Biología Computacional e IA

Biología Computacional e IA

Biología de sistemas - Oncología

El Grupo de Biología Computacional de TECNUN es un equipo multidisciplinar con una amplia experiencia en el desarrollo de algoritmos de optimización, análisis estadísticos, así como métodos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, aplicados a diferentes problemas biológicos. Nos centramos principalmente en la salud humana mediante la integración de datos de alto rendimiento (genómica, transcriptómica, proteómica, metabolómica, etc.) y bases de datos biológicas (genómica, farmacológica, metabólica, etc.). A continuación se proporciona una instantánea de los proyectos en los que estamos trabajando actualmente.

  • Reprogramación metabólica en cáncer para la identificación de nuevas dianas terapéuticas y biomarcadores de respuesta.

  • Oncología de precisión. Integración de silenciamiento génico a gran escala y experimentos farmacológicos.

  • Empalme alternativo en cáncer. Alteraciones, causas y efectos.

  • Modelos predictivos de toxicidad de fármacos basados ​​en características estructurales de las moléculas.

  • Influencia de la microbiota intestinal en el contexto de la salud y la nutrición.

  • Esquemas de compresión adaptados a diferentes datos ómicos. Miembros activos del desarrollo del estándar MPEG-G para la representación de información genómica.

  • Análisis de secuenciación de ADN. Métodos para mejorar la línea germinal y la llamada de variantes somáticas.

  • Inferencia de la red reguladora de genes (GRN) para datos de RNAseq a granel y unicelulares.

  • Caracterización de HERV (retrovirus endógenos humanos) en muestras de cáncer y cerebro.

Colaboramos activamente con diferentes centros de investigación y empresas. Entre otros, se enumeran CIMA, Clínica Universidad de Navarra, CIC BioGUNE, Biodonostia, FISABIO, Onkologikoa, Universidad de Granada, Celgene, Biobide, Universidad Politécnica de Cataluña, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, Universidad de Stanford y Universidad de la República ( Uruguay).

 

Visor de contenido web (Global)

Equipo

 

Francis Planes Pedreño

Catedrático

 

+34 943 219877 Extensión: 842802

Ver CV "Ver CV de Francis Planes Pedreño"

Ángel Rubio Díaz-Cordovés

Catedrático

 

+34 943 219877 Extensión: 842802

Ver CV "Ver CV de Ángel Rubio Díaz-Cordovés"

Idoia Ochoa Álvarez

Profesora Colaboradora

 

+34 943 219877 Extensión: 842845

Ver CV "Ver CV de Idoia Ochoa Álvarez"

Luis Vitores Valcárcel García

Ayudante Doctor

 

+34 943 219877 Extensión: 84997

Ver CV "Ver CV de Luis Vitores Valcárcel García"

Laura Jareño Ajona

Doctorando

 

+34 943 219877

Naroa Legarra Marcos

Doctorando

 

+34 943 219877

Carlos Javier Rodríguez Flores

Doctorando

 

+34 943 219877

Katyna Sada Del Real

Doctorando

 

+34 943 219877 Extensión: 842928

Guillermo Serrano Sanz

Post-doc

 

+34 943 219877

Joseba Sancho Zamora

Doctorando

 

+34 943 219877 Extensión: 842928