PROF. DR. BAGDY GYÖRGY

Semmelweis Egyetem, Gyógyszerhatástani Intézet, Új Antidepresszív Gyógyszercélpont Kutatócsoport, Budapest

Kutatási területek: A gyakori, komplex pszichiátriai és neurológiai betegségek kialakulásában
szerepet játszó örökletes és környezeti faktorok és azok összefüggései

Azokra a betegségekre koncentrálunk, amelyeket mind az örökletes, mind a környezeti faktorok jelentősen befolyásolnak. Ilyenkor a hagyományos (pl. GWAS) megközelítések kevéssé alkalmazhatóak, így részletes adatokra, komplex modellek felállítására és tesztelésére, hagyományos módszerekre és a mesterséges intelligencia alkalmazására egyaránt szükség van. 2021-ben a depresszió egyes fenotípusaival kapcsolatos személyiség vonások és temperamentumok genomikáját kezdtük el feltárni.

Dr. Bálint Bálint László

Debreceni Egyetem, Biokémiai és Molekuláris Biológiai Intézet, Személyreszabott Orvoslás Kutatócsoport, Debrecen

Kutatási terület: Epigenetika, funkcionális genomika

Az epigenetikai öröklődés fizikai hordozói a kromatin szintjén módosítják a gének kifejeződését. Munkacsoportunk célja megismerni és kiaknázni a génexpresszió kromatin szintű szabályozásának folyamatait az onkológiai kórképek kialakulásában és kezelésében. Ebből a célból a génexpresszió szabályozásában kritikus elemek jelentőségét vizsgáljuk MCF-7 emlődaganatos sejtekben és izogenikus LCL sejtekben. Célunk a rendelkezésre álló adatok multiomikai integrálása és ezáltal a kritikus génexpressziót szabályozó elemek azonosítása.

ELIXIR részvétel: Oktatási koordinátor

Dr. Barta Endre

Magyar Agrár- és Élettudományi Egyetem, Genetika és Biotechnológia Intézet, Biokémiai és Molekuláris Biológiai Intézet, Debreceni Egyetem   

Kutatási területek: mezőgazdasági genomika, génszabályozás, funkcionális genomika, bioinformatika

Gödöllői munkacsoportomban elsősorban a háziállatok genomikájával foglalkozunk. Korábban meghatároztuk, elemeztük a hazai mangalica fajták genomjait. Elsőként Magyarországon denovo összeraktuk egy emlősállat, a gímszarvas teljes referencia genomszekvenciáját. Legújabb kutatási területünk a házinyúltenyészetek termelőképességének növelése genomikai módsze- rekkel egy konzorcium keretében. Az MBK-n kívül a konzorcium tagja még az Állatorvostudományi Egyetem és az S&K-LAP Nyúltenyésztő Kft. is. Munkánk során Big Data genomikai módszerekkel (GWAS) vizsgáljuk az ERE-betegség genetikai hát- terét. Debreceni egyetemi csoportommal a génszabályozást vizsgáljuk genomszinten, Big Data bioinformatikai módszerekkel. Nagy mennyiségben dolgozunk fel publikus ChIP-seq-adatokat. Eredményeinket a ChIPSummitDB adatbázisban gyűjtjük. Az adatokból próbáljuk megállapítani, hogy az egyes fehérjék hol, milyen sorrendben, miért helyezkednek el a DNS-en.

ELIXIR részvétel: Technológiai koordinátor

Prof. Dr. Barta Zoltán

Debreceni Egyetem, TTK Evolúciós Állattani és Humánbiológiai Tanszék, Debrecen

Kutatási területek: (1) utódgondozás genetikai hátterének vizsgálata bogarakban; és (2) természetvédelmi adatok ökoinformatikai elemzése.

(1) A korai, idilli nézettel szemben az utódgondozás során a szülők között jelentős érdekellentétek feszülnek, melyek feloldása nem triviális. Kutatásaink során korábbi elméleti vizsgálatainkra támaszkodva genomikai, transzkriptomikai módszerekkel próbáljuk feltárni ezen ellentét megoldását segítő mechanizmusokat egy új bogármodellrendszerben, a nagyfejű csajkóban.

(2) A természetvédelem működése során hatalmas mennyiségű térben referált biotikai adat keletkezik, mely feldolgozása, nem beszélve annak értelmezéséről, nem megoldott. Vizsgálataink során modern adatbányászmódszereket alkalmazva próbáljuk felmérni ezen adathalmaz prediktív alkalmazásának lehetőségét.

