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Genòmica evolutiva Mar Albà

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GENÓMICA FUNCIONAL (Robert Castelo)

En enero de 2002 y tras finalizar su doctorado en informática en la Universidad de Utrecht  (Países Bajos), Robert Castelo se incorporó al GRIB como profesor ayudante LRU de la UPF, llevando a cabo su primera investigación posdoctoral en el laboratorio de Bioinformática del genoma de Roderic Guigó. En diciembre del 2006, recibió el contrato de investigación Ramón y Cajal que concede el Ministerio Español de Educación y Ciencia. Como investigador independiente dentro del grupo de investigación  UPF en Genómica Computacional, ha iniciado en el GRIB su propio grupo de investigación en Genómica Funcional que se centra, en términos generales, en el desarrollo de herramientas computacionales para una mejor comprensión de los mecanismos biológicos en el contexto del conocimiento de la estructura genómica completa. Más concretamente investigamos modos en los cuáles los datos de microarray pueden integrarse con datos de secuencia con el fin de encontrar puntos de unión reguladores de diferentes tipos y aproximar el control combinatorio que ejercen los diferentes mecanismos reguladores. A lo largo de todo el periodo posdoctoral 2002-2007, Robert Castelo ha publicado 14 artículos en revistas indexadas ISI.

Las principales líneas de investigación son:

1. Ingeniería inversa de las redes de coexpresión del gen. El patrón de coexpresión entre los genes es una instantánea del programa de regulación transcripcional que se ejecuta a través de las condiciones experimentales que se miden en un experimento de microarray. Una forma de explotar esta información consiste en recuperar la red de asociaciones de coexpresión entre los genes. Sin embargo, la mayoría de los métodos computacionales disponibles para este propósito infieren relaciones a pares que frecuentemente no pueden distinguir entre asociaciones de coexpresión directas o indirectas. Los métodos estadísticos multivariantes formarían la opción natural para superar esta limitación, pero no pueden aplicarse las técnicas estándares disponibles debido a la dimensión específica de los datos de microarray, en los que el número de genes investigados p es mucho mayor que el número de las condiciones experimentales n. Estamos desarrollando métodos multivariantes precisos y robustos que funcionen en esta circunstáncia con p >> n y que nos permitirán explotar más allá la actual abundancia de experimentos de microarray para aproximar el complejo control combinatorio subyacente en la regulación transcripcional y postranscripcional.

2. Identificación de lugares de unión funcionales. La identificación de lugares de unión funcionales en secuencias de ADN/ARN constituye un paso fundamental para construir un modelo mecanístico detallado de cualquier evento concreto de regulación transcripcional particular o postranscripcional. Hemos desarrollado un método para una predicción computacional más precisa de los lugares de unión y ahora estamos trabajando en la integración de información de expresión de microarray con estos procedimientos computacionales, a través de la ingeniería inversa de redes de coexpresión, con el fin de aproximar un modelo más realista del control combinatorio ejercido por los mecanismos reguladores.

3. Evolución de las redes de coexpresión.  Dos de los factores que explican una porción mayor de la variación de la tasa evolutiva de los genes es el alcance y el nivel de su expresión. No obstante, todavía permanece abierta la pregunta sobre cuáles són las fuerzas selectivas que actuan en la expresión de los genes a través de la evolución. Asimismo, todavía no se comprenden bién cómo evolucionan los programas reguladores y pistas para aproximar esta cuestión que darían luz a otras cuestiones importantes y controvertidas, como qué es lo que nos hace humanos. Creemos que podemos contribuir a estas preguntas estudiando la evolución de las redes de coexpresión, particularmente explotando nuestra nueva aproximación para recuperar estas redes a partir de datos de microarray.

Contacto: Robert Castelo, robert.castelo(ELIMINAR)@upf.edu, tel 93.316.05.14,  Fax 93.316.05.50

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