Vezető kutatók

Eötvös Loránd Tudományegyetem, Genetikai Intézet, Budapest

HUN-REN Szegedi Biológiai Kutatóközpont, Biokémiai Intézet, Szeged

Kutatási területek: evolúcióbiológia, bakteriális genomika, transzkripcionális szabályozás 

Kutatócsoportunk több kutatási területen dolgozik: https://genet.elte.hu/ bioinformatika. Az antibiotikum rezisztencia evolúciójában és a virulencia kialakulásában is kulcsszerepet játszik a baktériumok között gyakran lejátszódó horizontális géntranszfer. A patogén és a multidrog rezisztens kommenzalista baktériumok közötti géncserék általános trendjeit és befolyását egy nagy léptékű humán mikrobióta, multidrog rezisztens és patogén baktérium fajokon alapuló géncsere hálózat létrehozásával és feltárásával vizsgáljuk. Emellett létrehoztuk és fenntartjuk a TLink adatbázist, amely átfogó és pontos információkkal látja el a kutatókat a transzkripciós faktor – célgén interakciókról, a transzkripciós faktor kötőhelyek nukleotid szekvenciájáról és azok genomi elhelyezkedéséről az ember és hat fő model organizmus tekintetében https://tflink.net/. Létrehoztuk továbbá a mulea (multi enrichment analysis) és muleaData R csomagokat, melyek lehetővé teszik a funkcionális dúsulás rugalmas és sokoldalú vizsgálatát https://github.com/ELTEbioinformatics/mulea.

PROF. DR. BAGDY GYÖRGY

Semmelweis Egyetem, Gyógyszerhatástani Intézet, Neuropszichofarmakológiai Kutatócsoport, Budapest

Kutatási terület: A gyakori, komplex pszichiátriai és neurológiai betegségek kialakulásában szerepet játszó örökletes és faktorok, valamint biológiai útvonalak azonosítása új gyógyszercélpontok és terápiás lehetőségek azonosítására

Azokra a betegségekre koncentrálunk, amelyeket mind az örökletes, mind a környezeti faktorok jelentősen befolyásolnak. Ilyenkor a hagyományos (pl. GWAS) megközelítések kevéssé alkalmazhatóak, így részletes adatokra, komplex modellek felállítására és tesztelésére, hagyományos módszerekre és a mesterséges intelligencia alkalmazására egyaránt szükség van. 2022-től a depresszióra és a migrénre fókuszálva a betegségek pathofiziológiájában szerepet játszó új biológiai útvonalak szerepének összehasonlításán dolgozunk.

DR. BÁLINT BÁLINT LÁSZLÓ

Debreceni Egyetem, Biokémiai és Molekuláris Biológiai Intézet, vendégkutató, Debrecen 

Kutatási területek: epigenetika, funkcionális genomika

Az epigenetikai öröklődés fizikai hordozói a kromatin szintjén módosítják a gének kifejeződését. Kutatásaim célja megismerni és kiaknázni a génexpresszió kromatin szintű szabályozásának folyamatait az onkológiai kórképek kialakulásában és kezelésében. Ebből a célból a génexpresszió szabályozásában kritikus elemek jelentőségét vizsgálom daganatos sejtekben és izogenikus sejtekben. Célom a rendelkezésre álló adatok multi-omikai integrálása és ezáltal a kritikus génexpressziót szabályozó elemek azonosítása.

DR. BARTA ENDRE

Magyar Agrár- és Élettudományi Egyetem, Genetika és Biotechnológia Intézet 

Debreceni Egyetem, Biokémiai és Molekuláris Biológiai Intézet

Kutatási területek: mezőgazdasági genomika, génszabályozás, funkcionális genomika, bioinformatika

Gödöllői munkacsoportomban elsősorban a háziállatok genomikájával foglalkozunk. Korábban meghatároztuk, elemeztük a hazai mangalica fajták genomjait. Elsőként Magyarországon de novo összeraktuk egy emlősállat, a gímszarvas teljes referencia genomszekvenciáját. Populáció genomikai módszerekkel vizsgáljuk a házi- és üregi nyulakat. Az Európai Referencia Genom Atlasz (ERGA) pilot projekt keretében összerakjuk az aranysakál referencia genomját. Debreceni egyetemi csoportommal a génszabályozást vizsgáljuk genomszinten, big data bioinformatikai módszerekkel. Nagy mennyiségben dolgozunk fel publikus ChIP-seq adatokat. Eredményeinket a ChIPSummitDB adatbázisban gyűjtjük. Az adatokból próbáljuk megállapítani, hogy az egyes fehérjék hol, milyen sorrendben, és miért kötődnek pont ott a DNS-en. Az Elixir-en belül alapító tagja vagyok a Biodiverzitás közösségnek.

ELIXIR részvétel: Biodiversity Community

PROF. DR. BARTA ZOLTÁN

Debreceni Egyetem, TTK Evolúciós Állattani és Humánbiológiai Tanszék, Debrecen

Kutatási területek: utódgondozás genetikai hátterének vizsgálata bogarakban; természetvédelmi adatok ökoinformatikai elemzése 

A korai, idilli nézettel szemben az utódgondozás során a szülők között jelentős érdekellentétek feszülnek, melyek feloldása nem triviális. Kutatásaink során korábbi elméleti vizsgálatainkra támaszkodva genomikai, transzkriptomikai módszerekkel próbáljuk feltárni ezen ellentét megoldását segítő mechanizmusokat egy új bogármodellrendszerben, a nagyfejű csajkóban. A természetvédelem működése során hatalmas mennyiségű térben referált bionikai adat keletkezik, mely feldolgozása, nem beszélve annak értelmezéséről, nem megoldott. Vizsgálataink során modern adatbányász módszereket alkalmazva próbáljuk felmérni ezen adathalmaz prediktív alkalmazásának lehetőségét.

