Taldeko liderra: Marcos J. Araúzo-Bravo Dk.

Biodonostia OII. Ikerbasque Research Professor. marcos.arauzo@biodonostia.org

Helburu estrategikoak

• Metodo konputazionalak garatzea sistema biologikoak aztertzeko eta eredua egiteko, eta zelula amen mekanismoak, zelulen birprogramazioa eta zahartzea argitzeko erabiltzea.
• Sare biologikoen (genetiko, epigenetiko, metaboliko eta proteomikoaren) elkarreragina aztertzea, tipologia, asalduren aurreko erantzuna eta dinamika ezagutzeko.
• Ikusmen artifizialeko metodoak garatzea analisi automatikoa egiteko eta irudi estatiko eta dinamikoetatik abiatuta zelulen eta subzelulen egiturak karakterizatzeko.
• Adimen artifizialaren teknikak oinarrian hartuta historia klinikoak aztertzeko datuak bilatzeko metodoak garatzea, osasun-baldintzak, gaixotasunak eta zahartzea aurreikusteko.
• Historia medikuek emandako informazio “makroskopikoaren”, irudien azterketak emandako informazio “mikroskopikoaren” eta datu omikoek emandako informazio “molekularraren” bateratze sinergikoa egitea, gizakion gaixotasunak eta zahartzea ulertzeko.
• Pertsonen arteko aldaketa genetikoek funtzio zelular biologikoetan eta, azken buruan, gaixotasunetan, duten eragina aztertzea.

Ikerketa-ildo nagusiak

• Erregulazio genomikorako funtsezko leku berriak aurreikustea eta eredu horiek erabiltzea sare genetikoen eta epigenetikoen arteko komunikazioko eredu matematikoak osatzeko.
• Sare biologikoen analisia. Sareen osagaiak asaldatuz, horien funtzionamenduan eragindako aldaketak aztertzea, asaldura horien efektu sinergikoak eta antagonikoak ulertzeko. Sare biologikoen tipologia eta dinamika identifikatzeko metodoak garatzea. Horretarako, unitateen agerpena aztertuko da eta sistemen ingeniaritzako elementuak erabiliko dira, asalduren eta estokastizitatearen aurreko egonkortasuna, kontrolagarritasuna, sendotasuna eta erantzunak aztertzeko. Aplikazioa zelula amen mekanismoak, zelulen birprogramazioa, gaixotasunen agerpena eta aurrerapena eta zahartzea ulertzeko
• Erregulazio-alderdiak identifikatzea eta karakterizatzea sare pluripotenteetan, zelula ametan, gaixotasunetan eta zahartzean.
• Eredu dinamikoak garatzea, zelula pluripotenteen, zelulen birprogramazioaren, zelula amen, gaixotasunen eta zahartzearen sare erregulatzaile genetikoak ulertzeko.

Bioinformatikan

• Zelula pluripotenteen kalitate konputazionala kontrolatzea, datu transkriptomikoen eta epi-genomikoen analisi konputazionalaren bitartez.
• Plataforma desberdinek sortutako datu transkriptomikoak bateratzea, datu-multzo garrantzitsuak sortzeko.
• Datuak ustiatzeko bitarteko konputazionalak garatzea, izaera desberdineko datuak bateratuz (transkriptomikoak, Chip-Seq, DNAren metilazioa, histonen markak, microARNen adierazpena eta proteomikoa).
• Teknologia omiko desberdinen datuak bateratzeko metodoak ezartzea, zelula pluripotenteen, zelula amen, gaixotasunen eta zahartzearen eragile molekular garrantzitsuenen arteko komunikazioa ulertzeko.
• Metodo estatistikoak eta ikaskuntza automatikoko metodoak garatzea, NGS azken belaunaldiko sekuentziazio-datuetatik informazioa ateratzeko (ARNseq, histonen aldaketen Chip-Seq eta DNAren metilazioa).
• Zuzeneko programaziorako gene objektiboak identifikatzea.
• Biomarkagailuak identifikatzea minbizian ikertzeko.
• DNAren sekuentzien eta DNAren terminoen ereduak identifikatzea, DNAren hiztegiak eta gramatikak egiteko.
• Adimen artifizialaren teknikak oinarrian hartuta historia klinikoak aztertzeko datuak bilatzeko metodoak garatzea, osasun-baldintzak, gaixotasunak eta zahartzea aurreikusteko.