GIUV2023-571
El objetivo del grupo es el desarrollo y la aplicación de métodos matemáticos al análisis de grandes volúmenes de datos de interés biológico, entre los que se encuentran datos de genómica, metagenómica, transcriptómica, redes de interacción, y en general cualquier tipo que por su volumen y complejidad requiera del uso de técnicas de computación de alto rendimiento.El grupo tiene amplia experiencia en este tipo de estudios, entre los que podemos destacar el análisis del impacto del microbioma humano en la salud del huésped y su evolución temporal y el descubrimiento y caracterización de virus en plasma humano. El grupo ha desarrollado varias herramientas de clasificación taxonómica, análisis estadísticos de la variabilidad temporal y modelización de la evolución del sistema complejo.También se han realizado contribuciones relevantes en el ámbito de genómica en salud, como por ejemplo, herramientas de visualización de lugares de inserción de virus en el genoma humano y las implicaciones en terapia génica o la caracterización de rutas metabólica con datos de proteómica.La genómica de células individuales microbianas (GCIM) representa una metodología innovadora para estudiar la...El objetivo del grupo es el desarrollo y la aplicación de métodos matemáticos al análisis de grandes volúmenes de datos de interés biológico, entre los que se encuentran datos de genómica, metagenómica, transcriptómica, redes de interacción, y en general cualquier tipo que por su volumen y complejidad requiera del uso de técnicas de computación de alto rendimiento.El grupo tiene amplia experiencia en este tipo de estudios, entre los que podemos destacar el análisis del impacto del microbioma humano en la salud del huésped y su evolución temporal y el descubrimiento y caracterización de virus en plasma humano. El grupo ha desarrollado varias herramientas de clasificación taxonómica, análisis estadísticos de la variabilidad temporal y modelización de la evolución del sistema complejo.También se han realizado contribuciones relevantes en el ámbito de genómica en salud, como por ejemplo, herramientas de visualización de lugares de inserción de virus en el genoma humano y las implicaciones en terapia génica o la caracterización de rutas metabólica con datos de proteómica.La genómica de células individuales microbianas (GCIM) representa una metodología innovadora para estudiar la diversidad microbiana y la simbiosis entre los microbios. Nuestro grupo también trabaja en esta línea de investigación, que nos permite obtener genomas de microbios con características de nuestro interés, o detectar relaciones entre microbios que se encuentran uno dentro de otro, o adheridos entre sí. Podemos descubrir nuevos linajes taxonómicos y nuevas relaciones simbióticas entre microbios. Típicamente, el flujo de trabajo de la genómica de células individuales microbianas comienza con la clasificación de células activadas por fluorescencia (FACS) para recolectar las células bacterianas de interés, en función de su tamaño celular, su granularidad interna o su fluorescencia adquirida por sondas específicas, que se analiza por el instrumento FACS a una velocidad de varios miles de células por segundo. Las células se colocan por separado en placas de 96 o 384 pocillos y el ADN se extrae mediante lisis alcalina. Después, se aplica una mezcla de reactivos para enriquecer el ADN por amplificación del genoma completo. Los femtogramos de ADN de una célula se amplifican hasta las cantidades requeridas por los kits de preparación de genotecas de secuenciación estándar. El contenido de cada célula individual se secuencia por separado, dando lugar a los denominados genomas individuales amplificados (single-amplified genomes SAGs). Nuestro grupo domina una amplia variedad de técnicas genómicas. Por ejemplo, a menudo combinamos el flujo de trabajo de la genómica de células individuales microbianas con la metagenómica, que nos proporciona información sobre la composición de la comunidad microbiana y las características genómicas de los genomas ensamblados del metagenoma obtenidos mediante el binning de los contigs (metagenome assembled genomes MAGs). Si las muestras contienen muchas células de los hospedadores, como los tejidos de animales o humanos, evaluamos la composición microbiana mediante la secuenciación de amplicones de ADN ribosomal 16S. Además, para verificar nuestras observaciones basadas en la secuencia, a menudo utilizamos técnicas de cultivo tradicionales. Nuestro grupo investiga microbios que tienen importancia en biomedicina, biorremediación, industria farmacéutica etc. Por ejemplo, estamos interesados en explorar las infecciones virales en las células bacterianas de diferentes ecosistemas. Los bacteriófagos tienen un enorme potencial para influir en la salud humana de forma indirecta, modificando la composición bacteriana del microbioma humano. Nuestros planes son aplicar estas tecnologías para predecir las interacciones entre los bacteriófagos y las bacterias tras un trasplante de microbiota fecal (FMT), en el que los bacteriófagos de un voluntario sano se aplican a un paciente que sufre una enfermedad gastrointestinal.
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- Análisis de datos bioinformáticos.
- Aplicación de técnicas de maching learning para crear modelos que caractericen sistemas biológicos.
- Análisis con single-cell viral tagging
- Descubrir nuevos linajes taxonómicos y nuevas relaciones simbióticas entre microbios
- Investigar que microbios pueden tener importancia en biomedicina, biorremedación e industria farmacéutica.
- Bioinformática y computación. Trabajamos sobre datos metagenómico, genómicos, redes de interacción y en general aplicamos métodos matemáticos con ordenadores de alto rendimiento, para el análisis de grandes volúmenes de datos. El grupo tiene experiencia en estudios del impacto del microbioma humano en la salud humana.
| Nombre | Carácter de la participación | Entidad | Descripción |
|---|---|---|---|
| Vicente Arnau Llombart | Director-a | UVEG-Valencia | Titular d'Universitat |
| Equip d'investigació | |||
| Wladimiro Díaz Villanueva | Col·laborador-a | UVEG-Valencia | Titular d'Universitat |
| Celeste Moya Valera | Col·laborador-a | UVEG-Valencia | Investigador-a |
