bioinformatics minor courses

 

一般信息
有大量的生物信息学研究的机会宝马电子游戏app的项目。该计划旨在帮助有兴趣的学生找到与校园内的生物信息学研究项目。通常情况下,这些项目的贷款;在特殊情况下,他们可能会提供资金。在研究项目的参与既可以显著改善您的准入机会进入一流的研究生课程,并让你成为更具竞争力的就业候选人。更妙的是,它给你一些值得讨论的采访时约。请随时与我们联系,即使你不知道你到底是否不想工作的一个研究项目,或不知道要在研究领域。请记住,所有的本科生和硕士研究生,欢迎参与研究,无论你的背景或一年的计划。本科生大力鼓励在其职业生涯尽早参加调研。理想情况下,你应该在你的大二开始一个研究项目,但它永远不会太晚或太早开始!本科生可以接收多达8个单位的信用向计算机科学一百九十九分之一百九十四或生物信息学一百九十九分之一百九十四与入学未成年人。

一般程序
如果你有理由相信哪个项目你想工作,请使用项目所列出的联系人信息,联系负责该项目直接设立一个会议的人。如果你不知道,但你甚至略有研究感兴趣,请随时给我们发电子邮件或以帮助选择适当的项目下降。大多数学生参加课程学分项目,但资金可能会在某些情况下可用。如果您有任何疑问,您可以联系埃莱亚萨埃斯金(eeskin [在] CS [点]宝马电子游戏app[点] EDU)。

研究项目
以下是研究项目正在接受本科研究人员的名单。

癌症的多基因进化

项目简介
在这个项目中,我们将着眼于肿瘤从下人体免疫系统和临床治疗的约束如何演变。这是众所周知的,个别的突变可提高肿瘤的健身和治疗提供保障。然而,向其中多基因影响改变肿瘤演进的程度是一个开放的问题。为解决这一差距,我们将充分利用从ukbb计算的多基因风险评分,并将其应用到体细胞事件在肿瘤。这提供了机会,有动机的学生,了解种系和体细胞的遗传变异。
要求
一个过程中的编程(如PIC 10A或CS 31),生物信息学一个核心场(如cm121,cm122,或cm124)。
联系
诺亚zaitlen
nzaitlen [在] UCLA [点] EDU
资金的可能性?

邻PTM心血管生物学和医学

项目简介
在心肌细胞,蛋白质组由超过20万种的蛋白质。多种蛋白质彼此相互作用以形成生物途径。每种途径执行功能,并支持的细胞过程。改变个别蛋白的功能可能会导致对整个途径的功能的改变。翻译后修饰(PTM)是一种常见的机制调节蛋白质的结构和功能。氧化应激是一种氧化还原失衡时的生成和活性氧物质的积累(ROS)超过生物体的内源性抗氧化能力。它通常涉及心血管疾病(CVD)的进展。氧化应激敏感的翻译后修饰(邻PTMS)是人类心脏的蛋白质的典型特征;这些邻PTMS与健康和/或疾病状况相关联。
项目负责人:博士。丁旺(鼎旺[在]克[点] UCLA [点] EDU),博士。吴建民(dominicng [在]克[点] UCLA [点] EDU),博士。霍华德·乔伊(cjh9595 [在]克[点] UCLA [点] EDU)
教育目标:
氧化应激生物学:熟悉常见活性氧物质(ROS),活性氧产生的酶和抗氧化剂。
邻PTMS:熟悉15种邻翻译后修饰,知道m / z值的AA目标和变化。
提取物邻PTM蛋白质的签名:与CV-相关的生物学途径相关的GET组件;得到它们的鉴定,亚细胞分布,和邻 - PTMS(例如,修改类型,修饰位点,占用)。
科学目标:确定邻PTM改变独特,对人体心脏的健康和疾病情况。相似性和人类和小鼠蛋白同系物之间的差异进行比较。这些发现可能会提供机会来解释在压力下在人类HF和小鼠模型表型的观察。
要求
无需经验。
联系
培培平
ppingucla [在]的Gmail [点] com
资金的可能性?

