Laboratórium bioinformatiky a bioštatistiky

O laboratóriu

Laboratórium bioinformatiky a bioštatistiky sa venuje

  • klinickej bioinformatike na báze NGS sekvenovania (MiSeq, HiSeq, NextSeq)
  • štatistickej analýze biomedicínskych dát
  • aplikáciám strojového učenia na analýzu ‘-omics’-ových dát (genomika, epigenetika, transkriptomika, proteomika, metabolomika)
  • pre- a post-graduálnej výuke biomedicínskej štatistiky

V oblasti klinickej bioinformatiky sa laboratórium, v spolupráci s Gynekologicko-pôrodníckou klinikou a Ústavom molekulovej biológie a genomiky, podieľalo na zavedení NeInvazívneho Prenatálneho Skríningu (NIPS) na JLF UK a vylepšeniach bioinformatiky NIPSu.

Laboratórium úzko spolupracuje s Ústavom molekulovej biológie a genomiky JLF UK pri onkologických výskumoch, založených na NGS sekvenovaní (DNAseq, RNAseq). 


Pod gesciou Ústavu patologickej anatómie JLF UK sa bioinformatickými analýzami podieľame na zavádzaní NGS panelu TSO 500 na genomické profilovanie onkologických vzoriek.Laboratórium sa prostredníctvom bioštatistickej analýzy dát podieľa na výskumoch ostatných laboratórií BioMedu, ústavov JLF UK a kliník UNM. Pri analýze dát využívame, tam kde je to vhodné, okrem základných a pokročilých štatistických metód aj algoritmy strojového učenia, ktoré prinášajú prediktívny pohľad na dáta. Strojové učenie využívame aj na prioritizáciu biomarkerov v ‘-omics’-ových štúdiách.

Zamestnanci

  • Vedúci laboratória:
    doc. Mgr. Marian Grendár, PhD.
    marian.grendar@uniba.sk
    tel. 043/2633652

  • Vedecko-výskumná pracovníčka:
    Mgr. Lucia Kotúľová

Videoprehliadka

Prezrite si videoprehliadku nášho Laboratória bioinformatiky a bioštatistiky.

Infraštruktúra laboratória

Laboratórium disponuje výkonným serverom iCompute a serverami DELL. Na bioinformatické analýzy používame vlastné postupy, vytvorené s použitím knižníc BioConductora a R, ako aj iných samostatných bioinformatických nástrojov. V spolupráci s Ústavom molekulovej biológie a genomiky využívame na bioinformatické analýzy aj QIAGEN CLC Workbench. Na bioštatistické analýzy a strojové učenie používame R.

Virtuálna prehliadka

Predstavujeme vám virtuálnu prehliadku nášho moderného Laboratória bioinformatiky a bioštatistiky.

Riešené projekty

Projekt ITMS 313011V446, „Integratívna stratégia v rozvoji personalizovanej medicíny vybraných zhubných nádorových ochorení a jej vplyv na kvalitu života.“

Projekt ITMS NFP313010AFG5, „Systémová verejná výskumná infraštruktúra – biobanka pre nádorové a zriedkavé ochorenia.“

Projekt ITMS 313011AUA4, „Nové možnosti laboratórnej diagnostiky a masívneho skríningu SARS-Cov-2 a identifikácia mechanizmov správania sa vírusu v ľudskom organizme.“

Projekt DIGIBIOBANK

Projekt APVV-16-0066, „Genomický profil a transkripčná  signatúra  kolorektálneho karcinómu.“

(zodpovedná riešiteľka doc. Z. Lasabová, Ústav molekulovej biológie a genomiky.)

Projekt APVV-17-0037, „Vývoj nových in vitro modelov pre amyotrofickú laterálnu sklerózu a testovanie bezpečnosti neurálnych prekurzorov odvodených z ľudských indukovaných pluripotentných kmeňových buniek.“ (zodpovedný riešiteľ dr. J. Strnádel, Laboratórium prietokovej cytometrie, fenotypizácie buniek a bunkového inžinierstva, BioMed.)

Projekt APVV-19-0222, „Stanovenie  mitochondriálneho fitness v diagnostike a predikcii Parkinsonovej choroby.“ (zodpovedný riešiteľ doc. M. Kolísek, Laboratórium proteomiky a mitochondriopatií, BioMed.)

Projekt MZ SR č. 2018/11-UKMT-7, „Mapovanie biogénnych oxidov železa ako biomarkerov neurodegeneratívnych chorôb pomocou pokročilých metód magnetickej rezonancie.“ (zodpovedný riešiteľ dr. O. Štrbák, Laboratórium metabolomiky, BioMed.)

Projekt COST CA17118, „Identifying Biomarkers Through Translational Research for Prevention and Stratification of Colorectal Cancer.“ (zodpovedná riešiteľka doc. Z. Lasabová, Ústav molekulovej biológie a genomiky.)

