Bioinformatikai Kutatócsoport

A kutatócsoport vezetője: CSABAI ISTVÁN

Bioinformatikai Kutatócsoport

Kutatási koncepció

Az élettudományok fejlődésével és a nagy áteresztőképességű vizsgáló módszerek megjelenésével olyan méretű adatmennyiségekhez férünk hozzá, mely korábban elképzelhetetlen volt. Ezen nagy adathalmazok elemzése a konvencionális eszközökkel és önállóan dolgozó csoportokkal hatékonyan már nem kivitelezhető.

Csoportunk érdeklődési területének a középpontjában ezen adatintenzív kutatások állnak, nagy hangsúlyt fektetve a kollaborációban végzett reprodukálható adatelemzésre.

Az együttműködő, különböző háttérrel rendelkező csoportok közös munkájának előmozdítására fejlesztünk egy platformot (Kooplex). Mely lehetővé teszi, hogy egy közös szerveren dolgozva minden csoport távolról nyomon követhesse az analízis aktuális menetét. Az egy helyen tárolt nyers adatok, a kiértékelést végző programok (Python, R) és végső eredmények lehetőve teszik az elemzés reprodukálhatóságát és a beépült GitLab modul pedig biztosítja a elemzés során a különböző verziók nyomkövetését.

Nagy mennyiségű adatból a lényeges információk kinyerésére változatos gépi tanulási megoldásokat használunk napi szinten. Komoly tapasztalatunk van a deep learning-en alapuló képi mintázat felismerés területén (pl. rákos elváltozások detektálása mammográfiás felvételeken).

Az új generációs DNS szekvenálás megjelenésével hihetetlen méretű szekvencia mennyiség vált elérhetővé, melynek elemzése komoly infrastruktúrát és szakértelmet igényel. Csoportunk  jelentős tapasztalattal bír a rákgenetikával kapcsolatos szekvencia adatok (DNS, RNS, DNS metiláció) értékelésében.

Kutatási szolgáltatások

  • Képfelismerési problémák megoldása deep learning technikával
  • Új generációs DNS/RNS szekvencia adatok értékelése
  • Nagy adathalmazok vizualizációja
  • Komplex rendszerek és komplex hálózatok elemzése és modellezése

Emberi erőforrás

  • Csabai István, DSc, professzor
  • Medgyes-Horváth Anna, PhD, tudományos munkatárs
  • Palla Gergely, PhD, tudományos főmunkatárs
  • Papp Krisztián, Phd, tudományos főmunkatárs
  • Pollner Péter, Phd, tudományos főmunkatárs
  • Visontai Dávid, PhD, tudományos főmunkatárs
  • Stéger József, PhD, tanársegéd
  • Szalai-Gindl János Márk, MSc, tanársegéd
  • Pipek Orsolya, MSc, PhD-jelölt
  • Ribli Dezső, MSc, PhD-hallgató

A kutatócsoport friss publikációi

2018.

  • Ribli D, Horváth A, Unger Z, Pollner P, Csabai I. Detecting and classifying lesions in mammograms with Deep Learning. Sci Rep. 2018 Mar 15;8(1):4165. doi: 10.1038/s41598-018-22437-z.
  • Turajlic S, Xu H, Litchfield K, Rowan A, Horswell S, Chambers T, O'Brien T, Lopez JI, Watkins TBK, Nicol D, Stares M, Challacombe B, Hazell S, Chandra A, Mitchell TJ, Au L, Eichler-Jonsson C, Jabbar F, Soultati A, Chowdhury S, Rudman S, Lynch J, Fernando A, Stamp G, Nye E, Stewart A, Xing W, Smith JC, Escudero M, Huffman A, Matthews N, Elgar G, Phillimore B, Costa M, Begum S, Ward S, Salm M, Boeing S, Fisher R, Spain L, Navas C, Grönroos E, Hobor S, Sharma S, Aurangzeb I, Lall S, Polson A, Varia M, Horsfield C, Fotiadis N, Pickering L, Schwarz RF, Silva B, Herrero J, Luscombe NM, Jamal-Hanjani M, Rosenthal R, Birkbak NJ, Wilson GA, Pipek O, Ribli D, Krzystanek M, Csabai I, Szallasi Z, Gore M, McGranahan N, Van Loo P, Campbell P, Larkin J, Swanton C; TRACERx Renal Consortium. Deterministic Evolutionary Trajectories Influence Primary Tumor Growth: TRACERx Renal. Cell. 2018 Apr 19;173(3):595-610.e11. doi: 10.1016/j.cell.2018.03.043. Epub 2018 Apr 12.
  • Mitchell TJ, Turajlic S, Rowan A, Nicol D, Farmery JHR, O'Brien T, Martincorena I, Tarpey P, Angelopoulos N, Yates LR, Butler AP, Raine K, Stewart GD, Challacombe B6, Fernando A6, Lopez JI10, Hazell S3, Chandra A6, Chowdhury S6, Rudman S6, Soultati A6, Stamp G11, Fotiadis N12, Pickering L4, Au L4, Spain L4, Lynch J4, Stares M4, Teague J7, Maura F7, Wedge DC13, Horswell S14, Chambers T3, Litchfield K3, Xu H3, Stewart A14, Elaidi R15, Oudard S15, McGranahan N16, Csabai I17, Gore M4, Futreal PA18, Larkin J4, Lynch AG19, Szallasi Z20, Swanton C21, Campbell PJ22; TRACERx Renal Consortium. Timing the Landmark Events in the Evolution of Clear Cell Renal Cell Cancer: TRACERx Renal. Cell. 2018 Apr 19;173(3):611-623.e17. doi: 10.1016/j.cell.2018.02.020. Epub 2018 Apr 12.
  1.  
  1.  
  1.  
  1.  

Laboratóriumok, helyiségek 

A csoport tagjai által használt irodák.

Műszerpark

Nagy kapacitású adatelemző szerverpark.