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Investigación

Biología Computacional

Líneas de investigación

Contenidos con Investigacion Biología Computacional .

Biología Computacional

  • Uso de la Biología Computacional para investigación de mecanismos moleculares alterados en enfermedades crónicas (neurodegeneración y cancer) que puedan contribuir a prevenir, diagnosticar precozmente, y tratar la enfermedad de manera individualizada. 
  • Búsqueda e interpretación de vías de señalización, variantes génicas y genes biomarcadores obtenidos por técnicas de secuenciación profunda y técnicas de genotipado masivo.

Proyectos de investigación

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  • 2022-2025: Modelos humanos neurales para estudiar la evolución celular y proteómica en la enfermedad de Alzheimer. PI22/00055. Proyecto de Acción Estratégica en Salud Intramural. PI I Liste, CoIP V. López-Alonso.
  • 2022-2024: CAM Ayudas para la contratación de técnico de Garantia Juvenil
  • 2022-2025: Medicina Personalizada (MedPer) en la detección precoz del deterioro cognitivo (DC) preclínico. Desarrollo de un modelo predictivo de riesgo. PMP22/00084. Proyectos de Investigación de Medicina Personalizada de Precisión de la Acción Estratégica en Salud. IP. A. Almeida Parra.
  • 2022-2025: Implicaciones de la proteína precursora amiloide (APP): neurodesarrollo y enfermedad de Alzheimer. PID2021-126715OB-I00. Programa Estatal de I+D+i Orientada a los Retos de la Sociedad. Ministerio de Ciencia e Innovación. PI I. Liste
  • From 2017-2022. Project MinE International groundbreaking genetic ALS research (www.projectmine.com).
  • 2020 – 2022: ELA-BASE: Una cohorte para un estudio piloto longitudinal de Medicina de Precisión en Esclerosis Lateral Amiotrófica (ELA). UFIECPY 354/19-TS.Actividad Singular dentro del Programa de prestación de servicios científico-técnicos en los centros del ISCIII. Programa Intramural 2019 ISCIII. PI Y. Campos.
  • 2020–2021: Spanish Ministry of Economy and Competitiveness: Ayudas para la contratación de estudiantes, Garantia Juvenil. V. López-Alonso
  • 01/04/2015 - 01/04/2021: New therapeutic strategies for resistant colorectal cancer. Fundación Científica de la Asociación Española Contra el Cáncer. CGB14142035THOM.  PI JM Rojas. 
  • 2017-2020: MicroRNAs y marcadores de metabolismo lipídico como potencial enlace entre la disfunción vascular y la patofisiología de la enfermedad de Alzheimer. SAF2016-78603-R MINECO. PI M Medina.
  • 2017-2020: Papel fisiológico de la proteína Shoc2/Sur8 y estudio de su implicación en patologías humanas. SAF2016-78852-R MINECO. PI JM Rojas.
  • 2019: Proyecto MinE: del análisis biocomputacional de genomas de pacientes con Esclerosis Lateral Amiotrófica al desarrollo de un modelo de motoneurona diferenciada a partir de células madre pluripotenciales inducidas obtenidas de cultivos de fibroblastos humanos de origen dérmico. GGVP 345/18 FUNDELA. IP Y Campos.
  • 2011-2013. IMBIOMEDvision: Promoting and Monitoring Biomedical Informatics in Europa Grant agreement no: 270107 Comisión Europea. IP V López-Alonso
  • 2011-2012. COMBIOMED. Red Temática de Investigación Cooperativa en Biomedicina Computacional RD07/0067/00 Fondo de Investigación Sanitaria. Instituto de Salud Carlos III. IP y Coordinación V. López-Alonso
     
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The transcription factor LEF1 interacts with NFIX and switches isoforms during adult hippocampal neural stem cell quiescence

Garcia-Corzo L, Calatayud-Baselga I, Casares-Crespo L, Mora-Martinez C, Julian Escribano-Saiz J, Hortiguela R, et al. The transcription factor LEF1 interacts with NFIX and switches isoforms during adult hippocampal neural stem cell quiescence. Front Cell Dev Biol. 2022;10:912319. Q1

ΔNp73 and its effector targets promote colorectal peritoneal carcinosis and predict survival. The Journal of Pathology.

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Sánchez-Molina S, Estarás C, Oliva JL, Akizu N, Asensio-Juan E, Rojas JM & Martínez-Balbás MA. Regulation of CBP andTip60 coordinates histone acetylation at local and global level during Ras-induced transformation. Carcinogenesis 2014; 35(10):2194-202. doi:10.1093/carcin/bgu111

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Información adicional

La Unidad de Biología Computacional de la UFIEC tiene como línea de investigación principal la aplicación de métodos computacionales para la interpretación funcional de los datos obtenidos por las tecnologías de alto rendimiento, y la posibilidad de integración de esta información con los datos clínicos para aplicaciones diagnósticas y terapéuticas de enfermedades crónicas.

 

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