Personāls
Dr. Baibai Vilnei ir vairāk nekā 13 gadu pieredze uz personalizēto medicīnu orientētajā bioinformātikā un tās pielietojumā biomedicīnā, analizējot genoma datu (čipus, VES / VGS), transkripcijas un mikrobioma datus.
- Vairāk
Baibas galvenais fokuss ir integratīvā multiomikas datu analīze, sākot no divu tipu datu integrācijas (piem., ekspresijas kvantitatīvo pazīmju lokusi; eKPL), kam seko gēnu koekspresijas tīklu / moduļu detekcija, saistot tos ar klīnisko, kā arī vides un dzīvesveida informāciju, līdz pat mākslīgā intelekta / mašīnmācīšanās metožu pielietošanai, galvenokārt koronāro artēriju slimības kontekstā.
Atslēgvārdi: multiomikas datu integrācija, mākslīgais intelekts / mašīnmācība, genoms, genoma mēroga asociācijas pētījumi, transkriptoms, mikrobioms, klīnisko un dzīvesveida datu analīze, slimību riska prognozēšana, mitohondriji, koronāro artēriju slimība
ORCID 0000-0002-1084-7067
LinkedIn: baiba-vilne-4427221a
baiba[pnkts]vilne
rsu[pnkts]lv
Dr. Stalidzānam ir vairāk nekā 15 gadu pieredze sistēmbioloģijā. Galvenā uzmanība tika pievērsta genoma mēroga stehiometrisko modeļu un ceļu mēroga kinētisko modeļu modelēšanai un optimizēšanai dažādos organismos.
- Vairāk
Viņa galvenā uzmanība tika pievērsta sarežģītu procesu mehānismu atklāšanai, veidojot matemātiskus sistēmas elementu mijiedarbības, lai atkārtotu interesējošās sistēmas eksperimentāli novēroto uzvedību. Modelēšana galvenokārt veikta metabolismam un fizioloģiju balstītiem farmakokinētiskiem procesiem.
Viņš ir uz ierobežojumiem balstītai stehiometriskai modelēšanai izstrādātās COBRA v3.0 rīkkopas līdzautors.
Atslēgvārdi: sistēmbioloģija, precīzijas medicīna, mehānistiskā modelēšana, vielmaiņa, parastie diferenciālvienādojumi, genoma mēroga modeļi, uz fizioloģiju balstīti farmakokinētiskie modeļi
ORCID 0000-0001-6063-0184
LinkedIn: egils-stalidzans-b5bbb729/
egils[pnkts]stalidzans
rsu[pnkts]lv
Dr. Ayumi Takemoto pašreizējās pētniecības intereses ir saistītas ar komunikācijas, cilvēka emociju un kognīcijas / uzmanības labāku izpratni savienojumā ar smadzeņu darbības, sejas izteiksmju un skatienu modeļu monitorēšanu, izmantojot acu izsekošanu, sejas atpazīšanu, virtuālo asistentu komunikācijas sistēmu, funkcionālās magnētiskās rezonanses attēlveidošanu (fMRA) un mašīnmācīšanās tehnoloģiju.
- Vairāk
Viņa ir aktīvi iesaistījusies vairākās pētniecības tēmās, piemēram, garīgo / kognitīvo slimību noteikšanā, lai izstrādātu atbalsta sistēmas.
Atslēgvārdi: acu izsekošana, sejas atpazīšana, fMRA, neiropsiholoģija, cilvēka un datora mijiedarbības pētījumi
ORCID 0000-0003-0998-773X
LinkedIn: ayutakemo
ayumi[pnkts]takemoto
rsu[pnkts]lv
Katrīna veic mRNS analīzi FLP projektā Primārie (pārsvarā) antivielu deficīti pieaugušajiem: meklējot slimības cēloņus un klīnisko izpausmju dažādību (Nr. lzp-2020/1-0269).
- Vairāk
Katrīna arī aktīvi iesaistās citos ar bioinformātiku saistītos projektos, piemēram, identificējot miRNS variācijas koronāro artēriju slimību gadījumā, saistot to ar genoma informāciju, sadarbībā ar Deutsches Herzzentrum München Klinik für Herz- und Kreislauferkrankungen; ar hipoksiju saistīto biomarķieru identifikācijā HER2+ krūts vēža šūnu līnijās un baktēriju un vīrusu infekciju biomarķieru identifikācijā bērniem ar paaugstinātu temperatūru, izmantojot urīna transkriptoma analīzi.
Iepriekš Katrīna strādājusi arī pie neironu šūnu translācijas profilēšanas un augu vielmaiņas ceļu matemātiskās modelēšanas.
Atslēgvārdi: transkriptoma analīze, miRNS, mRNS
ORCID 0000-0002-4731-7596
LinkedIn: katrīna-neiburga-9a3583150
KatrinaDaila[pnkts]Neiburga
rsu[pnkts]lv
A. Sawant pašreiz strādā galvenokārt ERA PerMed finansētajā projektā PRecisiOn medicine in CAD patients: artificial intelliGence for integrated genomic, functional and anatomical assessment of the coronary collateral circulation (PROGRESS).
- Vairāk
Papildus viņš iesaistīts arī citos bioinformātikas projektos, kā, piemēram, Using Machine Learning to Model the Complex Interplay Between Diet, Genetic Factors and Mitochondria in Coronary Artery Disease, kurā viņš analizē dažādus uztura un (mitohondriju) ģenētiskos faktorus, cenšoties izprast šo faktoru ietekmi uz koronāro artēriju slimības attīstību.
