Ce que nous faisons
La ressource partagée en bioinformatique (BIOINF) du Roswell Park Comprehensive Cancer Center fournit une assistance bioinformatique de pointe pour la conception, l'analyse et l'interprétation de la génomique, de la protéomique et d'autres études à haute résolution et à haut débit pour une meilleure compréhension de la biologie du cancer, facilitant ainsi la traduction des découvertes en omique du cancer vers le traitement du cancer.
Nous dirigeons la conception d'expériences à haut débit, le traitement de données omiques brutes, l'analyse et l'interprétation des données, l'exploration et l'intégration des données, aidons à la conception et au déploiement d'infrastructures informatiques appropriées pour le partage et la gestion des données, examinons et préparons les subventions et les manuscrits, évaluons les logiciels, développons de nouvelles méthodes et bases de données, et proposons une formation en bioinformatique et une formation pratique aux chercheurs. Notre expertise garantit que le rendement des informations utiles issues des études scientifiques menées à Roswell Park est maximisé tout en minimisant les coûts.
Travaillant en partenariat avec le Ressource partagée sur la biostatistique et la génomique statistique, nous coordonnons les activités de service et de soutien par le biais de réunions de planification régulières, en veillant à ce que les chercheurs du programme de subvention de soutien au centre de cancérologie (CCSG) bénéficient d'une couverture analytique complète, de la biostatistique clinique et préclinique à la génétique statistique et à la bioinformatique translationnelle, tout en recevant un soutien ciblé sur chaque discipline. En outre, la Ressource a développé une relation de travail synergique avec le Génomique, Informatique de recherche biomédicale, Biobanque et services de laboratoire Les ressources partagées et le département des technologies de l'information assurent la coordination des expérimentations et des analyses à travers les différentes phases d'un projet de recherche sur le cancer.
Technologie
La ressource partagée en bioinformatique tire parti de deux ressources informatiques de pointe et disponibles localement, nécessaires pour fournir un support bioinformatique de haut niveau.
Tout d'abord, nous avons acquis un cluster de calcul haute performance par l'intermédiaire du département informatique de Rowell Park. Ce cluster est spécialement conçu pour soutenir le développement de thérapies médicales ciblées adaptées aux caractéristiques génétiques uniques d'un patient atteint de cancer, en utilisant diverses applications de séquençage de nouvelle génération (NGS) sur des cellules individuelles et des cellules en masse.
Deuxièmement, le personnel des ressources partagées a facilement accès au cluster de calcul haute performance avec plus de 2PFlop/s de capacité de calcul de pointe et au stockage haute performance associé grâce à une collaboration formelle avec le Centre de recherche informatique (CCR) à l'Université d'État de New York à Buffalo (UB). Le CCR est un centre de calcul universitaire de premier plan doté d'un environnement de calcul haute performance, de laboratoires de visualisation de pointe et d'un personnel de soutien spécialisé dans le calcul, la visualisation et la mise en réseau.
Ces ressources de calcul haute performance sont idéales pour les services de bioinformatique à différentes échelles d'intensité de calcul. Une liste de logiciels et de bases de données de bioinformatique à jour utilisés et/ou développés par l'équipe de ressources partagées pour le support et le service est installée et maintenue sur ces systèmes informatiques.
Services de bioinformatique
Ouvrir les options de configuration de la conception du projet
L'objectif général de la ressource partagée en bioinformatique est de fournir des services complets de bioinformatique aux programmes de recherche du CCSG à travers les différentes phases d'un projet de recherche sur le cancer. Notre personnel aide les chercheurs à mener des expériences à haut débit. Ces expériences sont guidées par des connaissances informatiques et conçues pour garantir que les plans d'analyse bioinformatique appropriés sont élaborés dans le cadre du développement des subventions et des protocoles pertinents et finalement utilisés dans les préparations ultérieures des manuscrits.
Notre équipe travaille en étroite collaboration avec les chercheurs principaux et les autres membres de l'équipe de recherche pour définir la nature et la portée des besoins bioinformatiques pertinents, ainsi que le(s) type(s) de données omiques à collecter et à analyser pour atteindre les objectifs de l'étude. Cela comprend une discussion détaillée sur l'hypothèse d'intérêt, des stratégies préliminaires d'exploration de données à l'aide de référentiels de données publics, la prise en compte des techniques à haut débit appropriées, l'utilisation du schéma de conception d'expérience optimal et les limites anticipées des données.
