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实验室:计算组学实验室(COL)

去布卢明顿大学生物信息学课程

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学校的信息和计算
美国据大街150号
布卢明顿,47405 - 7104

Educaltional背景:

主要研究方向:

• 计算质谱:
我们有兴趣开发算法和机器学习方法来解决挑战性的问题在分析质谱数据,特别是对蛋白质组学,作者和glycoproteomics。我的团队介绍了新概念,MS-based蛋白质组学中的肽检测能力,它可以预测整个蛋白质的氨基酸序列。这个概念被广泛应用于蛋白质组学现在很多组。概念的基础上,我们小组开发了一种贝叶斯框架来提高蛋白质识别和推理。由NSF事业奖,2007年NIH资助的,我们小组开发了第一组软件工具来帮助女士数据的自动化分析多糖分析和映射特有的糖基化蛋白,包括MultiGlycan,GlycoFragwork和GlycoSeq。
• 隐私保护技术进行分析和传播人类基因组数据:
自2008年以来,我的团队开创了一种应用隐私保护技术共享和分析基因组数据。我的小组研究了泄漏的信息发布全基因组关联研究(GWAS)和开发了一种计算方法在发布GWAS数据隐私风险评估。这项工作获得了声望宠物奖在2011年。与的合作iDASH中心在加州,我们组织了这次的结果挑战申请保护隐私技术(见人类基因组数据自然新闻和Genomeweb我们的努力)的报告。正在进行(见最近的挑战在这里)我也是一个积极参与者的隐私/安全工作小组GA4GH共享人类基因组数据。
• 移动遗传元素:
  我的团队已经开发了MGEScan和ISEScan识别移动在真核基因元素和细菌基因组抓紧器描述的插入多态性在真核生物和细菌物种的自然种群。
• 片段组装:
我的早期研究主要集中在DNA测序片段组装问题。使用Drs。Pevzner和沃特曼,我开发了欧拉路径方法基因组组装,后来大多数采用汇编(如天鹅绒,SOAPDenovo、ALLPATHS等)组装下一代测序(上天)数据。我们的工作得到了时间的考验RECOMB会议2013年奖在这里)。

教学领域:

奖

1. NSF早期职业发展(职业)奖,2007年。
2. 雷竞技官方网站下载印第安纳大学优秀青年教师奖,2009年。
3. 隐私增强技术(PET)奖,2011年。
4. RECOMB时间的考验奖,2013年。

书和书的章节

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2. 金,h . Tang和e .理智型。基因组测序技术和算法,Artech房子出版商(2007)。亚马逊
3. h . Tang和美国金,生物信息学:挖掘大量数据从高通量基因组学实验,pp1-24,生物数据分析:软计算方法由她Bandyopadhyay编辑,放进Maulik和杰森·t·l·王,世界科学出版社(2007)。
4. y和h唐,动态规划算法的序列和结构比较,pp9-28,生物信息学算法:技术和应用程序由离子Mandoiu和亚历山大Zelikovsky编辑,威利出版社(2008)。
5. h . Tang流感病毒从动物到人类如何?生物信息学在生物学家,由p . a . Pevzner编辑和r·沙米尔,剑桥大学出版社,(2011)。

最近的出版物:

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3. s . Lee m . Kwon h·李,y沉重的一击,h . Tang j·k·李和t .公园(2011)增强肽量化使用光谱计算集群和集群丰富,BMC生物信息学,12:423。Pubmed
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