PROF. DR. BÖDÖR CSABA

Semmelweis Egyetem, Patológiai és Kísérleti Rákkutató Intézet Budapest,

HCEMM-SE Molekuláris Onkohematológia Kutatócsoport, Budapest

Kutatási területek: molekuláris onkohematológia, daganatgenomika

A Molekuláris Onkohematológia Kutatócsoport (Semmelweis Egyetem, Patológiai és Kísérleti Rákkutató Intézet) különböző lymphomák és leukémiák esetében végez genomikai és transzkriptomikai kutatásokat, valamint diagnosztikus fejlesztéseket a legkorszerűbb újgenerációs szekvenálási és bioinformatikai eljárások alkalmazásával. A kutatások célja a betegségek lefolyásával és különböző célzott terápiákra adott válaszkészséggel kapcsolatba hozható biomarkerek azonosítása, valamint a terápiák szelekciós nyomásának hatására kialakuló klonális evolúció időbeli és térbeli aspektusainak feltérképezése.

PROF. DR. CSABAI ISTVÁN

Eötvös Loránd Tudományegyetem, TTK Fizikai Intézet, Budapest

Kutatási területek: genomika, big data, mesterséges intelligencia

Csoportunk kutatásainak középpontjában az adatintenzív bioinformatikai kutatások állnak. Számos hazai és európai projekt keretében részt veszünk rákgenetikai vizsgálatokban, környezeti minták metagenomikai elemzésében, molekuláris öregedéskutatásban, járvány-genetikai vizsgálatokban. Munkánk során az élenjáró bioinformatikai elemző szoftverek mellett nagymértékben használjuk a modern gépi tanulás eredményeit is, és arra törekszünk, hogy az alapkutatási eredmények minél hamarabb hasznosuljanak az egészségügyi gyakorlatban.

ELIXIR részvétel: Platforms, BY-COVID 

PROF. DR. CSIKÁSZ-NAGY ATTILA

Pázmány Péter Katolikus Egyetem, Információs Technológiai és Bionikai Kar, Budapest

Kutatási területek: rendszerbiológia, molekuláris hálózatok szimulációja, adatintegráció

A Molekuláris és Celluláris Hálózatok Rendszerbiológiája Kutatócsoportban a sejteken belüli molekuláris és a sejtek közötti celluláris interakciók hatására lejátszódó folyamatok térbeli és időbeni változásának megértéséhez kombináljuk a számítógépes rendszerbiológiai modellezési technikákat kísérleti módszerekkel. A molekuláris interakciós hálózatok kapcsolási rajzait matematikai egyenletekké alakítjuk, és azokat elemezzük, hogy megértsük a vizsgált rendszer fiziológiai viselkedését. Főleg proteomikai adatokat használunk modelljeink felépítéshez, de multi-omikai adatintegrációt is végzünk. A fő kutatási kérdéseink a sejtnövekedés és a sejtosztódás szabályozásával hozhatóak kapcsolatba. Több kísérleti laboratóriummal együttműködünk, amelyek a modellek felállításához szükséges adatokat és platformot kínálnak modelljeink előrejelzésének tesztelésére. Továbblépve, a közelmúltban létrehoztuk saját kísérletes laboratóriumunkat, ahol különböző élesztő törzsek közötti sejt-sejt kölcsönhatásokat vizsgálunk, és ezen eredményeinket kombináljuk legújabb modelljeinkkel.

PROF. DR. CSŐSZ ÉVA

Debreceni Egyetem ÁOK, Biokémiai és Molekuláris Biológiai Intézet, Debrecen

Kutatási területek: biomarker-kutatás, proteomikai és metabolomikai technikák fejlesztése, komplex adatelemzés

Kutatócsoportunk fő célja a nem invazív módon gyűjthető testfolyadékok (könny, nyál, verejték) proteomikai és metabolomikai tanulmányozása és potenciális biomarkerek azonosítása. Ehhez proteomikai és metabolomikai módszereket fejlesztünk és optimalizálunk, és ezeket alkalmazzuk biológiai rendszerekre. Fontos a kapott adatok komplex, hálózatalapú és rendszerbiológia-szemléletű értelmezése, ezáltal minél több releváns biológiai információ kinyerése a begyűjtött adathalmazból. Kutatócsoportunk részt vesz az ELIXIR Proteomics által koordinált, 11 országból 13 kutatócsoport részvételével történő megvalósítási tanulmányban, amelynek célja az adatbázisokban levő proteomikai adatok újrahasznosítása. A kutatómunka mellett fontos a PhD és TDK hallgatók képzése és a megszerzett tudás továbbadása az érdeklődőknek.

ELIXIR részvétel: Képzési koordinátor, Proteomics

DR. DOSZTÁNYI ZSUZSANNA

Eötvös Loránd Tudományegyetem, TTK Biokémia Tanszék,  Budapest 

Kutatási területek: fehérje szekvencia predikció, gépi tanulás, rendezetlen fehérjék, fehérje-fehérje kölcsönhatás

2014-től vezetem az MTA Lendület pályázat támogatásával megalakult Bioinformatikai Kutatócsoportot az ELTE TTK Biokémia Tanszékén. Fő kutatási területünk az eredendően rendezetlen fehérjék bioinformatikai és mélytanulásos módszerekkel. Ehhez kapcsolódóan fejlesztünk különböző predikciós módszereket, végzünk számítógépes biológiai vizsgálatokat, illetve közreműködünk különböző adatbázisok kifejlesztésében is. Célunk az, hogy megérthessük azt, hogy hogyan képesek a rendezetlen fehérjék alapvetően fontos biológiai funkciójukat ellátni, mutációjuk hogyan vezet különböző betegségekhez, például rákhoz, illetve neurodegeneratív betegségekhez, illetve hogy lehet ezeket a fehérjéket felhasználni újfajta gyógyszermolekulák tervezéséhez. Aktívan részt veszünk az ELIXIR Intrinsically Disordered Proteins közösségében annak érdekében, hogy az ELIXIR céljaival összhangban jobban láthatóvá, elérhetővé, átjárhatóvá tegyük a különböző, fehérje rendezetlenséghez kapcsolódó eszközöket.

