Počkejte prosím chvíli...
Nepřihlášený uživatel
iduzel: 52789
idvazba: 60810
šablona: api_html
čas: 2.6.2020 01:56:35
verze: 4664
uzivatel:
remoteAPIs: https://cis-web.vscht.cz/zaverecne-prace/program/
branch: trunk
Obnovit | RAW
Bioinformatika

Bioinformatika

Doktorský program, Fakulta chemické technologie
CHYBI CHARAKTERISTIKA PROGRAMU

Cílem DSP programu Bioinformatika je vychovat odborníky ve stejnojmenné vědní disciplíně, která je skloubením molekulární a buněčné biologie, biochemie, statistiky a počítačové vědy. Bioinformatika se zabývá vývojem nástrojů pro správu biologických databází, algoritmů pro zpracování molekulárně-biologických dat a metod pro analýzu, interpretaci a vyhledávání vztahů v těchto datech. U většiny řešených projektů je kladen důraz na biologickou stránku věci a jejich cílem je pochopení komplexních souvislostí ve studovaných biologických jevech. Řešíme však i témata orientovaná informatickým směrem z oblasti vývoje algoritmů či metod zpracování dat.

Uplatnění

Kombinace přírodovědného a informatického vzdělání dává absolventům DSP Bioinformatika dobré předpoklady uplatnit se v interdisciplinárních týmech. Absolventi naleznou uplatnění v široké škále oblastí, kde se zpracovávají data získaná instrumentální analýzou biologického vzorku. Při odchodu do praxe se mohou absolventi též opřít o širokou znalost informatiky a uplatnit se při vývoji softwarových technologií především pro oblast datové analytiky. Další uplatnění naleznou absolventi ve vědeckých infrastrukturách budovaných v ČR v rámci evropských operačních programů. Vzhledem k trvajícímu nedostatku expertů s takto koncipovaným interdisciplinárním vzděláním i mimo ČR se absolventi dobře uplatní také v zahraničí. Typické pozice, jež může zastávat absolvent DSP Bioinformatika: - výzkumník základního či aplikovaného výzkumu veřejného či soukromého sektoru v oblasti biomedicíny, klinické medicíny, medicinální a farmaceutické chemie, potravinářství, zemědělství, biotechnologií či kriminalistiky. Typické pozice jsou postdoc, programátor, research associate, research fellow, project leader, project manager. - vysokoškolský pedagog v oblasti bioinformatiky, výpočetní biologie a chemie nebo aplikované informatiky. Typické pozice jsou odborný asistent, asistent, lektor. - softwarový vývojář či datový analytik v IT firmách. - odborné pracovní pozice, které vyžadují organizační a analytické schopnosti a odbornou expertizu nejenom v bioinformatických oborech. Typické pracovní pozice zahrnují státní správu na nejvyšších manažerských úrovních, organizace, které se metodicky a organizačně věnují vědě a výzkumu, případně neziskové a osvětové organizace.

Detaily programu

Jazyk výuky Český
Standardní doba studia 4 roky
Forma studia Prezenční
Garant studia doc. Mgr. Daniel Svozil, Ph.D.
Kód programu D104
Místo studia Praha
Kapacita 8 studentů
Počet vypsaných prací 12
Doporučený studijní plán Přihlásit se ke studiu

Vypsané disertační práce

Bioinformatické studie biochemické specificity G-kvadruplexu

Garantující pracoviště: Ústav informatiky a chemie, Fakulta chemické technologie
Dále nabízena v programu: Bioinformatics
Vedoucí práce: Edward A. Curtis, Ph.D.

