Анализ данных в геномике

Пятница, 28 сентября, 9.00–11.00

Университет Иннополис, аудитория 307

Руководитель секции: Михаил Гельфанд

 

9.00 – 9.20	Анализ Hi-C одиночных клеток Drosophila melanogaster Александра Галицына
9.20 – 9.40	Полногеномный анализ взаимодействий РНК-хроматин Анастасия Жарикова
9.40 – 10.00	Определение причин потери беременности методом экзомного анализа эмбрионов Софья Гарушянц
10.00 – 10.15	Эволюция репертуара эпигенетических белков Иван Ильницкий
10.15 – 10.30	Population genomic data reveal signatures of genetic exchange in the bdelloid rotifer Adineta vaga Olga Vakhrusheva
10.30 – 10.45	Поиск низкочастотных вредных аллелей в популяции Drosophila melanogaster с помощью отбора на пониженную приспособленность Галина Клинк
10.45 – 11.00	Корреляции между параметрами экзомов у супругов Иван Кузнецов

 

Пятница, 28 сентября, 11.30–13.30

Университет Иннополис, аудитория 307

Руководитель секции: Михаил Гельфанд

 

11.30 – 11.55	Редактирование  транскриптов у головоногих моллюсков как возможный пример молекулярной преадаптации Михаил Молдован
11.55 – 12.15	Phenobiome approach enabling genomics-based prediction and comparative analysis of metabolic phenotypes in human gut microbiome German Ashniev
12.15 – 12.25	Локальная конкуренция сайтов сплайсинга: регуляция генов или шум? Алексей Миронов
12.25 – 12.35	Локальные аберрации сайтов сплайсинга: эволюционные свидетельства функциональности Степан Денисов
12.35 – 12.45	Об эволюционном происхождении взаимно исключающих экзонов и конкурирующих структур РНК Тимофей Иванов
12.45 – 13.00	Авторегуляция экспрессии РНК-связывающих белков через нонсенс-опосредованный распад Дмитрий Первушин
13.00 – 13.15	Сравнительный анализ липидного состава грудного молока приматов и сельскохозяйственных животных Павел Мазин
13.15 – 13.30	От трансмиссивных раков к новым видам Александр Панчин

 

Биоинформатика: Постерные доклады

Б1. Консервативность неконсенсусных позиций в сайтах связывания факторов транскрипции. Евгения Белоусова.

Б2. Связь разнообразия местообитаний и размера периферии пангенома у бактерий. Дарья Николаева.

Б3. Кластеризация хроматина по данным о модификации гистонов. Сергей Маргасюк.

Б4. Технология идентификации редких аллелей, определяющих предрасположенность к раку почек. Рамиля Власенкова.

Б5. Эволюция операторных участков в лямбдоидных фагах. Дарья Быкова.

Б6. Реконструкция межхромосомных транслокаций в геномах рода Vibrio. Кристина Перевощикова.

Б7. Квантово-химические расчеты процесса переноса H+ между H4SiO4 и πN-имидазольного кольца гистидина с использованием теории функционала плотности. Екатерина Изотова.

Б8. Действие отбора на рождение и смерть преждевременных старт-кодонов в филогенетическом дереве приматов. Виталий Сегодин.

Б9. Antisense transcription in bacteria: a transcriptional noise, an instrument to fine-tune gene expression, or a source for exoRNAs? Maria Tutukina.

Б10. Влияние белка Tat вируса иммунодефицита человека на экспрессию генов в B-лимфобластах. Анна Валяева.

Б11. Анализ данных РНК-ДНК взаимодействий. Григорий Рябых.

Б12. Раскраска хроматина с помощью стохастического автокодировщика. Роман Кудрин.

Б13. Hobotnice: Sample Classification-Based Expression Gene Signature quality measure. Alexander Favorov.

Б14. Сравнительный анализ геномов бактерий рода Streptococcus. Павел Шелякин.