ELIXIR részvétel: Intrinsically Disordered Protein, Training Platform

Eötvös Loránd Tudományegyetem, Biokémia Intézet,  Budapest 

Kutatási területek: Rendezetlen Rendezetlen fehérjék, neurális hálók, energiafüggvény rendszerek, rendezetlen kötő régiók

2023 óta vezetem az ELIXIR rendezetlen fehérjék közösséget (ELIXIR IDP Community), amely jelenleg is az egyik legaktívabb es legsikeresebb kozosseg az ELIXIR-en belül. Kutatói tevékenységem fókuszában olyan bioinformatikai módszerek fejlesztése áll, amelyek az eredendően rendezetlen fehérjék (Intrinsically Disordered Proteins, avagy IDP-k) viselkedésének modellezésére és jellemzésére irányulnak. A rendezetlen fehérjék központi szerepet töltenek be számos sejten belüli folyamatban, azonban strukturális heterogenitásuk miatt jellemzésük kísérletes módszerekkel jelentős kihívásokba ütközik. Ennek értelmében elengedhetetlen olyan bioinformatikai eljárások kidolgozása, amelyekkel mélyebb betekintést nyerhetünk ezen fehérjék funkcionális mechanizmusaiba. Az általam kifejlesztett predikciós eszközök lehetővé teszik a strukturális rendezetlenség azonosítását, a rendezetlen régiókon belüli funkcionális kötőhelyek magas pontosságú felismerését, valamint a fehérjék konformációs egyensúlyainak és termodinamikai tulajdonságainak leírását. Módszereim alapját korszerű, mélytanuláson alapuló neurális háló architektúrák képezik, melyek hatékonyságát konkrét biológiai rendszereken végzett sikeres alkalmazások is igazolják.

ELIXIR részvétel: ELIXIR IDP Community

DR. FEKETE JÁNOS TIBOR

HUN-REN Természettudományi Kutatóközpont, Molekuláris Élettudományi Intézet, Budapest

Kutatási terület: transzkriptom alapú prediktív biomarkerek szolid tumorokban

A kutatásaim fókuszában a prediktív biomarkerek állnak. A három éve indult ROC-Plotter projekt célja az, hogy egy webalkalmazáson keresztül, az adatokat egységes szerkezetben kezelve összefüggéseket keressünk az egyes gének expressziója és a terápiás válasz között. Az alkalmazás emlő-, méhnyak-, kolorektális tumor, valamint glioblasztomás betegek génchip és újgenerációs RNS méréseken alapuló forrásadatait használja. Az alkalmazás segítségével lehetőséget kívántunk biztosítani arra, hogy kísérletes eredmények független, külső validációját biztosítsuk a kutatóközösség számára. A honlap (www. rocplot.org) további szolgáltatása, hogy saját adatokból is lehetséges ROC analízis elvégzése, így további statisztikai szoftverek felhasználása nélkül is lehetséges kísérletes eredmények gyors kiértékelése.

ELIXIR részvétel: GALAXY Platform

DR. GARAMSZEGI LÁSZLÓ ZSOLT

HUN-REN Ökológiai Kutatóközpont, Ökológiai és Botanikai Intézet, Evolúciós Ökológia Kutatócsoport, Budapest

Kutatási területek: klímaváltozás és (újonnan) felbukkanó betegségek – citizen science: www.szunyogmonitor.hu; akusztikus kommunikáció és a kulturális evolúció

A társadalom széles körű bevonásával és innovatív technológiák (pl. mobilapplikációk) segítségével gyűjtünk nagy mennyiségű adatot az ország minden pontjáról, majd kifinomult bioinformatikai, gépi tanulási módszereket alkalmazva nyerünk folyamatos információt az újonnan megjelenő kórokozók aktuális elterjedéséről. Az örvös légykapó modellfajon gyűjtünk hosszú távú adatokat annak érdekében, hogy megértsük a madárének ivari kiválasztódásban betöltött szerepét és a populáció szintjén térben és időben megmutatkozó dinamizmusokat.

PROF. DR. GÁSPÁRI ZOLTÁN

Pázmány Péter Katolikus Egyetem, Információs Technológiai és Bionikai Kar, Budapest

Kutatási területek: fehérjeszerkezet, szerkezet-dinamika kölcsönhatás

A kísérletes vizsgálatok mellett kiemelten foglalkozunk a fehérjék belső dinamikáját tükröző fehérjeszerkezeti sokaságok előállításával és elemzésével, elsősorban NMR-spektroszkópiai adatokra támaszkodva, valamint egyes fibrilláris szerkezeti motívumok vizsgálatával. Funkcionális oldalról fő érdeklődési területünk a szinaptikus jelátvitelben részt vevő, elsősorban a posztszinaptikus denzitás felépítésében szerepet játszó egyes fehérjék szerkezeti-dinamikai vizsgálata, illetve kölcsönhatásaik modellezése.