生物信息学管道蛋白质组学数据分析

项目简介
Bioinformatics tools, including the Integrated Proteomics Pipeline (IP2), in-house generated software packages, are employed to characterize properties of individual protein at the proteome-level, in a high-throughput fashion. Publicly available kownledgebases (e.g., Uniprot & Reactome) support proteomics data analyses and enable further data interpretation.
项目负责人:博士。霍华德·乔伊(cjh9595 [在]克[点] UCLA [点] EDU)
教育目标:学生将被引入到几个生物信息学工具蛋白质组学数据分析是必不可少的。培训结束后,他们将能够独立地利用这些资源,从原料蛋白质组学数据集表征感兴趣的生物学变量(例如,蛋白质,邻PTMS)。
科学目标:理解这些生物信息资源的基本概念和/或算法。得到应用生物信息学工具,以更好地表征生物系统舒服。他们应该制定一个数据驱动的心态不同,以一度主导的生物医学研究的传统假设驱动的方法。
要求
无需经验。
联系
培培平
ppingucla [在]的Gmail [点] com
资金的可能性?

质谱(MS)在心血管研究基于蛋白质组学

项目简介
蛋白质组学是蛋白质组的生物系统内的大规模研究。建立在质谱数据和科学的进步,蛋白质组学方法已经提供心血管疾病的理解有力的手段。大规模的质谱数据集是蛋白质组学和数据科学之间的交叉点。在这个项目中,学生将学习蛋白质组学样品处理技术,并获得质谱知识对心血管疾病研究中应用的下游数据分析。
项目负责人:博士。丁旺(鼎旺[在]克[点] UCLA [点] EDU),博士。吴建民(dominicng [在]克[点] UCLA [点] EDU),博士。霍华德·乔伊(cjh9595 [在]克[点] UCLA [点] EDU)
教育目标:学生将学习质谱法的基本概念,熟悉样品制备协议和基于MS的蛋白质组学数据采集工作流程,并学习如何提取MS数据的下行数据。
科学目标:向学生介绍质谱分析的基本概念和蛋白质组学。培训结束后,学员将能够告诉自上而下和生物医学研究自下而上的方法,缉拿标准蛋白质组学应用程序之间的差异,并了解信息可以从蛋白质组学数据集进行检索。
要求
无需经验。
联系
培培平
ppingucla [在]的Gmail [点] com
资金的可能性?

知识图谱构建和分析,以支持心脏衰竭分类

项目简介
心脏衰竭,或HF的新病例,是由数以百万计,每年诊断。并非所有的心不能以同样的方式,但是:HF情况下可以通过它们的健康射血分数,或EF的百分比进行分类。低于40%的EF被认为具有降低的EF(HFREF),同时用EF大于50%的HF的HF - 虽然经常生理正常外疾病的情况下 - 构成HF射血分数,或HFPEF。 HFPEF越来越普遍并且通过多种呈现因素,患者特征,合并症,以及其他因素,例如全身性炎症从HFREF被区分。我们如何以一致的方式组织这些变化的因素是什么?如果与HFREF或HFPEF临床和生物分子相关因素的结构如下关系,我们可以将它们组装成一个知识图?什么可能这方面的知识图使我们能够推断出宝马电子游戏appHF分类?
项目负责人:哈里考菲尔德(jcaufield [在] mednet [点]宝马电子游戏app[点] EDU)
教育目标:集成异构的生物医学的关系所需要的技术方法的认识文字和知识库描述。技能与增益熟悉包括:通过API在Neo4j的数据检索,文本数据分析和使用Python自然语言处理和数据管理。分析知识图的能力(以及由此延伸,生物医药关系的其它网络),以确定关系支持有关心血管疾病的结论。学生也将获得心脏疾病的症状的知识。
科学目标:识别与心脏衰竭的特定亚型,使得描述心脏衰竭的文本可能没有明确的定义,存在(例如,HFPEF可以隐含地描述的)被分类相关联的生物医学关系的特定图案。
要求
无需经验。
联系
培培平
ppingucla [在]的Gmail [点] com
资金的可能性?