PROF. Dr. Bödör Csaba

Semmelweis Egyetem, Patológiai és Kísérleti Rákkutató Intézet Budapest, HCEMM-SE Molekuláris Onkohematológia Kutatócsoport, Budapest

Kutatási területek: onkohematológia, klonális evolúció

A Molekuláris Onkohematológia Kutatócsoport (Semmelweis Egyetem, Patológiai és Kísérleti Rákkutató Intézet) különböző lymphomák és leukémiák esetében végez genomikai és epigenomikai kutatásokat, valamint diagnosztikus fejlesztéseket a legkorszerűbb újgenerációs szekvenálási és bioinformatikai eljárások alkalmazásával. A kutatások célja a betegség lefolyásával és különböző célzott terápiákra adott válaszkészséggel kapcsolatba hozható biomarkerek azonosítása, valamint a terápiák szelekciós nyomásának hatására kialakuló klonális evolúció időbeli és térbeli aspektusainak feltérképezése.

ELIXIR részvétel: Platforms

Prof. Dr. Csabai István

Eötvös Loránd Tudományegyetem, TTK Fizikai Intézet, Budapest

Kutatási területek: genomika, BigData, mesterséges intelligencia

Csoportunk kutatásainak középpontjában az adatintenzív bioinformatikai kutatások állnak. Számos hazai és európai projekt keretében részt veszünk rákgenetikai vizsgálatokban, környezeti minták metagenomikai elemzésében, molekuláris öregedéskutatásban, járvány-genetikai vizsgálatokban. Munkánk során az élenjáró bioinformatikai elemző szoftverek mellett nagymértékben használjuk a modern gépi tanulás eredményeit is, és arra törekszünk, hogy az alapkutatási eredmények minél hamarabb hasznosuljanak az egészségügyi gyakorlatban.

ELIXIR részvétel: Platforms, BY-COVID

Prof. Dr. Csősz Éva

Debreceni Egyetem

Biokémiai és Molekuláris Biológiai Intézet, Debrecen

Kutatási területek: biomarker-kutatás, proteomikai és metabolomikai technikák fejlesztése, komplex adatelemzés

Kutatócsoportunk fő célja a nem invazív módon gyűjthető testfolyadékok (könny, nyál, verejték) proteomikai és metabolomikai tanulmányozása és potenciális biomarkerek azonosítása. Ehhez proteomikai és metabolomikai módszereket fejlesztünk és optimalizálunk, és ezeket alkalmazzuk biológiai rendszerekre. Fontos a kapott adatok komplex, hálózatalapú és rendszerbiológia-szemléletű értelmezése, ezáltal minél több releváns biológiai információ kinyerése a begyűjtött adathalmazból. Kutatócsoportunk részt vesz az ELIXIR Proteomics által koordinált, 11 országból 13 kutatócsoport részvételével történő megvalósítási tanulmányban, amelynek célja az adatbázisokban levő proteomikai adatok újra hasznosítása. A kutatómunka mellett fontos a PhD és TDK hallgatók képzése és a megszerzett tudás továbbadása az érdeklődőknek.

Prof. Dr. Csikász-Nagy Attila

Pázmány Péter Katolikus Egyetem, Budapest

Fő kutatási területünk a hatékony Markov-lánc Monte-Carlo-metódusok és a molekuláris evolúció sztochasztikus modellezése. A ClcBio (pár éve felvásárolta a Quiagen) vezetésével egy FP7-es project keretében evolúciós rejtett Markov-modellek segítségével transzkripciós faktor kötőhelyeket prediktáló szoftvert fejlesztett. Társszervezője voltam a 2009-es RECOMB Comparative Genomics konferenciának, valamint két, bioinformatikai témákkal is foglalkozó Dagstuhl-szemináriumnak.

A sejteken belüli molekuláris és a sejtek közötti celluláris interakciók hatására lejátszódó folyamatok térbeli és időbeni változásának megértéséhez kombináljuk a számítógépes rendszerbiológiai modellezési technikákat kísérleti módszerekkel.

