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Nuestro grupo está interesado en diferentes aspectos de la Bioinformática, Biología Computacional y Biología de Sistemas. Nuestro objetivo es obtener nuevos conocimientos biológicos con un enfoque "in-silico" que complemente las metodologías "in-vivo" e "in-vitro" de la Biología. Esto implica principalmente extraer grandes cantidades de información almacenada en bases de datos biológicas. Además de nuestras líneas de investigación científica, también colaboramos con grupos experimentales brindándoles soporte bioinformático para sus necesidades específicas, y participamos en diferentes proyectos docentes.

A continuación, se presenta un breve resumen de nuestras principales líneas de trabajo. Puede encontrar más información en los enlaces a continuación y en nuestra lista de publicaciones.

Co-evolución de proteínas

Hemos desarrollado metodologías de base coevolutiva para predecir diferentes características de proteínas relacionadas con sitios funcionales e interacción.

La determinación experimental de sitios funcionales/activos no puede hacer frente al flujo masivo de nuevas secuencias provenientes de proyectos de secuenciación de genomas. Por lo tanto, los métodos computacionales para predecir sitios con cierta importancia funcional en secuencias y estructuras de proteínas son muy demandados para esta tarea. Los métodos que desarrollamos se basan en el hecho de que los sitios funcionales están sujetos a ciertas restricciones evolutivas cuya huella se puede detectar en alienamientos múltiples de secuencia.

Las funciones biológicas de muchas proteínas solo pueden explicarse en el contexto de sus relaciones con otras. Las técnicas experimentales para la determinación de interacciones proteicas aún están lejos de ser perfectas y han surgido métodos computacionales para predecir pares de proteínas que interactúan o están funcionalmente asociadas. Hemos desarrollado métodos basados ​​en la evolución para predecir interactores que han sido aceptados y seguidos por la comunidad. Estos métodos se basan principalmente en la hipótesis de que las proteínas interactuantes o relacionadas funcionalmente se adaptan entre sí durante el proceso evolutivo (co-evolución). Intentamos detectar las huellas que este proceso coevolutivo dejó en las secuencias y estructuras de las proteínas.

Estudio funcional de redes biológicas

El estudio de los sistemas vivos desde una perspectiva de red está aportando nuevos conocimientos biológicos que nunca podrían haberse obtenido del estudio de los componentes individuales (genes, proteínas, ...) por muy detallado que fuese este. Como prototipo de sistemas complejos, en los sistemas biológicos muchas veces "el todo es más que la suma de las partes". El conocimiento biológico obtenido con este enfoque "de arriba hacia abajo" es todavía modesto en comparación con la gran cantidad de información que ha producido el enfoque "de abajo hacia arriba" (ejemplificado por la Biología Molecular). Sin embargo, está claro que este nuevo enfoque es necesario para complementar las limitaciones intrínsecas del enfoque reduccionista debido a la complejidad de los sistemas vivos. Nosotros estamos estudiando redes metabólicas (metabolismo central y biodegradación) y redes de interacción de proteínas desde este nuevo enfoque sistémico. De especial interés para nosotros es el estudio del fenómeno complejo de la "función proteica" desde una perspectiva sistémica, tratando de comprender cómo surgen funciones complejas al combinar las funciones moleculares de las proteínas cuando estas interactúan en intrincadas redes.


Biomedicina de sistemas

Un área activa de investigación en Biomedicina es el estudio de células a nivel de sistema mediante el análisis de redes moleculares. En este marco, las enfermedades pueden estudiarse computacionalmente como una serie de perturbaciones genéticas y ambientales que afectan las funciones celulares. Las redes moleculares permiten la integración e interpretación de múltiples datos biológicos (epigenómicos, transcriptómicos, proteómicos, metabolómicos) así como datos clínicos. Estamos particularmente interesados ​​en el estudio a nivel de sistemas de las manifestaciones clínicas de las enfermedades raras.

Quimioinformática de sistemas

La mayoría de las metodologías quimioinformáticas siguen estando muy "centradas en la molécula individual" y carecen de las perspectivas sistémicas y de datos masivos de la bioinformática. Este paradigma está cambiando debido a la acumulación de datos masivos sobre compuestos químicos. Estamos interesados en minar esta cantidad de datos y explorar la posibilidad de trasladar los enfoques bioinformáticos ampliamente utilizados en la bioinformática de proteínas y ADN a la información química.

Soporte bioinformático para grupos experimentales

Numerosos proyectos de investigación en Bioinformática y Biología Computacional han terminado en herramientas prácticas que pueden ayudar en el trabajo diario de los Biólogos Moleculares experimentales, especialmente en el análisis de secuencias de proteínas y ADN. A pesar de que muchas de estas herramientas pueden ser utilizadas fácilmente por la comunidad a través de interfaces web, otras son más difíciles de usar o sus resultados no son fáciles de interpretar sin algunos conocimientos sobre bioinformática. Además, muchos "protocolos" bioinformáticos son difíciles de implementar en herramientas automáticas y requieren una intervención manual o conocimiento experto para su realización.

Aportamos a grupos experimentales conocimientos expertos en bioinformática, especialmente en las áreas de análisis de secuencias de proteínas (detección remota de homología, identificación de dominios, evolución funcional, ...).

Relacionado con esto, también tenemos un interés académico en estudiar ese gran ecosistema de herramientas bioinformáticas, cuantificar sus características, los ciclos de vida de las herramientas, etc

Soporte y Financiación

Agradecemos a las siguientes agencias e instituciones por la financiación y el apoyo informático:










Enlaces relacionados

  • "Bioinformática" (Wikipedia)
  • "Biología de Sistemas" (Wikipedia)

  • Herramientas on-line para el análisis de secuencias (Expasy)
  • Herramientas bioinformáticas @ EBI

  • © 2012, Computational Systems Biology Group. CNB-CSIC