构成综合心血管知识图来发现疾病表型关系

项目简介
现代生物信息学和生物医学信息工程依靠精心策划的知识库和数据仓库。这些资源包含结构化描述信息蛋白(例如,的UniProtKB),生物分子相互作用(例如,完整的),或基因型 - 表型关系(例如,OMIM),许多其它的议题。类似地,精心设计的本体和编码系统限定疾病(例如,疾病本体; ICD)之间的关系的或更广泛的集合的生物医学概念(例如,网)。虽然这些资源是数据丰富,非常宝贵的,我们很少需要使用的全部它们中的任何一个 - 我们想从多个来源策划运用知识,数据集成,即使其结构存在的障碍。通过心血管疾病研究的角度来探讨每个知识基础和本体的子集,我们可以识别单个图形结构中最相关的元素和它们统一。所得到的知识图支持询问心血管现象的复杂问题。有一些额外的工程,这些知识图的上级表示可以带动了解心血管疾病的机器学习方法。
项目负责人:哈里考菲尔德(jcaufield [在] mednet [点]宝马电子游戏app[点] EDU)
教育目标:集成异构的生物医学的关系所需要的技术方法的认识文字和知识库描述。技能与增益熟悉包括:通过API在Neo4j的数据检索,文本数据分析和使用Python自然语言处理和数据管理。与用于存储生物分子数据和元数据,以及本体(例如,奥博或猫头鹰格式)和其他数据(例如,JSON)的数据格式和结构的经验。
科学目标:聚集了相关的心血管疾病,包括疾病表型,生物分子,生物分子途径,症状和治疗之间的关系现象进行了优化的一贯结构的知识资源。确定合并的具体知识来源的最佳做法。制定获取和整合知识库内容可重用的代码。
要求
无需经验。
联系
培培平
ppingucla [在]的Gmail [点] com
资金的可能性?

映射心脏蛋白质组的集体知识

项目简介
根据定义,我们预计蛋白质组列出特定的组织或器官内的每个蛋白质。心脏蛋白质组,例如,应包括身份和在心脏每种蛋白质的含量。如何不健康的(例如,肥厚或失败)心脏的蛋白质组从一个健康的人的不同:一旦我们开始考虑特定条件下,这种定义白浊?确实随着时间的推移蛋白质组变化?如何可以将蛋白质从男性或女性个体的心之间有什么不同?我们的解决这些问题的能力可以由用于定义每个蛋白质组以及由固有实验变异样品的限制。我们可以跨当前和过去的文献检索,严格地定义和合并不同的(在某些情况下,冲突)心脏蛋白表达的意见,与组装人类心脏的更新蛋白质组的目标。这个过程需要文本挖掘加上心肌特异性的生物途径的理解的密集型应用。该项目将特别集中于三个类型的蛋白质:收缩蛋白,由氧化应激影响蛋白质和蛋白质代谢的功能(特别是那些参与支链氨基酸,或BCAA,代谢),因为这些主题是其他实验室的努力的焦点。装配更新的心脏蛋白质组将产生肽的相关性心脏的分类的重要参考。
项目负责人:哈里考菲尔德(jcaufield [在] mednet [点]宝马电子游戏app[点] EDU)
教育目标:考研的理解和在生物医学研究文献中使用的语言。与通过API获取文本数据体验。熟悉的文献计量学计算方法,文本挖掘,信息抽取和自然语言处理。心脏功能的生物分子途径的知识。
科学目标:一个文学衍生蛋白质组心脏的建设,作为对最相关的健康和患病的心脏表型的蛋白质鉴定的综合资源。
要求
无需经验。
联系
培培平
ppingucla [在]的Gmail [点] com
资金的可能性?

