Sunucu
Doç. Dr. Niranjan Nagarajan
Dr. Nagarajan, Singapur Genom Enstitüsü’nde Direktör Yardımcısı ve Kıdemli Grup Lideri olup, Singapur Ulusal Üniversitesi Tıp Bölümü ve Bilgisayar Bilimleri Bölümünde Doçenttir. Araştırmaları, son teknoloji genom analitik araçları geliştirmeye ve bunları mikrobiyal toplulukların insan sağlığındaki rolünü incelemek için kullanmaya odaklanıyor. Ekibi, özellikle çeşitli hastalık koşullarında konakçı-mikrobiyom-patojen etkileşimlerini anlamak için sistem biyolojisi yaklaşımını kullanarak genetik, bilgisayar bilimi ve mikrobiyolojinin arayüzünde araştırmalar yürütmektedir. Dr. Nagarajan B.A. derecesini aldı. 2000 yılında Ohio Wesleyan Üniversitesi’nden Bilgisayar Bilimi ve Matematik alanında doktora derecesini aldı. 2006’da Cornell Üniversitesi’nden Bilgisayar Bilimleri Doktorası (Danışman: Prof. Uri Keich). Doktora sonrası çalışmasını Maryland Üniversitesi Biyoenformatik ve Hesaplamalı Biyoloji Merkezi’nde genom birleşimi ve metagenomik sorunları üzerinde çalışarak yaptı (Danışman: Prof. Mihai Pop).
Özet
Çeşitli mikrobiyal toplulukların yapısı ve işlevi, tanımlanmamış ekolojik etkileşimler tarafından desteklenmektedir. Mikrobiyomları incelemek için yeni nesil dizilemenin hızlı bir şekilde benimsenmesiyle, bolluk korelasyonlarına dayalı mikrobiyal etkileşimlerin veriye dayalı çıkarımı yaygın olarak kullanılmaktadır, ancak ekolojik yorumların mümkün olmama dezavantajı vardır. Ekolojik yapıyı ölçeklenebilir bir şekilde çözmek için kesitsel mikrobiyom veri kümelerinden yararlanmak bu nedenle açık bir sorun olmaya devam ediyor. Ekolojik bir modele (genelleştirilmiş Lotka-Volterra) dayalı etkileşim ağlarını çıkarmak için kesitsel veri kümelerine uygulanabilecek bir beklenti maksimizasyon algoritması (BEEM-Static) sunuyoruz. Yöntem, ilgili örnekleri tanımlamak ve kaldırmak için istatistiksel filtreler kullanarak model varsayımlarındaki ihlallere karşı sağlamlık sergiler. Son teknoloji ürünü 10 korelasyon bazlı yöntemle karşılaştırma, BEEM-Static’in göreceli bolluk verileriyle bile (AUC-ROC > 0,85) ekolojik etkileşimlerin varlığını ve yönünü çıkarabildiğini gösterdi; bu, diğer yöntemlerin zorlandığı bir görevdir (AUC- ROC < 0.63). Ayrıca BEEM-Static, numunelerin yüksek bir kısmının (%40'a kadar) kararlı durumda olmamasını veya alternatif bir modelden gelmesini tolere edebilir. BEEM-Static'in insan bağırsağı mikrobiyomlarından oluşan geniş bir halka açık veri kümesine (n = 4.617) uygulanması, önemli türler için farklı taşıma kapasiteleri ve etkileşimleri olan ekolojik enterotipleri daha iyi yansıtan çoklu kararlı dengeyi tanımladı.
Tarih: 13 Nisan, 2021 – 10:00 AM (GMT+3)
Dil: İngilizce
Buradan kayıt olabilirsiniz !