Nous fournissons un soutien à l'exploration des données exploratoires pour le développement de la section des données préliminaires. Nous examinons — et, en général, développons — le plan d'analyse bioinformatique pour la majorité des demandes de subvention du CCSG et de Roswell Park.
Nous effectuons des analyses bioinformatiques et l'exploration de données à partir de divers ensembles de données omiques et biologiques. Nous aidons les chercheurs à intégrer les données omiques aux informations cliniques et développons des modèles analytiques pour ces données en fonction des hypothèses d'intérêt.
Nous fournissons des pipelines et des flux de travail de traitement, de visualisation et d'analyse de données bien établis pour diverses applications multi-omiques et d'imagerie, à la fois au niveau des cellules individuelles et des cellules en masse.
Le personnel en bioinformatique effectue également des analyses in silico (telles que l’analyse d’enrichissement des voies et des fonctions et l’analyse du réseau génétique) et aide les chercheurs à trouver des interprétations biologiques et/ou cliniques plausibles de leurs résultats respectifs.
Notre équipe, agissant en tant que collaboratrice scientifique, examine et rédige la section d'analyse bioinformatique du manuscrit d'intérêt et fournit l'interprétation pertinente des modèles de données en relation avec les conclusions présentées dans le manuscrit donné.
Nous proposons une gamme de formations aux étudiants, aux chercheurs, au personnel de recherche et aux professeurs. Celles-ci comprennent des ateliers pratiques, des consultations individuelles, des conférences, des séminaires, des webinaires et des cours sur des sujets tels que la conception d'études, les méthodes d'analyse et la mise en œuvre de flux de travail.
Nous contribuons au développement de l'infrastructure informatique sous-jacente en étroite collaboration avec le service informatique afin de fournir aux enquêteurs du CCSG un accès à l'entreposage de données et aux ressources informatiques pour stocker, gérer, analyser et partager des données omiques et d'autres types de données. Les membres de notre personnel siègent au conseil consultatif informatique, où ils formulent des recommandations sur la gestion des données clés et l'infrastructure du système informatique. Il est essentiel qu'ils participent à la prise de décision afin de garantir que les bonnes données au bon format circulent dans les référentiels de données appropriés.
Le personnel de la ressource partagée en bioinformatique collecte et teste les produits bioinformatiques disponibles afin d'aider les chercheurs à sélectionner les outils appropriés pour leurs études spécifiques.
L'équipe de ressources partagées en bioinformatique développe des outils bioinformatiques personnalisés, des applications Web interactives et des bases de données dorsales sous-jacentes, selon les besoins, lorsque les produits existants ne sont pas disponibles ou ne répondent pas aux besoins personnalisés des chercheurs du CCSG par rapport aux objectifs d'étude spécifiques. Dans la mesure du possible, nous mettons ces outils à la disposition de la communauté de recherche sur le cancer au sens large.
Lieu et horaires
Centre de lutte contre le cancer de Roswell ParkRessource partagée en bioinformatique
Centre d'études et de recherche – 4e étage
Rues Elm et Carlton
Buffalo, État de New York 14263
Horaire d'exploitation
Du lundi au vendredi, de 8h5 à XNUMXhXNUMX
Cette ressource partagée est financée par le NCI P30CA16056. Les publications doivent citer la subvention principale dans la section des remerciements, si les publications utilisent des données générées par la ressource partagée. Deux exemplaires de la publication reconnaissant la subvention principale doivent également être soumis à l'établissement situé à Elm & Carlton Streets, Buffalo, NY 14263.
La ressource partagée en bioinformatique répond aux besoins de recherche des chercheurs de Roswell Park en matière de conception expérimentale, d'intégration de données, ainsi que d'analyse de données d'études cliniques, de laboratoire et de population utilisant des technologies bioinformatiques à haut débit. Notre mission est de faire progresser la recherche sur le cancer et le traitement du cancer en fournissant un éventail de bioinformatique, de recherche partagée et de services à la communauté de l'institut par le biais de la collaboration. Une expertise clé consiste à développer et à utiliser des algorithmes bioinformatiques de pointe pour concevoir, analyser et intégrer diverses données « omiques » volumineuses pour une meilleure compréhension des mécanismes moléculaires sous-jacents à l'initiation, à la progression et au pronostic du cancer humain.