ELIXIR részvétel: Képzési koordinátor

DR. GYENESEI ATTILA

Pécsi Tudományegyetem, Szentágothai János Kutatóközpont, Pécs

Kutatási területek: biomarker azonosítás, big data, biostatisztika

A vezetésem alatt álló Bioinformatikai kutatócsoport és a korszerű műszerezettséggel és szakembergárdával működő Genomika és Bioinformatika Core Facility kutatásainak középpontjában egyrészt a biotechnológia területén végbemenő fejlődés nyújtotta lehetőségek kiaknázása, másrészt ennek egyik fő következménye, az eddig soha nem látott mennyiségben és részletességben rendelkezésre álló biológiai és orvosi adatmennyiség elemzése áll. A két terület gyakorlati összekapcsolása és korszerű bioinformatikai módszerek alkalmazása lehetőséget nyújt a molekuláris szintű biológiai folyamatok jobb megértésében és ezen biológiai ismeretek alkalmazásában az orvoslásban, az iparban és a mezőgazdaságban. Mindezek mellett kiemelt célunk kezdettől a bioinformatika és biostatisztika előmozdítása a Pécsi Tudományegyetemen, az itt dolgozó kutatócsoportok segítése, valamint kutatói és infrastrukturális pályázatokban való aktív részvétel. Reményeink szerint ezzel lehetővé válik a kutatásokból származó nagy tömegű adatok, információk feldolgozása, elemzése, továbbá növekedhet a kutatási aktivitás, a kollaborációk száma, nő a pályázatokban való részvételi lehetőség. Mindezek mellett a különböző genetikai és klinikai multifaktoriális betegségek jellemzésével és biomarker-elemzéssel foglalkozunk, elsősorban hipotézisfüggetlen, adatbányászat- és mesterséges intelligencián alapuló eljárások alkalmazásával és fejlesztésével.

ELIXIR részvétel: Technikai koordinátor 

PROF. DR. GYŐRFFY BALÁZS

HUN-REN Természettudományi Kutatóközpont, Molekuláris Élettudományi Intézet, Onkológiai Biomarker kutatócsoport, Budapest

Kutatási terület: az onkológiai betegségekben a várható klinikai lefolyást előre jelző új molekuláris markerek azonosítása, valamint a terápiával szembeni rezisztencia biomarkereinek vizsgálata.

Az onkológiai bioinformatika terén a kutatócsoportunk több mint tíz külföldi egyetemmel folytat együttműködést, köztük a Yale, Stanford, John Hopkins Egyetemekkel (USA), valamint az Imperial College, pekingi, berlini, lyoni, calabriai, barcelonai egyetemek kutatóival, aminek eredményeként számos közlemény jelent már meg nívós tudományos lapokban (Nature Medicine, Cancer Discovery, Nature Communications, Cell Metabolism, PNAS, EMBO, Cancer Research stb.) A csoport innovatív szemléletének köszönhetően számos szabadon elérhető online adatelemző rendszer került publikálásra (pl. SC-plotter, cancerhallmarks, EpigenPlot, KM-plotter, TNM-plotter, ROC-plotter, scientometrics.org).

ELIXIR részvétel: az ELIXIR Magyarországi csomópontjának a vezetője

PROF. DR. HARRACH BALÁZS

HUN-REN Állatorvostudományi Kutatóintézet, Molekuláris Virológia témacsoport, Budapest

Kutatási területek: házi és vadállatok vírusai, vírusgenetika, filogenetikai számítások, vírustaxonómia

Kutatócsoportunk vizsgálja a gazdasági, kedvenc és vadállatok vírusainak diverzitását, genomját, biológiáját, törzsfejlődését és kimutatási lehetőségüket. Következtetünk a gazdák és vírusaik koevolúciójára, a korábbi gazdaváltásokra, kutatjuk a vadon élő állatok (pl. denevérek, majmok) potenciálisan embert és háziállatokat fertőző vírusait. A vadállatmintákat Dél-Amerikától Új-Zélandig terjedően küldik. Eredményeinket a Nemzetközi Vírusrendszertani Bizottságban végzett munkában fordítjuk hivatalos taxonómiává.

DR. HORVÁTH PÉTER

HUN-REN Szegedi Biológiai Kutatóközpont, Biokémiai Intézet, Szeged

Kutatási területek: molekuláris biológia, rendszermikroszkópia

Főállásban a Szegedi Biológiai Kutatóközpont Biokémiai Intézetének igazgatója vagyok, valamint a Helsinki Egyetemen működő FIMM-ben (Finnish Institute for Molecular Medicine) kutatócsoport-vezető, Finland distinguished professor és a High-content analysis egység igazgatója. A Szegedi Tudományegyetemen szereztem programtervező matematikus diplomát (2003), majd a Nizzai Egyetemen PhD fokozatot (2007), amely során az INRIA-n műholdkép-feldolgozó alkalmazásokat fejlesztett. A PhD-fokozat elnyerése után 7 évig a Zürichi Műszaki Egyetemen (ETH, Eidgenossische Technische Hochschule) dolgoztam docensként, a számítógépes sejtbiológiai kutatások területén. Hét éve tértem haza, a Szegedi Biológiai Kutatóközpont Biokémiai Intézetébe, és ugyanekkor kezdtem párhuzamosan dolgozni a FIMM-ben. Az elmúlt években megalapítottam a szegedi és a helsinki-beli BIOMAG kutatócsoportokat, amelyekben együttesen mintegy 30 fő dolgozik. Kutatócsoportjaink sejtek nagy felbontású térbeli vizsgálatára alkalmas, általuk kifejlesztett rendszermikroszkópia segítségével biológiai problémákra adnak számítógépes algoritmusokkal támogatott megoldást. Eredményeinket a legmagasabb tudományos fórumokon közlik (Nature Methods, Nature Communications, NRDD, Science stb.). Kutatásainkkal a COVID-19 betegség elleni harcban is aktívan részt veszünk.