Б15. Оптимальное количество технических реплик для оценки аллельного дисбаланса в эксперименте РНК-секвенирования. Ася Менделевич.

Б16. Исследование структуры хроматина Dictyostelium discoideum. Ольга Цой.

Б17. Сравнение алгоритмов поиска ТАДов в данных Hi-C. Дмитрий Мыларщиков.

Б18. Why are selectively neutral loci attracting? Nadezhda Potapova.

Б19. Автоматизированный пайплайн для обработки данных одноклеточного секвенирования. Алексей Самосюк.

Б20. Inference of epigenomic momentum in single cells. Alexandra Pogorelskaya.

Б21. Senescence and entrenchment in evolution of amino acid sites. Anastasia Stolyarova.

Б22. Поиск событий пост-транскрипционной перестановки экзонов в транскриптоме человека. Ольга Васюткина.

Б23. Эволюция вторичной структуры мРНК Escherichia coli. Зоя Червонцева.

Б24. Предсказание приспособленности вируса гриппа H3N2. Ксения Сафина.

Б25. Accumulation of mutations in experimental evolution of basidiomycete fungus Schizophyllum commune. Aleksandra Bezmenova.

Б26. Изучение молекулярной эволюции в игровой форме: настольная игра "Адаптация". Александра Безменова.

Б27. Applying phylogenetic tree-based approach to genome-wide association studies in Mycobacterium tuberculosis. Valentina Burskaia.

Б28. Machine-Learning Models to Recognize Patterns of Nucleosome and DNA Structures Positioning. Maria Poptsova.

Б29. Machine-learning models for cancer breakpoints prediction based on DNA structure distributions. Maria Poptsova.

Б30. Recognition of 3' UTR stem-loop in LINE transposons across the tree of life by machine learning methods. Maria Poptsova.

Б31. Comparative analysis of HSP-coding genes' expression in larvae of extremophilic midges. Olga Kozlova.

Б32. Кольцевые последовательности ДНК в геноме Dicyema sp. Сергей Исаев.

Б33. Transcriptional response and structural features of chicken embryo promoterome under cold torpor. Ruslan Devyatiyarov.

Б34. Algorithmic correction of solvation improves the quality of molecular simulations. Alexander Zlobin.

Б35. Предсказание субстратной специфичности тромбина методами молекулярного моделирования. Евгения Елизарова.

Б36. Novel approach for structure-based prediction of zinc binding sites in biomolecules. Mishel Buyanova.

Б37. Полногеномный анализ регуляторных элементов у планарии Dugesia japonica. Елена Минькина.

Б38. Архитектура промоторов планарии Dugesia japonica. Реза Багерзаде.

Б39. Defecation motor program in nematodes. Victor Kuznetsov.

Б40. Mutational patterns in E.coli evolution. Sofya Garushyants.

Б41. Предковая реконструкция белка OxyR. Наталия Драненко.

Б42. Algorithms for Clustering and the Comparison of Hierarchies within the Spatial Organization of Chromatin. Olga Pushkareva.

 

О платформе «Биоинформатика»:

В последние годы молекулярная биология переживает смену парадигмы — она становится, точнее, уже стала, наукой, богатой данными. Впервые оказывается возможным посмотреть на работу клетки в целом, проанализировать одновременно все метаболические пути или регуляторные взаимодействия. Биоинформатика является ключевым источником нового знания, получаемого из массовых, так называемых «омиксных» данных. При этом не просто решаются технические вопросы хранения и передачи огромных объемов данных, но и разрабатываются методы, позволяющие делать на основе этих данных содержательные биологические утверждения. С другой стороны, анализ таких данных позволяет предсказывать функции конкретных генов и то, как регулируется их работа.

В конечном счете, использование биоинформатических методов позволяет предсказывать свойства организма по его геному: эта задача уже может быть решена для бактерий. С фундаментальной же точки зрения, биоинформатика смыкается с молекулярной эволюцией и сравнительной геномикой в попытках понять механизмы эволюции белков, генов, регуляторных сетей и целых геномов.