Kodu: EM-001
Rəhbəri: Elmir Məhəmmədov
Növü: Tətbiqi
Status: Müraciətlərə qapalı
Başlama tarixi: 01/2021
Tələbə(lər): Cəfər İsbarov (Azərbaycan Dövlət Neft və Sənaye Universiteti, ADNSU)
Ümumi Məlumat
Son illərdə tək-hüceyrəvi (ing. single-cell) biologiyanın inkişafı ilə bir neçə bioloji sistemin daha dərindən öyrənilməsi asanlaşmışdır. Bunlardan bəziləri, inkişaf biologiyası, xərçəng, hematopoez və digər sahələrdir. Belə ki, minlərlə hüceyrənin hər birinin ayrılıqda yeni nəsil ardıcıllama (ing. Next Generation Sequencing) texnologiyaları ilə öyrənilməsi mümkün olmuşdur. Əgər əvəllər hüceyrələrdəki epigenetik və transkriptomik informasiyasını toplu şəkildə öyrənirdiksə, indi eyni hüceyrələrdəki çeşidliliyi ölçə bilirik. Bunun bioloji olaraq bir neçə önəmi var. Məsələn hansısa orqanizmin inkişaf zamanı, hüceyrələrin müəyyən inkişaf mərhələlərində hansı hallardan keçdiyini öyrənə bilirik.
Əlbəttə belə bir informasiya çox böyük həcmli olduğuna görə, onu yalnız kompüterlə analiz etmək mümkündür. Məməlilərdə hər hüceyrənin içində on minlərlə transkript (gen ekspressiyasının məhsulu) var. Məsələn insanda 1000 qaraciyər hüceyrəsinə baxmaq istəsək, 1000×60000 data nöqtəsi əmələ gəlir. Bunun üçün son illərdə çoxlu və fərqli növdən alqoritmlər ixtira olunmuşdur. Bioloji sistəmlərdəki stokastikliyi və təcrübə zamanı əmələ gələn texniki problemləri nəzərə alsaq, əlbəttə ki bu alqoritmlərin mükəmməl olmadığını təxmin edə bilərik. Ona görə də, bir bioloji sual üçün çox vaxt müxtəlif metodlardan istifadə edilir. Bundan əlavə, bəzən alqoritmləri istifadə edərkən parametr seçimlərini düzgün etməyin yolunu tapmaq asan olmur. Elmi ədəbiyyatda bu metodların müqayisələri olsa da, bir çox məqalə fərqli alternativləri yoxlayıb bir-birləri ilə müqayisə etmədən dərc olunur. Bu layihədə tək hüceyrənin bioloji analizində istifadə olunan alqoritmlərlə işləyib onların müqayisəsini aparacağıq.
Ədəbiyyat
- Luecken, M. D., & Theis, F. J. (2019). Current best practices in single‐cell RNA‐seq analysis: a tutorial. Molecular systems biology, 15(6), e8746.
- Pijuan-Sala, B., Griffiths, J. A., Guibentif, C., Hiscock, T. W., Jawaid, W., Calero-Nieto, F. J., … & Reik, W. (2019). A single-cell molecular map of mouse gastrulation and early organogenesis. Nature, 566(7745), 490-495.
Görüləcək İşlər
- Bioloji datanı tanımaq və onlarla işləmək
- Analiz ardıcıllığının quraşdırılması
- Tək-hüceyrəvi biologiyanın tətbiq yollarının araşdırılması
- Fərqli alqoritmlərin müqayisəsi üzrə elmi ədəbiyyatın araşdırılması
- Tələbənin marağına uyğun olaraq bioloji sistem seçib, bu sistemdə yuxarıdakıları tətbiq etmək
Tələb Olunanlar
- Kompüterlə biologiya araşdırması etməyə maraq
- Təməl python və ya R bilikləri, məsələn, data strukturları, fayllarla işləmək və s. (Layihəni həyata keçirən tələbənin biliklərindən asılı olaraq təqdim olunan layihənin uzunluğu dəyişə bilər.)
- Mövzu ilə əlaqəli ədəbiyyatı ətraflı oxuyub başa düşmək üçün yüksək səviyyədə ingilis dili bacarığı (B2-dən yuxarı | TOEFL: >85 | İELTS > 6.5 | İngilis dili bilgisini göstərən digər metodlar da keçərlidir)