工坊介绍
生物信息学工坊由剑桥的研究人员组成，是一支有着丰富生物数据处理和分析经验的专业团队。涉及研究项目包括：大规模测序数据Chip-Seq和RNA-Seq的后续处理和分析；数据管理，数据库组建和维护；数学模型建立，统计分析等。工坊成员背景涵括生物，计算机，工程，数学，生物信息等各领域， 可提供系统全面的生物信息技术支持。
工坊成员简介
英国约克大学计算生物学硕士
现就职于Life Technologies，牛津大学Wellcome Trust Center for Human Genetics。曾任职于Wellcome Trust Sanger Institute，参与过疟原虫的SNP分析，猪基因组测序，和斑马鱼遗传变异等项目
擅长SNP数据分析，NGS pipelines，及其他生物信息软件开发
爱丁堡大学生物信息学硕士
就职于剑桥大学系统生物学中心。 曾任职于清华大学计算机系， 荷兰Delft生物信息实验室。 曾参与modENCODE等项目
擅长于生物信息软件开发, Machine learning/Pattern recognition, Data integration for biology
兴趣：Bayesian statistics applications for genomics
英国莱斯特大学生物信息学硕士， 厦门大学生物工程本科
曾任职上海知名生物技术公司生物信息部门副总经理，参与项目包括：宏基因组学实验方案设计， 长双歧杆菌和大豆线粒体基因组， 虾和鱼转录组和表观遗传学等项目
擅长SNP分析，差异基因组区域基因注释及功能分析， 基因组及转录组相关数据分析
信息共享
信息共享栏目将共享最新生物信息相关文章和生物相关问题及其解决方案
July 2012 Nat Protoc. Thomas-Chollier M et. al
ChIP-seq和相关数据可以通过便捷的网上系统peak-motifs进行分析。6000peaks的果蝇转录因子Kruppel ChIP-Seq数据分析和在25分钟完成。
Abstract: The workflow combines four time- and memory-efficient motif discovery algorithms to extract significant motifs from the sequences. Discovered motifs are compared with databases of known motifs to identify potentially bound transcription factors. Sequences are scanned to predict transcription factor binding sites and analyze their enrichment and positional distribution relative to peak centers. Peaks and binding sites are exported as BED tracks that can be uploaded into the University of California Santa Cruz (UCSC) genome browser for visualization in the genomic context.