Resumen

Genómica y Bioinformática con énfasis en datos NGS (Big Data)

En el laboratorio nos interesa profundizar sobre el uso de datos Omicos y su integración, como así también emplear la Genómica Funcional para dilucidar y generar nuevas hipótesis de mecanismos de tolerancia a stress fúngico en girasol.

La integración de datos "ómicos" se refiere a la combinación de múltiples tipos de datos biológicos a gran escala, como datos genómicos, transcriptómicos, proteómicos y epigenómicos, para obtener una comprensión más completa de los procesos biológicos. La genómica funcional, por su parte, es el estudio de cómo se regulan y expresan los genes y cómo contribuyen a los procesos celulares y fisiológicos.

El objetivo general es desarrollar e implementar estrategias para identificar e integrar las características moleculares mas relevantes (loci, regiones del ADN, metabolitos, etc...) del pato-sistema girasol-hongo para contribuir al entendimiento de los mecanismos de tolerancia a hongos desde una aproximación más sistémica.

Líneas de investigación

• Análisis de redes: la integración de datos "ómicos" puede ayudar a construir modelos de redes moleculares complejas para comprender mejor las interacciones entre genes, proteínas y metabolitos en los procesos biológicos.
  • "Desarrollo e implementación de una estrategia para integrar datos transcriptómicos, epigenéticos y de pequeños ARNs: su aplicación para el estudio de la resistencia a Verticillium en girasol"
• Predicción de funciones de genes: la integración de datos genómicos y transcriptómicos puede permitir la identificación de genes desconocidos y la predicción de sus funciones biológicas.
  • "El análisis de redes de coexpresión génica utilizando datos de repositorios públicos de girasol clasifica genes candidatos y no caracterizados a respuesta fúngica"
  • "Análisis integrado de perfiles globales de expresión génica y variantes alélicas en lineas de girasol contrastantes para la resistencia a enfermedades fúngicas"