A molekuláris interakciós hálózatok kapcsolási rajzait matematikai egyenletekké alakítjuk, és azokat elemezzük, hogy megértsük a vizsgált rendszer fiziológiai viselkedését. A fő kutatási kérdéseink a sejtnövekedés és a sejtosztódás szabályozásával hozhatóak kapcsolatba, de betegségek és gyógyszerhatások jóslására is fejlesztünk sejtszintű fehérjekomplex képződést szimuláló modellt is. Több kísérleti laboratóriummal együttműködünk, amelyek a modellek felállításához szükséges adatokat és platformot kínálnak modelljeink előrejelzésének tesztelésére. Továbblépve, a közelmúltban létrehoztuk saját kísérletes laboratóriumunkat, ahol különböző élesztő törzsek közötti sejt-sejt kölcsönhatásokat vizsgálunk, és ezen eredményeinket kombináljuk legújabb modelljeinkkel.

Dr. Dosztányi Zsuzsanna

 

Eötvös Loránd Tudományegyetem, TTK Biokémia Tanszék,  Budapest

Kutatási területek: fehérje szekvencia predikció, gépi tanulás, rendezetlen fehérjék, fehérje-fehérje kölcsönhatás

Dosztányi Zsuzsanna 2014-től vezeti az MTA Lendület pályázat támogatásával megalakult Bioinformatikai Kutatócsoportot az ELTE TTK Biokémia Tanszékén.

Fő kutatási területünk az eredendően rendezetlen fehérjék bioinformatikai és mélytanulásos módszerekkel. Ehhez kapcsolódóan fejlesztünk különböző predikciós módszereket, végzünk számítógépes biológiai vizsgálatokat, illetve közreműködünk különböző adatbázisok kifejlesztésében is. Célunk az, hogy megérthessük azt, hogy hogyan képesek a rendezetlen fehérjék alapvetően fontos biológiai funkciójukat ellátni, mutációjuk hogyan vezet különböző betegségekhez, például rákhoz, illetve neurodegeneratív betegségekhez, illetve hogy lehet ezeket a fehérjéket felhasználni újfajta gyógyszermolekulák tervezéséhez. Aktívan részt veszünk az ELIXIR Intrinsically Disordered Proteins közösségében annak érdekében, hogy az ELIXIR céljaival összhangban jobban láthatóvá, elérhetővé, átjárhatóvá tegyük a különböző, fehérje rendezetlenséghez kapcsolódó eszközöket.

ELIXIR Community részvétel: Intrinsically Disordered Protein, Training Platform

DR. FEKETE JÁNOS TIBOR

 

Semmelweis Egyetem, Bioinformatika Tanszék, Budapest

Kutatási terület: transzkriptom alapú prediktív biomarkerek szolid tumorokban

A kutatásaim fókuszában a prediktív biomarkerek állnak. A három éve indult ROC Plotter projekt célja az, hogy egy webalkalmazáson keresztül, az adatokat egységes szerkezetben kezelve összefüggéseket keressünk az egyes gének expressziója és a terápiás válasz között. Az alkalmazás emlő-, méhnyak-, kolorektális tumor, valamint glioblasztomás betegek génchip és újgenerációs RNS méréseken alapuló forrásadatait használja. Az alkalmazás segítségével lehetőséget kívántunk biztosítani arra, hogy kísérletes eredmények független, külső validációját biztosítsuk a kutatóközösség számára. A honlap (www.rocplot.org) további szolgáltatása, hogy saját adatokból is lehetséges ROC analízis elvégzése, így további statisztikai szoftverek felhasználása nélkül is lehetséges kísérletes eredmények gyors kiértékelése.

Dr. Garamszegi László Zsolt

Ökológiai Kutatóközpont, Ökológiai és Botanikai Intézet, Budapest

Kutatócsoport: Evolúciós Ökológia Kutatócsoport 

Kutatási területek: (1) klímaváltozás és (újonnan) felbukkanó betegségek-citizen science: www.szunyogmonitor.hu ; (2) akusztikus kommunikáció és a kulturális evolúció

A társadalom széles körű bevonásával és innovatív technológiák (pl. mobilapplikációk) segítségével gyűjtünk nagymennyiségű adatot az ország minden pontjáról, majd kifinomult bioinformatikai, gépi tanulási módszereket alkalmazva nyerünk folyamatos információt az újonnan megjelenő kórokozók aktuális elterjedéséről. Az örvös légykapó modellfajon gyűjtünk hosszú távú adatokat annak érdekében, hogy megértsük a madárének ivari kiválasztódásban betöltött szerepét és a populáció szintjén térben és időben megmutatkozó dinamizmusokat.