covid-19知识图的不同年龄组和反补贴案例研究

项目简介
covid-19是由一种叫做SARS-COV-2,经常发高烧,咳嗽和气短症状礼物冠状病毒引起的。在严重的情况下,covid-19可以导致急性呼吸窘迫综合征(ARDS)和多器官功能障碍,并最终死亡。很显然,covid-19的严重程度和死亡率比任何其它已知的冠状病毒高得多。从covid-19情况下,新的数据表明,这种疾病的严重程度和死亡率在老年患者和显著高于心血管疾病史。应用文本挖掘方法,学生将探索危险因素,如老化和上covid-19的严重性几个心血管疾病(例如冠状动脉疾病),以及可能的绎底层机制的作用。
项目负责人:大卫·列姆(dliem [在] mednet [点]宝马电子游戏app[点] EDU),dibakar sigdel(sigdeldkr [在]的Gmail [点] com)
教育目标:学生将学习如何在文本挖掘和知识图(例如,Neo4j的和火花)运用创新工具进行数据发掘和搜索算法的开发与生物医学情景特定的任务。
科学目标:学生将学习如何假设从可用的工具和数据库的CVD和covid-19有意义的生物医学问题。 (例如,该年龄组和现有CVD显著增加死亡率的风险covid-19,什么是潜在的机制是什么?)的搜索结果可以进一步探讨研究的基本年龄基础的机制。
要求
无需经验。
联系
培培平
ppingucla [在]的Gmail [点] com
资金的可能性?

药物对心血管疾病的研究(CVD)协会与semrep和深度学习

项目简介
开始具有明确的氧化应激类别(例如,启动,调控和氧化应激的结果)和药物在心血管疾病(CVD)的列表中,我们将探讨semrep提取所有相关spo-三胞胎。与这些三胞胎我们进一步构建知识图表和制备木里阶关联矩阵来表示的图形数据结构。使用该图形结构,我们将构建用于药物的序列预测模型CVD关联。该项目将提供的药品进行详细的分析与定性证据,量化分数CVD关联。
项目负责人:大卫·列姆(dliem [在] mednet [点]宝马电子游戏app[点] EDU),dibakar sigdel(sigdeldkr [在]的Gmail [点] com)
教育目标:学生将学习如何使用为模型开发和实施来回答重要的生物医学问题的生物医学文献和机器学习方法(RNN,LSTM)创新文本挖掘工具(例如,semrep,caseolap,Neo4j的)工作。
科学目标:学生将探索药物和心血管疾病的关联知识图侧重于氧化应激类别(例如,启动,监管和结果)和潜在的分子机制。
要求
无需经验。
联系
培培平
ppingucla [在]的Gmail [点] com
资金的可能性?

宝马电子游戏app图谱中的基因组150K基因组分析

项目简介
新的祖先推断现有的计算方法,混合模型协会,精细定位,全基因组范围研究(TWAS),孟德尔随机将被开发和应用,从与他们的电子健康记录UCLA 15万个患者基因组的集合。
要求
编程的课程1年(例如PIC 10C或CS 32)。
联系
波格丹pasaniuc
pasaniuc [在] UCLA [点] EDU
资金的可能性?
学分,支付

在小鼠体内复杂的行为分析

项目简介
个人之间和群体之间的社会互动是人类社会的一个标志,因为我们知道它,是各种各样的物种,包括人类的身体和心理健康的关键。我们的实验室研究如何动物的社会行为在大脑中调节。该项目涉及动物社会交往中的复杂行为分析。工作可以远程进行。
要求
无需经验,但MATLAB的一些基本的技能将是巨大的。
联系
卫哲红
whong [在] UCLA [点] EDU
资金的可能性?
对符合条件的学生的学分和勤工助学岗位。

神经精神性状的遗传结构

项目简介
我们利用基因组数据来研究精神疾病如精神分裂症和双相情感障碍的遗传结构。生物信息学工具被用来解密临床特征以及遗传易感性,后生特征和基因表达的调节。学生项目量身定做的兴趣和技能的学生。
要求
编程的课程1年(例如PIC 10C或CS 32)。
联系
罗埃尔ophoff
ophoff [在] UCLA [点] EDU
资金的可能性?
只有学分/志愿者

在细胞染色质静止架构的结构 - 功能关系

项目简介
我们在一个项目,旨在研究全球染色质辅助功能和结构的变化,当增殖细胞进入和退出非分裂静止状态招收学生工作。我们以前观察到的增殖和静止期细胞和项目的目标之一之间广泛的基因表达变化会了解静止的进入和退出过程中的基因表达和染色质结构变化之间的联系。学生将在分析新一代测序数据集主要工作,我们已经和公开数据所产生。在R,巨蟒,shell脚本,转录组测序分析以往的经验,处理大数据集的基因组,并使用宝马电子游戏apphoffman2集群强烈要求。
要求
课程在编程或生物信息学,基本统计和线性代数
联系
希拉里科勒
hcoller [在]的Gmail [点] com
资金的可能性?