Anotace

G-kvadruplexy jsou nekanonické struktury nukleových kyselin, o nichž se předpokládá, že se účastní široké škály biologických procesů. Algoritmy, které se v současné době používají k identifikaci G-kvadruplexů v genomech, používají modely, ve kterých jsou strukturně odlišné třídy G-kvadruplexů, jako jsou ty s odlišnou polaritou vláken, seskupeny dohromady. Nicméně, objevující se nové studie naznačují, že tyto modely jsou příliš obecné, protože v některých případech nemohou rozlišit G-kvadruplexy s biochemicky odlišnými funkcemi. Abychom toto omezení vyřešili, provedeme řadu funkčních screenů využívajících knihoven G-kvadruplexů, v nichž se systematicky mění parametry, jako např. počet tetradů, délka smyčky a sekvence smyček. Data z těchto screenů budou použita při generování sekvenčních G-kvadruplex modelů specifických pro konkrétní funkce. Genomická distribuce těchto tříd G-kvadruplexů bude poté analyzována s ohledem na anotované genomické rysy, jako jsou místa začátku transkripce. Předpokládáme, že tato analýza odhalí genomická spojení, která jsou v současné době nedetekovatelná kvůli šumu z obecně používaných G-kvadruplex modelů.

Hluboké učení jako metoda pro de novo návrh molekul

Garantující pracoviště: Ústav informatiky a chemie, Fakulta chemické technologie

Anotace

Cílem de novo návrhu molekul je generovat struktury nových chemických sloučenin s žádoucími chemickými a farmakologickými vlastnostmi pomocí počítačových metod. V oblasti de novo návrhu molekul se v poslední době velmi aktivně zkoumá použití tzv. hlubokých generativních neuronových sítí. Ačkoliv tyto metody umožňují bezprecedentní pokrytí chemického prostoru, mnoho aspektů jejich použití není stále dobře pochopeno. Dizertační práce se zaměří na studium hlubokých generativních neuronových sítí pro de novo návrh molekul z hlediska použití různé molekulární reprezentace, návrhu sloučenin s požadovanými vlastnostmi nebo výhod nových architektur neuronových sítí.

Integrace fenotypizačních a funkčních genomových dat

Garantující pracoviště: Ústav informatiky a chemie, Fakulta chemické technologie
Dále nabízena v programu: Bioinformatics
Vedoucí práce: Vendula Novosadoivá

Anotace

Pozice bioinformatika začíná být nezbytná pro každou vědeckou skupinu. Generování velkých datasetů omických dat vede k nezbytnosti vyvíjet nové výpočetní algoritmy za použití nástrojů jako je strojové učení a umělé inteligence, které umožní zpracovat i různorodá nestrukturovaná data.Naše skupina je součástí výzkumné infrastruktury Centra pro českou fenogenomiku (CCP), podílející se na systematické anotaci myšího genomu v rámci International Mouse Phenotyping Consortium (IMPC). Vytváříme myší linie, kde je deaktivován vždy jeden gen. Tyto linie jsou následně charakterizovány pomocí standardizované fenotypizační pipeliny. Data set z každého takto testovaného zvířete obsahuje více než 700 parametrů z různých oblastí. Tyto parametry zahrnují číselná, kategorická i obrazová data. Pro vybrané linie sbíráme i metabolomická data.Cilem PhD projektu je integrace všech dat generovaných jak v našem centru, tak v rámci celého IMPC. Propojení jednotlivých parametrů a nalezení korelací a kauzalitou mezi nimi a jejich případná sémantická analýza pomůže k lepšímu pochopení daného fenotypu. Zároveň znalost o funkci daného genu umožní matematické modelovaní fenotypu u genů zahrnutých v podobných či překrývajících se regulačních sítí.

Modelování elastických vlastností struktur nukleových kyselin

Garantující pracoviště: Ústav informatiky a chemie, Fakulta chemické technologie

Anotace

Elastické vlastnosti molekul určují změny volné energie při jejich mechanické deformaci. Elasticita (féž deformabilita) struktur nukleových kyselin hraje klíčoou roli v jejich rozpoznávání proteiny, ovlivňuje prostorovou organizaci genomu, v případě RNA má zásadní úlohu ve fungování ribosomu a dalších makromolekulárních komplexů. Cílem práce je vývoj modelů pro popis elasticity struktur DNA a RNA a jejich parametrizace pomocí rozsáhlých simulací molekulové dynamiky. Pro modelování budou vybrány systémy důležité biologicky i z hlediska užití v přípravě umělých nanostruktur, jako např. duplexy DNA o různých sekvencích, DNA s radiačním poškozením nebo různé strukturní motivy RNA. Práce přispěje k pochopení mechanických vlastností DNA a RNA a jejich role v kontextu biologie, biofyziky a nanotechnologie.