DR. KENESSEY ISTVÁN

Országos Onkológiai Intézet, Budapest

Kutatási területek: onkológia, epidemiológia, minőségbiztosítás

A Nemzeti Rákregiszter és Biostatisztikai Központ a hazai daganatos betegek adatait gyűjti és dolgozza fel. Célunk amellett, hogy adatokat szolgáltassunk az onkológiai betegségek epidemiológiai helyzetéről, visszajelzést adjunk az egészségügyi ellátóknak és a Nemzeti Egészségbiztosítási Alapkezelőnek, valamint az Emberi Erőforrások Minisztériumának, hozzájárulva az ellátás minőségbiztosításához, illetve az onkológiai hálózat fejlesztéséhez. Szorosabb kutatási területünket képezi a daganatos epidemiológiai helyzet változása és a trendek leírása, illetve az egyes betegségek túlélésében történő változás és ennek hátterében lévő okok feltárása.

DR. KÓS PÉTER

Szegedi Tudományegyetem, Biotechnológiai Tanszék, Szeged

Kutatási területek: molekuláris diagnosztika, mikrobiális genetika, metagenomika, mesterséges intelligencia

A Szegedi Tudományegyetem Természettudományi Karán Dr. Rákhely Gábor 2000 körül alapította meg a bioinformatika oktatást tantárgyi keretek között. Az egy-egy féléves elméleti és gyakorlati oktatást az évek során molekuláris evolúcióval, omikai tudományokkal és informatikai jellegű tantárgyakkal kiegészítve elindítottuk egy bioinformatikai szakirány kialakítását a biológus hallgatók számára, aminek fejlesztése jelenleg is zajlik. Az ország különböző egyetemein folyó bioinformatikai oktatással való harmonizáció, valamint ezen műhelyekkel való kollaboráció érdekében csatlakoztunk az ELIXIR Magyarország node-hoz. Az Egyetemen jelentős bioinformatikai kutatás, és erre szolgáló központi intézmény nincsen; az újgenerációs szekvenálással támogatott humán molekuláris diagnosztika, a mikrobiális genetika, környezeti és orvosi metagenomika stb. tárgyában végzett kutatások és szolgáltatások részeként, azokat segítve alkalmazzuk a bioinformatikai módszereket, egyrészt külön hw/sw megoldásokkal, másrészt az SZBK mesterséges intelligenciát, illetve omikákat kutató egységeivel együttműködésben. Az ELIXIR-hez és más nemzetközi konzorciumokhoz való csatlakozással jelenleg azon fáradozunk, hogy kialakítsuk Szegeden a bioinfiormatikai módszerek kutatásának, oktatásának és felhasználásának egy koherensebb, hatékonyabb és modernebb rendszerét.

Debreceni Egyetem, Egészségtudományi Kar, Egy Egészség Intézet, Bioinformatikai munkacsoport, Debrecen

Kutatási terület: genomika, bioinformatika

Munkacsoportunk célja a modern számítógépes technológia használata segítségével a biológiai adatok és információk, például DNS-, RNS- és aminosav-szekvenciák elemzése, illetve az egyes elemzések hatékonyabbá tétele. A csoport a molekuláris laboratóriumi kutatómunkába az adatelemzés szintjén bekapcsolódva csatlakozik a DE ETK Egy Egészség Intézet és a DE Meteganomikai Intézet munkájához, és aktívan részt vesz a második és harmadik generációs szekvenálási adatsorok bioinformatikai és statisztikai elemzésében és az eredmények értékelésében. A munkacsoport tagjai tapasztalattal rendelkeznek a prokarióta és eukarióta genomikai és transzkriptomika területén is. A bioinformatikai kutatómunkánk során igyekszünk olyan új bionformatikai eszközöket fejleszteni, amelyek elősegítik a bakteriális genomok elemzését és az antibiotikum rezisztencia gének terjedésének megértését. A metagenomika módszertanát használjuk egy adott gazdaszervezettel kapcsolatban élő vagy a környezetben előforduló mikrobaközösség jellemzésére és annak megértésére, a mikrobaközösség összetétele hogyan függ össze a gazdaszervezet egészséges vagy kóros állapotával, illetve hogyan változik a közösség összetétele élőhelytípus és -állapot függvényében. A munkacsoport bekapcsolódik a bakteriofágkutatásba is a bakteriofágok specificitásának és a gazdasejt elpusztítását célzó mechanizmusainak megismerését célzó kutatások során.

DR. LIGETI BALÁZS

Pázmány Péter Katolikus Egyetem, Információs Technológiai és Bionikai Kar, Budapest

Kutatási terület: neurális bioinformatika, mikrobiom, genomikai-nyelvmodellek 

Kutatócsoportunk fókuszában a nagyméretű genomikai nyelvmodellek és szekvencia-reprezentációk állnak. Az egyik alapvető kulcskérdés a kvantitatív biológiában, hogy hogyan tudunk új mintázatokat és struktúrákat megismerni: ez alapvető feltétele annak, hogy hatékonyan modellezhessük a komplex rendszereket, előrejelezhessük viselkedésüket, illetve manipulálhassuk azokat. A mikroorganizmusok létfontosságú szerepet játszanak az élet fenntartásában a Földön a hatalmas metabolikus képességeikkel; így működésük megértése különösen fontos olyan problémák kezelésében, mint az antimikrobiális rezisztencia, az éghajlatváltozás és az újfajta patogének megjelenése. A csoport célja olyan újfajta neurális és pángenomikai reprezentációk és ezekre épülő interpretálható algoritmusok kidolgozása mikroorganizmusokhoz köthető feladatokra, amelyek képesek a gyorsan növekvő, heterogén adatmennyiséggel lépést tartani; ezt képesek hatékonyan elemezni, mintázatokat azonosítani; valamint robosztusak az olyan problémákkal szemben, mint a kontextusfüggőség, vagy az elérhető címkézett adatok hiánya.

