Skład osobowy

Dr hab. inż. Adam Kuzdraliński, prof. PJATK

Adam Kuzdraliński jest specjalistą w dziedzinie biotechnologii i bioinformatyki. Jego działalność naukowa skupia się na tworzeniu innowacyjnych rozwiązań w zakresie bioinformatyki, diagnostyki molekularnej oraz technologii DNA, z naciskiem na ich praktyczne wykorzystanie w różnych sektorach przemysłowych. Jest również aktywnym red teamerem współpracując z OpenAI i Anthropic.

Wybrane publikacje naukowe:

Kuzdraliński, A., Miśkiewicz, M., Szczerba, H., Mazurczyk, W., Nivala, J., & Księżopolski, B. (2023). Unlocking the potential of DNA-based tagging: current market solutions and expanding horizons. Nature Communications, 14(1), 6052.
Miśkiewicz, M., Kuzdraliński, A., Rusinek, D., & Księżopolski, B. (2019) DNA Based Cryptographic Key Storage System With a Simple and Automated Method of Primers Selection. Maria Curie-Skłodowska University Press. Selected Topics in Applied Computer Science.
Szczerba, H., Komoń-Janczara, E., Krawczyk, M., Dudziak, K., Nowak, A., Kuzdraliński, A., … & Targoński, Z. (2020). Genome analysis of a wild rumen bacterium Enterobacter aerogenes LU2-a novel bio-based succinic acid producer. Scientific Reports, 10(1), 1986.
Kuzdraliński, A., Solarska, E., & Muszyńska, M. (2013). Deoxynivalenol and zearalenone occurence in beers analysed by an enzyme-linked immunosorbent assay method. Food Control, 29(1), 22-24.

Wybrane projekty:

2018-2023: Członek zespołu projektowego: POIR.01.01.01-00-0849/17-00
2020-2021: Członek zespołu projektowego CSO: POIR.01.01.01-00-0627/19-00
2015-2019: Kierownik projektu LIDER/014/263/L-5/13/NCBR/2014

Patenty:

Autor wielu patentów (UPRP 230741, 230742, 230743, 232070, 232090, 232091, 232092, 232093, 232094, 431159, 431160, 431170, 430261, 430260), m.in. na molekularne metody wykrywania mikroorganizmów oraz nowe szczepy bakterii wykorzystywane w produkcji kwasów organicznych.

Dr n. med. Anna Wąsowska

ORCID, Scopus ID, LinkedIn

Doktor nauk medycznych, magister biotechnologii oraz inżynier biomedyczny, specjalizująca się w zaawansowanej analizie danych sekwencjonowania nowej generacji (NGS). Z bioinformatyką związana od ponad 12 lat. Jej doświadczenie obejmuje analizę DNA, diagnostykę NGS oraz kierowanie laboratorium nieinwazyjnych prenatalnych badań genetycznych (NIPT) w firmie Genomed S.A. Realizowała liczne analizy bioinformatyczne obejmujące zagadnienia analizy mikrobiomu, ekspresji RNA oraz sekwencjonowaniem całoeksomowym (WES) i całogenomowym (WGS). Współautorka dwóch patentów i autorka jednego zgłoszenia patentowego. Posiada 7 publikacji naukowych, a jej badania były prezentowane na licznych konferencjach, zarówno krajowych, jak i międzynarodowych.

Wybrane publikacje naukowe:

Fundus Image Deep Learning Study to Explore the Association of Retinal Morphology with Age-Related Macular Degeneration Polygenic Risk Score. Sendecki A, Ledwoń D, Tuszy A, Nycz J, Wąsowska A, Boguszewska-Chachulska A, Mitas AW, Wylęgała E, Teper S. Biomedicines. 2024 Sep 13;12(9):2092. IF: 3,9
Association of Genetic Risk for Age-Related Macular Degeneration with Morphological Features of the Retinal Microvascular Network. Sendecki, A.; Ledwoń, D.; Tuszy, A.; Nycz, J.; Wąsowska, A.; Boguszewska-Chachulska, A.; Wylęgała, A.; Mitas, A.W.; Wylęgała, E.; Teper, S. Diagnostics. 2024; 14(7):770. IF:3.6
Polygenic Risk Score and Rare Variant Burden Identified by Targeted Sequencing in a Group of Patients with Pigment Epithelial Detachment in Age-Related Macular Degeneration. Anna Wąsowska, Adam Sendecki, Anna Boguszewska-Chachulska, Sławomir Teper. Genes. 2023, 14(9), 1707. IF: 3.5
Polygenic Risk Score impact on susceptibility to age-related macular degeneration in Polish patients. Anna Wąsowska, Sławomir Teper, Ewa Matczyńska, Przemysław Łyszkiewicz, Adam Sendecki, Anna Machalińska, Edward Wylęgała, Anna Boguszewska-Chachulska. J Clin Med. 2023, 12(1), 295. IF: 4.964

Projekty badawcze:

2015-2019: członek zespołu projektowego STRATEGMED1/234261/2/NCBR/2014
2016-2018: członek zespołu projektowego RPMA.01.02.00-14-6209/16
2013-2015: członek zespołu projektowego UDA-POIG.01.04.00-14-246/11

Patenty i zgłoszenia:

PAT.222649: „Sposób wykrywania mutacji R2237X w obrębie genu NF1 związanej z nerwiakowłókniowatością typu I”
PAT.227811: „Zestaw diagnostyczny i sposób jednoczesnego wykrywania mutacji w obrębie genu NF1 dla grupy pacjentów z podejrzeniem choroby Recklinghausena”
Zgłoszenia patentowego P.445969: „Zestaw diagnostyczny do przesiewowej analizy ryzyka zachorowania na zwyrodnienie plamki związane z wiekiem u pacjentów polskiego pochodzenia”

Dr Jakub Jakowiecki

Jakub Jakowiecki jest specjalistą w dziedzinie chemii obliczeniowej i bioinformatyki. Od lat prowadzi badania nad receptorami sprzężonymi z białkami G (GPCRs) mające na celu zrozumienie mechanizmów wiązania ligandów oraz aktywacji receptora. Jego praca naukowa koncentruje się na rozwijaniu innowacyjnych metod modelowania molekularnego, symulacji dynamiki molekularnej oraz projektowania leków. Jest również zaangażowany w prace nad nowoczesnymi rozwiązaniami z zakresu bioinformatyki, w tym narzędziami wspierającymi analizy molekularne i farmakologiczne. Jest współautorem 13 artykułów w recenzowanych czasopismach oraz 4 rozdziałów w książkach.

Wybrane publikacje naukowe:

Jakowiecki J., Orzeł U., Gliździnska A., Możajew M., Filipek S.; Conformational Changes and Unfolding of beta-Amyloid Substrates in the Active Site of gamma-Secretase. Int J Mol Sci, 2024. 25(5).
Jakowiecki J., Orzel U., Gliździnska A., Możajew M., Filipek S.; Specificities of Protein Homology Modeling for Allosteric Drug Design. Methods Mol Biol, 2023. 2627: p. 339-348.
Miszta P., Pasznik P., Niewieczerzał S., Jakowiecki J., Filipek S.; GPCRsignal: webserver for analysis of the interface between G-protein-coupled receptors and their effector proteins by dynamics and mutations. Nucleic Acids Research, 2021. 49(W1): p. W247-W256.
Jakowiecki J., Abel R., Orzeł U., Pasznik P., Preissner R., Filipek S.; Allosteric Modulation of the CB1 Cannabinoid Receptor by Cannabidiol-A Molecular Modeling Study of the N-Terminal Domain and the Allosteric-Orthosteric Coupling. Molecules, 2021. 26(9).
Jakowiecki J., Orzeł U., Chawananon S., Miszta P., Filipek S.; The Hydrophobic Ligands Entry and Exit from the GPCR Binding Site-SMD and SuMD Simulations. Molecules, 2020. 25(8).
Jakowiecki J. and Filipek S., Hydrophobic Ligand Entry and Exit Pathways of the CB1 Cannabinoid Receptor. J Chem Inf Model, 2016. 56(12): p. 2457-2466.