La ressource partagée en bioinformatique tire parti de plusieurs ressources informatiques majeures disponibles. Tout d'abord, chaque employé dispose d'un poste de travail Dell Linux, idéal pour les projets de bioinformatique à forte intensité de calcul. Deuxièmement, grâce à la collaboration avec le département informatique de Roswell Park, l'équipe dispose d'un cluster de calcul haute performance adapté à l'analyse de séquençage de nouvelle génération. Troisièmement, grâce à la collaboration avec le Center for Computational Research de l'UB, le personnel des ressources a facilement accès au cluster de calcul haute performance. Ces ressources de cluster de calcul haute performance sont spécifiquement conçues pour les projets à forte intensité de calcul.
La ressource partagée en bioinformatique développera des outils bioinformatiques nouveaux et efficaces pour la recherche et les applications cliniques, aidera les chercheurs à réaliser des expériences « omiques » à haut débit guidées par des connaissances informatiques, garantira que les méthodologies de conception et d'analyse bioinformatiques appropriées sont utilisées dans les préparations de subventions et de manuscrits pertinents de Roswell Park.
Notre équipe
Corps enseignant
Staff
Eduardo Cortes, MA
Bioinformaticien sénior
Téléphone : 716-845-6313
E-mail : Eduardo.CortesGomez@RoswellPark.org
Hua-Hsin Hsiao, MS
Programmeur / Analyste
Téléphone : 716-845-3818
E-mail : Hua-Hsin.Hsiao@RoswellPark.org
Qiang Hu, Ph. D.
Bioinformaticien sénior
Téléphone : 716-845-1630
E-mail : Qiang.Hu@RoswellPark.org
Justine Jacobi, Ph. D.
Boursier postdoctoral
Téléphone : 716-845-4525
E-mail : Justine.Jacobi@RoswellPark.org
Ram Nambiar, MS
Programmeur / Analyste
Téléphone : 716-845-1300, poste 2216
E-mail : Ram.Nambiar@RoswellPark.org
Yali Zhang, titulaire d'une maîtrise en santé publique
Bioinformaticien sénior
Téléphone : 716-845-2274
E-mail : Yali.Zhang@RoswellPark.org
Publications
- Le mycobiome fongique stimule la sécrétion d'IL-33 et l'immunité de type 2 dans le cancer du pancréas. Alam A, Levanduski E, Denz P, Villavicencio HS, Bhatta M, Alhorebi L, Zhang Y, Gomez EC, Morreale B, Senchanthisai S, Li J, Turowski SG, Sexton S, Sait SJ, Singh PK, Wang J, Maitra A, Kalinski P, DePinho RA, Wang H, Liao W, Abrams SI, Segal BH, Dey P. Cancer Cell. 2022;40(2):153-167.e11.
- Un inhibiteur de la réponse protéique mitochondriale dépliée supprime la croissance du cancer de la prostate chez la souris via HSP60. Kumar R, Chaudhary AK, Woytash J, Inigo JR, Gokhale AA, Bshara W, Attwood K, Wang J, Spernyak JA, Rath E, Yadav N, Haller D, Goodrich DW, Tang DG, Chandra D. J Clin Invest. 2022;132(13):e149906.
- Comprendre la sensibilité aux médicaments et lutter contre la résistance dans le cancer. Tyner JW, Haderk F, Kumaraswamy A, Baughn LB, Van Ness BG, Liu S, Marathe H, Alumkal JJ, Bivona TG, Chan KS, Druker BJ, Hutson AD, Nelson PS, Sawyers CL, Willey CD. Cancer Research 2022;82(8):1448-1460.
- Décryptage de l'hétérogénéité génomique spatiale à une résolution de cellule unique dans le myélome multiple. Merz M, Merz AMA, Wang J, Wei L, Hu Q, Hutson N, Rondeau C, Celotto K, Belal A, Alberico R, Block AW, Mohammadpour H, Wallace PK, Tario J, Luce J, Glenn ST, Singh P, Herr MM, Hahn T, Samur M, Munshi N, Liu S, McCarthy PL, Hillengass J. Nature Communications 2022;13(1):807.
