Biología Computacional y Genómica Comparativa

El objetivo general del grupo es dilucidar las características de la red metabólica de los fenil-propanoides y (poli)-fenoles de papa e identificar los efectos nutracéuticos de estos compuestos. En este sentido, y mediante diferentes aproximaciones técnicas de transcriptómica y metabolómica, se trabaja en la caracterización de los componentes de la red metabólica en tubérculos de diversas variedades de papa. Además, se estudian las actividades biológicas de los (poli)-fenoles y sus mecanismos de acción en varios sistemas de interés médico y agrícola. Como línea de investigación aplicada, se está iniciando el desarrollo de un suplemento dietario antioxidante a base de los (poli)-fenoles nanoencapsulados provenientes de desechos de piel de papa industrial.

Por otro lado, el grupo desarrolló un modelo cinético de la red metabólica usando biología de sistema y aplicó biología computacional para la clasificación de las superfamilias (como citocromo P450) involucradas en este metabolismo secundario. Esta clasificación se usa para la predicción estructura-función, a fin de obtener conocimiento fundamental de varias de las enzimas involucradas en la red.

 

Integrantes

Arjen investiga en Bioinformática y Biocomputación.
Utilizando un marco de Biología de Sistemas y apoyado en datos transcriptómicos y metabolómicos, Fernando busca modelar la vía metabólica de fenilpropanoides, flavonoides y antocianinas en tubérculos de papa, con foco en variedades andinas que presentan mayores contenidos de antocianinas. Para ello, aplica modelos matemáticos de programación lineal para predecir cuáles flujos son más importantes con el objeto de maximizar los niveles de ciertos compuestos nutracéuticos. También se focaliza en investigar superfamilias de proteínas involucradas en esta red metabólica usando herramientas filogenómicas y estrategias que permitan hacer predicciones de estructura-función.
Luciana estudia los mecanismos bioquímico-moleculares que regulan el metabolismo de compuestos fenólicos y caracteriza los compuestos bioactivos en tubérculo de papa.
Martín brinda asistencia en tareas computacionales y bioinformáticas a investigadores y becarios. Entre otras, incluye: búsqueda y procesamiento masivo de secuencias de bases de datos; ensamblado de secuencias provenientes de RNAseq y/o genomas, búsquedas de secuencias en base de datos, extracción de SNPs a partir de secuencias, instalación y puesta a punto de programas específicos. – Mantenimiento y desarrollo del sistema computacional local, incluyendo acceso a distancia a usuarios, instalación y administración de equipos de computación para análisis bioinformáticos (Debian based, Ubuntu). – Monitorización de equipos y redes. – Asistencia en la gestión interinstitucional del clúster computacional. – Asistencia en el desarrollo de ejercicios para cursos y materias relacionados al aprendizaje del uso de fuentes públicas de información y ciencias de datos.