Fil d'Ariane

null Jun Ding, Ph. D.

Scientifique junior, IR-CUSM, site Glen

Programme de recherche translationnelle sur les maladies respiratoires

Centre de biologie translationnelle

Professeur adjoint, Département de médecine, Faculté de médecine et des sciences de la santé, Université McGill

 

Mots-clés

computational biology • machine learning • cell dynamics • single-cell genomics

Aire de recherche

Mes recherches se concentrent sur l’étude de la dynamique des cellules simples liée à divers processus biologiques dans de nombreuses maladies (p. ex. : troubles du développement, maladies pulmonaires et cancers). Il s’avère essentiel de décoder la dynamique des cellules pour comprendre la pathogenèse des maladies et pour trouver de nouveaux traitements. Grâce à l’hétérogénéité considérable de ces maladies, il est stimulant de déchiffrer l’inconnu.

Les progrès technologiques réalisés dans le domaine des cellules simples offrent des possibilités sans précédent pour affronter ce problème, menant à des découvertes biologiques et à des innovations médicales dans divers domaines (comme la biologie développementale et la biologie du cancer). Toutefois, les données sur les cellules simples posent de nombreux défis nouveaux quant au développement de modèles informatiques établissant des liens entre les données biomédicales et des découvertes potentielles.

L’objet de la recherche principale de mon équipe est de mettre au point des approches d’apprentissage machine pour analyser, modéliser et visualiser conjointement les données omiques (en vrac) sur les cellules simples. De tels modèles informatiques seront utilisés pour nous aider à avoir une compréhension plus profonde de la dynamique des cellules dans différents systèmes biologiques, qui bénéficieront éventuellement à la santé publique, grâce à de nouvelles stratégies diagnostiques et thérapeutiques faisant intervenir l’apprentissage machine.

Publications choisies

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  • Hurley K, Ding J, Villacorta-Martin C, Herriges MJ, Jacob A, Vedaie M, Alysandratos KD, Sun YL, Lin C, Werder RB, Huang J, Wilson AA, Mithal A, Mostoslavsky G, Oglesby I, Caballero IS, Guttentag SH, Ahangari F, Kaminski N, Rodriguez-Fraticelli A, Camargo F, Bar-Joseph Z, Kotton DN. Reconstructed Single-Cell Fate Trajectories Define Lineage Plasticity Windows during Differentiation of Human PSC-Derived Distal Lung Progenitors. Cell Stem Cell. 2020 Apr 2;26(4):593-608.e8. doi: 10.1016/j.stem.2019.12.009. Epub 2020 Jan 30. PMID: 32004478.

  • Ding J, Ahangari F, Espinoza CR, Chhabra D, Nicola T, Yan X, Lal CV, Hagood JS, Kaminski N, Bar-Joseph Z, Ambalavanan N. Integrating multiomics longitudinal data to reconstruct networks underlying lung development. Am J Physiol Lung Cell Mol Physiol. 2019 Nov 1;317(5):L556-L568. doi: 10.1152/ajplung.00554.2018. Epub 2019 Aug 21. PMID: 31432713.

  • Ding J, Lin C, Bar-Joseph Z. Cell lineage inference from SNP and scRNA-Seq data. Nucleic Acids Res. 2019 Jun 4;47(10):e56. doi: 10.1093/nar/gkz146. PMID: 30820578.

  • Ding J, Aronow BJ, Kaminski N, Kitzmiller J, Whitsett JA, Bar-Joseph Z. Reconstructing differentiation networks and their regulation from time series single-cell expression data. Genome Res. 2018 Jan 9;28(3):383–95. doi: 10.1101/gr.225979.117. Epub ahead of print. PMID: 29317474.

  • Ding J, Li X, Hu H. TarPmiR: a new approach for microRNA target site prediction. Bioinformatics. 2016 Sep 15;32(18):2768-75. doi: 10.1093/bioinformatics/btw318. Epub 2016 May 20. PMID: 27207945.