LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN:

• • SISTEMAS METABÓLICOS
• ANGIOGÉNESIS
• TRANSDUCCIÓN DE
  SEÑALES Y CÁNCER
• ProFunc: FUNCIÓN Y
  REDES DE PROTEÍNAS

DOCENCIA

OFERTAS DE TRABAJO

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Predicción, modelado y análisis topológico de redes de proteínas para el proteoma completo de H. sapiens

El grupo ha desarrollado dos tipos de redes de interacción entre proteínas para el proteoma completos de H. sapiens, Denominamos a estas redes KnowledgeGram (KG) y PredictoGram (PG) por el origen de los datos usados en su construcción. Las redes KG integran la información sobre asociación funcional de pares de proteínas obtenida de bases de datos de  conocimiento biológico y/o experimental, mientras que las redes PG integran predicciones ab-initio de interacción entre proteínas obtenidas por distintos métodos bioinformáticos diseñados y desarrollados también por el grupo. Hemos demostrado que las redes PG, basadas en predicciones, presentan las mismas características topológicas de las redes biológicas experimentales KG y que contienen información funcional clave que en su mayoría (80-90%) no está recogida en las redes basadas en evidencias experimentales. Estas redes se han usado en la predicción de nuevas funciones del receptor de histamina H4R en el cerebro.

Modelado y análisis evolutivo de los complejos de proteínas en los proteomas completos de Escherichia coli y Saccharomyces cerevisiae

Trabajamos en el modelado con alta precisión de los complejos de proteínas para los proteomas completos de E. coli y S. cerevisiae, basándonos en complejos de proteínas comúnmente aceptados por la comunidad científica y en complejos inferidos a partir de experimentos de alto rendimiento de interacciones entre proteínas. Hemos encontrado diferencias sustanciales en el modo de evolución de los complejos de proteínas de ambos proteomas que sugieren diferentes estrategias evolutivas entre procariotas y eucariotas.

Predicción de nuevas proteínas implicadas en la formación del huso mitótico de H. sapiens

Con la plataforma integrada de predicción de proteínas del huso mitótico, desarrollada en colaboración con distintos grupos multidisciplinares de investigadores europeos dentro de la red de excelencia europea en biología de sistemas ENFIN (Experimental Network for Functional INtegration), hemos realizado la predicción de proteínas del huso mitótico validadas experimentalmente, con un porcentaje de éxito superior al 80%, cuando en protocolos bioinformáticos anteriores se alcanzó un porcentaje máximo de éxito del 35%.

FuncNet: Integración de métodos bioinformáticos para la predicción de alto rendimiento de la función de proteínas

También en colaboración con la red de excelencia europea en biología de sistemas ENFIN hemos colaborado en el desarrollo de FuncNet. FuncNet es una plataforma informática para la predicción funcional de proteínas que integra múltiples métodos predictivos bien establecidos. Nosotros hemos colaborado con el desarrollado del algoritmo y protocolo de integración matemática de esta plataforma. FuncNet permite a los usuarios la integración de los resultados de diversos algoritmos predictivos en un solo proceso de búsqueda, a la vez que ven incrementado el poder predictivo sobre su búsqueda mediante la combinación y/o integración de los distintos métodos. www.funcnet.eu

Modelado 3D y simulaciones computacionales

Aplicamos las técnicas de modelado estructural de proteínas y simulaciones de dinámica molecular a distintos sistemas de nuestro interés con el objetivo de obtener una caracterización detallada de la relación estructura-función en ellos. Como ejemplos recientes de sistemas estudiados destacamos el complejo de interacción de la proteína 14-3-3 con KSR1, la histidina descarboxilasa de mamíferos, el receptor de histamina H4R y la progesterona 5²-reductasa de plantas.