博士，基因组医学/生物信息学，奥古斯塔大学医学院，奥古斯塔，乔治亚州
拥有计算机科学背景和基因组医学博士学位，我在生物医学研究的计算和生物学方面都有经验。我的研究重点是通过结合生物学知识和严格的计算方法，开发具有生物学意义的算法，用于综合分析和高通量数据的可视化。在过去的十年中，生物医学研究由于能够产生大量数据的高通量技术的出现而发生了革命性的变化。解锁高通量数据中包含的有意义的生物信息对实验室生物学家来说是一个巨大的挑战。为了便于分析这些复杂的数据，开发统计工具以及有效的算法和方法来提取有用的信息是至关立即博的。我的主要研究领域是生物信息学，在那里我应用计算、数学和统计方法来解决复杂的生物学问题。我的实验室的长期目标是解决许多高通量技术，特别是基于质谱的蛋白质组学的数据分析中的挑战，并在可用的软件工具中实现这些解决方案。
我与一个跨学科团队合作，进行生物信息学分析，并与其他生物学家合作开展研究项目。目前，我正在为几个癌症和糖尿病项目开发大规模测量的分析方法。在我们的中心（CBGM：生物技术和基因组医学中心），我为几项长期研究提供生物信息学支持，包括年轻人糖尿病的环境决定因素（TEDDY），糖尿病自身免疫的表型和基因组（PAGODA），糖尿病并发症联盟（DiaComp），小鼠代谢表型联盟（MMPC）和癌症的生物标志物和治疗（BAT Cancer）。
自底向上蛋白质组学自顶向下蛋白质组学靶向定量翻译后修饰分析：糖基化和磷酸化聚糖鉴定和表征
糖尿病视网膜病变患者的蛋白质组学、糖组学和糖蛋白组学分析揭示了遗传学在糖尿病视网膜病变发病机制中的作用
无创技术收集足够的泪液来寻找健康和疾病的生物标志物[美国国家眼科研究所]
出版作品完整列表在我的书目：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/myncbi/ashok.sharma.1/bibliography/public/
选择出版物:
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赛Kodeboyina
706 - 721 - 3515
大卫Mayernik
706 - 721 - 3515
