Girault, J.-A., 2020. Translational profiling of mouse dopaminoceptive neurons reveals a role of PGE2 in dorsal striatum. [PREPRINT] doi:10.1101/2020.09.02.279240
  • Araujo, M. P., Uribe, S., Robertson, M. D., Mendes, F. M., Raggio, D. P., Innes, N. P. T., 2020. "The Hall Technique and exfoliation of primary teeth: a retrospective cohort study." Br. Dent. J. 228, 213–217.
  • Aguilera-Muñoz, F., Uribe, S., Sandoval-Valdés, F., 2020. "Diagnostic Agreement of Bone Measurements for Dental Implants by Cone-Beam Computed Tomography." Int. J. Odontostomat. 14, 89–94.
2019
  • Alksere, B., Berzina, D., Dudorova, A., Conka, U., Andersone, S., Pimane, E., Krasucka, S., Blumberga, A., Dzalbs, A., Grinfelde, I., Vedmedovska, N., Fodina, V., Erenpreiss, J., 2019. Case of Inherited Partial AZFa Deletion without Impact on Male Fertility. Case Rep. Genet. 2019, 3802613.
  • Fodina, V., Dudorova, A., Alksere, B., Dzalbs, A., Vedmedovska, N., Andersone, S., Una, C., Juris, E., Dace, B., 2019. The application of PGT-A for carriers of balanced structural chromosomal rearrangements. Gynecol. Endocrinol. 35, 18–23.
  • Innes, N. P. T., Chu, C. H., Fontana, M., Lo, E. C. M., Thomson, W. M., Uribe, S., Heiland, M., Jepsen, S., Schwendicke, F., 2019. "A Century of Change towards Prevention and Minimal Intervention in Cariology." J. Dent. Res. 98, 611–617.
  • Uribe, S., 2019. "The Routine Use of 3D Imaging May Not Reduce the Risk of Injuries to the Alveolar Inferior Nerve During Third Molar Extraction." J. Evid. Based. Dent. Pract. 19, 89–90.
  • Vilne, B., Meistere, I., Grantiņa-Ieviņa, L., Ķibilds, J., 2019. "Machine Learning Approaches for Epidemiological Investigations of Food-Borne Disease Outbreaks." Front. Microbiol. 10, 1722.
2018
  • Volozonoka, L., Perminov, D., Korņejeva, L., Alkšere, B., Novikova, N., Pīmane, E. J., Blumberga, A., Kempa, I., Miskova, A., Gailīte, L., Fodina, V., 2018. Performance comparison of two whole genome amplification techniques in frame of multifactor preimplantation genetic testing. J. Assist. Reprod. Genet. 35, 1457–1472.
  • Clement, J., Uribe, S., Mariño, R. J., 2018. "Non-clinical Oral Health Practice Specialities", en: Mariño, R. J., Morgan, M. V., Walmsley, A. D. (Eds.), Career Paths in Oral Health. Springer International Publishing, Cham, pp. 95–104.
  • Fejerskov, O., Uribe, S., Mariño, R. J., 2018. "Dentistry in a Historical Perspective and a Likely Future of the Profession", en: Mariño, R. J., Morgan, M. V., Walmsley, A. D. (Eds.), Career Paths in Oral Health. Springer International Publishing, Cham, pp. 3–19.
  • Lira-Oetiker, M., Seguel-Galdames, F., Quero-Vallejos, I., Uribe, S., 2018. "Randomised clinical trial of patient satisfaction with traditional and simplified complete dentures." J. Oral Rehabil. 45, 386–392.
  • Lempiäinen, H., Brænne, I., Michoel, T., Tragante, V., Vilne, B., Webb, T. R., Kyriakou, T., Eichner, J., Zeng, L., Willenborg, C., Franzen, O., Ruusalepp, A., Goel, A., van der Laan, S. W., Biegert, C., Hamby, S., Talukdar, H.A., Foroughi Asl, H., CVgenes@target consortium, Pasterkamp, G., Watkins, H., Samani, N. J., Wittenberger, T., Erdmann, J., Schunkert, H., Asselbergs, F. W., Björkegren, J. L. M., 2018. "Network analysis of coronary artery disease risk genes elucidates disease mechanisms and druggable targets." Sci. Rep. 8, 3434.
  • Vilne, B., Schunkert, H., 2018. "Integrating Genes Affecting Coronary Artery Disease in Functional Networks by Multi-OMICs Approach." Front Cardiovasc Med 5, 89.
  • Schunkert, H., von Scheidt, M., Kessler, T., Stiller, B., Zeng, L., Vilne, B., 2018. "Genetics of coronary artery disease in the light of genome-wide association studies." Clin. Res. Cardiol. 107, 2–9.
2017
  • Uribe, S., 2017. "Radiographic prediction of inferior alveolar nerve injury in third molar surgery." Evid. Based. Dent. 18, 88–89.
  • Vilne, B., Skogsberg, J., Foroughi Asl, H., Talukdar, H.A., Kessler, T., Björkegren, J. L. M., Schunkert, H., 2017. "Network analysis reveals a causal role of mitochondrial gene activity in atherosclerotic lesion formation." Atherosclerosis 267, 39–48.