在150个哺乳动物物种老化的比较研究后生

项目简介
帮助我们找到背后在哺乳动物物种的最高寿命差异的秘密。
为什么泼妇活不到2年,而一个弓头鲸可以活超过200年?为什么只住了不到7年,而裸鼹鼠能活30年以上?帮助我们来注释基因组位置和染色质状态在许多物种。
我们能从DNA甲基化位点了解到,关联到最高寿命和年龄不同的物种。
要求
一个生物信息学芯当然如cm121,cm122或cm124
联系
史蒂夫Horvath的/杰森恩斯特
shorvath [在] mednet [点] UCLA [点] EDU /杰森[点]恩斯特[在] UCLA [点] EDU
资金的可能性?

后生生物标志物

项目简介
我们实验室有兴趣的DNA甲基化的生物标志物对健康和疾病的发展。这包括用于从唾液和血液,以及作为生物标志物老化用于从等离子体器官特定疾病的生物标志物。我们开发的工具来分析DNA甲基化数据,并使用机器学习发展的生物标志物。
要求
编程课程一年如PIC 10C或CS 32
联系
利玛窦佩莱格里尼
matteope [在]的Gmail [点] com
资金的可能性?
没有

对单细胞基因组学的统计和计算方法的发展

项目简介
最近在单细胞生物学实验的进步使我们能够了解在单细胞分辨率疾病的高度细化的生物信息。尽管方法从技术噪声更好梳理出真正的生物信号过多的可用性,也有在处理复杂的生物学问题的诸多挑战。我们努力开发计算,数学和统计模型,以更好地利用单细胞基因组学,以促进我们的使用我们的内部数据集疾病机制的理解,以及提供工具,为强大的数据分析大型生物群落。项目包括一批修正,基因调控网络的提取,对干扰和其他转录反应的预测!
要求
编程课程一年如PIC 10C或CS 32
联系
夏阳
xyang123 [在] UCLA [点] EDU
资金的可能性?
没有

协调组织和单细胞的多组学阐明在疾病和治疗调控网络

项目简介
越来越多的证据表明,大多数疾病是在所选择的细胞类型内和细胞类型之间的调控网络的形式复杂的分子间的相互作用的培养。我们使用这两种组织和单细胞水平的多组学理解疾病以及潜在的治疗性治疗后面旨在逆转这些疾病网络组织 - 和细胞类型特异性的机制。我们的研究涉及各种复杂的疾病涵盖心脏代谢性疾病(心脏疾病,糖尿病,肥胖,脂肪肝疾病)和脑部疾病(阿尔茨海默氏病,创伤性脑损伤和神经精神障碍)的调查,以确定中的底层的分子网络和疾病之间。
要求
在编程诸如PIC 10A或CS 31一个疗程
联系
夏阳
xyang123 [在] UCLA [点] EDU
资金的可能性?
没有

进化的微生物

项目简介
而人类微生物的分类组成已被广泛研究,鲜为人知的是,这些微生物是如何演变。在garud实验室(garud.eeb.ucla.edu),我们正在研究的进化力量内和主机之间的该形状微生物遗传多样性(重组,漂移,选择)(例如,参见garud等人2019和公共科学图书馆生物学)。该实验室研制出的统计和计算方法,以深入了解从人口基因组data.a各种项目进化过程可用,可以根据学生的兴趣。其中的一些包括:
利用连锁不平衡统计整个人类宿主1量化选择扫描
2.估计的健身效果横跨使用位点频谱统计主机分配
3.使用沿着鼠标肠道收集空间宏基因组数据的主机内量化自适应。
项目将包括数据分析,仿真和文献检索的组合。

实验室坐落在生态和进化生物学系有着密切的关系,包括联合实验室会议,与博士。柯克lohmueller的实验室(也有可能是采取一个项目,是共同建议由博士。garud和医生的选择。lohmueller)。该实验室隶属于宝马电子游戏app的微生物中心,定量和计算生物学研究所和美国加州纳米技术在宝马电子游戏app研究所。