Dr. Gáspári Zoltán

Pázmány Péter Katolikus Egyetem, Budapest

Kutatási terület: a kísérletes vizsgálatok mellett kiemelten foglalkozunk a fehérjék belső dinamikáját tükröző fehérjeszerkezeti sokaságok előállításával és elemzésével, elsősorban NMR-spektroszkópiai adatokra támaszkodva, valamint egyes fibrilláris szerkezeti motívumok vizsgálatával. Funkcionális oldalról fő érdeklődési területünk a szinaptikus jelátvitelben részt vevő, elsősorban a posztszinaptikus denzitás felépítésében szerepet játszó egyes fehérjék szerkezeti-dinamikai vizsgálata, illetve kölcsönhatásaik modellezése.

Dr. Gyenesei Attila

Szentágothai János Kutatóközpont, Pécs

A vezetésem alatt álló Bioinformatikai kutatócsoport és a korszerű műszerezettséggel és szakembergárdával működő Genomika és Bioinformatika Core Facility kutatásainak középpontjában egyrészt a biotechnológia területén végbemenő fejlődés nyújtotta lehetőségek kiaknázása, másrészt ennek egyik fő következménye, az eddig soha nem látott mennyiségben és részletességben rendelkezésre álló biológiai és orvosi adatmennyiség elemzése áll. A két terület gyakorlati összekapcsolása és korszerű bioinformatikai módszerek alkalmazása lehetőséget nyújt a molekuláris szintű biológiai folyamatok jobb megértésében és ezen biológiai ismeretek alkalmazásában az orvoslásban, az iparban és a mezőgazdaságban. Mindezek mellett kiemelt célunk kezdettől a bioinformatika és biostatisztika előmozdítása a Pécsi Tudományegyetemen, az itt dolgozó kutatócsoportok segítése, valamint kutatói és infrastrukturális pályázatokban való aktív részvétel. Reményeink szerint ezzel lehetővé válik a kutatásokból származó nagy tömegű adatok, információk feldolgozása, elemzése, továbbá növekedhet a kutatási aktivitás, a kollaborációk száma, nő a pályázatokban való részvételi lehetőség. Mindezek mellett a különböző genetikai és klinikai multi- faktoriális betegségek jellemzésével és biomarker-elemzéssel foglalkozunk, elsősorban hipotézisfüggetlen, adatbányászat- és mesterséges intelligencián alapuló eljárások alkalmazásával és fejlesztésével.

ELIXIR részvétel: technikai koordinátor

Prof. Dr. Győrffy Balázs

Természettudományi Kutatóközpont

Enzimológiai Intézet, Onkológiai Biomarker kutatócsoport, Budapest

Kutatási terület: az onkológiai betegségekben a várható klinikai lefolyást előre jelző új molekuláris markerek azonosítása, valamint a terápiával szembeni rezisztencia biomarkereinek vizsgálata. Az onkológiai bioinformatika terén a kutatócsoportunk több mint tíz külföldi egyetemmel folytat együttműködést, köztük a Yale, Stanford, Johns Hopkins Egyetemekkel (USA), valamint az Imperial College, pekingi, berlini, lyoni, calabriai, barcelonai egyetemek kutatóival, aminek eredményeként számos közlemény jelent már meg nívós tudományos lapokban (Nature Medicine, Cancer Discovery, Nature Communications, PNAS, EMBO, Cancer Research stb.) A csoport innovatív szemléletének köszönhetően számos szabadon elérhető online adatelemző rendszer került publikálásra (pl. KM-plotter, TNM-plotter, ROC-plotter).

ELIXIR részvétel: az ELIXIR Magyarországi csomópontjának a vezetője

Prof. Dr. Harrach Balázs

Állatorvostudományi Kutatóintézet, Molekuláris és Összehasonlító Virológia témacsoport

Budapest

Kutatási területek: házi és vadállatok vírusai, vírusgenetika, filogenetikai számítások, vírustaxonómia

Kutatócsoportommal vizsgáljuk a gazdasági, kedvenc és vadállatok vírusainak diverzitását, genomját, biológiáját, törzsfejlődését és kimutatási lehetőségüket. Következtetünk a gazdák és vírusaik koevolúciójára, a korábbi gazdaváltásokra, kutatjuk a vadon élő állatok (pl. denevérek, majmok) potenciálisan embert és háziállatokat fertőző vírusait. A vadállatmintákat Dél-Amerikától Új-Zélandig terjedően küldik. Eredményeinket a Nemzetközi Vírusrendszertani Bizottságban végzett munkában fordítjuk hivatalos taxonómiává.

