Računski pristopi in orodja za funkcijsko genomiko in kemogenomiko amebe Dictyostelium

Naročnik (šifra): ARRS (BI-ZDA/08-10-73)
Tip projekta: Bilateralni projekt
Trajanje projekta: 2008 - 2010


Z nedavnim razvojem visokozmogljivostnih tehnologij, ki omogočajo pridobivanje biomedicinskih podatkov na genomski ravni, se je proces znanstvenega dela spremenil iz delovno intenzivnega v podatkovno bogati in računsko intenzivni proces. Metode odkrivanja znanja v podatkih so odigrale ključno vlogo in dokazale njihovo vrednost pri odkrivanju novih znanj v biomedicini že pri prvih analizah podatkov o eksperimentalnih poskusih z DNA mikromrežami. Dandanes je raziskovanje na tem področju zelo odvisno od razpoložljivih in namensko razvitih računskih orodij. Cilj predlaganega projekta je razviti in uporabiti nove metode za odkrivanje znanja iz podatkov osnovanih na pristopih umetne inteligence v namene odkrivanja novih znanj v funkcijski genomiki in kemogenomiki. V sodelovanju s partnerji iz ZDA (dr. Gad Shaulsky in dr. Adam Kuspa, Baylor College of Medicine, Houston) bomo razvili pristope za analizo podatkov o izražanju genov in podatkov o rastnih profilih v eksperimentih, kjer je modelni organizem mutiran ali pa izpostavljen neki aktivni učinkovini oziroma zdravilu. Naša delovna hipoteza je, da so podatki iz tovrstnih eksperimentov pomembni za določitev funkcije nabora genov, vendar le ob uporabi ustreznih računskih pristopov. Gene bo tako moč umestiti v biološke mreže (funkcijska genomika) ali pa določiti oz. napovedati vpliv zdravil na organizem oz. na izbrane genske poti (kemogenomika). Predvideni rezultat projekta bo vrsta novih metod za funkcijsko genomiko in kemogenomiko, njihova izvedba v obliki odprtokodnih programov znotraj obstoječega sistema za odkrivanje znanj iz podatkov Orange, ter uporaba razvitih metod v raziskavah, kjer preučujemo socialno amebo Dictyostelium discoideum.