要求
编程课程一年如PIC 10C或CS 32
联系
nandita garud
ngarud [在] UCLA [点] EDU
资金的可能性?
没有

代谢健康的表观遗传学生物

项目简介
我们实验室有兴趣DNA甲基化生物标志物的发展。这些生物标志物可用于研究老化和人类健康。我们开发的实验方法,进行针对性的硫酸氢盐测序来衡量感兴趣的特定位点的DNA甲基化。我们还开发了计算方法,模式的基础上的甲基化水平的样品的表观遗传状态。这些技术的组合可以使用估计从血液或唾液样本个体的年龄和健康状况。我们还要开发出遗传和表观遗传数据的个体的表观遗传变化结合起来,更好的模型的方法。
要求
在编程诸如PIC 10A或CS 31一个疗程
联系
利玛窦佩莱格里尼
matteop [在] MCDB [点] UCLA [点] EDU
资金的可能性?

在癌症的数据科学项目

项目简介
We study cancer, trying to understand how it originates and what makes it lethal. We use data arising from DNA & RNA sequencing, mass-spectrometry, clinical records and images. To analyze them, we develop and apply biostatistical and machine-learning approaches. We try to generate clinically-useful tools, while simultaneously discovering new areas of cancer biology.The team is a multi-disciplinary group of computer scientists, software engineers, statisticians, biologists, chemists and clinicians. People come to the team with all levels of programming, of statistics and of cancer biology. We’re used to training people in the areas they don’t know, and have projects suited to all levels of experience.

软件工程重点学生,典型的项目将涉及创建DEV-OPS基础设施(例如CICD),优化高性能的代码,集装化的基于云的部署或开发Web服务的软件。

用于数据科学聚焦学生,项目将涉及优化的基于工作流毫升(例如超参数调谐),施加毫升高维数据集,或开发新的算法用于定量特定的癌症的特征。

生物学为中心的学生,项目将涉及预处理和分析高通量实验数据,并将其链接到像缺氧或细胞增殖癌症生物学的基本方面。

最近从本科或医学院学生在我们的团队出版物:
//www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31161221
//www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30665349
//www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30390622
//www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30253747
//www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30216362
//www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29385983

要求
可在各级项目
联系
博士。保罗·C。布特罗斯
pboutros [在] mednet [点] UCLA [点] EDU
资金的可能性?

细胞类型特异性表达信号发现conritbuting在人类心脏代谢病

项目简介
心脏代谢性疾病,例如2型糖尿病和非酒精性脂肪肝疾病,是发病率和死亡率世界范围内的主要原因。我们正在开发和应用综合基因组接近利用全基因组的变体和单细胞RNA的测序数据从代谢组织分解细胞类型的比例和基因的细胞类型特异性表达及其与心脏代谢性状的连接。
要求
编程课程一年如PIC 10C或CS 32
联系
paivi pajukanta
ppajukanta [在] mednet [点] UCLA [点] EDU
资金的可能性?

解码用于脑计算机接口的通信的神经信号

项目简介
患者神经肌肉疾病,如ALS失去沟通的能力。这个项目的目标是通过翻译脑电图记录到计算机的命令神经信号来恢复这种能力。几个项目正在进行,涉及程序设计(C ++,MATLAB和Python),机器学习,自然语言处理和实验设计。
要求
编程课程一年如PIC 10C或CS 32
联系
威廉speier
speier [在] UCLA [点] EDU
资金的可能性?
没有

患者全外显子组测序数据的分析未诊断神经系统疾病

项目简介
我们的实验室致力于提高基因组的测试方法来改善的罕见神经源性条件患者的神经退行性疾病,特别是小脑性共济失调呈现诊断。我们的项目之中,我们可以大量搜索数据存储库的发展重新评估先前进行了最新的分析和注释管道外显子组测序定期识别罕见疾病以及创建大型数据集,以评估该患者的风险等位基因和遗传修饰人口。
要求
一个生物信息学芯当然如cm121,cm122或cm124
联系
凯西非政府组织或布伦特·福格尔
kjngo [在] mednet [点] UCLA [点] EDU或bfogel [在] mednet [点] UCLA [点] EDU
资金的可能性?
没有