- L'adaptation métabolique des tumeurs ovariennes chez les patientes traitées par un inhibiteur d'IDO1 limite les réponses immunitaires antitumorales. Odunsi K, Qian F, Lugade AA, Yu H, Geller MA, Fling SP, Kaiser JC, Lacroix AM, D'Amico L, Ramchurren N, Morishima C, Disis ML, Dennis L, Danaher P, Warren S, Nguyen VA, Ravi S, Tsuji T, Rosario S, Zha W, Hutson A, Liu S, Lele S, Zsiros E, McGray AJR, Chiello J, Koya R, Chodon T, Morrison CD, Putluri V, Putluri N, Mager DE, Gunawan R, Cheever MA, Battaglia S, Matsuzaki J. Science Translational Medicine. 2022;14(636):eabg8402.
- Le locus UACA est associé à la chimiorésistance et à la survie du cancer du sein. Zhu Q, Schultz E, Long J, Roh JM, Valice E, Laurent CA, Radimer KH, Yan L, Ergas IJ, Davis W, Ranatunga D, Gandhi S, Kwan ML, Bao PP, Zheng W, Shu XO, Ambrosone C, Yao S, Kushi LH. NPJ Breast Cancer. 2022;8(1):39.
- Génération de cellules de type cDC à partir de cellules souches pluripotentes induites humaines via la signalisation Notch. Makino K, Long MD, Kajihara R, Matsueda S, Oba T, Kanehira K, Liu S, Ito F. Journal for ImmunoTherapy of Cancer 2022;10(1):e003827.
- Le vaccin néoantigène récurrent à changement de cadre suscite une immunité protectrice avec une charge tumorale réduite et une survie globale améliorée dans un modèle murin du syndrome de Lynch. Gebert J, Gelincik O, Oezcan-Wahlbrink M, Marshall JD, Hernandez-Sanchez A, Urban K, Long M, Cortes E, Tosti E, Katzenmaier EM, Song Y, Elsaadi A, Deng N, Vilar E, Fuchs V, Nelius N, Yuan YP, Ahadova A, Sei S, Shoemaker RH, Umar A, Wei L, Liu S, Bork P, Edelmann W, von Knebel Doeberitz M, Lipkin SM, Kloor M. Gastroentérologie. Gastro-entérologie. 2021 octobre;161(4):1288-1302.e13.
- L'immunité des cellules T CD8+ bloque les métastases du cancer du sein exposé aux agents cancérigènes. Li K, Li T, Feng Z, Huang M, Wei L, Yan Z, Long M, Hu Q, Wang J, Liu S, Sgroi DC, Demehri S. Science Advances 2021 18 juin ;7(25):eabd8936.
- Chaîne d'outils bioconducteurs pour pipelines bioinformatiques reproductibles utilisant Rcwl et RcwlPipelines. Hu Q, Hutson A, Liu S, Morgan M, Liu Q. Bioinformatique. 2021 mars 27 ;37(19) :3351-2.
- Sun X, Zhang Y, Li J, Soo Park K, Han K, Zhou X, Xu Y, Nam J, Xu J, Shi X, Wei L, Lei LY, Moon JJ. Amplification de l'activation de STING par des particules de dinucléotide cyclique-manganèse pour la métallo-immunothérapie anticancéreuse locale et systémique. Nature Nanobiotechnology 2021;16(11):1260-1270.
- Les cellules TFH dépendent de l'activité HDAC intrinsèque de Tcf1 pour supprimer CTLA4 et protéger la fonction d'aide des cellules B. Li F, Zhao X, Zhang Y, Shao P, Ma X, Paradee WJ, Liu C, Wang J, Xue HH. Proc Natl Acad Sci US A. 2021;118(2):e2014562118.
- MUC1-C intègre l'activation de la voie IFN-γ avec la suppression du microenvironnement immunitaire tumoral dans le cancer du sein triple négatif. Yamashita N, Long M, Fushimi A, Yamamoto M, Hata T, Hagiwara M, Bhattacharya A, Hu Q, Wong KK, Liu S, Kufe D. Journal for ImmunoTherapy of Cancer. 2021;9(1):e002115.
