Bioinformatik & Datenwissenschaft

Die gemeinsame Ressource „Bioinformatics & Data Science“ (BDS) des UNMCCC unterstützt die grundlegende, translationale und klinische Krebsforschung durch die Bereitstellung einer umfassenden Palette an rechnergestützten und analytischen Diensten.

Zu diesen Dienstleistungen gehören

  • Forschungsdesign und -entwicklung,
  • Next-Generation-Sequencing (NGS)-Datenanalyse,
  • Einzelzell- und räumliche Transkriptomik,
  • Chemoinformatik,
  • Krebsinformatik und
  • fortgeschrittene statistische und datenwissenschaftliche Methoden.
Bioinformatik Bild

Mitglieder des BDS arbeiten eng mit der Analytische & Translationale Genomik und der Bio-Statistiken Gemeinsam genutzte Ressourcen zur Verbesserung des Wissenserwerbs aus NGS und anderen genomischen und transkriptomischen Daten.

Die gemeinsam genutzte BDS-Ressource

  • bietet kritische Infrastruktur für Datenspeicherung, Hochleistungsrechnen und Cloud-basierte Lösungen – einschließlich AWS-Integration über das NIH STRIDES-Programm – und
  • verwaltet CRIIS, eine einzigartige Krebsinformatikplattform, die klinische, genomische, Tumorregister- und soziodemografische Daten integriert und in Zusammenarbeit mit einem lokalen Datenanalyseunternehmen mit Unterstützung des UNMCCC und des Staates New Mexico entwickelt wurde.

Gemeinsame Bioinformatik-Ressource

Jeremy Edwards, PhD

Co-Direktor

E-Mail an Dr. Edwards

Chris Amos, PhD

Co-Direktor

Kathryn (Charlie) Brayer, PhD

Bioinformatiker, Datenanalyse

Olufunmilola (Funmi) Oyebamiji, MS

Bioinformatiker, Datenanalyse

Inigo San Gil, PhD

IT-Dienstleister

Xiangjun Xiao, MS

Leitender Datenwissenschaftler

Krebsforschungseinrichtung (CRF): Erdgeschoss, Raum 100A

Um die Nutzung dieser freigegebenen Ressource zu bestätigen, fügen Sie bitte Folgendes in Ihre Veröffentlichungen ein:

Diese Forschung wurde teilweise durch den UNM Comprehensive Cancer Center Support Grant NCI P30CA118100 und die gemeinsame Ressource Bioinformatik und hochdimensionale Datenanalyse unterstützt.

Bioinformatik & Datenwissenschaft Spezifische Ziele

Ziel 1: Bereitstellung von Unterstützung in den Bereichen Informatik, Analytik und Wissensmanagement durch kostengünstige Dienste, Technologien, Ausrüstung und Fachwissen zur Unterstützung der drei UNMCCC-Forschungsprogramme.

Die Priorität des BDS besteht darin, den UNMCCC-Mitgliedern Zugang zu Fachwissen in der komplexen, hochdimensionalen Datenanalyse zu verschaffen und die Software, den Rechenbedarf und das integrative Wissen zu unterstützen, die zur Erreichung der Forschungsziele der drei UNMCCC-Forschungsprogramme erforderlich sind. Mit den Fortschritten in der Genomik, insbesondere der räumlichen Genomik, erwartet das BDS einen steigenden Bedarf an der Analyse komplexer Omics-Daten.

Mithilfe eines kollaborativen Modells, in Abstimmung mit der ATG und den Biostatistics Shared Resources, bietet das BDS Forschern eine kostengünstige Möglichkeit, Studien zu entwerfen und anschließend komplexe und spezialisierte Daten zu analysieren. Es bietet Forschern Zugang zu Informationen über spezielle Datenanalysemethoden und -möglichkeiten. Darüber hinaus verwaltet das BDS den Zugang für UNMCCC-Mitglieder, schult sie in der Nutzung von CRIIS und berät sie bei der Datenanalyse und -interpretation.

Ziel 2: Entwicklung kundenspezifischer Bioinformatik-Tools und -Pipelines, die auf die Forschungsanforderungen des UNMCCC zugeschnitten sind.

Das BDS wird weiterhin Tools entwickeln, die eng auf die Bedürfnisse der Mitglieder des Krebszentrums abgestimmt sind, insbesondere im Bereich der räumlichen Biologie. Darüber hinaus wird das BDS eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung des Nutzens des CRIIS spielen, indem es eine sichere Plattform für die Datenanalyse, -speicherung und -verteilung für identifizierbare Patientengesundheitsinformationen und vom UNMCCC generierte Genomdaten entwickelt.

Ziel 3: Aufklärung und Sensibilisierung für bioinformatische Technologien und Dienste.

Die BDS-Direktoren arbeiten an einem vierteljährlichen Newsletter mit, der die BDS-Dienste und -Technologien vorstellt und erläutert. Sie unterstützen Nutzer bei der Erstellung wettbewerbsfähiger Förderanträge, die komplexe oder hochdimensionale Datenanalysen erfordern. Sie nehmen an Forschungsprogrammen und anderen UNMCCC-Treffen teil, um Fachwissen, Beratung und Informationen zu den im BDS verfügbaren Technologien und Diensten bereitzustellen und über neue bioinformatische Ansätze und Methoden zu informieren. Direktor Edwards engagiert sich stark im Bioinformatik-Graduiertenprogramm der UNM School of Engineering und hält Vorlesungen zur Bioinformatik in einem Kernkurs für Graduierte.

Dozenten und Mitarbeiter

Edwards BildJeremy Edwards, PhD

Co-Direktor der gemeinsamen Ressource Bioinformatik und Datenwissenschaft

Professor für Chemie und Chemische Biologie

Professor für Chemie- und Bioingenieurwesen

Professor für Molekulare Genetik und Mikrobiologie

Allgemeine und berufliche Bildung

Postdoc-Ausbildung in Genetik, Harvard Medical School

PhD Bioingenieurwesen, University of California San Diego

MS Bioingenieurwesen, University of California San Diego

BS Maschinenbau, University of Texas Arlington

Forschungsinteressen

Bioinformatik, Genomtechnologien, Sequenzierungstechnologie der nächsten Generation, Systembiologie, räumliche Regulation von Signalwegen.

amos-chris-600px.jpgChristopher Amos, PhD

Leiter, HSC Data Science Initiatives

Stellvertretender Direktor für Bevölkerungs- und Datenwissenschaften des UNMCCC

Co-Direktor der gemeinsamen Ressource Bioinformatik und Datenwissenschaft

Professor, UNM-Abteilung für Innere Medizin, Abteilung für Epidemiologie, Biostatistik und Präventivmedizin

Allgemeine und berufliche Bildung

Facharztanerkennung, Medizinische Genetik

Postdoktorandenausbildung, Inter-Institute Medical Genetics Training Program an den National Institutes of Health

Ph.D., Biometrie und Genetik, Louisiana State University Medical Center

MS, Biometrie und Genetik, Louisiana State University Medical Center

BS, Reed College. 

Forschungsinteressen

Dr. Amos hat einen Großteil seiner Karriere darauf verwendet, Methoden zum Verständnis der genetischen und umweltbedingten Einflüsse zu entwickeln, die der Ätiologie häufiger Krebsarten zugrunde liegen.