Prof. Dr. Horváth Péter

Szegedi Biológiai Kutatóközpont, Biokémiai Intézet, Szeged

Kutatócsoportjai sejtek nagy felbontású térbeli vizsgálatára alkalmas, általuk kifejlesztett rendszermikroszkópia segítségével biológiai problémákra adnak számítógépes algoritmusokkal támogatott megoldást. Eredményeiket a legmagasabb tudományos fórumokon közlik (Nature Methods, Nature Communications, NRDD, Science, stb.). Kutatásaikkal a COVID-19-betegség elleni harcban is aktívan részt vettek.

Dr. Horváth Péter főállásban a Szegedi Biológiai Kutatóközpont Biokémiai Intézetének igazgatója, valamint a Helsinki Egyetemen működő FIMM-ben (Finnish Institute for Molecular Medicine) kutatócsoport-vezető, Finland distinguished professor és a High-content analysis egység igazgatója. A Szegedi Tudományegyetemen szerzett programtervező matematikus diplomát (2003), majd a Nizzai Egyetemen PhD fokozatot (2007), amely során az INRIA-n műholdkép-feldolgozó alkalmazásokat fejlesztett. A PhD-fokozat elnyerése után 7 évig a Zürichi Műszaki Egyetemen (ETH, Eidgenossische Technische Hochschule) dolgozott docensként, a számítógépes sejtbiológiai kutatások területén. Hét éve tért haza, a Szegedi Biológiai Kutatóközpont Biokémiai Intézetébe, és ugyanekkor kezdett párhuzamosan dolgozni a FIMM-ben. Az elmúlt években megalapította a szegedi és a helsinki-beli BIOMAG kutatócsoportokat, amelyekben együttesen mintegy 30 fő dolgozik.

Dr. Kenessey István

Országos Onkológiai Intézet, Budapest

A Nemzeti Rákregiszter és Biostatisztikai Központ a hazai daganatos betegek adatait gyűjti és dolgozza fel. Célunk amellett, hogy adatokat szolgáltassunk az onkológiai betegségek epidemiológiai helyzetéről, visszajelzést adjunk az egészség- ügyi ellátóknak és a Nemzeti Egészségbiztosítási Alapkezelőnek valamint az Emberi Erőforrások Minisztériumának, hozzájárulva az ellátás minőségbiztosításához, illetve az onkológiai hálózat fejlesztéséhez. Szorosabb kutatási területünket képezi a daganatos epidemiológiai helyzet változása és a trendek leírása, illetve az egyes betegségek túlélésében történő változás és ennek hátterében lévő okok feltárása.

Dr. Kós Péter

Szegedi Tudományegyetem

SZTE Biotechnológiai Tanszék, Szeged

Kutatási terület: az újgenerációs szekvenálással támogatott humán molekuláris diagnosztika, a mikrobiális genetika, környezeti és orvosi metagenomika stb. tárgyában végzett kutatások és szolgáltatások részeként, azokat segítve alkalmazzuk a bioinformatikai módszereket, egyrészt külön hw/sw megoldásokkal, másrészt az SZBK mesterséges intelligenciát ill. omikákat kutató egységeivel együttműködésben. Az ELIXIR-hez és más nemzetközi konzorciumokhoz való csatlakozással jelenleg azon fáradozunk, hogy kialakítsuk Szegeden a bioinfiormatikai módszerek kutatásának, oktatásának és felhasználásának egy koherensebb, hatékonyabb és modernebb rendszerét.

A Szegedi Tudományegyetem Természettudományi Karán Dr. Rákhely Gábor 2000 körül alapította meg a bioinformatika oktatást tantárgyi keretek között. Az egy-egy féléves elméleti és gyakorlati oktatást az évek során molekuláris evolúcióval, omikai tudományokkal és informatikai jellegű tantárgyakkal kiegészítve elindítottuk egy bioinformatikai szakirány kialakítását a biológus hallgatók számára, aminek fejlesztése jelenleg is zajlik. Az ország különböző egyetemein folyó bioinformatikai oktatással való harmonizáció, valamint ezen műhelyekkel való kollaboráció érdekében csatlakoztunk az ELIXIR Magyarország node-hoz. Az Egyetemen jelentős bioinformatikai kutatás, és erre szolgáló központi intézmény nincsen;