- Dysrégulation de l'ARN : une source croissante de cibles d'immunothérapie contre le cancer. Pan Y, Kadash-Edmondson K, Wang R, Phillips J, Liu S, Ribas A, Aplenc R, Witte O, Xing Y. Tendances en sciences pharmacologiques 2021 ; 42(4), 268-282.
- Efficacité et sécurité du pembrolizumab en association avec le bévacizumab et le cyclophosphamide métronomique oral dans le traitement du cancer de l'ovaire récurrent : essai clinique non randomisé de phase 2. Zsiros E, Lynam S, Attwood KM, Wang C, Chilakapati S, Gomez EC, Liu S, Akers S, Lele S, Frederick PJ, Odunsi K. JAMA Oncology 2021;7(1):78-85.
- L'activation de NF-κB et de p300/CBP potentialise la chimio-immunothérapie du cancer par l'induction de la présentation de l'antigène MHC-I. Zhou Y, Bastian IN, Long MD, Dow M, Li W, Liu T, Ngu RK, Antonucci L, Huang JY, Phung QT, Zhao XH, Banerjee S, Lin XJ, Wang H, Dang B, Choi S, Karin D, Su H, Ellisman MH, Jamieson C, Bosenberg M, Cheng Z, Haybaeck J, Kenner L, Fisch KM, Bourgon R, Hernandez G, Lill JR, Liu S, Carter H, Mellman I, Karin M, Shalapour S. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2021;118(8):e2025840118.
- Le séquençage ultra-profond différencie les modèles de mutations clonales cutanées associées à l'exposition au soleil et à la charge de cancer de la peau. Wei L, Christensen SR, Fitzgerald ME, Graham J, Hutson ND, Zhang C, Huang Z, Hu Q, Zhan F, Xie J, Zhang J, Liu S, Remenyik E, Gellen E, Colegio OR, Bax M, Xu J, Lin H, Huss WJ, Foster BA, Paragh G. Science Advances 2021;7(1):eabd7703.
- Hagiwara M, Yasumizu Y, Yamashita N, Rajabi H, Fushimi A, Long MD, Li W, Bhattacharya A, Ahmad R, Oya M, Liu S, Kufe D. MUC1-C active le complexe BAF (mSWI/SNF) dans la prostate Cellules souches cancéreuses. Recherche sur le cancer 2021 ; 81(4):1111-1122.
- Les paramètres clés de l'immunogénicité des épitopes tumoraux révélés grâce à une approche de consortium améliorent la prédiction des néoantigènes. Wells DK, van Buuren MM, Dang KK, Hubbard-Lucey VM, Sheehan KCF, Campbell KM, Lamb A, Ward JP, Sidney J, Blazquez AB, Rech AJ, Zaretsky JM, Comin-Anduix B, Ng A, Chour W, Yu TV, Rizvi H, Chen JM, Manning P, Steiner GM, Doan XC, Tumor Neoantigen Selection Alliance ; Merghoub T, Guinney J, Kolom A, Selinsky C, Ribas A, Hellmann MD, Hacohen N, Sette A, Heath JR, Bhardwaj N, Ramsdell F, Schreiber RD, Schumacher TN, Kvistborg P, Defranoux NA. Cellule 2020;183(3):818-834.e13.
- Surmonter la résistance primaire et acquise au traitement anti-PD-L1 par induction et activation des cDC1 résidant dans la tumeur. Oba T, Long MD, Keler T, Marsh HC, Minderman H, Abrams SI, Liu S, Ito F. Nature Communications 2020;11(1):5415.
- La rétention des introns est une caractéristique et le spliceosome représente une vulnérabilité thérapeutique dans le cancer agressif de la prostate. Zhang D, Hu Q, Liu X, Ji Y, Chao HP, Liu Y, Tracz A, Kirk J, Buonamici S, Zhu P, Wang J, Liu S, Tang DG. Nature Communications 2020;11(1):2089
- Une analyse guidée par voie identifie l'épissage alternatif du pré-ARNm dépendant de Myc dans les cancers agressifs de la prostate. Phillips JW, Pan Y, Tsai BL, Xie Z, Demirdjian L, Xiao W, Yang HT, Zhang Y, Lin CH, Cheng D, Hu Q, Liu S, Black DL, Witte ON, Xing Y. Proceedings of the National Academy of Sciences 2020;117(10):5269-5279.