Bin Ma

Université de Waterloo

Bin Ma a apporté des contributions significatives à la bioinformatique, un domaine interdisciplinaire important dans lequel les informaticiens développent de nouveaux modèles, algorithmes et logiciels pour résoudre les problèmes biologiques. Les principales contributions du Dr Ma couvrent deux domaines importants de la bio-informatique : la spectrométrie de masse computationnelle et la recherche d'homologie de séquence. Ses contributions dans ces deux domaines ont eu un impact majeur sur le terrain, en fournissant des approches innovantes aux informaticiens pour faire face aux problèmes biologiques et en équipant les biologistes de nouveaux outils pour analyser leurs données dans des centaines de laboratoires de recherche dans le monde entier.

La spectrométrie de masse computationnelle est un domaine relativement nouveau, mais extrêmement influent de la bio-informatique. Les méthodes informatiques développées dans ce domaine ont contribué à l'établissement de la protéomique moderne, un sujet qui étudie toutes les protéines/peptides existant dans un tissu biologique à un moment donné. L'étude de la protéomique a déjà conduit à la mise au point de nouveaux médicaments et traitements pour des maladies humaines majeures telles que le cancer. Le Dr Ma a apporté une contribution majeure dans ce domaine en développant le logiciel industriel standard de "séquençage de novo" (PEAKS) pour l'identification de nouveaux peptides à partir de données de spectrométrie de masse. Basé sur un algorithme innovant, son programme a été le premier logiciel de "séquençage de novo" largement utilisé dans les laboratoires de spectrométrie de masse. C'est aujourd'hui le logiciel de "séquençage de novo" le plus utilisé, et il est considéré comme le meilleur par la communauté des utilisateurs.

Après l'adoption à grande échelle de son outil de séquençage de novo, le Dr Ma a également travaillé sur d'autres outils logiciels analytiques pour aider les biochimistes et les chercheurs en santé à quantifier et à caractériser les protéines et les modifications post-traductionnelles à l'aide de la spectrométrie de masse. Les protéines et les modifications anormales étant directement liées à la maladie, ces outils sont d'une grande importance pour la recherche de biomarqueurs protéiques et pour la compréhension de certaines voies pathologiques importantes.

Dans le domaine de la recherche d'homologie de séquences, les scientifiques souhaitent trouver toutes les séquences d'ADN d'une grande base de données qui sont similaires à une séquence donnée, étant donné que ces séquences similaires sont susceptibles d'avoir des fonctions similaires à celle de la séquence donnée. Il s'agit d'un problème central en bio-informatique qui a des applications dans presque tous les autres domaines de recherche en bio-informatique. Le Dr Ma a proposé la "méthode des graines espacées" pour un filtrage plus efficace dans la recherche de similitudes. Cette méthode a rapidement remplacé la méthode des graines consécutives qui avait été utilisée dans ce domaine pendant deux décennies, et s'est maintenant imposée comme la méthode standard pour tous les nouveaux logiciels de recherche d'homologie. Récemment, la méthode des graines espacées a également été largement utilisée dans l'analyse de la prochaine génération de données de séquençage de l'ADN.

Dans l'ensemble, les recherches du Dr Ma en bioinformatique ont permis d'améliorer considérablement les solutions pratiques. Les résultats sont largement utilisés dans la pratique, générant des impacts significatifs dans les études biologiques et de santé.

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