Iepriekš A. Sawant bijis iesaistīts genoma analīzes darba plūsmu izstrādē un sekvencēšanas datu (eksoma, genoma, transcriptoma un WGS datu) analīzē, kas iegūti no dažādas izcelsmes audzēju paraugiem. A. Sawant bijis iesaistīts arī infekcijas patogēnu detektora (IPD) izstrādē un retrotransposonu ekspresijas analīzē vēža slimniekiem.
Atslēgvārdi: genoma mēroga asociācijas pētījumi (angļu val. genome-wide association studies; GWAS), mašīnmācīšanās, nākamās paaudzes sekvenēšanas (angļu val. next-generation sequencing; NGS) datu analīze, vēzis, sirds un asinsvadu slimības, koronāro kolaterāļu cirkulācija
ORCID 0000-0002-9650-4566
LinkedIn: aniket-sawant-2bb22b14a
aniket[pnkts]sawant
rsu[pnkts]lv
MSc. Egijas Bergas-Švītiņas pētniecības intereses ir saistītas ar personalizēto medicīnu. Egija ir PhD kandidāte RSU un sava doktorantūras darba ietvaros veic genoma mēroga asociācijas pētījumus (angļu val. genome-wide association studies; GWAS) un poligēnā riska rādītāju aprēķinus (angļu val. polygenic risk scores; PRS) krūts un olnīcu vēža pacientēm.
- Vairāk
Papildus tam viņai ir praktiska pieredze dažādos citos pētniecības projektos, tostarp LZP un ERA-NET finansētos projektos. E. Bergai-Švītiņai ir ilgadēja pieredze darbā molekulārajā diagnostikā, ieskaitot nākamās paaudzes sekvencēšanas (angļu val. next-generation sequencing; NGS) bibliotēku sagatavošanu, iegūto datu primāru apstrādi un interpretāciju, hromosomu mikrorindu analīzes (CMA) sagatavošanu, izvērtēšanu un interpretāciju.
Atslēgvārdi: genoma mēroga asociāciju analīze (angļu val. genome-wide association studies; GWAS), poligēnā riska rādītāju aprēķini (angļu val. polygenic risk score; PRS), nākamās paaudzes sekvencēšanas (angļu val. next-generation sequencing; NGS) datu analīze un interpretācija, pārmantots krūts un olnīcu vēzis
ORCID 0000-0001-5150-0185
LinkedIn: egija-berga-švītiņa-383225b6
egija[pnkts]berga-svitina
rsu[pnkts]lv
Līvija studējusi bioinformātiku Minhenē (Vācijā) un viņas bakalaura darbs bija veltīts digēno slimību gēnu detektēšanas metožu izstrādei. Patlaban sadarbībā ar Bērnu klīnisko universitātes slimnīcu L. Bārdiņa galvenokārt nodarbojas ar genoma datu analīzi, fokusējoties uz somatisko un strukturālo variāciju noteikšanu klīniskiem pielietojumiem.
- Vairāk
Papildus Līvija aktīvi darbojas divos Latvijas Zinātnes padomes (LZP) finansētos projektos: Discovering biomarkers of disease progression and variability in Charcot-Marie-Tooth neuropathy (nr. lzp-2021/1-0327, sadarbībā ar doc. V. Ķēniņu) un Elucidating comprehensive aetiology of cervical insufficiency to foster timely diagnosis of preterm delivery and prevent adverse outcomes in obstetrics (nr. lzp-2020/1-004, sadarbībā ar prof. D. Rezebergu).
Atslēgvārdi: genoma datu analīze, visa eksoma / genoma sekvencēšanas datu analīze, somatiskās variācijas, strukturālās variācijas, gēnu asociāciju testi, klīniskā genomika
ORCID 0000-0002-8211-9798
livija[pnkts]bardina
rsu[pnkts]lv
Kristīna studējusi informācijas tehnoloģijas Latvijas Biozinātņu un tehnoloģiju universitātē.
- Vairāk
Pētniecības intereses saistītas ar cilvēku vielmaiņas procesu sistēmām un to ietekmi uz veselības saglabāšanu un slimību attīstību. Patlaban Kristīna sadarbībā ar Pārtikas drošības, dzīvnieku veselības un vides zinātniskais institūtu BIOR (konsultants – LU doktorants Juris Ķibilds) izstrādā maģistra darbu, kas ietver mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās metožu pielietošanu cilvēka zarnu mikrobioma datu analīzē.
Papildus tam viņai ir praktiska pieredze citos pētniecības projektos, tostarp Sustainable up-cycling of agricultural residues: modular cascading waste conversion system un Production potential of top building block chemicals by Zymomonas mobilis: stoichiometric analysis dažādu organismu metabolisma stehiometriskajā modelēšanā un programmatūras izstrādē eksperimentālo datu integrācijai un rezultātu analīzei.
Atslēgvārdi: mikrobioms, mākslīgais intelekts / mašīnmācība, klīnisko un dzīvesveida datu analīze, slimību riska prognozēšana, multiomikas datu integrācija, genoma mēroga metabolisma modelēšana
ORCID 0000-0002-3075-970X
kristina[pnkts]grausa
rsu[pnkts]lv
