INTEGRACION DE DATOS MULTI-OMICOS PARA LA INFERENCIA DE MODELOS MULTI-CAPA DE EN...
LOS ENFOQUES DE BIG DATA PARA LA MEDICINA PERSONALIZADA HAN SIDO IMPULSADOS GRACIAS A LA IMPLEMENTACION DE TECNOLOGIAS OMICAS EN APLICACIONES BIOMEDICAS, LO QUE HA REVOLUCIONADO NUESTRA VISION Y EXPECTATIVAS LA INVESTIGACION BIOSA...
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Descripción del proyecto
LOS ENFOQUES DE BIG DATA PARA LA MEDICINA PERSONALIZADA HAN SIDO IMPULSADOS GRACIAS A LA IMPLEMENTACION DE TECNOLOGIAS OMICAS EN APLICACIONES BIOMEDICAS, LO QUE HA REVOLUCIONADO NUESTRA VISION Y EXPECTATIVAS LA INVESTIGACION BIOSANITARIA DE LA ULTIMA DECADA. SI BIEN EXISTEN DIFERENTES METODOS OMICOS: GENOMICA, EPIGENOMICA, TRANSCRIPTOMICA, ETC., CADA UNO DE ELLOS APUNTANDO A UNA CAPA MOLECULAR DIFERENTE, LA MAYORIA DE LOS LOGROS DE LAS OMICAS EN CIENCIA BASICA Y BIOMEDICINA HAN SIDO EL RESULTADO DE APLICAR UNA DE ESTAS TECNOLOGIAS A UN PROBLEMA BIOLOGICO PARTICULAR. SIN EMBARGO, LA REGULACION CELULAR ES COMPLEJA Y HOY COMENZAMOS A NOTAR LAS LIMITACIONES DEL ENFOQUE OMICO UNICO PARA MEJORAR LA TERAPEUTICA Y COMPRENDER LA ENFERMEDAD. CIENTIFICOS Y MEDICOS BUSCAN AHORA LA INCORPORACION SIMULTANEA DE MULTIPLES METODOS OMICOS PARA ABORDAR LA INVESTIGACION EN SALUD. AUNQUE EL ENFOQUE MULTIOMICO SE HA ADOPTADO AMPLIAMENTE EN LA MEDICINA DE PRECISION Y SE HAN DESARROLLADO MUCHOS METODOS PARA INTEGRAR ESTOS DATOS, TODAVIA EXISTEN MUCHOS ASPECTOS SU ANALISIS PARA LOS QUE NO HAY SUFICIENTES SOLUCIONES. LOS DATOS MULTIOMICOS SE SUELEN PRESENTAR COMO EL PARADIGMA PARA EL DESCUBRIMIENTO DE LA INTERACCION ENTRE LA VARIACION DEL GENOMA, LA EXPRESION GENICA, LA ACTIVIDAD METABOLICA Y EL FENOTIPO, PERO LA INFERENCIA DE MECANISMOS REGULADORES COMPLEJOS A PARTIR DEL CONJUNTO DE DATOS MULTIOMICOS SIGUE SIENDO UN DESAFIO SIN RESOLVER. FALTAN METODOS QUE COMBINEN TODAS ESTAS MEDIDAS EN UN MARCO MATEMATICO UNIFICADO QUE PUEDA PROPONER MODELOS MULTICAPA DE LA ENFERMEDAD. UNA SOLUCION INTERESANTE PARA EL PROBLEMA DE LA INFERENCIA DE LA REGULACION MULTICAPA ES LA UTILIZACION DE DATOS MULTIOMICOS DE CELDA UNICA, YA QUE EL NUMERO DE OBSERVACIONES (CELULAS) PUEDE ALCANZAR FACILMENTE LOS MILES. SIN EMBARGO, LOS DATOS MOLECULARES DE UNA SOLA CELULA TIENEN SU PROPIO CONJUNTO DE LIMITACIONES, COMO LOS VALORES FALTANTES Y LA DIFICULTAD QUE SUPONE HACER MULTIPLES ENSAYOS GENOMICOS DE LA MISMA CELULA. FINALMENTE, DEBIDO A SU NATURALEZA MUY RECIENTE, AUN NO SE HAN DEFINIDO METODOS PARA EL ANALISIS INTEGRATIVO DE DATOS MULTIOMICOS DE LECTURAS LARGAS. POR LO TANTO, EXISTE UNA NECESIDAD URGENTE DE METODOS Y SOFTWARE FACIL DE USAR QUE PUEDAN INTEGRAR FACILMENTE LOS DATOS PARA PROPONER MODELOS MECANISTICOS DE ENFERMEDADES DE IMPLIQUE MULTIPLES CAPAS MOLECULARES.EN ESTE PROYECTO, PROPONEMOS DESARROLLAR ESTRATEGIAS DE ANALISIS Y SOFTWARE PARA IMPULSAR LA UTILIZACION DE DATOS MULTIOMICOS EN LA INFERENCIA DE MODELOS DE ENFERMEDAD. TENEMOS TRES OBJETIVOS ESPECIFICOS:1) METODOS ESTADISTICOS GENERALES PARA EL MODELADO DE BIOLOGIA DE SISTEMAS MULTICAPA. ABORDAREMOS LOS DESAFIOS ACTUALES EN ESTE CAMPO Y DESARROLLAREMOS MODELOS QUE PUEDAN REVELAR PROGRAMAS REGULADORES ESPECIFICOS DE GENES ASOCIADOS CON PROCESOS DE ENFERMEDADES, COMPRENDER EL CONTROL EPIGENETICO DE LOS CAMBIOS METABOLICOS Y APLICAR DATOS MULTIOMICOS EN EL ANALISIS DE SUPERVIVENCIA.2) METODOS MULTIOMICOS PARA TECNOLOGIAS UNICELULARES Y DE UNA SOLA MOLECULA. DESARROLLAREMOS ESTRATEGIAS QUE DESBLOQUEEN LA APLICACION DE NUESTROS ENFOQUES INTEGRADORES MULTI-OMICOS A DATOS DE SECUENCIACION DE UNA SOLA CELULA Y DE UNA SOLA MOLECULA.3) NUEVAS IMPLEMENTACIONES DE SOFTWARE PARA DIFUNDIR METODOS DE ANALISIS MULTIOMICOS. IMPLEMENTAREMOS METODOS COMO PAQUETES R Y PYTHON Y EXPANDIREMOS NUESTRA HERRAMIENTA PAINTOMICS ACTUAL PARA CONVERTIRNOS EN UNA SOLUCION PODEROSA PARA EL ANALISIS DE DATOS MULTI-OMICOS ULTI-OMICA\MODELOS DE ENFERMEDAD\BIOLOGIA DE SISTEMAS\BIOINFORMATICA\SOFTWARE\ALGORITMOS\MODELADO MATEMATICO\INTEGRACION DE DATOS\SECUENCIACION MASIVA
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