Учёт вклада конститутивно экспрессируемых генов в оценку активности транскрипционных факторов и сигнальных путей в омиксных данных
Актуальность
Оценка активности транскрипционных факторов и сигнальных путей по экспрессии мишеней является стандартом функционального анализа омиксных данных. Однако современные методы (decoupleR, SCENIC) страдают от системных ошибок, связанных с отсечением конститутивно экспрессируемых генов. Такие ошибки могут выражаться в приписывании факторам-амплификаторам (MYC, SP1) максимальной активности во всех клетках. В разреженных данных scRNA-seq это маскирует истинные базальные состояния и завышает вклад стресс-зависимых транскрипционных факторов и сигнальных путей. Разработка метода, корректно балансирующего вклад стабильных и динамических мишеней, критически необходима для устранения фонового смещения и точной оценки активности транскрипционных факторов и сигнальных путей в омиксных данных.
Цели и задачи
- Создать метод, учитывающий как стабильно экспрессируемые, так и динамически меняющиеся гены-мишени при оценке активности ТФ и/или сигнальных путей.
- Провести сравнительную оценку разработанного метода против стандартных подходов (ULM, SCENIC) на модельных датасетах.
План
- Подготовка модельных датасетов (нормализация, устранение батч-эффекта)
- Разработка алгоритма учета конститутивно экспрессируемых генов
- Бенчмаркинг и сравнение с существующими инструментами
Данные
- https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE132188
- https://www.10xgenomics.com/datasets/Flexv2_16k_Human_PBMCs_TotalseqC_4plex
Модераторы
- Чечехин В. И. (к.м.н., ст. преп. кафедры биохимии и регенеративной биомедицины факультета фундаментальной медицины Медицинского научно-образовательного института МГУ им. М. В. Ломоносова)
- Чечехина Е. С. (аспирант той же кафедры)
Реконструкция регуляторных генных сетей при аневризме восходящей аорты
Актуальность
Аневризма восходящей аорты – это заболевание, при котором стенка аорты становится слабее и постепенно расширяется. Основными и смертельно опасными осложнениями аневризмы восходящей аорты являются её расслоение или внезапный разрыв стенки с массивным внутренним кровотечением. Важную роль в поддержании прочности сосудистой стенки играют гладкомышечные клетки. Как изменяется работа генов в этих клетках при аневризме аорты? Можно ли по этим изменениям понять, какие гены связаны с развитием заболевания?
Цели и задачи
Выявить изменения генных регуляторных сетей гладкомышечных клеток, связанные с аневризмой восходящей аорты.
- Построить генные регуляторные сети для клеток ткани восходящей аорты в двух состояниях: аневризма и норма.
- Определить ключевые транскрипционные регуляторы, связанные с патологическими изменениями в аневризме.
- Определить основные биологические процессы и сигнальные пути, связанные с изменениями регуляторных сетей при аневризме аорты.
План
- Базовая обработка датасета single-cell RNA-seq: снижение размерности, устранение батч-эффекта, кластеризация, аннотация клеточных типов.
- Построение генных регуляторных сетей в Cell Oracle, выявление ключевых генов регуляторов в клетках аневризмы восходящей аорты.
- Сравнение структуры регуляторных сетей между нормой и аневризмой
- Выявление функциональным анализом биологических процессов, связанных с развитием аневризмы.
Данные
Общедоступные данные single-cell RNA-seq аневризмы восходящей аорты и соответствующей нормальной ткани.
Модераторы
- Ямщиков П. С. (руководитель Центра системной биоинформатики Томского НИМЦ)
- Слепцов А. А. (к.м.н., науч. сотр. лаборатории популяционной генетики НИИ медицинской генетики Томского НИМЦ)
Метаболическое репрограммирование или транскрипционная регуляция: что движет пластичностью стромальных клеток при регенерации ушной раковины Acomys cahirinus?
Актуальность
Вопрос о первичности событий (chicken-or-egg problem) – это классическая и крайне актуальная проблема в биологии регенерации. В контексте Acomys cahirinus (каирская мышь), где регенерация протекает без рубцевания, понимание того, является ли метаболический свитч (например, переход на гликолиз или изменение окислительного фосфорилирования) драйвером перепрограммирования фибробластов/адипоцитов или лишь следствием активации транскрипционных факторов, имеет фундаментальное значение.
Цели и задачи
Определить временную и причинно-следственную динамику между метаболическими изменениями и активацией регуляторных сетей в фибробластах и адипоцитах в ходе регенерации ушной раковины Acomys.
- Проанализировать имеющийся scRNA-seq атлас для сопоставления временных окон изменений метаболических путей и активности транскрипционных факторов.
- Реконструировать генные регуляторные сети (GRN) для ключевых временных точек регенерации (3–12 часов, 24 часа, 48 часов, 7 дней, 14 дней).
- Интегрировать данные регуляции и метаболического изменения
- Обосновать гипотезу о первичности событий
План
- Использование готового scRNA-seq атласа: субкластеризация фибробластов/адипоцитов. Оценка изменения динамики экспрессий установленных временных окон
- Аннотация метаболических состояний клеток по временным точкам (использование специализированных метаболических сигнатур).
- Построение и сравнение GRN (Cell Oracle / SCENIC+) для каждого временного окна; идентификация ключевых транскрипционных факторов (TFs).
- Интегративный анализ: корреляция динамики метаболических модулей с активностью TFs.
- Формулировка и визуализация обоснованной модели причинно-следственных связей.
