Лаборатория Структурной биологии



Дата02.06.2018
Размер15,3 Kb.
Лаборатория Структурной биологии

Руководитель: Максим Имакаев (MIT, Cambridge, USA)

Наша лаборатория будет заниматься полимерными симуляциями и анализом геномных данных в области трехмерной организации хромосом. Организация хромосом играет важную роль во многих процессах внутри клетки, таких как регуляция генов, репликация ДНК, и хромосомные перестройки в раковых клетках. В 2009 году был предложен новый метод для изучения хромосом - "Хай-Си" (Hi-C). Этот метод позволяет изучать структуру всего генома в одном эксперименте; за последние 5 лет с помощью этого метода было сделано много интересных открытий. Однако, анализировать данные Хай-Си очень сложно, поскольку этот метод измеряет структуру контактов в среднем по целой популяции клеток, тогда как мы хотели бы знать позиции разных районов генома в каждой клетке. В последние 4 года, наша лаборатория разрабатывала особый подход к анализу данных Хай-Си: сначала мы строим полимерные модели хромосом, основываясь на известных и гипотетических принципах устройства хромосом. Затем мы симулируем Хай-Си данные на основании полученных полимерных моделей, и отбираем модели, которые согласуются с экспериментальными данными. На нашей школе мы планируем использовать этот метод для изучения следующих вопросов об организации хромосом: 1) может ли притяжение хромосом к оболочке ядра привести к образованию доменов хроматина, наподобии тех, что видны в Хай-Си данных. 2) можно ли интерпретировать данные Хай-Си, как время, необходимое для того чтобы два геномных элемента встретились в ядре 3) могут ли флюрофоры, используемые в микроскопии живых клеток, повлиять на динамику ДНК, и тем самым внести ошибку в экспериментальные измерения. Вы можете выбрать конкретный проект после того, как вы присоединитесь к нашей лаборатории; кроме этих трех проектов у нас есть еще проекты, от полимерных симуляций до проектов по анализу данных. Все перечисленные проекты не требует умения программировать; однако, если Вы умеете программировать на Python и хотите научиться современным методам анализа данных, то мы найдем проект который подходит именно вам.

Поделитесь с Вашими друзьями:


База данных защищена авторским правом ©grazit.ru 2017
обратиться к администрации

    Главная страница