Doç. Dr. Nurcan Tunçbağ, lisans derecesini İstanbul Teknik Üniversitesi (İTÜ) Kimya Mühendisliği, yüksek lisans ve doktora derecelerini Koç Üniversitesi Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik bölümlerinden almıştır. Massachusetts Institute of Technology (MIT) Biyoloji Mühendisliği bölümünde 2010-2014 yılları arasında doktora sonrası araştırmaları yapmıştır. Orta Doğu Teknik Üniversitesi’nde 2014-2021 yılları arasında akademik çalışmalarını yürütmüştür. Koç Üniversitesi Kimya ve Biyoloji Mühendisliği ile Tıp Fakültesi ortak görev pozisyonunda akademik çalışmalarına devam etmektedir.

Hesaplamalı sistem biyolojisi ve biyoenformatik alanlarında çalışmaları ulusal TÜBA-GEBİP, BA-BAGEP, Parlar Vakfı, UNESCO-L’Oreal Ulusal ve TÜSEB genç araştırmacı ödülleriyle teşvik edilmiştir. 2019 yılında ise UNESCO-L’Oreal tarafında Uluslararası Yükselen Yetenek ödülüne seçilmiştir. 2020 yılından beri Küresel Genç Akademi üyesidir.

Araştırma ilgi alanları hesaplamalı sistem biyolojisi, biyoenformatik, ağ-temelli tıp, ağ modelleme, çoklu omik veri entegrasyonu, tek hücre ve yığın omik veri analizi ve gizli kanser sürücü mutasyonlarının keşfidir. Proteinler ve genler arasındaki etkileşim ağlarının hastalıklarda değişimini çoklu omik veri entegrasyonu ve hesaplamalı teknikler kullanarak aydınlatmak üzerine araştırmalarını devam ettirmektedir.

Seçilen Yayınlar:

• Paraskevopoulou F., Parvizi P., Senger G., Tuncbag N., Rosenmund C., Yildirim F. Impaired inhibitory GABAergic synaptic transmission and gene transcription studied in single neurons by Patch-seq in Huntington’s disease, PNAS, accepted.
• Dincer C, Kaya T, Keskin O, Gursoy A, Tuncbag N. (2019) 3D spatial organization and network-guided comparison of mutation profiles in Glioblastoma reveals similarities across patients. PLOS Computational Biology. 15(9):e1006789. doi: 10.1371/journal.pcbi.1006789.
• Tuncbag N, Milani P, Pokorny JL, Johnson H, Sio TT, Dalin S, Iyekegbe DO, White F, Sarkaria JN, Fraenkel E (2016) Network Modeling Identifies Patient-specific Pathways in Glioblastoma, Scientific Reports, 6:28668. doi: 10.1038/srep28668.
• Tuncbag N, Gosline SJC, Kedaigle A, Soltis AR, Gitter A, Fraenkel E. Network-based interpretation of diverse high-throughput datasets through the Omics Integrator software package, PLOS Comp Bio, 2016, 12(4):e1004879. doi: 10.1371/journal.pcbi.1004879.
• Tuncbag N, Braunstein A, Pagnani A, Huang SSC, Chayes J, Borgs C, Zecchina R, Fraenkel E. Simultaneous reconstruction of multiple signaling pathways via the prize-collecting Steiner forest problem, Journal of Computational Biology, 2013, 20, pp. 1-13.