Wybrane projekty badawcze:

2017-2020: Członek zespołu projektowego „Badanie mechanizmu proteolizy oraz selektywnego wiązania ligandów do kompleksu gamma-sekretazy”. NCN OPUS,
2016/23/B/NZ2/032472017-2019: Kierownik projektu badawczego „Modelowanie wiązania allosterycznego i sprzężenia między miejscem allosterycznym i ortosterycznym w receptorze CB1” NCN PRELUDIUM 12, 2016/23/N/NZ1/02960

Dr inż. Tomasz Ociepa

ORCID, Scopus ID, LinkedIn

Tomasz Ociepa jest specjalistą w dziedzinie biotechnologii i bioinformatyki, zaangażowanym w liczne projekty badawcze związane z genomiką, transkryptomiką oraz fenomiką. Pełni rolę kierownika i wykonawcy w licznych projektach badawczych finansowanych przez instytucje takie jak: Narodowe Centrum Nauki (NCN), Narodowe Centrum Badań i Rozwoju (NCBiR) czy Ministerstwo Rolnictwa i Rozwoju Wsi (MRiRW). Jego głównym obszarem zainteresowań jest szeroko rozumiana analiza danych biologicznych pochodzących z sekwencjonowania nowej generacji (NGS) uwzględniając metody sekwencjonowania całogenomowego – WGS (Whole Genome Sequencing), sekwencjonowania typu de novo, sekwencjonowania amplikonów oraz sekwencjonowania transkryptomu (RNA-seq). Aktualnie w swojej pracy badawczej skupia się na dokładniejszym opisaniu interakcji roślina-patogen grzybowy, bada rolę struktur niekodującego RNA w tego typu interakcjach oraz poszukuje oraz opisuje nowe źródła odporności na choroby grzybowe u roślin. Aktualnie jest współautorem 17 publikacji naukowych, 24 doniesień konferencyjnych, 2 rozdziałów w monografii naukowej oraz 2 patentów.

Wybrane publikacje naukowe:

Ociepa T., Okoń S. Chromosomal location of Pm12—a novel powdery mildew resistance gene from Avena sterilis. Genes 2022 Vol. 13 Issue 12 Article number 2409, il., bibliogr., sum. DOI: 10.3390/genes13122409
Ociepa T., Okoń S., Nucia A., Leśniowska-Nowak J., Paczos-Grzęda E., Bisaga M., 2020. Molecular identification and chromosomal localization of new powdery mildew resistance gene Pm11 in oat. Theor. Appl. Genet. 1–7. https://doi.org/10.1007/s00122-019-03449-3.
Ociepa, T. (2019). The oat gene pools – review about the use of wild species in improving cultivated oat. Journal of Central European Agriculture, 20(1), 251–261. https://doi.org/10.5513/JCEA01/20.1.2044
Okoń S.M., Ociepa T., 2018. Effectiveness of new sources of resistance against oat powdery mildew identified in A. sterilis. J. Plant Dis. Prot. 1–6.
Okoń S., Paczos-Grzęda E., Ociepa T., Koroluk A., Sowa S., Kowalczyk K., Chrząstek M. 2016. Avena sterilis L. genotypes as a potential source of resistance to oat powdery mildew. Plant Dis., 100 (10), s. 2145-2151.

Rozdziały w monografii:

Ociepa T., Genome sequencing as a tool for understanding microorganisms. W: Microbial genetics Boca Raton/Abingdon 2024, CRC Press, s. 61-71, 978-1-032-35841-3. DOI: 10.1201/9781003328933
Ociepa T., Metagenomics: a road to novel microbial genes and genomes. W: Microbial genetics Boca Raton/Abingdon 2024, CRC Press, s. 52-60, 978-1-032-35841-3. DOI: 10.1201/9781003328933

Wybrane projekty badawcze:

2024-2027 kierownik projektu SONATA 19 pn. “Analiza wpływu oraz identyfikacja sekwencji niekodującego RNA (miRNA oraz lncRNA) w transkryptomach roślin owsa zwyczajnego (Avena sativa L.), indukowana infekcją grzybów z rodzaju Blumeria oraz Puccinia.” finansowany przez Narodowe Centrum Nauki,
2021-2026 wykonawca projektu pn. „Opracowanie nowych narzędzi biotechnologicznych pozwalających na skuteczną ocenę odporności buraka cukrowego na pośpiechowatość oraz wybór form rodzicielskich do hodowli heterozyjnej tego gatunku” finansowany przez Ministerstwo Rolnictw i Rozwoju Wsi,
2016-2018 wykonawca projektu pn. „Identyfikacja i lokalizacja markerów DNA dla wybranych genów odporności na mączniaka prawdziwego w owsie zwyczajnym oraz piramidyzacja efektywnych genów odporności w genomie owsa”, finansowany przez Ministerstwo Rolnictwa i Rozwoju Wsi,
2015-2017 wykonawca projektu pn. „Identyfikacja nowych, efektywnych genów odporności na choroby grzybowe w owsie oraz opracowanie markerów DNA służących do ich identyfikacji”, finansowany przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju.

Patenty:

Pat. 235114 (Para oligonukleotydowych starterów do identyfikacji oraz sposób identyfikacji allelu dominującego genu Pm9 warunkującego odporność owsa (Avena sativa L.) na mączniaka prawdziwego
Pat. 235115 (Dwie pary oligonukleotydowych starterów do wykrywania układu alleli genu Pm9 warunkującego odporność owsa (Avena sativa L.) na mączniaka prawdziwego oraz sposób wykrywania układu alleli genu Pm9

Mgr Maciej Dzikowski

ORCID, LinkedIn

Ukończył Bioinformatykę i Biologię Systemów na Wydziale Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytetu Warszawskiego. Jego obie prace dyplomowe dotyczyły sekwencji niskozłożonych (LCR). W ramach projektu Narodowego Centrum Nauki OPUS 20, pracował m.in. nad macierzą substytucji specyficzną dla wspomnianych sekwencji, która stała się przedmiotem jego pracy magisterskiej uhonorowanej nagrodą PTBi. Doświadczenie zawodowe zdobywał, pracując jako programista i inżynier danych. Obecnie zajmuje się tematem przechowywania i kodowania danych w DNA.

Współpraca:

Dr Marek Miśkiewicz

ORCID, SCOPUS Author Identifier: 6701451663

Doktor w dziedzinie fizyki teoretycznej. Aktualnie pełni funkcję adiunkta w Katedrze Cyberbezpieczeństwa i Lingwistyki Komputerowej na Uniwersytecie Marii Curie-Skłodowskiej w Lublinie (UMCS). Jego pasją są interdyscyplinarne badania naukowe na styku informatyki i biotechnologii. W swojej pracy naukowej skupia się przede wszystkim na analizie możliwości wykorzystania DNA jako kluczowego elementu nowoczesnych systemów bezpieczeństwa. Jest badaczem specjalizującym się w zaawansowanych technologiach znakowania przedmiotów za pomocą DNA. Jego prace koncentrują się na opracowywaniu systemów łączących biotechnologię i informatykę w celu autentykacji, identyfikacji oraz ochrony własności fizycznych obiektów. Kluczowym obszarem jego badań jest tworzenie odpornych na fałszerstwa metod znakowania, które wykorzystują unikalne cechy DNA, a także rozwijanie algorytmów kryptograficznych w kontekście bezpieczeństwa danych zabezpieczonych tagami DNA. Prowadzi również badania naukowe związane z poziomem świadomości społecznej dotyczącej cyberbezpieczeństwa i wykorzystania technologii AI przez młodzież w wieku szkolnym. Jako nauczyciel akademicki prowadzący zajęcia zarówno na UMCS, PJATK oraz Akademii Leona Koźmińskiego posiada wieloletnie doświadczenie dydaktyczne. Jest również autorem licznych materiałów edukacyjnych z zakresu cyberbezpieczeństwa i kryptografii.