Welcome to the Bioinformatics Lab at Auburn University
Room 2323, Shelby Center, Auburn University
This is the website for Bioinformatics Lab at Auburn University. Although it is a new lab, we have been involved in developing state of the art solutions to help tackle problems in the ever-evolving world of Bioinformatics. Much of the research in our lab builds on collaborations with others, both at the AU and also further field.
We have a diverse group focusing on different aspects of Bioinformatics. With the aim of solving different problems in the world that ranges from finding subtypes of diseases to research in single cell, we do not know what the future holds for the lab but it is certainly going to be interesting!
Ph.D., Computer Science, 2017
Wayne State University
M.S., Computer Science, 2008
Eotvos Lorand University
B.S., Computer Science, 2004
Eotvos Lorand University
Nhóm nghiên cứu của TS. Nguyễn Chí Tín (Đại học Nevada, Reno, Mỹ) đã phát triển được mô hình học sâu scCAN có khả năng phân cụm hàng triệu dữ liệu tế bào trong một thời gian ngắn với độ chính xác cao, nhờ đó có thể tìm ra những tế bào hiếm gặp trong mẫu sinh thiết ung thư một cách hiệu quả hơn.
Sự phát triển của công nghệ là một điều mà có lẽ đa phần chúng ta đều mong muốn. Tuy nhiên, sự tiến bộ ấy đôi khi lại dẫn đến một “rắc rối” không nhỏ: số lượng dữ liệu sinh ra sẽ vượt quá khả năng xử lý của con người hay các công cụ hiện có. Và thực tế ấy càng thể hiện rõ nét hơn trong những lĩnh vực còn tương đối mới, ví dụ như công nghệ giải trình tự đơn tế bào (single-cell RNA sequencing).
An R package provides a common interface to run 50 cellular deconvolution methods
A R package for single-cell data clustering
A R package for single-cell data imputation
ThYme: A comprehensive database of the Thioester-active enzYmes
A web application for cancer subtyping and big data analysis
A R package for single-cell analysis
An R package for data integration and disease subtyping
A R package for cancer subtyping
A database for examining post-translational modification data