Dr. Andris Jankevics

Andris Jankevics ieguvis dabas zinātņu doktora grādu bioinformātikā Groningenas universitātē, Nīderlandē. Galvenais doktorantūras studiju virziens metabolomikas pētījumos bija inovatīvu un efektīvu metožu izstrādāšana metabolomikas (KMR, LC-MS) datu apstrādei.

Liels uzsvars viņa zinātniskajā darbībā tiek likts uz tādu metožu un algoritmu izstādi, kuru modulārā struktūra ļauj ne tikai dinamiski pielāgot dažādas komponentes katram pētījumam individuāli, bet arī nodrošina ērtu platformu starprezultātu apmaiņai starp projektā iesaistītajiem partneriem. Tādējādi panākot daudz ērtāku un efektīvāku komunikācija starp atšķirīgu jomu zinātniekiem. Rezultātā var daudz ātrāk noteikt un novērst nepilnības vai kļūdas eksperimenta struktūrā, analītiskajā platformā vai datu analīzē, kā arī nodrošināt eksperimenta atkārtojamību un datu noguldīšanu datu bankās.

Kopš 2017. gada oktobra Andris Jankevics ir pievienojies Birmingemas fenoma centra komandai. Viņa pienākumos ietilpst metabolomikas datu apstrāde, rezultātu integrācija ar citiem datu avotiem un ilgtspējīgas datu aprites nodrošināšana.

Zinātniskā darbība:

2017 – šobrīd Eksperimentālais darbinieks, Birmingemas fenoma centrs, Birmingemas Universitāte, Lielbritānija
2016 – 2017 Pēcdoktorantūras studijas, Bristoles Universitāte, Lielbritānija
2015 – 2016 Pēcdoktorantūras studijas, Liverpūles Universitāte, Lielbritānija
2013 – 2015 Pēcdoktorantūras studijas, Mančestras Universitāte, Lielbritānija
2009 – 2013 Doktorantūras studijas , Groningenas Universitāte, Nīderlande

Izvēlētās publikācijas:

  • Del Carratore F, Jankevics A, Eisinga R, Heskes T, Hong F, Breitling R. RankProd 2.0: a refactored bioconductor package for detecting differentially expressed features in molecular profiling datasets. Bioinformatics, 2017, 33(17);2774-2775.
  • Jankevics A, Breitling R. Chapter 6: Advanced LC-MS applications for identification and quantification of the metabolome. eBook: Advanced LC-MS applications in metabolomics, Future Science Group, 2015, pp 84-93.
  • Jankevics A, Merlo ME, de Vries M, Vonk RJ, Takano E, Breitling R. Separating the wheat from the chaff: A prioritisation pipeline for the analysis of metabolomics datasets. Metabolomics 2012, 8(Supp. 1):29–36.
  • Chaneton B, Hillmann P, Zheng L, Martin ACL, Maddocks ODK, Chokkathukalam A, Coyle JE, Jankevics A, Holding FP, Vousden KH, Frezza C, O’Reilly M, Gottlieb E. Serine is a natural ligand and allosteric activator of pyruvate kinase M2. Nature 2012, 491(7424):458–62.
  • Scheltema RA, Jankevics A, Jansen RC, Swertz MA, Breitling R. PeakML/mzMatch: A file format, java library, R library, and tool-chain for mass spectrometry data analysis. Analytical Chemistry 2011, 83(7):2786–93.
  • Jankevics A, Merlo ME, de Vries M, Vonk RJ, Takano E, Breitling R. Metabolomic analysis of a synthetic metabolic switch in Streptomyces coelicolor A3(2). Proteomics 2011, 11(24):4622–31.

Prezentācijas tēma

Metabolomikas datu koplietošana un atkārtota izmantošana: principi un ieteikumi

Andris Jankevics1, Gavin R. Lloyd1, Ralf J.M. Weber1,2

1Birmingemas Fenoma Centrs un 2Biozinātņu Skola, Birmingemas Universitāte, B15 2TT, Birmingema, Lielbritānija

Arvien biežāk par labu zinātnisko praksi tiek uzskatīta pētījumu datu uzglabāšana publiski pieejamās datu krātuvēs. Genomika un tranksriptomika ir vecākās no “- omiku” tehnoloģijām un pateicoties rūpīgi izstrādātiem datu publicēšanas standartiem, publiski pieejamā informācija tiek plaši pielietota gan zinātnes aprindās, gan arī biotehnoloģiju komerciālajos pielietojumos.

Proteomika un metabolomika ir jaunākās tehnoloģijas. Pašlaik zinātniskā kopiena aktīvi strādā pie datu apmaiņas formātu izstrādes, kā arī noteiktiem standartiem metadatu apkopošanai. Salīdzinoši nesen izveidotajās datu krātuvēs jau pašlaik tiek aktīvi uzglabāti jauni pētījumi, tomēr to plašāku atkārtotu izmantošanu apgrūtina konsekvences trūkums eksperimenta plānošanā, kvalitātes kontrolē un datu apstrādē. Viens no pamatnosacījumiem šī procesa paātrināšanai un atvieglošanai ir efektīvu un automatizētu programmatūras rīku un darbplūsmu pieajamība.

Ta kā lielākā daļa publiski pieejamo metabolomikas datu ir tikai daļēji interpretēta, tad šo datu sistemātiskai tālākai izpētei ir liels potenciāls. Mēs apspriedīsim šo datu atkārtotas izmantošanas pašreizējos izaicinājumus un pielietojumu, kā arī iespējamos risinājumus rezultātu integrācijai ar dažādām “-omiku” tehnoloģijām.

  • a.jankevics@bham.ac.uk
  • andris.jankevics@gmail.com

This post is also available in: EN