La Unidad de Bioinformática del VHIO pone a disposición de los grupos de investigación recursos computacionales de última tecnología para el análisis de datos ómicos relacionados con el cáncer.
Nuestra misión es apoyar a los investigadores del VHIO a través de la implementación de canalizaciones bioinformáticas de última generación para procesar conjuntos de datos multiómicos.
Al colaborar con investigadores en múltiples proyectos, participamos en varias fases de investigación desde la concepción o el diseño experimental hasta el análisis de datos bioinformáticos y la publicación final, con un enfoque particular en la visualización y la interpretación funcional.
Nuestros procedimientos computacionales se basan en software de código abierto desarrollado en un entorno seguro y reproducible. En 2022, establecimos una infraestructura de clúster para nuestra Unidad, que también será utilizada por otros bioinformáticos internos. Gracias a la acreditación Excelencia Severo Ochoa que recibió VHIO en 2021 como Centro de Excelencia Severo Ochoa (2022-2026), prevemos un crecimiento continuo de esta infraestructura en 2023.
Esta Unidad es miembro de la red española de bioinformática traslacional, TransBioNet, que está coordinada por el Instituto Nacional de Bioinformática (INB) de España y trabaja conjuntamente con la Infraestructura Europea de Ciencias de la Vida para la Información Biológica (ELIXIR). También representamos a VHIO en varios consorcios y grupos de trabajo.
Con el objetivo de apoyar a los investigadores del VHIO en el desarrollo de sus investigaciones, hemos definido las siguientes líneas de investigación:
- Establecer una infraestructura computacional apropiada y escalable para análisis bioinformáticos.
- La implementación de pipelines y herramientas de última generación para el análisis y la visualización de diferentes conjuntos de datos ómicos, incluidos los conjuntos de datos disponibles públicamente.
- Aplicación de técnicas bioinformáticas avanzadas para la identificación y validación de biomarcadores para el diagnóstico del cáncer.
- Generación de modelos computacionales para integrar diferentes tipos de datos ómicos que fomenten la medicina personalizada utilizando técnicas clásicas o de aprendizaje automático de última generación.
- Establecer una investigación colaborativa con los grupos del VHIO para promover el uso de métodos computacionales avanzados para el análisis, la visualización y la interpretación de datos.
- Establecer un grupo de bioinformáticos cualificados que apoyen la resolución de problemas en muchos escenarios de análisis de datos ómicos.
- Coordinar una red interna de bioinformática orientada a compartir conocimiento y optimizar recursos.
Jefa de grupo
Lara Nonell
Bioinformáticos
Pau Marc Muñoz Torres
Angel García de la Torre
Irene Agustí Barea
Alba Mas Malavila
- Pujals M, Mayans C, Bellio C, Méndez O, Greco E, Fasani R, Alemany-Chavarria M, Zamora E, Padilla L, Mitjans F, Nuciforo P, Canals F, Nonell L, Abad M, Saura C, Tabernero J, Villanueva J. RAGE/SNAIL1 signaling drives epithelial-mesenchymal plasticity in metastatic triple-negative breast cancer. Oncogene. 2023 Aug;42(35):2610-2628.
- Zacarías-Fluck MF, Massó-Vallés D, Giuntini F, González-Larreategui Í, Kaur J, Casacuberta-Serra S, Jauset T, Martínez-Martín S, Martín-Fernández G, Serrano Del Pozo E, Foradada L, Grueso J, Nonell L, Beaulieu ME, Whitfield JR, Soucek L. Reducing MYC’s transcriptional footprint unveils a good prognostic gene signature in melanoma. Genes Dev. 2023 Apr 1;37(7-8):303-320.
- Martínez-Sabadell A, Morancho B, Rius Ruiz I, Román Alonso M, Ovejero Romero P, Escorihuela M, Chicote I, Palmer HG, Nonell L, Alemany-Chavarria M, Klein C, Bacac M, Arribas J, Arenas EJ. The target antigen determines the mechanism of acquired resistance to T cell-based therapies. Cell Rep. 2022 Oct 18;41(3):111430
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