Hat év telt el az Orvosi Biológia Intézet Genomika és Géntechnológia csoportjának bemutatkozása óta (www.med.u-szeged.hu/kutatas/genomika-gentechnologia/genomika-gentechnologia)
A Genomika és Géntechnológia csoport 2017-ben: B → J: Moldován Norbert (azóta Amszterdamban, a Vanderbilt University Medical Center bioinformatikus posztdoktori kutatója), Szűcs Attila (az SZTE TTIK Mikrobiológiai tanszék bioinformatikusa), Csabai Zsolt, Tombácz Dóra, Boldogkői Zsolt, Balázs Zsolt (aki már tudományos főmunkatárs a Zürichi Egyetemen) és Prazsák István.
A három távozó kolléga helyét 17 új kolléga tölti be. 2023-ban 21-en alkotjuk a 3G és a GeMiNI csoportokat. B→J: Dani Virág, Asaduzzaman Md, Torma Gábor, Henkrich Miksa, Mizik Máté, Csányi Viktor, Kakuk Balázs, Dörmő Ákos, Gulyás Gábor, Csabai Zsolt, Király András, Tombácz Dóra, Boldogkői Zsolt, Prazsák István, Járay Tamás, Fülöp Ádám, Nagy G Ármin, Islam Almsarrhad, Harangozó Ákos, Kiss András, Ahmed Taifi
Vezető kutatók:
Prof. Dr. Boldogkői Zsolt (Genomika és Géntechnológia Kutatócsoport1) – tanszékvezető egyetemi tanár
Dr. habil Tombácz Dóra (MTA-SZTE GeMiNI Kutatócsoport2) – egyetemi docens
Kutatók:
Dr. Csabai Zsolt 1,2 – egyetemi adjunktus
Dr. Kakuk Balázs 1,2 – egyetemi adjunktus
Dr. Kiss András Attila 2 – tudományos munkatárs
Dr. Prazsák István 1,2 – egyetemi adjunktus
PhD hallgatók:
Almsarrhad Islam (Multidiszciplináris DI) 1
Asaduzzaman Md (Multidiszciplináris DI) 2
Csányi Viktor (Interdiszciplináris DI) 1
Dani Virág (Interdiszciplináris DI) 1,2
Dörmő Ákos (Multidiszciplináris DI) 1,2
Dr. Király András (SZAOK V) 1,2
Fülöp Ádám (Interdiszciplináris DI) 1
Gulyás Gábor (Interdiszciplináris DI) 2
Harangozó Ákos (SZAOK V) 1
Járay Tamás (Interdiszciplináris DI) 2
Mizik Máté (Interdiszciplináris DI) 1
Nagy Gergely Ármin (Multidiszciplináris DI) 1
Taifi Ahmed (Multidiszciplináris DI) 2
Torma Gábor (Interdiszciplináris DI) 1
BSc hallgató:
Henkrich Miksa 2
Kutatóhely:
SZTE SZAOK Orvosi Biológiai Intézet, Genomika és Géntechnológia & MTA-SZTE GEnomika, MIkrobiomika, Nutri-omikák és Informatika kutatócsoportok (SZTE SZAOK, Kiszely György Oktatási Épület, 0-2. emeletek, 6720 Szeged, Somogyi u. 4.)
Főbb együttműködő hazai intézmények:
Állatorvostudományi Egyetem (Dr. habil Dénes Béla)
Állatorvostudományi Kutatóintézet (Dr. Zádori Zoltán)
PTE Szentágothai János Kutatóközpont, Virológiai kutatócsoport (Prof. Dr. Jakab Ferenc és Dr. Kemenesi Gábor)
Semmelweis Egyetem Anatómiai, Szövet – és Fejlődéstani Intézet (Prof. Dr. Palkovits Miklós)
SZTE SZAOK Gyermekgyógyászati Klinika (Dr. Maróti Zoltán, Dr. Kalmár Tibor)
SZTE SZAOK Orvosi Mikrobiológiai Intézet (Dr. Megyeri Klára)
SZTE TTIK Fizikai Kémiai és Anyagtudományi Tanszék (Prof. Dr. Dékány Imre)
Főbb együttműködő külföldi intézmények:
Stanford University, Stanford, CA, USA (Prof. Dr. Michael Snyder, Dr. Alexander E. Urban)
Weill Cornell Medicine, New York, NY, USA (Dr. Hagen Tilgner)
University of Florida, Gainesville, FL, USA (Dr. Zsolt Toth)
Mississippi State University, Starkville, MS, USA (Dr. Florencia Meyer)
Masaryk University, Brno, Czech Republic (Prof. Dr. Daniel Růžek)
University of Rijeka, Department of Biotechnology (Dr. Igor Jurak)
Fő projektek