DR. MENYHART OTILIA

HUN-REN Természettudományi Kutatóközpont, Molekuláris Élettudományi Intézet, Budapest

Kutatási terület: diagnosztikai eszközök fejlesztése betegektől származó mérések adatainak felhasználásával

A különféle tesztek, klinikai vizsgálatok során hatalmas, akár több száz paramétert tartalmazó heterogén adathalmaz keletkezik minden páciensről, melyekből következtetni lehet a klinikai kimenetre és a betegek túlélésére. Ezen adatok értelmezése azonban méretükből kifolyólag nem rutinfeladat. A megfelelő bioinformatikai eszközök azonban lehetővé teszik ezen adatok diagnosztikai illetve prognosztikai célú kiaknázását. A kutatás során elsősorban az onkológia területén végzünk mesterséges intelligencia alapú vizsgálatokat betegekből származó mérések adataira támaszkodva. A téma elsősorban a bioinformatika és a klinikai kutatás iránt érdeklődő hallgatók számára lehet érdekes.

DR. MIKLÓS DEZSŐ

HUN-REN Rényi Alfréd Matematikai Kutatóintézet, Budapest

Kutatási területek: extremiális kombinatorikai módszerek a bioinformatikában

A Magyar Bioinformatikai Társaság egyik alapítója, sok éven át alelnöke voltam. Fő kutatási területem a bioinformatikai problémákban előforduló extremiális mintázatok keresése. Foglalkozom hálózatelemzésekkel, periodikus mintázatok keresésével.

DR. MIKLÓS ISTVÁN

HUN-REN Rényi Alfréd Matematikai Kutatóintézet, Budapest

Kutatási területek: sztochasztikus modellek, Markov-lánc, Monte-Carlo-metódusok, genomátrendeződési modellek. 

Fő kutatási területünk a hatékony Markov-lánc Monte-Carlo-metódusok és a molekuláris evolúció sztochasztikus modellezése. A ClcBio (pár éve felvásárolta a Quiagen) vezetésével egy FP7-es project keretében evolúciós rejtett Markovmodellek segítségével transzkripciós faktor kötőhelyeket prediktáló szoftvert fejlesztett. Társszervezője voltam a 2009-es RECOMB Comparative Genomics konferenciának, valamint két, bioinformatikai témákkal is foglalkozó Dagstuhl-szemináriumnak

DR. MONOSTORY KATALIN

HUN-REN Természettudományi Kutatóközpont, Molekuláris Élettudományi Intézet, Budapest

Kutatási területek: gyógyszer-metabolizáló enzimek genetikai polimorfizmusa (’single nucleotide polymorphisms’ és kópiaszám-változások) és fenotípusos megjelenése, SNP- és CNV-meghatározási metodikák fejlesztése, SNP- és allélgyakoriság a magyar populációban, kópiaszám-változás daganatos sejtekben.

A gyógyszermetabolizmusban résztvevő enzimek genetikai polimorfizmusa és nem-genetikai tényezőknek (életkor, nem, dohányzás, megbetegedések, gyógyszeres terápia) köszönhető fenokonverziója megváltoztatja a hatóanyagok eliminációs sebességét, amely hatás-csökkenéshez vagy fokozott mellékhatás kialakuláshoz vezethet. SNP (’single nucleotide polymorphisms’) és CNV (’copy number variations’) meghatározásra alkalmas PCR alapú módszereket fejlesztünk a betegek megváltozott gyógyszermetabolizáló képességének azonosítására. A citokróm P450 enzimek SNP és allélgyakoriságait vizsgáljuk a magyar populációban. Feltárjuk a tumorsejtekben kialakuló terápia-rezisztencia kópiaszám változásokra visszavezethető okait. A genetikai eltérések fenotípusos megjelenésre gyakorolt hatásának megértésével hozzájárulunk a személyre szabott terápia finomításához.

ELIXIR Community részvétel: Platforms 

DR. NAGY ATTILA CSABA

Debreceni Egyetem, Egészségtudományi Intézet, Egészségügyi Informatikai Tanszék, Debrecen

Kutatási területe: biostatisztika, bpidemiológia, big data

Munkacsoportunk népegészségügyi jelentőséggel bíró megbetegedések adatbázisainak biostatisztikai feldolgozásával és értékelésével foglalkozik. Az ös ­ szefüggések feltárása mellett a nagy mennyiségű értékes strukturálatlan adat hasznosításával, szabad szöveges adatokból értékes információ kinyerésével foglalkozunk.

PROF. DR. PATTHY LÁSZLÓ

HUN-REN Természettudományi Kutatóközpont, Molekuláris Élettudományi Intézet, Budapest

Kutatási területek: genom evolúció, fehérje evolúció, funkcionális genomika, bioinformatika

Az általam vezetett csoport elsősorban genomevolúcióval, genomannotációval, a fehérjekódoló gének szerkezetének és a fehérjék funkciójának predikciójával foglalkozik. A bioinformatikai munkák mellett néhány, általunk azonosított, orvosbiológiai szempontból fontos fehérje (pl. az izomfejlődés szabályozásában szerepet játszó WFIKKN1 és WFIKKN2 fehérjék) szerkezetét és funkcióját is vizsgáljuk kísérletes módszerekkel.