Najvýznamnejšie publikácie

Grendár, M., Loderer, D., Lasabová, Z., & Danko, J. (2017). A comment on “Comparing methods for fetal fraction determination and quality control of NIPT samples.” Prenatal Diagnosis 37:12, 1265. https://doi.org/10.1002/pd.5151

Grendár, M., Loderer, D., Lasabová, Z., & Danko, J. (2018). A comment on “Predicting fetoplacental chromosomal mosaicism during non-invasive prenatal testing.” Prenatal Diagnosis 38:9, 720-721. https://doi.org/10.1002/pd.5277

Grendár, M., Loderer, D., Laučeková, Z., Švecová, I., Hrtánková, M., Hornáková, A., Nagy, B., Žúbor, P., Lasabová, Z., & Danko, J. (2019). Uncertainty of fetal fraction determination in Non-Invasive Prenatal Screening by highly polymorphic SNPs. Journal of Biotechnology 229, 32-36. https://doi.org/10.1016/j.jbiotec.2019.04.020

Grendár, M., Loderer, D., Švecová, I., Laučeková, Z., Hrtánková, M., Hornáková, A., Nagy, B., Žúbor, P., Lasabová, Z., & Danko, J. (2019). Non-invasive prenatal screening: from counting chromosomes to estimation of the degree of mosaicism. In Advances in Medicine and Biology, L. V. Berhardt (ed.), Vol, 140, pp, 85-126, NSP (NY).

Grendár, M., Loderer, Lasabová, Z., & Danko, J. (2017). Method for determining the qualification of a  sample for fetal aneuploidy determination in Non invasive Prenatal Testing. EP17203198 (patent)

Grendár, M., Loderer, Lasabová, Z., & Danko, J. (2019). Method for determining the uncertainty of the degree of placental mosaicism of a sample in Non-Invasive Prenatal Screening. EP19158236 (patent)

Mikolka, P., Curstedt, T., Feinstein, R., Larsson, A., Grendar, M., Rising, A. and Johansson, J. (2021). Impact of synthetic surfactant CHF5633 with SP‐B and SP‐C analogues on lung function and inflammation in rabbit model of acute respiratory distress syndrome. Physiological Reports 9:1, p.e14700. https://doi.org/10.14814/phy2.14700

Hanko, M., Grendár, M., Snopko, P., Opšenák, R., Šutovský, J., Benčo, M., Soršák, J., Zeleňák, K. and Kolarovszki, B. (2021). Random Forest–Based Prediction of Outcome and Mortality in Patients with Traumatic Brain Injury Undergoing Primary Decompressive Craniectomy. World neurosurgery. https://doi.org/10.1016/j.wneu.2021.01.002

Malík, M., Dzian, A., Skaličanová, M., Hamada, Ľ., Zeleňák, K. and Grendár, M. (2020). Chest ultrasound can reduce the use of X-ray in postoperative care after thoracic surgery. The Annals of Thoracic Surgery. https://doi.org/10.1016/j.athoracsur.2020.10.019

Lasabová, Z., Kalman, M., Holubeková, V., Grendár, M., Kašubová, I., Jašek, K., Meršaková, S., Malicherová, B., Baranenko, D., Adamek, M., Kruzliak, P., & Plank, L. (2019). Mutation analysis of POLE gene in patients with early-onset colorectal cancer revealed a rare silent variant within the endonuclease domain with potential effect on splicing. Clinical and Experimental Medicine. https://doi.org/10.1007/s10238-019-00558-7

Mestanik, M., Mestanikova, A., Langer, P., Grendar, M., Jurko, A., Sekaninova, N., Visnovcova, N., & Tonhajzerova, I. (2019). Respiratory sinus arrhythmia – testing the method of choice for evaluation of cardiovagal regulation. Respiratory Physiology and Neurobiology. https://doi.org/10.1016/j.resp.2018.08.002

Strnadel, J., Woo, S., Choi, S., Wang, H., Grendar, M., & Fujimura, K. (2018). 3D Culture Protocol for Testing Gene Knockdown Efficiency and Cell Line Derivation. BIO-PROTOCOL. https://doi.org/10.21769/bioprotoc.2874

Cibulka, M., Brodnanova, M., Grendar, M., Grofik, M., Kurca, E., Pilchova, I., Osina, O., Tatarkova, Z., Dobrota, D., & Kolisek, M. (2019). SNPs rs11240569, rs708727, and rs823156 in SLC41A1 Do Not Discriminate Between Slovak Patients with Idiopathic Parkinson’s Disease and Healthy Controls: Statistics and Machine-Learning Evidence. International Journal of Molecular Sciences. https://doi.org/10.3390/ijms20194688

Trafimow, D., Amrhein, V., Areshenkoff, C. N., Barrera-Causil, C. J., Beh, E. J., Bilgiç, Y. K., Bono, R., Bradley, M. T., Briggs, W. M., Cepeda-Freyre, H. A., Chaigneau, S. E., Ciocca, D. R., Correa, J. C., Cousineau, D., de Boer, M. R., Dhar, S. S., Dolgov, I., Gómez-Benito, J., Grendar, M., … Marmolejo-Ramos, F. (2018). Manipulating the alpha level cannot cure significance testing. Frontiers in Psychology.