Platforma pro vysokokapacitní analýzu transkriptomu

Garantující pracoviště: Ústav informatiky a chemie, Fakulta chemické technologie
Dále nabízena v programu: Bioinformatics
Vedoucí práce: RNDr. Petr Bartůněk, CSc.

Anotace

Cílem projektu je vyvinout platformu pro robustní vysokokapacitní sekvenování a bioinformatické postupy pro analýzu genové exprese v chemické biologii a při vývoji léčiv. Postupy, které jsou v současnosti používané v akademickém výzkumu a farmaceutickém vývoji, jsou limitované vysokou cenou a nízkou propustností. V rámci projektu proto vyvineme zjednodušenou a cenově dostupnou strategii přípravy a multiplexování vzorků pro vysokokapacitní transkriptomovou analýzu v 384/1536-jamkovém formátu. Vliv chemických sloučenin na transkriptom bude korelován s mechanismem jejich účinku (MoA), což umožní studium mechanismů účinku a biologických aktivit nových sloučenin. Tuto platformu bude navíc možné v kombinaci s editací genomu metodou CRISPR použít k popisu funkce genů v buňkách a organismech.

Použití pokročilých molekulární metod v analýze bakteriální patogeneze

Garantující pracoviště: Ústav informatiky a chemie, Fakulta chemické technologie
Dále nabízena v programech: Mikrobiologie, Microbiology, Bioinformatics

Anotace

Klasické bordetely, které zahrnují B. pertussis, B. parapertussis a B. bronchiseptica,jsou původci onemocnění černým kašlem u lidí (B. pertussis, B. parapertussis) a řady dalších respiračních onemocnění u ostatních savců (B. parapertussis, B. bronchiseptica). Tyto patogenní bakterie používají sekreční aparát typu III k přímé dopravě cytotoxického efektoru BteA do cytosolu savčích buněk. Nicméně jen velmi málo se ví o tom jak efektor BteA působí a jak přispívá k rozdílné biologii infekcí klasických bordetel. Cílem dizertační práce bude identifikovat geny zajišťující citlivost buněk k cytotoxicitě zprostředkované BteA efektorem. Transdukce CRISPR/Cas9 gRNA knihovny bude provedena za pomoci lentivirů, a buňky budou dále vystaveny selekčnímu tlaku bordetelové infekce. Následně dojde k izolaci genomové DNA z přeživších buněk a next-generation sequencing genomové DNA. Po analýze získaných sekvenačních dat, budou kandidátní geny dále validovány a dojde k určení důležitých signálních a biosyntetických drah pro cytotoxicitu zprostředkovanou BteA.

Struktury mikrobiálních společenstev při změnách ve využívání půdy

Garantující pracoviště: Ústav informatiky a chemie, Fakulta chemické technologie
Dále nabízena v programu: Bioinformatics

