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.
Fernando trabaja en la generación de un modelo matemático específico de la red metabólica de (poli)-fenoles en tubérculos de papa.
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.