3G csoport: Kutatásunk egy új genetikai szabályozó rendszer felderítését tűzi ki fő céljául vírus modellek alkalmazásával. Ennek lényege, hogy a gének a leíródásuk során különféle transzkripciós átfedéseket hoznak létre egymással. Feltételezésünk szerint az átfedő DNS szakaszok átírása során a transzkripciós apparátusok kölcsönhatnak egymással és egy össz-genom szintű interferencia hálózatot hoznak létre. A 2018-2023-as években a projekt során ennek a rendszernek elsősorban a strukturális elemeit tártuk fel. 2023-tól a rendszer funkcionális részleteit vizsgáljuk. Ehhez a vírusok genomjának, vagy egyes genetikai moduljainak a működésébe avatkozunk be különféle módszerekkel, majd megvizsgáljuk, milyen rendszerszintű változások következnek be a génexpressziót illetően. Továbbá, az általunk leírt replikációs origó-hoz kapcsolt raRNS-ek szerepét vizsgáljuk. Az előzetes kutatásaink feltárták, hogy ezek az RNS-ek minden vizsgált DNS vírusnál előfordulnak, de még a rokon fajok is különböző megoldásokat alkalmazhatnak a kódolásukat illetően. Az raRNS-ek funkcióját vizsgáljuk meg azáltal, hogy módosítjuk a kifejeződését, meghatározzuk a sejten belüli lokalizációját és, hogy kapcsolódik-e nukleinsav molekulákhoz. Feltételezéseink szerint, e transzkriptek nem csupán RNS-ként funkcionálnak, hanem a leíródásuk szabályozza a DNS replikáció elkezdését és haladásának irányát is. A projekt során számos vírus transzkriptomának szerkezetét, ill. dinamikájának törvényszerűségeit ismerjük meg, de a levont következtetések univerzálisak lesznek. A kutatás során kísérletes és bioinformatikai eszközöket is fejlesztünk.
GeMiNI csoport:
I: Az elhízás és társbetegségei [diabétesz (T2D), inzulin rezisztencia (IR)] a modern társadalmak egészét érintő egészségügyi problémák. Hazánk Európa legelhízottabb nemzete, s élen jár számos komplex betegségben is, melyek kialakulásában öröklött tényezők s az életmód is fontos szerepet játszik. A modern genomikai kutatások elsősorban a gazdagének és a mikrobiom betegségekkel való kapcsolatainak vizsgálatára irányulnak. A projektünk célja a diéta és sport hatásának vizsgálata a mikrobiomra s a humán gének működésére. Mintaként elhízott, IR-es és T2D-s páciensek székletmintáját vizsgáljuk, ill. a pumit - magyar nemzeti kincs - mint modellt, bevonjuk az analízisbe. Eredményként az életmód, az egészség, a mikrobiom, s a gazdaszervezet génműködése közti kapcsolatok feltárását várjuk. Eredményeink fontosak lehetnek egészségmegőrző diétás stratégiák, klinikai terápiák (széklettranszplantáció, probiotikus), app-ok kidolgozásához, s. a magyarsággal és a pumival kapcsolatos további kutatásokhoz.
II. Az öregedés a soksejtűek jellemző biológiai folyamata, mely számos betegséggel társul. Célunk az öregedés (a születés kezdetétől idős korig) során a bélrendszerben bekövetkező molekuláris és mikrobiális változások szimultán, longitudinális vizsgálata. Az utóbbi években a bélrendszeri mikrobiom és a komplex betegségek legkiválóbb modelljének bizonyult a kutya. Egy magyar fajtát vizsgálunk (~200 kutya, egységesebb genetikai háttér). A modern kutatások főként a baktériumok és az öregedés kapcsolatára fókuszálnak: célunk a kutya virom részletes feltérképezése különféle szekvenálási, bioinformatikai megközelítésekkel, s az abundáns vírusok transzkriptom profiljának feltérképezése, rövid-és hosszú-read szekvenálással (LRS). Vizsgáljuk a virom és a baktériumok longitudinális változásait, egymáshoz viszonyított arányukat (teljes metagenom szekvenálás). A bakteriofág-baktérium kölcsönhatásokat is vizsgáljuk: 1) a baktériumok CRISPR lokusza spacer szekvenciáinak elemzésével, s ezek, ill. a fágok mennyiségének korrelációs analízisével; 2) a baktériumok restrikciós enzim kódoló génjei és a fágok restrikciós hasítóhelyei metilációs vizsgálatával LRS adatokból; 3) in vitro. A mikrobák működését metatranszkriptomikai, a gazda-mikroba kölcsönhatásokat genomikai/transzkriptomikai profilalkotással. Gazda génexpressziós adatok elemzésével célunk esetleges up-, vagy down-regulált génhálózatok feltárása. Célunk potenciális (mikrobiális) biomarkerek azonosítása (öregedés-kapcsolt betegségek predikciója), adataink alapját jelenthetik a jövőben új klinikai alkalmazásoknak (transzlációs medicina).
