Aktivitātes WP1 ietvaros:
Izstrādātas metodes nemarķēto proteomikas datu kvantitatīvai prognozēšanai (uz regresijām balstītie M0-M4 modeļi, kā arī dziļās mašīnmācīšanās modelis ar GO un KEGG anotācijām), kas validētas vairākiem peles audu tipiem (Huttlin et al publicētā datu kopa par 9000 proteīnu ekspresiju 10 audu tipos un to papildinošie E-GEOD-43721 RNAseq dati) un iegūto prognožu precizitāte ir līdzīga pirms tam veiktajām prognozēm Pandey/Uhlen un NCI60 datu kopām attiecīgi cilvēka audu tipiem un šūnu kultūrām.

Veikti izvērsti datoreksperimenti, lai izvērtētu, kurš no izstrādātajiem prognozēšanas modeļiem ir vispiemērotākais konkrētai datu kopām (atkarībā no iztrūkstošo vērtību daudzuma un to sadalījuma proteomikas datos).

Aktivitātes WP2 ietvaros:
Papildināts matemātiskais formālisms PCHi-C interakciju reprezentācijai ar grafiem iekļaujot informāciju par mijiedarbojošamies hromosomu apgabalu relatīvo novietojumu uz hromosomām. Šāda reprezentācija iedala hromosomu interakcijas vairākos apakštipos, kā arī ļauj noteikt interakciju esamību starp gēniem un tos regulējošiem transkripcijas faktoriem konkrētos šūnu tipos.

Uzsākta metožu un programmatūras izstrāde potenciāli bioloģiski nozīmīgu PCHi-C interakciju grafu komponenšu automatizētai identifikācijai.

Projekta aktivitātes rezultāti ir pieņemti publicēšanai konferences BIOINFORMATICS/BIOSTEC 2019 rakstu krājumā.

Aktivitātes WP3 ietvaros:
Iepriekš izveidotais diskrētais S.cerevisae gēnu regulācijas tīkla grafu modelis precizēts/papildināts ar YEASTRACT datu bāzē (M.Teixera et al 2018) publicētajiem datiem, kā arī ar publicētajiem gēnu ekspresijas datiem (R.Kemmeren et al 2014).

Izstrādātas metodes un programmatūra šo gēnu regulācijas tīklu vizualizācijai, kas integrētā veidā parāda informāciju par gēnu regulāciju, ekspresiju, kā arī informāciju par dublicēto gēnu pāriem.

Aktivitātes WP4 ietvaros:
Pētījumu papildus validācijai sagatavotas normalizētas proteomikas (Huttlin et al) un transkriptomikas (Expression Atlas) datu kopas par vairākiem peles (M. Musculus) audu tipiem. Veikta šo datu kopu papildināšana ar GO un KEGG anotācijām.

S.Cerevisiae gēnu regulācijas datu kopa papildināta ar YEASTRACT datu bāzē publicētajiem datiem, kā arī ar gēnu ekspresijas datiem.

Aktivitātes WP5 ietvaros:
Pamatā pabeigta programmatūras izstrāde proteomikas un tās papildinošo transkriptomikas datu kopu analīzei, kas palīdz izvēlēties labāko proteīnu koncentrāciju prognozēšanas modeli/metodi.
Izstrādāta programmatūra gēnu regulācijas tīklu vizualizācijai, kas integrētā veidā parāda informāciju par gēnu regulāciju, gēnu ekspresiju, kā arī informāciju par dublicēto gēnu pāriem.