  • Kessler, T., Wobst, J., Wolf, B., Eckhold, J., Vilne, B., Hollstein, R., von Ameln, S., Dang, T. A., Sager, H. B., Moritz Rumpf, P., Aherrahrou, R., Kastrati, A., Björkegren, J. L. M., Erdmann, J., Lusis, A. J., Civelek, M., Kaiser, F. J., Schunkert, H., 2017. "Functional Characterization of the GUCY1A3 Coronary Artery Disease Risk Locus." Circulation 136, 476–489.
2016
  • Senakola E, Maldupa I, Uribe S, Niznamovs M, 2016. "MUTES VESELĪBAS PĒTĪJUMS SKOLĒNIEM LATVIJĀ." The Centre for Disease Prevention and Control of Latvia.
  • Mariño, R., Ramos-Gómez, F., Manton, D. J., Onetto, J. E., Hugo, F., Feldens, C. A., Bedi, R., Uribe, S., Zillmann, G., 2016. "The future of pediatric dentistry education and curricula: a Chilean perspective." BMC Oral Health 17, 20.
  • Kessler, T., Erdmann, J., Vilne, B., Bruse, P., Kurowski, V., Diemert, P., Schunkert, H., Sager, H. B., 2016. "Serum microRNA-1233 is a specific biomarker for diagnosing acute pulmonary embolism." J. Transl. Med. 14, 120.
  • Kessler, T., Vilne, B., Schunkert, H., 2016. "The impact of genome-wide association studies on the pathophysiology and therapy of cardiovascular disease." EMBO Mol. Med. 8, 688–701.
2015
  • López, N.J., Uribe, S., Martinez, B., 2015. "Effect of periodontal treatment on preterm birth rate: a systematic review of meta-analyses." Periodontol. 2000 67, 87–130.
  • Franke, K., Vilne, B., Prazeres da Costa, O., Rudelius, M., Peschel, C., Oostendorp, R.A.J., Keller, U., 2015. "In vivo hematopoietic Myc activation directs a transcriptional signature in endothelial cells within the bone marrow microenvironment." Oncotarget 6, 21827–21839.
  • Istvánffy, R., Vilne, B., Schreck, C., Ruf, F., Pagel, C., Grziwok, S., Henkel, L., Prazeres da Costa, O., Berndt, J., Stümpflen, V., Götze, K. S., Schiemann, M., Peschel, C., Mewes, H.-W., Oostendorp, R. A. J., 2015. "Stroma-Derived Connective Tissue Growth Factor Maintains Cell Cycle Progression and Repopulation Activity of Hematopoietic Stem Cells In Vitro." Stem Cell Reports 5, 702–715.
  • Brænne, I., Civelek, M., Vilne, B., Di Narzo, A., Johnson, A. D., Zhao, Y., Reiz, B., Codoni, V., Webb, T. R., Foroughi Asl, H., Hamby, S. E., Zeng, L., Trégouët, D.-A., Hao, K., Topol, E. J., Schadt, E. E., Yang, X., Samani, N. J., Björkegren, J. L. M., Erdmann, J., Schunkert, H., Lusis, A. J., Leducq Consortium CAD Genomics‡, 2015. "Prediction of Causal Candidate Genes in Coronary Artery Disease Loci." Arterioscler. Thromb. Vasc. Biol. 35, 2207–2217.

Semināri and konferences

Gaidāmie
  • 2020, rudens semestrī, RSU Doktorantūras skolas seminārs. Angl. Mastering your Data - from Exploration to Visualization
    Sergio Uribe, RSU viesdocents, zobu ķirurgs, MSc augšžokļa radioloģijā, medicīnas zinātņu doktors
  • 2020, 4. novembrī, RSU Zinātnieku brokastis. Angl. Artificial Intelligence for Medical Imaging: Part I: AI for Medical Imaging: A Brief Review of Clinical Evidence
    Sergio Uribe, RSU viesdocents, zobu ķirurgs, MSc augšžokļa radioloģijā, medicīnas zinātņu doktors
  • 2020, 4. novembrī, RSU Zinātnieku brokastis. Angl. Artificial Intelligence for Medical Imaging: Part II: AI Workflow for Medical Imaging Diagnosis: 7 steps from acquisition to prediction
    Sergio Uribe, RSU viesdocents, zobu ķirurgs, MSc augšžokļa radioloģijā, medicīnas zinātņu doktors
Pagājušie
  • 2020, 3. jūnijā, RSU Zinātnieku brokastis. Angl. The Role of Bioinformatics in Multi-OMICS-based Precision Medicine
    Dr. Baiba Vilne, Bioinformātikas pētniecības grupas vadītāja
  • 2020, 3. Jūnijā, RSU Zinātnieku brokastis. Angl. The Challenges of Medical Imaging Data Analyses for Precision Medicine
    Sergio Uribe, RSU viesdocents, zobu ķirurgs, MSc augšžokļa radioloģijā, medicīnas zinātņu doktors