Sirvi Kuupäev , alustades "2021-05-24" järgi

Filtreeri tulemusi aasta või kuu järgi

Nüüd näidatakse 1 - 1 1

Developing a data analysis pipeline for automated protein profiling in immunology
(2021-05-24) Fishman, Dmytro; Peterson, Hedi, juhendaja; Vilo, Jaak, juhendaja; Peterson, Pärt, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
Valgud on ühed elu kõige olulisemad ehituskivid. Need pisikesed molekulid on vastutavad terve organismi funktsioneerimise eest. Valkude ampluaa on rikkalik, nende ülesannete hulka kuuluvad näiteks nii immuunvastuse algatamine infektsioonide vastu, rakkude igapäevase homöostaasi tagamine kui ka palju muud. Selge on ka see, et selliste keerukate protsesside läbiviimiseks ei piisa ühest valgust, vaid on vaja paljude valkude täpset ja koordineeritud koostööd. Kuid kõik valgud pole võrdselt kasulikud, on valke, mille olemasolu on eluliselt tähtis organismi funktsioneerimiseks, kuid on ka selliseid, mis tekitavad probleeme, eriti normaalsest kõrgemate tasemete korral. Sellest tulenevalt on oluline teada, mis valke ja kui palju mingil hetkel organismi mingis kindlas koes on. Nimelt aitavad sellised teadmised paremini uurida nii haigusmehhanisme kui ka mõista inimeses toimuvaid bioloogilisi protsesse üldiselt. Valk-kiip on üheks selliseks tehnoloogiaks, mis võimaldab uurida valkude tasemeid inimese veres. Täpsemalt, see tehnoloogia võimaldab korraga uurida tuhandeid valke ja seega saab selle tehnoloogia abil genereerida suuri andmestikke. Nende andmete analüüsimine võib osutuda aga üsna keeruliseks ülesandeks. Nimelt puuduvad selleks otstarbeks lihtsalt kasutatavad ja automatiseeritud tööriistad. Me oleme teinud mitmeid teadustöid, mis keskenduvad valk-kiipide andmete analüüsile ning nende uuringute jooksul oleme katsetanud paljusid erinevaid andmeteaduse meetodeid. Samuti on need uuringud olnud tulemuslikud, näiteks oleme tuvastanud ja iseloomustanud valke, mis on APS1 haiguse korral autoimmuunse reaktsiooni sihtmärkideks. Nendest uuringutest kogutud teadmiste põhjal oleme loonud lihtsasti kasutatava veebirakenduse PAWER, mis rakendab erinevaid arvutuslikke meetodeid ning võimaldab kasutajal läbi viia poolautomaatset analüüsi. Käesoleva doktoritöö aluseks olevad uuringud on olnud ka oluliseks lähtekohaks mitmetele teistele haigusmehhanisme uurivatele töödele ning on kaasa aidanud masinõppepõhiste meetodite standardiseerimisele bioloogias.