Bioinformatika kutatócsoport

Csoportvezető: Ari Eszter

Hallgatók

PhD

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

MSc

Aktív MSc hallgatók: Hunya Ágoston
Végzett MSc hallgatók: Asbóth András, Bohár Balázs, Misshelle Bustamante, Csabai Luca (bk), Dankó Benedek (bk), Demeter Amanda (bk), Küllői Anna (bk), Liska Orsolya, Ölbei Márton, Siklósi Bence (bk), Tarján Gergely (bk)

BSc

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

Fő kutatási területek

Az antibiotikum rezisztenciagének mobilitásának vizsgálata

Az antibiotikum rezisztencia evolúciójában kulcsszerepet játszik a baktériumok között gyakran lejátszódó horizontális géntranszfer. Annak ellenére, hogy a jelenségnek nagy a gyakorlati (klinikai) jelentősége, egyelőre elég 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 (Eötvös Loránd Kutatóhálózat, 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. A kapcsolódó cikk a Database folyóiratban jelent meg.

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.

Egy funkcionális dúsulást analizáló R csomag, a mulea fejlesztése

Fejlesztjük a mulea (multi enrichment analysis) R csomagot, ami egy sokoldalú funkcionális dúsulást analizáló eszköz. A mulea a segítségével 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 empírikus p-érték korrekciós eljárást alkalmazva az adatokhoz jobban igazodó eredményeket ad, mint a többi dúsulást számoló szoftver.