Bioinformatika kutatócsoport

Csoportvezető: Ari Eszter

Hallgatók

PhD

Aktív PhD hallgatók: Asbóth András (50%), Bohár Balázs (50%), Hunya Ágoston (50%), Kadlecsik Tamás (50%)
Végzett PhD hallgatók: Demeter Amanda (2020, 50%), Gerber Déniel (2024, 50%)

MSc

Aktív MSc hallgatók: -
Végzett MSc hallgatók: Asbóth András, Bohár Balázs, Misshelle Bustamante, Hunya Ágoston, Liska Orsolya, Ölbei Márton

BSc

Aktív BSc hallgatók: Kimpián Ákos
Végzett BSc hallgatók: Bozsó Eszter, Ferenc Kata, Gul Leila, Hunya Ágoston, Martonosi Krisztina, Saru Klaudia, Sóskuthy Rebeka, Szabó Mónika, Tamási Laura, Vajda Réka, Vásárhelyi Bálint

Fő kutatási területek

Az antibiotikum rezisztencia- és virulencia gének mobilitásának vizsgálata

Az antibiotikum rezisztencia evolúciójában és a virulencia kialakulásában is kulcsszerepet játszik a baktériumok között gyakran lejátszódó horizontális géntranszfer. Annak ellenére, hogy a jelenségnek nagy a gyakorlati (klinikai) jelentősége, egyelőre kevés ismerettel rendelkezünk a patogén és a multidrog rezisztens kommenzalista baktériumok közötti géncserék általános trendjeiről és befolyásáról. A trendeket egy nagy léptékű humán mikrobióta, multidrog rezisztens és patogén baktérium fajokon alapuló géncsere hálózat létrehozásával és feltárásával vizsgáljuk,, együttműködésben Papp Balázs és Kintses Bálint (HUN-REN, Szegedi Biológiai Kutatóközpont, Biokémiai Intézet) csoportjaival. Korábbi közös munkánk a Nature Microbiology folyóiratban jelent meg.

A TFLink transzkripciós faktor - célgén és transzkripciós faktor kötőhely adatbázis fejlesztése

Létrehoztuk és fenntartjuk a TLink adatbázist, amely átfogó és pontos információkkal látja el a kutatókat a transzkripciós faktor - célgén interakciókról, a transzkripciós faktor kötőhelyek nukleotid szekvenciájáról és azok genomi elhelyezkedéséről az ember és hat fő model organizmus tekintetében. Az adatbázisba tíz különböző kis- és nagy-áteresztőképességű módszerek eredményeit bemutató adatbázis adatait integráltuk. Jelenleg az adatbázis szerv-, szövet-, és sejt-specifikussá tételén dolgozunk többféle nagy-áteresztőképességű módszer adatait integrálva. A kapcsolódó cikk a Database folyóiratban jelent meg.

Egy funkcionális dúsulást analizáló R csomag, a mulea fejlesztése

Létrehoztuk a mulea (multi enrichment analysis) és muleaData R csomagokat, melyek lehetővé teszik a funkcionális dúsulás rugalmas és sokoldalú vizsgálatát. A csomagok használatával kideríthetjük egy gén- vagy fehérje csoportról (pl. magasan expresszálódó gének), hogy felülreprezentáltak-e egy Gene Ontology kategóriában, útvonalban, van-e olyan miRNS vagy transzkripciós faktor, ami szabályozza őket, stb. A mulea egy egyedülálló empirikus p-érték korrekciós eljárást alkalmazva az adatokhoz jobban igazodó eredményeket ad, mint a többi dúsulást számoló szoftver. A kapcsolódó kézirat a BioRxiv preprint szerveren található.

A magyarországi SARS-CoV-2 genomi epidemiológiai vizsgálata

Munkánk során a hazai vírusgenomokat a világ más országaiban izolált vírusváltozatokhoz hasonlítjuk, és időskálával is ellátott evolúciós törzsfát építünk. Az elemzések alapján kideríthető, hogy melyik hazai vírusváltozat melyik másikkal mutat közelebbi rokonságot és a legutóbbi közös ősük vajon jelen volt-e már Magyarországon. A vírusváltozatok ez utóbbi csoportját hazai “kládoknak” nevezzük, és különösen fontosak, mert hazai terjedésű fertőzési láncolatot jeleznek. A kapcsolódó cikk a Virus Evolution folyóiratban jelent meg.