DR. PETSCHNER PÉTER

Semmelweis Egyetem, Gyógyszerhatástani Intézet, Budapest

Kutatási terület: gyakori, multifaktoriális pszichiátriai és neurológiai kórképek vizsgálata bioinformatikai és gépi tanuláson alapuló módszerekkel

Kutatásaink során a gyakori, környezeti és genetikai tényezők által egyaránt befolyásolt pszichiátriai és neurológiai kórképek hátterében megbúvó tényezőket és folyamatokat azonosítjuk és modellezzük annak érdekében, hogy e bonyolult betegségek teljesebb megértésén keresztül új terápiák váljanak elérhetővé. Munkánkhoz nagy adatbázisokat, valamint azok elemzését lehetővé tévő módszereket használunk és fejlesztünk.

PROF. DR. PONGOR SÁNDOR

Pázmány Péter Katolikus Egyetem, Budapest

Kutatási területek: sejtek közötti kommunikáció genomikája, ágens alapú modellek, rendszerbiológia

Kutatócsoportom érdeklődése a baktériumközösségek bioinformatikai leírása, stabilitásuk kritériumai, melyet egyrészt a genomszekvenciák összehasonlító analízisével, másrészt a közösségek ágens alapú modellezésével közelítünk meg. Tágabb érdeklődésünk a rendszerelméletre alapozott molekuláris ismeretábrázolás és annak felhasználása a bioinformatika, a rendszerbiológia és a biológiai adattudományok oktatásában. Jelenleg a Magyar Bioinformatikai Társaság, illetve MTA Bioinformatikai Osztályközi Tudományos Bizottságának elnöke vagyok és a PPKE ITK Roska Tamás Doktori Iskola biológiai PhD programjának vezetője. Jelenleg tagja vagyok az Academia Europaeának és a Magyar Tudományos Akadémiának, illetve, szerkesztőbizottsági tagja a Briefings in Bioinformatics, a Database és a Scientific Reports folyóiratoknak.

DR. SOLYMOSI NORBERT

Állatorvostudományi Egyetem, Bioinformatikai Központ, Budapest

Kutatási területek: epidemiológia, genomika 

A Bioinformatikai Központ az Állatorvostudományi Egyetemen elsősorban a mikrobiális genomika oktatása céljából jött létre. Ehhez kapcsolódóan több fertőző állatbetegség (pl. afrikai sertéspestis, PRRS) országos mentesítési programjában végzünk genomikai elemzéseket, valós idejű kockázatbecslést. Saját vizsgálatainkban központi témakör a klinikai metagenomika, ezen belül a mikrobiommal és rezisztómmal kapcsolatos kutatások. Hazai és külföldi együttműködésekben transzkriptomikai, epigenetikai adatelemzésekkel veszünk részt.

DR. SRAMKÓ GÁBOR

Debreceni Egyetem, TTK Növénytani Tanszék, Evolúciós Genomikai Kutatócsoport, Debrecen

Kutatási területek: molekuláris filogenetika és filogenomika, populációgenetika és populációgenomika

Kutatócsoportunk fő érdeklődési területe egyes, biogeográfiai szempontból jelentős nem-modell élőlények (mindenekelőtt növények és állatok) filogenetikai és filogeográfiai viszonyainak feltárása, természetvédelmi jelentőségű nem modell fajok populációgenetikai- és genomikai tulajdonságainak kutatása. A fajon belüli kutatásaink súlypontja a genomi megközelítésen, a csökkentett reprezentativitású genomi módszereken (pl. RAD-seq) alapul. Emellett dolgozunk nem-modell szervezetek genomjának de novo összeszerelésén is. Külön hangsúlyt kap a sztyeppei élőlények evolúciós történetének rekonstruálása molekuláris genetikai és genomikai módszerekkel.

ELIXIR Platform részvétel: Tools, Training

DR. SZÁSZ ATTILA MARCELL

Semmelweis Egyetem, Bioinformatika Tanszék, Budapest

Kutatási terület: szolid tumorok, különösen a malignus melanoma és emlőrák, ezekben a tumor-host kölcsönhatások vizsgálata az immunreakciók tükrében

Kutatási megközelítésünkben erős klinikai alapokon, szöveti morfológiai tulajdonságokra építkezve elemezzük DNS, RNS és protein szinten detektálható adatok kapcsolatait, heterogenitását térben és időben az adott betegek esetében. Fókuszunk a betegeken belüli változatosság feltárása, olyan faktorok azonosítása, amely a tumoros folyamatok jobb megértéséhez vezet, továbbá diagnosztikus és terápiás fejlesztéseket is magában rejt.

ELIXIR Community részvétel: Proteomics; részvétel a European Cancer Moonshot Programban

PROF. DR. SZÉLL MÁRTA

Szegedi Tudományegyetem, Orvosi Genetikai Intézet és Szent-Györgyi Albert Klinikai Központ, Szeged

Kutatási területek: ritka betegségek, genotipus-fenotipus vizsgálat

Az Intézet vezetőjeként elsősorban klinikai genetikai diagnosztikai tevékenységet és az ahhoz kapcsolódó kutatásokat irányítom. Kutatási tevékenységünk egyes ritka betegségek kórkép csoporjaira fókuszál, úgy mint a ritka, genetikailag meghatározott bőrbetegségek – genodermatózisok –, valamint neurogenetikai kórképek. Kutatási tevékenységünk elsősorban genotípus-fenotípus összefüggések feltárására, valamint újonnan azonosított genetikai variánsok funkcionális vizsgálatára irányul. Az elmúlt évek egyik kiemelt jelentőségű kutatási projektjében a Pécsi Tudományegyetem kollégáival együttműködésben a COVID-19 betegség lefolyását meghatározó és/vagy befolyásoló genetikai variánsok azonosításán dolgozunk.