精神疾病的人脑基因组调查

项目简介
大多数神经精神障碍,如孤独症,双相性精神障碍,或精神分裂症,是高度可遗传的。最近一次大规模遗传关联研究已经开始,以确定这些疾病相关的健壮的遗传变异,与成千上万的可能贡献。然而,这些变型是独立足以引起这些疾病,并有可能成百上千的变体的一个给定的患病个体内贡献。我们组使用多个基因和基因组学方法,了解精神特质和通过的风险,则赋予的神经生物学机制,这polygenicity。特别是,我们从与精神病学诊断和匹配的对照个体的人脑样品进行下一代DNA和RNA测序,以表征基因表达和共表达网络的差动模式。此外,我们描述的遗传风险的精神病性状的大型群体水平的生物银行和电子健康记录的影响。这些大型数据集提供动力的学生开发或应用生物信息学/计算方法来获得新的见解精神疾病的生物学基础巨大的机会。有用的技能包括:遗传学和统计的基本认识,与Linux的熟悉和一些编程经验。
要求
编程课程一年如PIC 10C或CS 32
联系
迈克尔gandal
mgandal [在] mednet [点] UCLA [点] EDU
资金的可能性?

人类大脑发育的基因调控

项目简介
人的大脑是现存最复杂的器官。大脑发育的基因编码但我们控制这一过程的复杂的遗传方案的了解是有限的。值得注意的是,在大脑中表达的基因在基因组中最长,最大号外显子,并最大程度的选择性剪接的 - 与其他人体器官系统和跨物种比较。这表明转录本亚型的表达的大脑发育过程中,监管是一个重要的机制,但是这并没有详细的探讨。该项目旨在表征人类胎儿和成人大脑转录本亚型的表达的基因调控,采用新一代的DNA和RNA测序技术。我们将应用的统计和计算方法,如弹力网回归列车的权重联与附近的成绩单亚型的表达特定的基因变异。那么这些权重可以被用来运行一个转录组关联研究(TWAS),优先候选因果风险基因/亚型为大脑相关的特征,如精神疾病。
要求
在编程诸如PIC 10A或CS 31一个疗程
联系
迈克尔gandal
mgandal [在] mednet [点] UCLA [点] EDU
资金的可能性?

使用机器学习整合转录组测序和脂类组学数据集,以发现新的基因调控

项目简介
我们已经收集了丰富的转录组测序和脂类组学数据从小鼠表现出非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)的早期表型的肝脏。该项目的目的是确定在NAFLD调节的新颖组转录和脂质组生物标志物。我们正在寻找谁感兴趣的分析RNA-seq的数据和应用机器学习对破译生物过程接近动力的人。
要求
在编程诸如PIC 10A或CS 31一个疗程
联系
托马斯。 VALLIM
tvallim [在] mednet [点] UCLA [点] EDU
资金的可能性?
课程学分可能

分析非编码人类基因组的方法

项目简介
我们有兴趣开发的计算方法,以更好地注释和了解非编码人类基因组,
并且更具体地施加方法来分析从全基因组测序数据学习精神病学障碍和其他性状罕见非编码变异。
潜在项目可能涉及整合的大型表观数据,比较基因组数据,和/或高通量功能测试数据
与全基因组测序数据。
要求
编程课程一年如PIC 10C或CS 32,加一个生物信息学芯
联系
杰森恩斯特
杰森[点]恩斯特[在] UCLA [点] EDU
资金的可能性?

