‘Bioinformatic algorithms of new generation for analysing gene expression data’

Alvaro Mateos Gil. Francesco Falciani, Javier Santoyo, Joaquín Dopazo, Ramón Díaz Uriarte.

En los últimos años, este grupo de investigación ha trabajado intensamente en el campo de la genómica funcional, lo que se ha traducido en diversas publicaciones y en el desarrollo de la plataforma GEPAS, un conjunto de programas integrados basados en web para el análisis de datos de micromatrices. El objetivo principal de este proyecto es desarrollar una nueva generación de algoritmos que aumente las posibilidades de análisis de datos de micromatrices mediante la utilización de nuevos métodos estadísticos y la integración de información, así como ampliar el estudio de la interacción de genes a sistemas heterogéneos. La mayoría de algoritmos y herramientas desarrollados en este proyecto pueden utilizarse como nuevas funcionalidades del paquete GEPAS.Los objetivos específicos de este proyecto son: i) Desarrollar nuevos métodos multivariados para recuperar genes con expresión diferenciada en función de las condiciones. ii) Buscar indicadores eficientes. iii) Desarrollar algoritmos que incluyan información como parte del proceso de selección de genes o de definición de identidades moleculares: un aspecto de mayor interés es la minería de datos. El concepto ?culpable por asociación? será el paradigma de anotación en experimentos de genómica funcional. iv) Estudiar interacciones no sólo en el seno de sistemas, sino también entre éstos, nos ayudará a comprender los procesos biológicos que tienen lugar a nivel tisular.