Grupo Computational Biology

 

Bioinformática

 

El grupo de Biología Computacional de TECNUN es un equipo multidisciplinar, con gran experiencia en el desarrollo de algoritmos de optimización, análisis estadístico, así como métodos basados en machine learning y deep learning, principalmente enfocados en cuestiones del ámbito de la salud humana a través de datos de alta resolución molecular (genómica, transcriptómica, proteómica, metabolómica, etc) y bases de datos biológicas (genómicas, farmacológicas, metabólicas, etc). Actualmente, estamos trabajando en las siguientes temáticas:

  • Reprogramación metabólica en cáncer con el fin de identificar nuevas dianas terapéuticas y marcadores de respuesta.

  • Integración de experimentos masivos de silenciamiento génico y fármacos en el marco de la oncología de precisión.

  • Estudio del splicing alternativo en distintos tipos de cáncer: sus alteraciones, causas y efectos.

  • Modelos predictivos de toxicidad de fármacos basados en características estructurales.

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

  • Esquemas de compression específicos para diferentes datos ómicos. Miembros activos en el desarrollo del standard MPEG-G para la representación de datos genómicos. 

  • Análisis de datos de ADN. Métodos para mejorar la identificación de variantes biológicas en germline y cancer.

  • Inferencia de redes de regulación de genes para datos de RNA provenientes de secuenciación en bulk y single-cell.

  • Caracterización de HERV (human endogenous retroviruses) en cancer y muestras de cerebro.

Durante estos años, hemos colaborado activamente con distintos centros de investigación y empresas. Los más relevantes son: CIMA, Clínica Universidad de Navarra, CIC BioGUNE, Biodonostia, FISABIO, Onkologikoa, Universidad de Granada, Celgene, Biobide, Universitat Politècnica de Catalonia, University of Illinois at Urbana-Champaign, Stanford University, y Universidad de la República (Uruguay).