识别位点对于在小鼠RNA剪接调控

项目简介
我们已经从近交小鼠品系的面板获得的深RNA测序数据。这些菌株的基因组中被很好地表征,允许参与调节基因表达的基因座的精细作图。该项目是鉴定参与剪接位点选择位点。
要求
在编程诸如PIC 10A或CS 31一个疗程
联系
德斯·史密斯
dsmith [在] mednet [点] UCLA [点] EDU
资金的可能性?
没有

调查与细胞周期出口差动同种型表达

项目简介
我们产生下一代测序数据集,可提供有关已退出所述增殖细胞周期基因的不同同种型的在被循环的细胞和细胞中的表达的信息。我们正在招募学生,以协助这些数据集的分析,确定亚型的表达变化的生物学意义。以下技能将帮助学生在项目最成功的:熟悉R中,基本的统计,转录组测序分析,主题搜索节目。
要求
编程课程一年如PIC 10C或CS 32
联系
希拉里科勒
hcoller [在] UCLA [点] EDU
资金的可能性?
没有

人类微生物组的数据分析

项目简介
16和人类微生物的宏基因组数据分析
要求
编程课程一年如PIC 10C或CS 32
联系
惠英李
灰影[在] mednet [点] UCLA [点] EDU
资金的可能性?
没有

精神疾病的基因组学研究

项目简介
我们利用基因组数据来研究精神疾病如精神分裂症和双相情感障碍的遗传结构。生物信息学工具被用来解密临床特征以及遗传易感性,后生特征和基因表达的调节。学生项目量身定做的兴趣和技能的学生。
要求
编程课程一年如PIC 10C或CS 32
联系
罗埃尔一个。 ophoff
ophoff [在] UCLA [点] EDU
资金的可能性?
没有

头足类动物的进化动力学

项目简介
活头足类(章鱼,鱿鱼和nautiluses)包括超过700个物种,但它们的发展被认为是反映了与其他海洋食肉动物,包括鲨鱼,海洋爬行动物,以及古代和现代鱼类已经导致打蜡等一系列的“军备竞赛”种减弱穿越时空的丰富性。我看到一个本科生有一定编程经验,从化石数据库编译发生的数据,并进行将测量物种灭绝和和测试军备竞赛假设的变化率比较进化分析。
要求
编程课程一年如PIC 10C或CS 32
联系
迈克尔·阿尔法罗
michaelalfaro [在] UCLA [点] EDU
资金的可能性?
没有

构建和分析生活中的鱼树

项目简介
我们目前正在组装基于出版的基因序列脊椎动物中最大的进化树,并寻求一个或多个学生,以协助脚本和分析。这个项目涉及到创建从基因数据库多基因比对,协调基因库分类与发布的分类,系统发育重建和宏观进化分析。
要求
在编程诸如PIC 10A或CS 31一个疗程
联系
迈克尔·阿尔法罗
michaelalfaro [在] UCLA [点] EDU
资金的可能性?
没有

表型数据的众包

项目简介
我们通过亚马逊的Mechanical Turk来大规模使形状数据的众包收集开发软件工具。该项目将涉及到数据收集和几何形态分析数据的软件协议的开发。
要求
在编程诸如PIC 10A或CS 31一个疗程
联系
迈克尔·阿尔法罗
michaelalfaro [在] UCLA [点] EDU
资金的可能性?
没有

应用综合组学分析管道为癌症系统生物学与免疫研究

项目简介
最近在癌症生物学进展已经响应于药物治疗和获得性抗性所示转录组,蛋白质和肿瘤样品的代谢巨大变化。我们的实验室研究的错接癌细胞的复杂性,并通过免疫细胞来完成他们的专业抗肿瘤功能制定系统方案的风采。我们的目标是要明白,导致肿瘤发生和治疗性收购期间全球变化管理原则;与最终目标是在不断变化的癌症找出新的治疗漏洞。
为此,我们正在进行系统生物学分析多组学实验。这包括用于NGS转录测序方法,DNA突变分析,DNA拷贝数改变(CNA)纹,DNA甲基化,染色质的易用性(ATAC-SEQ),以及在实验室中代谢和蛋白质组学的癌细胞系分析和使用顶肿瘤的的线质谱设备。
该项目将开发定制的生物信息学分析管道向地址诊所联癌症生物学问题。该项目包括生物信息学算法和用于与分析和解释数据生物学家分析多OMIC数据,和协作管道创造。
要求
在编程诸如PIC 10A或CS 31一个疗程
联系
托马斯graeber
tgraeber [在] mednet [点] UCLA [点] EDU
资金的可能性?
可以发展到付费的位置。