PROF. DR. THAN NÁNDOR GÁBOR

HUN-REN Természettudományi Kutatóközpont, Molekuláris Élettudományi Intézet, Budapest

Kutatási területek: perinatológia, reproduktív biológia, immunológia, rendszerbiológia

Kutatócsoportommal a vetélések és terhességi kórképek kialakulásában szerepet játszó kórfolyamatok rendszerbiológiai vizsgálatát végzem. A téma kiemelt jelentőségű, mert a terhességek 70%-a, a klinikailag felismert terhességek 15%-a végződik vetéléssel, és a várandósok 25%-ánál lép fel az anya és/ vagy magzata életét és egészségét veszélyeztető terhességi kórkép. Célunk a kórfolyamatok molekuláris útvonalainak, szabályozási hálózatainak leírása, biomarkerek és gyógyszer-hatáspontok azonosítása.

PROF. DR. TŐZSÉR JÓZSEF 

Debreceni Egyetem, Biokémiai és Molekuláris Biológiai Intézet, Debrecen

Kutatási területek: retrovirális biokémia, virális proteóm, virális fertőzés hatása a celluláris proteómra és transzkriptómra, fermentlevek, tej omikai elemzése

Az általam vezetett Retrovirális Biokémiai Kutató Laboratórium legfőbb kutatási területét a vírusok életciklusának tanulmányozása képezi. A virális és az azokkal rokon eukarióta fehérjék szerkezet-funkció összefüggéseinek in vitro vizsgálata mellett szerkezeti biológiai és elméleti kémiai megközelítéseket is alkalmazunk. Célunk a vírusfertőzések (pl. HIV és SARS-CoV-2) korai fázisában a gazdasejtekben bekövetkező proteomikai és transzkriptomikai változások tanulmányozása is. A vírus-gazdasejt kölcsönhatási hálózatok feltérképezése céljából omikai módszerekkel nyert adatok elemzése statisztikai és bioinformatikai módszerekkel történik. Emellett munkánkban fontos szerepet kapnak az élelmiszeripari alkalmazás szempontjából jelentős kutatások is, részt veszünk különböző borok és borecetek metabolomikai analízissel azonosított komponenseinek bio- és kémiai-informatikai módszerekkel történő elemzésében, valamint tejalapú funkcionális élelmiszer kifejlesztését célzó kutatás-fejlesztési együttműködés keretében proteomikai és transzkriptomikai analíziseket és bioinformatikai módszerekkel történő adatelemzést is végzünk.

DR. TUSNÁDY GÁBOR

HUN-REN Természettudományi Kutatóközpont, Molekuláris Élettudományi Intézet, Budapest

Kutatási területek: bioinformatika, transzmembrán fehérjék, adatbázisok

Kutatási területünk a membránfehérjék topológiájának és 3D-s szerkezetének vizsgálata modern bioinformatikai eljárások kifejlesztésén keresztül (CCTOP, TMFoldRec), valamint adatbázisok létrehozása, amelyek a transzmembrán fehérjék topológiájával és szerkezetével kapcsolatosak (HTP, PDBTM, TOPDB, TOPDOM), továbbá olyan nagy áteresztőképességű kísérleti módszerek fejlesztése, amelyek transzmembránfehérjék topológiai becslését és szerkezetmodellezését segítik.

ELIXIR Community részvétel: 3D BioInfo; a MABIT főtitkára

Debreceni Egyetem, Egészségtudományi Kar, Egy Egészség Intézet, Plant Dromics munkacsoport, Debrecen

Kutatási területek: növényi transzkriptomika, génszabályozás, képfeldolgozás, lipid alapú gyógyszerhordozó rendszerek fejlesztése

Munkacsoportunkban a fenntartható növényvédelem szempontjából jelentős biostimulátor, pesticid és priming anyagok vizsgálatát végezzük Arabidopsis thaliana modellnövényen és gazdaságilag fontos kultúrnövényeken. Elsősorban a növényi anyagcsere útvonalak transzkriptomikai elemzésére fókuszálunk, különös tekintettel a növényi hormonok szignalizációs útvonalaira és védelmi mechanizmusokra a növény-patogén interakciók során. Munkánkban a kezelt növényekből származó biológiai mintákat különböző szekvenálási technikák alkalmazásával vizsgáljuk. A bioinformatikai feldolgozás során a teljes génexpressziós profilozás mellett útvonal elemzéseket végzünk számos adatbázis bevonásával (pl. KEGG, Reactome, Plant reactome stb.). A standard génexpressziós vizsgálatok mellett transzkripciós faktorok meghatározása is célunk. Ehhez funkcionális transzkripciós faktor kötőhely predikciót végzünk a vizsgált növények DNS-kötő helyeit és konszenzusos DNS-kötő motívumait (PWM) alapul véve, valamint a kombinatorikus génszabályozásra és a faktor-faktor kölcsönhatásra vonatkozó adatokat is feldolgozzuk. Kiemelt célunk ’mester’ transzkripciós regulátorok azonosítása a vizsgált szabályozási útvonalakban, amelyhez a pozíciós súlymátrixok (PWM) alapján azonosítunk kötőhelyeket a gének szabályozó régióiban.