Anotace

Půda je pravděpodobně nejrozmanitější mikrobiální prostředí na Zemi. Pochopení struktur, které kontrolují biologické entity v takto bohatém prostředí, je zajímavé pro mnoho oblastí biologických věd, od ekologie a mikrobiologie životního prostředí po zemědělství, biotechnologii a zdravotnictví. Důsledky lidské činnosti, jako jsou změny ve využívání půdy, vedly ke zvýšení teplot a kontaminaci půdy dusíkem s přímým dopadem na mikrobiální biomasu a její funkční profily. Současné metody studia mikrobiálních komunit vytvářejí data, která umožňují identifikovat latentní proměnné, které mohou řídit tyto změny v mikrobiálních komunitách a s přihlédnutím k síle sekvenování také popsat celé mikrobiální komunity a jejich vztah k environmentálním datům. Obor však naráží na limitace spojené se shromažďováním, zpracováním a analýzou získaných dat standardizovaným způsobem a s odbornou interpretací výsledků. Navrhovaným řešením tohoto problému by bylo vytvoření veřejné databáze, kterou by bylo možné spolu se standardními metodikami použít pro identifikaci latentních proměnných a tedy popisu druhové odezvy na změny životního prostředí.

Studium exprese endogenních retrovirů v lidském a myším thymu

Garantující pracoviště: Ústav informatiky a chemie, Fakulta chemické technologie
Vedoucí práce: Mgr. Jan Pačes, Ph.D.

Anotace

Endogenní retroviry (ERV) tvoří miliony jednotlivých integrací přítomných v genomech všech obratlovců. Tyto integrace představují historii retrovirových infekcí, které díky schopnosti integrovat se i do chromozomální DNA pohlavních buněk získaly schopnost fixovat se v populaci během evoluce. Přesto, že během doby ztratily endogenní retroviry schopnost infekce, přítomnost silných promotorů v jejich sekvencích jim zřejmě umožňuje exprimovat některé své geny v hostitelských buňkách.

V této práci je studována genová exprese lidských a myších ERV v thymu v kontextu autoimunitních onemocnění. Data ze sekvenování RNA jsou použita k porovnání exprese ERV v thymu s expresí v jiných tkáních. Analýza dat získaných sekvenací medulárních epiteliálních buňek thymu (mTEC) technologií single cell RNAseq přináší detailní pohled na expresi. Cílem je objasnit, do jaké míry jsou ERV zahrnuty do procesu prezentace self-antigenů během negativní selekce T lymfocytů, a zvážit možné důsledky v autoimunitních onemocněních.

Transkriptomová analýza akutních a degenerativních poruch centrální nervové soustavy

Garantující pracoviště: Ústav informatiky a chemie, Fakulta chemické technologie
Dále nabízena v programu: Bioinformatics

Anotace

V posledních desetiletích se naše znalosti o molekulárních principech života podstatně rozšířily. Technické průlomy z fyziky, chemie a biologie usnadnily vývoj nových technologií produkující značné množství dat. Zejména metoda RNA sekvenování (RNA-Seq) dramaticka ovlivnila současnou podobu mnoha vědních oborů. Ačkoli je v současné době snadné produkovat velké množství RNA-Seq dat, jejich analýza, vizualizace a interpretace představuje podstatnou překážku budoucího vývoje. Hlavním cílem této práce je vyvinout a implementovat postupy pro analýzu různých typů RNA-Seq datasetů generovaných při studiu akutních (mrtvice, poranění míchy) a degenerativních poruch (amyotrofická laterální skleróza a Alexanderova choroba) v centrálním nervovém systému. Spektrum datových setů zahrnuje standardní RNA-Seq data, analýzu malých RNA či analýzu tisíců jednotlivých buněk (tzv. single-cell RNA-Seq data analýzu). Vzhledem k tomu, že RNA-Seq je rychle se rozvíjejícím oborem, bude hlavní důraz kladen na vývoj, aplikaci a zdokonalování nových algoritmů a bioinformatických nástrojů pokrývajících různé kroky analýzy dat, včetně zpracování surových dat, kontroly kvality, normalizace, vizualizace a integrační analýzy.

Vývoj algoritmů strojového učení pro predikci aktivity terpen-syntáz

Garantující pracoviště: Ústav informatiky a chemie, Fakulta chemické technologie
Dále nabízena v programu: Bioinformatics
Vedoucí práce: Ing. Tomáš Pluskal, Ph.D.