Данные
готовый .h5ad объект snRNA-seq, включающий фибробласты и адипоциты (ссылка будет добавлена позже)
Модераторы
- Тычинин Д. И. (ст. науч. сотр. научного центра «Лифт», аналитик 2-й категории отдела эпигенетических методов исследований ЦСП ФМБА России)
- Кокоричев К. А. (аналитик отдела эпигенетических методов исследований ЦСП ФМБА России)
Клиническая геномика человека в пренатальном скрининге
Актуальность
Рост числа семей, прибегающих к пренатальной диагностике, обусловливает повышение требований к исследованию плода как на ранних сроках беременности, так и на этапе подготовки к ЭКО.
В условиях, когда биоматериал выделяется в крайне малых объёмах, особую значимость приобретают точность и широта спектра проводимых анализов. Решение данной задачи является целью настоящего кейса.
Цели и задачи
- достичь определённого уровня деконтаминации fetal fraction cfDNA
- построить на основе данных вероятностную статистическую/предсказательную модель
- подтвердить уровень деконтаминации с помощью размеченных данных
План
- изучить характеристики fetal fraction cfDNA
- оценить данные
- произвести поиск по актуальным тематическим статьям, опираясь на полученные характеристики данных
- выбрать ML/статистический фреймворк под уточненную задачу
- протестировать выбранную модель, получить результаты в нескольких итерациях
Данные
Эпигенетические данные метилирования
Модератор
Мирный М. О. (Институт биоинформатики, Университет ИТМО)
Предсказание универсальных комбинаций противовирусных препаратов против вирусов гриппа методами машинного обучения
Актуальность
Вирусы гриппа быстро мутируют, и при монотерапии резистентность возникает в ходе лечения. Комбинированная терапия повышает барьер устойчивости, но перебрать все комбинации экспериментально невозможно: для сотен соединений это десятки тысяч пар, а с учётом подтипов на порядки больше. Комбинации, подобранные под конкретный штамм, теряют эффективность при дрейфе. Нужны решения, работающие в пределах всего семейства, за счёт консервативных вирусных мишеней и клеточных факторов репликации. Такие комбинации не требуют переподбора под каждый новый штамм и должны сохранять активность против любого нового варианта вируса, включая зоонозные и потенциально пандемические. Машинное обучение позволяет приоритезировать такие комбинации in silico и свести проверку к небольшому числу кандидатов. Найденные кандидаты будут провалидированы in vitro, ex vivo, и in vivo на мышиных моделях и могут являться потенциальными схемами терапии первой линии на начало вспышки. Для назначения терапии достаточно установить, что возбудитель относится к вирусам гриппа, без определения конкретного подтипа и штамма: одна комбинация покрывает всё семейство.
Цели и задачи
Разработать и валидировать ML-метод предсказания комбинаций, эффективных против широкого спектра вирусов гриппа, включая новые штаммы.
- Курировать собранные данные, дополнить литературой.
- Построить признаковое описание комбинаций (свойства соединений, мишени, характеристики штамма).
- Обучить и сравнить модели предсказания синергии.
- Отобрать комбинации, активные одновременно по нескольким подтипам.
- Валидировать на hold-out выборке и подготовить ранжированный список кандидатов.
План
- Приведение данных к единым метрикам синергии (Bliss, Loewe, ZIP, HSA), контроль качества, разметка по подтипам и клеточным моделям.
- Формирование признаков: дескрипторы и фингерпринты соединений, аннотация мишеней и путей.
- Обучение моделей (бустинг как базовая линия, графовые/нейросетевые архитектуры) с разбиением по препаратам, а не по измерениям, против утечки данных.
- Интерпретация (SHAP) и отбор универсальных комбинаций.
- Валидация на hold-out, оценка качества ранжирования, проверка переносимости на подтипы, исключённые из обучения.
- Итоговый список кандидатов и воспроизводимый пайплайн.
Данные
Собранный набор по активности соединений и комбинаций против гриппа. Открытые базы (DrugComb, DrugBank, ChEMBL), литература.
Модератор
Яневски А. (PhD, ассоц. проф. по вычислительной биомедицине ИММИ ЕУСПб)
Происхождение феохромоцитом на уровне одиночных клеток
Актуальность
Феохромоцитомы-параганглиомы – семейство нейроэндокринных опухолей, происходящих из специализированных клеток вегетативной нервной системы, либо внутри мозгового вещества надпочечника (феохромоцитомы), либо из их аналогов в периферических органах (параганглиомы).
В данном проекте мы планируем использовать коллекцию публично доступных sc и bulk RNA-Seq наборов, чтобы решить вопрос происхождения – из каких конкретно фракций клеток происходят феохромоцитомы, можно ли их соотнести с генетическими подтипами и оценить микроокружение
Цели и задачи
соотнести транскрипционные подтипы, генетику и возможное происхождение феохромоцитом-параганглиом.
План
- предобработка датасетов
- интеграция
- процедуры по трейсингу происхождения клеток
- поиск клеточных подтипов (кластеризация и аннотация)
- соотнесение клеточных подтипов и генетики.
Данные
Публичные датасеты по феохромоцитомам и параганглиомам, опухолевая и эмбриональная ткань.
Модераторы
- Валиев И. (биоинформатик Центра живых систем МФТИ)
- Антышева З. Г. (руководитель группы мультиомиксной биоинформатики Центра живых систем МФТИ)
Анализ изменений таксономического состава и структуры микробиома кожи у пациентов с атопическим дерматитом на фоне терапии
Задача
Определить характерные изменения микробиома кожи, ассоциированные с терапевтическим воздействием, выявить потенциальные микробные биомаркеры ответа на лечение и оценить взаимосвязь между динамикой микробного сообщества и клиническим улучшением состояния кожи
Модераторы
- Коробейникова А. В. (ЦСП ФМБА России)