Dr. Menyhart Otilia

Semmelweis Egyetem, Budapest

Kutatási terület: Diagnosztikai eszközök fejlesztése betegektől származó mérések adatainak felhasználásával

A különféle tesztek, klinikai vizsgálatok során hatalmas, akár több száz paramétert tartalmazó heterogén adathalmaz keletkezik minden páciensről, melyekből következtetni lehet a klinikai kimenetre és a betegek túlélésére. Ezen adatok értelmezése azonban méretükből kifolyólag nem rutinfeladat. A megfelelő bioinformatikai eszközök azonban lehetővé teszik ezen adatok diagnosztikai illetve prognosztikai célú kiaknázását. A kutatás során elsősorban az onkológia területén végzünk mesterséges intelligencia alapú vizsgálatokat betegekből származó mérések adataira támaszkodva. A téma elsősorban a bioinformatika és a klinikai kutatás iránt érdeklődő hallgatók számára lehet érdekes.

Dr. Miklós Dezső

Rényi Alfréd Matematikai Kutató Intézet, Budapest

Kutatási területek: extremiális kombinatorikai módszerek a bioinformatikában

A Magyar Bioinformatikai Társaság egyik alapítója, sok éven át alelnöke voltam. Fő kutatási területem a bioinformatikai problémákban előforduló extremiális mintázatok keresése. Foglalkozom hálózatelemzésekkel, periodikus mintázatok keresésével. 

Dr. Miklós István

Rényi Alfréd Matematikai Kutató Intézet, Budapest

Kutatási területek: sztochasztikus modellek, Markov-lánc Monte-Carlo-metódusok,

genomátrendeződési modellek.

Fő kutatási területünk a hatékony Markov-lánc Monte-Carlo-metódusok és a molekuláris evolúció sztochasztikus modellezése. A ClcBio (pár éve felvásárolta a Quiagen) vezetésével egy FP7-es project keretében evolúciós rejtett Markov-model- lek segítségével transzkripciós faktor kötőhelyeket prediktáló szoftvert fejlesztett. Társszervezője voltam a 2009-es RECOMB Comparative Genomics konferenciának, valamint két, bioinformatikai témákkal is foglalkozó Dagstuhl-szemináriumnak.

Dr. Monostory Katalin

Természettudományi Kutatóközpont

Enzimológiai Intézet, Budapest

Kutatási területek: gyógyszer-metabolizáló enzimek genetikai polimorfizmusa (’single nucleotide polymorphisms’ és kópiaszám- változások) és fenotípusos megjelenése, SNP- és CNV-meghatározási metodikák fejlesztése, kópiaszám-változás daganatos sejtekben

A gyógyszermetabolizmusban résztvevő enzimek genetikai polimorfizmusa és nem-genetikai tényezőknek (életkor, nem, dohányzás, megbetegedések, gyógyszeres terápia) köszönhető fenokonverziója megváltoztatja a hatóanyagok eliminációs sebességét, amely hatás-csökkenéshez vagy fokozott mellékhatás kialakuláshoz vezethet. SNP (’single nucleotide polymorphisms’) és CNV (’copy number variations’) meghatározásra alkalmas PCR alapú módszereket fejlesztünk a betegek megváltozott gyógyszermetabolizáló képességének azonosítására. Feltárjuk a tumorsejtekben kialakuló terápia-rezisztencia kópiaszám változásokra visszavezethető okait. A genetikai eltérések fenotípusos megjelenésre gyakorolt hatásának megértésével hozzájárulunk a személyre szabott terápia finomításához.

ELIXIR Community részvétel: Platforms

DR. NAGY ATTILA csaba

 

Debreceni Egyetem, Egészségtudományi Kar, Egészségtudományi Intézet, Egészségügyi Informatikai Tanszék. Epidemiológiai és Bioinformatikai Munkacsoport, Debrecen

Kutatási területe: Biostatisztika, Epidemiológia, BigData

Munkacsoportunk népegészségügyi jelentőséggel bíró megbetegedések adatbázisainak biostatisztikai feldolgozásával és értékelésével foglalkozik. Az összefüggések feltárása mellett a nagy mennyiségű értékes strukturálatlan adat hasznosításával, szabad szöveges adatokból értékes információ kinyerésével foglalkozunk.

Prof. Dr. Patthy László