A kutatáshoz rendelkezésre álló források:
2022-2026 NKFIH Kutatási Pályázat - A transzkriptom szerveződési alapelvei: vírus modelleket alkalmazó integrált tanulmány
2022-2026 NKFIH Fiatal Kutatási Pályázat - Virom és öregedés: longitudinális multi-OMIKai tanulmány kutya, mint modell alkalmazásával
2020-2025 MTA Lendület Pályázat - Mikrobiom: az egészség kulcsa – Gazda-mikroba kölcsönhatás multiplatform alapú vizsgálata az elhízás és társbetegségei esetén
2018-2023 NKFIH Kutatási Pályázat - Herpeszvírusok génkifejeződésének multiplatform alapú vizsgálata
2018-2023 NKFIH Fiatal Kutatási Pályázat -Vírus génexpresszió-analízis különböző OMIKÁ-kal
Publikációk - az elmúlt 5 évben 47 publikációnk jelent meg (össz IF: ~ 320 )
Válogatott közlemények (2018-2023):
Kakuk B, Dörmő Á, Csabai Z, Kemenesi G, Holoubek J, Růžek D, Prazsák I, Dani VÉ, Dénes B, Torma G, Jakab F, Tóth GE, Földes FV, Zana B, Lanszki Z, Harangozó Á, Fülöp Á, Gulyás G, Mizik M, Kiss AA, Tombácz D, Boldogkői Z. In-depth Temporal Transcriptome Profiling of Monkeypox and Host Cells using Nanopore Sequencing. Scientific Data. 2023 May 9;10(1):262. doi: 10.1038/s41597-023-02149-4. D1
Tombácz D, Dörmő Á, Gulyás G, Csabai Z, Prazsák I, Kakuk B, Harangozó Á, Jankovics I, Dénes B, Boldogkői Z. High temporal resolution Nanopore sequencing dataset of SARS-CoV-2 and host cell RNAs. Gigascience. 2022 Oct 17;11:giac094. doi: 10.1093/gigascience/giac094. D1
Hardwick SA, Hu W, Joglekar A, Fan L, Collier PG, Foord C, Balacco J, Lanjewar S, Sampson MM, Koopmans F, Prjibelski AD, Mikheenko A, Belchikov N, Jarroux J, Lucas AB, Palkovits M, Luo W, Milner TA, Ndhlovu LC, Smit AB, Trojanowski JQ, Lee VMY, Fedrigo O, Sloan SA, Tombácz D, Ross ME, Jarvis E, Boldogkői Z, Gan L, Tilgner HU. Single-nuclei isoform RNA sequencing unlocks barcoded exon connectivity in frozen brain tissue. Nature Biotechnology. 2022 Jul;40(7):1082-1092. doi: 10.1038/s41587-022-01231-3. D1
Tombácz D, Prazsák I, Csabai Z, Moldován N, Dénes B, Snyder M, Boldogkői Z. Long-read assays shed new light on the transcriptome complexity of a viral pathogen. Scientific Reports. 2020 Aug 14;10(1):13822. doi: 10.1038/s41598-020-70794-5. D1
Balázs Z, Tombácz D, Csabai Z, Moldován N, Snyder M, Boldogkői Z. Template-switching artifacts resemble alternative polyadenylation. BMC Genomics. 2019 Nov 8;20(1):824. doi: 10.1186/s12864-019-6199-7. D1
Boldogkői Z, Moldován N, Balázs Z, Snyder M, Tombácz D. Long-Read Sequencing - A Powerful Tool in Viral Transcriptome Research. Trends in Microbiology. 2019 Jul;27(7):578-592. doi: 10.1016/j.tim.2019.01.010. D1
Tombácz D, Maróti Z, Kalmár T, Palkovits M, Snyder M, Boldogkői Z. Whole-exome sequencing data of suicide victims who had suffered from major depressive disorder. Scientific Data. 2019 Feb 5;6:190010. doi: 10.1038/sdata.2019.10. D1
Prazsák I, Moldován N, Balázs Z, Tombácz D, Megyeri K, Szűcs A, Csabai Z, Boldogkői Z. Long-read sequencing uncovers a complex transcriptome topology in varicella zoster virus. BMC Genomics. 2018 Dec 4;19(1):873. doi: 10.1186/s12864-018-5267-8.
A team 2023-ban (I)
A team 2023-ban (II)
