Bioinformática

La unidad esta formada por los investigadores de la UMA que se dedican total o parcialmente a la investigación en bioinformática, sea con aplicaciones biomédicas o no.

  • Objetivos
  • Servicios
  • Equipo
  • Proporcionar acceso a los recursos computacionales de alto rendimiento del IBIMA.
  • Asesorar en el uso de recursos de alto rendimiento, desde el diseño de la metodología la ejecución de la misma y análisis de los resultados.
  • Impartir cursos de formación y seminarios de divulgación en bioinformática.
  • Desarrollar aplicaciones específicas para resolver problemas concretos planteados por los investigadores del IBIMA y externos.

Gestión e Integración de Datos que comprende los siguientes procedimientos

  • Gestión de Repositorios de Datos. Diseño, refactorización y administración de Bases de Datos.
  • Publicación de Datos (relacionales, CSV) en formatos estandarizados y enlazado con BD Públicas de referencia.
  • Integración de Datos.
    • Integración de Datos Clínicos.
    • Integración de Datos Clínicos con Datos públicos de referencia sobre redes de asociación entre genes, enfermedades, síntomas y fármacos.
  • Interoperabilidad de SI sanitarios basada en los estándares OpenEHR, CEN 13606, HL7
  • Predicción y modelado de redes y sistemas de interacción molecular: genes, proteínas y fármacos.

Análisis de Datos que comprende los siguientes procedimientos

  • Análisis avanzado de datos clínicos mediante técnicas de minería de datos
    • Clustering avanzado de pacientes
    • Reglas de asociación entre datos de los pacientes y sus enfermedades o síndromes.
    • Detección y predicción de eventos (p.e. detección de eventos adversos en tratamientos hospitalarios).
  • Análisis de expresión génica.
  • Análisis de textos científicos (para la investigación biomédica) y extracción automática de información desde textos científicos.
  • Anotación automática de historiales clínicos.
    • Se pueden realizar anotaciones respecto a terminologías médicas con ontologías de dominio, ICD-10 y SNOMED.
    • Se puede añadir información referida a datos públicos de referencia sobre redes de asociación entre genes, enfermedades, síntomas y fármacos.
    • Se pueden incluir datos de anotación de resultados NGS (para medicina personalizada) usando herramientas existentes (Annovar, GATK).
  • Explotación de redes de asociación en la predicción de nuevas dianas moleculares y asociaciones patológicas.

Sistemas de Información Clínica que comprende los siguientes procedimientos

  • Desarrollo de herramientas bioinformáticas a través de la web.
  • Diseño de sistemas de información en el ámbito clínico.
  • José Francisco Aldana Montes
    Coordinador
  • Jose Manuel Jerez Aragonés
  • Juan Antonio García Ranea
  • M. Gonzalo Claros Díaz
    Coordinador