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博士托马斯·康纳

博士托马斯·康纳

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适用于研究生监督

那是在我的实验室进行的研究旨在了解为了回答病原体如何演变,他们在本地和全球暴发如何和为什么传播一系列的问题,病原体变异。这些问题专门针对检查组的胃肠道病原体(即大肠杆菌, 沙门氏菌, 志贺氏菌, C。艰难),这加起来占每年超过十亿的情况下疾病的世界各地。除了我的工作围绕胃肠道病原体,我也有耐药性(尤其是针对eskape病原体)和病毒进化(艾滋病毒和流感)的强烈兴趣。

我的研究是通过全基因组测序支撑,利用生物体的基因组数据,以找出它们之间的关系,并从那里,感兴趣的其他生物不同。这项工作是大量的计算,我们使用和开发数学和计算的方法来分析和解释“大生物数据”,我们和我们的合作者产生。这项工作也容易翻译,和我目前与NHS密切合作,翻译方法,我们发展到可以在一个地方和国家一级可用于诊断和监测工具。

除了我病原体的研究活动,我有一个额外的专注于开发和设计研究基础设施,以支持基因组数据集的分析,我们生产的。这项工作包括在英国设计和国家计算资源的开发,以及在NHS和工业平移设置使用的计算资源的设计。

微生物组,微生物和信息

的康纳基是的最近部分形成 微生物组,微生物和信息 (MMI)基团(网页不发达)。该 MMI 集团目前包括托马斯·康纳,ESH mahenthiralingam,朱利安·迈凯和安德鲁·韦特曼的研究小组,并拥有超过25活跃的研究人员和研究生。

该 MMI group are highly research active generating over £3.5 million in grant income between 2010 and 2017, and publishing extensively in top journals (cumulative h index > 150, > 400 publications, 和 > 25,000 citations; source Scopus.com)。

四个电流 MMI 工作人员最近移动(六月2017)到一个共享位置长官马丁·埃文斯建设的一个新的£160万装修的区域内。这包括大量的II类认证的研究实验室,设备和组织培养室,一组办公区和学术机构。该 MMI 组欢迎潜在的奖学金申请和资助博士生举办的研究和扩大我们的微生物组,微生物和信息战略研究方法。

角色

Module Leader: BI3252 该 ‘omics revolution (生物信息学 & Functional 基因组学)

生物计算研究中心牵头

生物医学和生命科学数据策略组的学院成员

超级会员威尔士基础设施委员会

加的夫超级计算设施监督组的成员

威尔士地区铅和技术领先为微生物生物信息学的云基础架构

生物信息学引领公共卫生威尔士病原体基因组学。

有兴趣加入我的实验室作为自筹资金后的研究生或博士后/研究员?请通过电子邮件与我联系。

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人口和比较基因组学

全基因组序列为我们提供了我们正在调查生物的完整蓝图。了解我们的目的生物,我们认为它们的基因组的生物体(比较基因组学)以及它们如何改变/随着时间而演变(人口基因组学)之间如何变化。

不像真核生物,细菌具有高度可变的基因组;他们能够获得并以非常高的频率宽松的基因,同样命名的物种的成员可能比他们的共同基因的一半少。该基因组可塑性是非常重要的,因为该菌株之间变化的基因常常是与感兴趣的特性相关联的基因 - 如毒性或抗微生物抗性。利用全基因组序列数据,我们进行比较基因组学:

  • 制定出病原体是如何关联的,在他们分享的基因含量方面
  • 制定出他们在基因内容如何变化
  • 解决他们的遗传变异如何涉及在它们的表型差异(基本上他们的行为 - 例如疾病的严重性它们引起)

我们配合比较基因组学与系统发育,这使我们能够确定菌株之间的关系,并通过从这些结果整合 在硅片 从产生的表型数据分析 体外体内 实验工作,我们能够获得一个更深入的了解,为什么我们的兴趣引起疾病的微生物。

而比较基因组学工作的重点是研究生物之间的异同,以及如何这涉及到生物的表型,我们通过进行群体遗传学分析的人群中识别结构补充这一点,并推断出近期毒株的进化史出于兴趣。这项工作已经支撑与赫尔辛基大学教授尤卡cor和er一个强大的,长期的合作,我与他已经开发了许多群体遗传学的方法来分析细菌基因组大规模数据集(Cheng等。 2011, Cheng等。 2013, marttinen等。 2012)。

我已经使用这些方法开发了大量的专业知识和日期我已经应用这些接近的数据集包括那些包括 霍乱弧菌(mutreja等。 2011), 沙门氏菌 鼠伤寒沙门氏菌(马瑟等。 2013, 奥科罗等。 2012)和 难辨梭状芽孢杆菌(他等人。 2013)。在这些情况下,使用称为兽种群遗传框架,我们重建这些微生物不会在进化过程的进化史,但在人类可理解的日历单位 - 年/天。使用这个数据我已经能够显著来回答澳门太阳城关键问题作出贡献如何以及何时爆发已经开始,以及能够识别在感兴趣的病原体进化的关键事件。

