Projekti / Programi
Tehnologije znanj za odkrivanje novih zdravilnih učinkovin: analiza in načrtovnje eksperimentov v visokozmogljivostni genetiki
Koda |
Veda |
Področje |
Podpodročje |
2.07.00 |
Tehnika |
Računalništvo in informatika |
|
Koda |
Veda |
Področje |
B110 |
Biomedicinske vede |
Bioinformatika, medicinska informatika, biomatematika, biometrija |
umetna inteligenca bioinformatika odkrivanje znanj iz podatkov načrtovanje eksperimentov kemijska genomika razvoj zdravil
Raziskovalci (14)
št. |
Evidenčna št. |
Ime in priimek |
Razisk. področje |
Vloga |
Obdobje |
Štev. publikacij |
1. |
02275 |
dr. Ivan Bratko |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2008 - 2011 |
738 |
2. |
23399 |
dr. Tomaž Curk |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2008 - 2011 |
237 |
3. |
23940 |
dr. Boštjan Japelj |
Fizika |
Raziskovalec |
2008 |
37 |
4. |
29992 |
Petra Kaferle |
Biokemija in molekularna biologija |
Raziskovalec |
2008 - 2011 |
21 |
5. |
00412 |
dr. Igor Križaj |
Biokemija in molekularna biologija |
Raziskovalec |
2008 - 2011 |
696 |
6. |
18355 |
dr. Drago Kuzman |
Farmacija |
Raziskovalec |
2008 |
62 |
7. |
26460 |
dr. Mojca Mattiazzi Ušaj |
Biokemija in molekularna biologija |
Raziskovalec |
2008 - 2011 |
62 |
8. |
25792 |
dr. Minca Mramor |
Reprodukcija človeka |
Raziskovalec |
2008 - 2011 |
58 |
9. |
24465 |
dr. Luka Peternel |
Srce in ožilje |
Raziskovalec |
2008 |
49 |
10. |
20653 |
dr. Uroš Petrovič |
Biokemija in molekularna biologija |
Raziskovalec |
2008 - 2011 |
274 |
11. |
30142 |
dr. Marko Toplak |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2008 - 2011 |
27 |
12. |
28519 |
dr. Lan Umek |
Upravne in organizacijske vede |
Mladi raziskovalec |
2008 - 2011 |
180 |
13. |
01878 |
dr. Uroš Urleb |
Farmacija |
Raziskovalec |
2008 |
379 |
14. |
12536 |
dr. Blaž Zupan |
Računalništvo in informatika |
Vodja |
2008 - 2011 |
516 |
Organizacije (3)
Povzetek
V zadnjih letih so se z razvojem visokozmogljivostnih tehnologij za pridobivanje podatkov na genomski ravni pri velikem številu eksperimentalnih pogojev biomedicinske raziskave spremenile iz delovno intenzivne v računsko intenzivno znanstveno disciplino. V projektu bomo razvili in uporabili nabor računskih metod za določanje mehanizma delovanja farmakološko aktivnih molekul na modelnem organizmu S. cerevisiae. Orodja bomo uporabili na podatkih o kemijsko-genomskih profilih, ki so najbolj informativen vir podatkov o funkcijski povezanosti med zdravili in geni. S tehnikami umetne inteligence in metodami za odkrivanje znanja in podatkov bomo odkrivali mehanizme delovanja zdravil. Analizo podatkov bomo uporabili v kombinaciji z in silico tehnikami za načrtovanje eksperimentov, tako predlagane eksperimente pa izvedli na robotizirani eksperimentalni platformi, ki omogoča visoko stopnjo ponovljivosti rezultatov ter zanesljivost predlaganih hipotez.
Glavni pričakovani rezultati projekta so A) zbirka orodij bioinformatike (analiza podatkov z razvrščanjem v skupine ter klasifikacijo kompleksnih profilov na ravni celotnega genoma, načrtovanje eksperimentov z aktivnim učenjem), B) identifikacija nabora označevalnih genov/mutant, ki nosijo največ informacije za napovedovanje mehanizma delovanja zdravil, in C) prototipska visokozmogljivostna eksperimentalna platforma, ki bo z uporabo najnovejših tehnologij s področij genetike, laboratorijske robotike in računske analize omogočala hitro razvrščanje molekul glede na njihove kemijsko-genetske interakcije. Kemijska genomika je zelo mlado in obetavno področje funkcijske genomike, ki pa za svojo izvedbo zahteva posebna računska orodja. Glede na to, da so primeri praktične uporabe takšnega pristopa zaenkrat še zelo redki, bo projekt lahko pomembno prispeval k razvoju izvirnih metod in tehnologij na tem področju.
Pomen za razvoj znanosti
V projektu smo razvili v svetovnem merilu najbolj natančno analizo rasti celic kvasovke v kolonijah na majhni površini, preko česar lahko določimo fenotipsko zmogljivost posameznih sevov. Ta razvoj je pomemben s stališča povečevanja natančnosti nekaterih tehnik, ki se uporabljajo v visokozmogljivostni genetiki, kakor tudi za razvoj biosenzorjev z živimi celicami mikroorganizmov.
Pomen za razvoj Slovenije
V projektu smo v Sloveniji vpeljali nove metode visokozmogljivostne genetike in preko njih omogočili razvoj znanj za povečevanje konkurenčnosti farmacevtske industrije. Projekt je pomemben tudi s stališča izobraževanja podiplomskih in dodiplomskih na hitro spreminjajočem in razvijajočem se področju funkcijske genomike.
Najpomembnejši znanstveni rezultati
Letno poročilo
2008,
2009,
zaključno poročilo,
celotno poročilo na dLib.si
Najpomembnejši družbeno–ekonomsko in kulturno relevantni rezultati
Letno poročilo
2008,
2009,
zaključno poročilo,
celotno poročilo na dLib.si