Anotace

Bioaktivní rostlinné metabolity jsou důležitým zdrojem chemických koster pro vývoj nových léčiv. Naše skupina vytváří nové, moderní postupy pro využití biosyntetického potenciálu rostlinného metabolismu za účelem zlepšení lidského zdraví. Jeden ze zajímavých problémů je predikce aktivity enzymů z jejich sekvence aminokyselin pomocí výpočetních metod. V tomto projektu budeme vyvíjet platformy strojového učení (např. hluboké neuronové sítě) pro predikci chemických struktur produkovaných jednou specifickou třídou rostlinných enzymů, terpen-syntázami. Tyto enzymy jsou zodpovědné za generování nejrozsáhlejší a nejrozmanitější třídy rostlinných metabolitů, které mají mnoho léčebných a průmyslových uplatnění. Jako vedlejší projekty bude student vyvíjet výpočetní postupy pro analýzu dat z hmotnostní spektrometrie, metabolomiky, molekulárních sítí, a de novo rekonstrukce transkriptomů. Reference: 1. Christianson, D. W. Structural and Chemical Biology of Terpenoid Cyclases. Chem. Rev. 117, 11570–11648 (2017) 2. Vattekkatte, A., Garms, S., Brandt, W. & Boland, W. Enhanced structural diversity in terpenoid biosynthesis: enzymes, substrates and cofactors. Org. Biomol. Chem. 16, 348–362 (2018)

Zpracování vysokokapacitních sekvenačních dat pro účely taxonomických a (meta)genomických analýz v mikrobiální ekologii

Garantující pracoviště: Ústav informatiky a chemie, Fakulta chemické technologie

Anotace

Nástupem moderních molekulárně-biologických metod a nových technologií jako je vysokokapacitní sekvenace DNA bylo mikrobiálním ekologům umožněno detailně stanovit složení mikrobiálních komunit bez nutnosti často komplikované izolace a kultivace jednotlivých druhů. Tyto analýzy se nazývají metagenomické podle analýzy všech genomů obsažených ve vzorku. Právě tyto metody umožňují studium specifických biotopů dříve spíše opomíjených. Náplní předkládané práce je zpracování vysokokapacitních sekvenačních dat pro účely taxonomických a (meta)genomických analýz, což představuje aplikaci existujících, ale i zavádění nových bioinformatických nástrojů a postupů s cílem analyzovat mikrobiální společenstva v zemině a vybraných extrémních biotopech.

Úloha PRDM9 histonové metyltransferázy v genetické rekombinaci a rerpodukční izolaci mezi druhy

Garantující pracoviště: Ústav informatiky a chemie, Fakulta chemické technologie
Dále nabízena v programu: Bioinformatics

Anotace

Gen Prdm9 determinuje lokalizaci meiotických rekombinačních hotspotů v genomu myší, lidí a dalších savců. V naší laboratoři jsme objevili další funkci Prdm9 coby hlavního genu hybridní sterility odpovědného za neplodnost hybridů mezi blízkými druhy myší. Pro ověření Prdm9 coby prvního speciačního genů obratlovců budeme testovat různé kombinace Prdm9 alel celogenomovým mapováním PRDM9 hotspotů a jejich korelací k fenotypům fertility. Optické mapy ve velkém měřítku a mapy genomických hotspotů rekombinace budou generovány technologií Bionano optického mapování a Illumina ChIP-seq technologií. Cílem této PhD práce bude analyzovat získané datasety pomocí bioinformatických nástrojů s perspektivou získání korelací mezi mapami myší s různými fenotypy a určení klíčových komponent genomické a rekombinační struktury zásadních pro hybridní sterilitu.


VŠCHT Praha
Technická 5
166 28 Praha 6 – Dejvice
IČO: 60461373
DIČ: CZ60461373

Datová schránka: sp4j9ch

Copyright VŠCHT Praha 2014
Za informace odpovídá Děkanát FCHT, technický správce Výpočetní centrum

VŠCHT Praha na sociálních sítích
zobrazit plnou verzi