系统地理学

细菌不尊重边界;和局部暴发就可以了,可悲的是有的时候,导致全球流行病。通过结合优异的元数据的人口基因组学方法,我们能够超越简单陈旧的系统发育走向更深入的了解的细菌在时间和空间上如何移动。我已经在已经检查的细菌病原体,如系统地理学项目开展了广泛合作 霍乱弧菌, 沙门氏菌 鼠伤寒沙门氏菌和 难辨梭状芽孢杆菌,部署接近应变元数据和基因组信息结合起来,派生洞察如何以及何时感兴趣病原体在世界各地蔓延。

引用

成升,康纳吨R,aanensen d米,斯普拉特b克和cor和erĴ(2011)使用MLST数据库细菌样品的贝叶斯半监督分类。 BMC生物信息学 12 302。

成升,康纳吨R,警笛Ĵ,aanensen d m和cor和erĴ(2013)与BAPS软件的DNA序列构成的层次和空间直观聚类。 分子生物学EVOL 30(5)1224年至1228年。

dziva楼豪瑟H *,康纳TR *,范迪门时,科特克,langridge GC,埃克特S,乔赫里RR,埃韦斯C,mellata米,mukhopadhyay S,柯蒂斯R,第三,豆干克,wieler LH,汤姆森NR,皮卡德DJ和史蒂文斯熔点(2013)测序和禽类致病大肠杆菌O78血清群菌株的功能注释揭示e的演化。大肠杆菌谱系致病用于经由不同的机制家禽。 感染免疫 81(3)838-849。

fookes男,施罗德GN,langridge GC,布隆德尔CJ,mammina C,康纳TR,塞特史密斯小时,vernikos GS,鲁宾逊KS,砂​​光机米,小气NK,金斯利RA,baumler AJ,nuccio SP,Contreras的I,santiviago CA, maskell d,手推车p,汉弗莱吨,纳斯达斯一个,罗伯茨米,弗兰克尔克,帕克希尔Ĵ,豆干克和Thomson NR(2011)沙门氏菌bongori提供了深入了解了沙门氏菌的演变。 公共科学图书馆·pathog 7(8)e1002191。

他男,宫岛女,罗伯茨P,艾升,皮卡德DJ,马丁MJ,康纳TR,哈里斯SR,费尔利d,班福德KB,D'弧S,火盆Ĵ,棕色d,COIA JE,杜丝克,gerding d,金HJ,KOH日,加藤小时,senoh米,路易吨,米歇尔S,对接E,孔雀SJ,棕色纳米,赖利吨,SONGER克,威尔科克斯米,pirmohamed米,kuijper E,霍基p,鹪体重,豆干克,帕克希尔j和劳利TD(2013年)的出现和流行的医疗保健相关的难辨梭状芽孢杆菌的全球蔓延。 NAT遗传学 45(1)109-113。

marttinen P,鼻毛瓦特P,槎ÑĴ,康纳吨R,哈里斯S R,本特利小号d和cor和erĴ(2012)检测到来自大量繁殖的样品中的细菌基因组的重组事件。 核酸研究 40(1)E6。

马瑟AE,里德SW,maskell DJ,帕克希尔Ĵ,fookes MC,哈里斯SR,棕色DJ,COIA JE,马尔维先生玛MW,petrovska升,解耳廓E,黑田米,秋叶米,泉屋小时,康纳TR,祖哈德·毫安,lemey p,梅勒DJ,海登dt和汤姆森NR(2013)在不同宿主多药耐药的鼠伤寒沙门氏菌DT104的可区别的流行病。 科学 341(6153)1514年至1517年。

mutreja一个,金DW,汤姆森NR,康纳TR,李JH,kariuki S,槎NJ,彩SY,哈里斯SR,lebens米,niyogi SK,金EJ,ramamurthy吨,春Ĵ,木材JL,克莱门JD,czerkinskyÇ奈尔GB,Holmgren的Ĵ,帕克希尔j和豆干克(2011)证明了全球传播的几波在第七的霍乱大流行。 性质 477(7365)462-465。

奥科罗CK,金斯利RA,康纳TR,哈里斯SR,招架厘米,AL-mashhadani MN,kariuki S,msefula CL,戈登毫安,解耳廓E,WAINĴ,heyderman RS,obaro S,阿龙PL,mandom和o I,麦克伦南CA ,德塔皮亚MD,莱文毫米,坦SM,帕克希尔j和豆干克(2012)人类侵入的陆内传播 鼠伤寒沙门氏菌pathovariants 在撒哈拉以南非洲地区。 NAT遗传学 44(11)1215-1221。