Ciencias

Centro de Investigación, Desarrollo e Innovación
en Aplicaciones Bioinformáticas
PRATO Laura Beatriz
Ingeniera en Sistemas de Información
Prof. Adjunta Efectiva – Doc. Investigadora Cat. III
Universidad Nacional de Villa María
Villa María-Córdoba-Argentina
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en Aplicaciones Bioinformáticas
País: Argentina
Provincia: Córdoba
Ciudad: Villa María
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Institutos AcadémicosAcadémicos-Pedagógicos
Ciencias
Sociales
Ciencias
Básicas y
Aplicadas
Ciencias
Humanas
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Licenciatura
en Informática
Ciencias
Básicas y
Aplicadas
Licenciatura en
Óptica Oftálmica
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Area de características multidisciplinarias
en pleno desarrollo y expansión
Variedad
de
tecnologías
disponibles y aplicaciones que
están generando cantidades
abrumadoras de datos
Necesidad de protocolos,
conceptos y métodos que
permitan
un
análisis
uniforme y asequible
Minería de Datos, concepto que aglutina
una variedad de metodologías analíticas,
proporciona un marco conceptual y
metodológico para el abordaje del análisis
de datos y señales en distintas disciplinas
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CARACTERÍSTICAS de la
BIOINFORMÁTICA
Esta disciplina cumple un importante papel en el análisis de cualquier tipo de datos
biológicos, ecológicos, sistemáticos y bioquímicos con el soporte principal de
programas o software.
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Desarrollar un Centro de investigación, desarrollo e innovación
tecnológica en el ámbito del IAP de Ciencias Básicas y Aplicadas de
la UNVM, cuyo fin será analizar, investigar, desarrollar, implementar y
complementar herramientas bioinformáticas/estadísticas útiles para
la exploración de patrones en bio-ciencias, con el objeto de
examinar, manipular y obtener información calificada de grandes
volúmenes de datos biológicos provenientes de estudios específicos
de cada área temática involucrada en las carreras del Instituto.
Generar sinergias de trabajo entre diversos actores de la vida
universitaria, especializados en múltiples y diferentes disciplinas y
áreas del saber científico-tecnológico, promoviendo espacios de
formación, intercambio y vinculación con el medio.
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•Desarrollo de aplicaciones informáticas para resolver problemas de índole
biológico que generan grandes volúmenes de información para analizar y
procesar, en este caso particular, relacionados a la agronomía, el área de
alimentos, veterinaria, entre otros.
• Cantidad, calidad y pertinencia de temas para desarrollar tesis de grado y
posgrado en el ámbito de las carreras del IAPCByA.
• Disminución de la deserción estudiantil motivada por la oferta temprana de
actividades laborales; motivando a los alumnos a la obtención de becas de
diferentes índoles.
• Cantidad y calidad profesional de los egresados de las carreras
involucradas.
• Articulación investigación-desarrollo-innovación-implementación.
• Articulación sectores públicos y privados.
• Articulación Universidad-Empresa.
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Analizar el entorno organizacional de la UNVM y su estructura
académica en Institutos Académicos Pedagógicos multidisciplinares que
engloban carreras de áreas afines.
Estudiar la estructura multidisciplinar, particularmente del Instituto AP de
Ciencias Básicas y Aplicadas.
Modelar un Centro de investigación, desarrollo e implementación de
proyectos multidisciplinares en el área de las ciencias básicas y aplicadas.
Crear un espacio de generación de ideas-proyecto que sirvan para el
desarrollo de tesis grado y posgrado de las carreras del IAPCByA de la
UNVM, con firmes posibilidades de extenderlo al resto de los Institutos
Académicos Pedagógicos de la UNVM.
Promover la creación y consolidación de grupos de investigación y
desarrollo multidisciplinarios que a través de proyectos ofrezcan
soluciones a problemas del entorno, fortaleciendo el manejo de diversas
herramientas de desarrollo.
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Contribuir al mejoramiento continuo en la calidad de la formación técnica
y universitaria de los jóvenes orientándolos a ser más productivos y
competitivos en el mercado laboral.
Formar recursos humanos nacionales en bioinformática, comprometidos
ética y profesionalmente con la sociedad.
Desarrollar herramientas y aplicaciones de bioinformática (librerías,
software) para facilitar el procesamiento de datos biológicos.
Divulgar y publicar los proyectos para hacer visible la producción
científica y tecnológica de la universidad.
Generar un área de servicios que provea soluciones a instituciones y
empresas de la ciudad y región, en la temática de referencia.
Vincular la universidad con instituciones y empresas públicas y privadas,
mediante el desarrollo de proyectos tecnológicos de calidad, que permitan
la consolidación y crecimiento del Centro.
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Proyectos de Investigación en la UNVM
Convocatoria 2012/2013:
•Minería de Datos en Bio-Ciencias: bioinformática, bioingeniería y biotecnología.
•Desarrollo de metodologías para el análisis ontológico-funcional en genómica/proteómica
de alto rendimiento.
Convocatoria 2014/2015:
•Minería de Datos en Bio-Ciencias: aplicaciones estadísticas y bioinformáticas.
•Implementación de software de modelización y simulación de sistemas como complemento
de aprendizaje en las carreras de ciencias básicas y aplicadas.
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Presentaciones en Congresos
ISCB Latin America 2012 - Santiago de Chile, Marzo 2012 - Congress annals
•Goboot: testing set enrichment analysis robustness to background selection-, Fresno, López , Balzarini, Prada y Fernández
3er Congreso Argentino de Bioinformática y Biología Computacional, Oro Verde, Septiembre 2012
•GOboot: towards a robust SEA analysis. Fresno, Lopez, Zingaretti, Prato, Podhajcer, Balzarini, Prada y Fernández.
•One vs One Artificial Neural Network strategy for gene expression multiclass classification. Remón, Juarez, Arab Cohen D,
Fresno C, Prato L, Villoria L y Fernández E.
•SVM Tree with Optimal Multiclass Partition applied to Gene expression signature classification. Pellarolo, Arab Cohen,
Fresno, Prato y Fernández.
VII Jornadas de Investigación, Villa María, Noviembre 2012
•Minería de datos en Bio-ciencias: bioinformática, bioingeniería y biotecnología, Fernández, Prato, Fresno
•Exploración de distintas librerías y funciones de r para análisis cluster María Laura Zingaretti, Laura Prato, Elmer Fernández
•Procesamiento distribuido en bioinformática utilizando el lenguaje r, Fraccarolli, Marzioni, Ferreyra, Fresno, Prato
II Escuela de Computación de Alto Rendimiento (ECAR 2013), Mendoza, Julio 2013 (Sesión de Posters)
• The course of parallelism in Bioinformatics: which R parallelization scheme to use? Ferreyra, Fresno, Olivera, Fernández
4to Congreso Argentino de Bioinformatica y Biologia Computacional, Rosario, Octubre 2013 (Sesión de Posters)
• lmdme: Linear Models on Designed Multivariate Experiments in R. Fresno, Balzarini, Prato, Fernández.
•The course of parallelism in Bioinformatics: which R parallelization scheme to use?. Ferreyra, Fresno, Olivera, Fernández
VIII Jornadas de Investigación, Villa María, Noviembre 2013
•Aplicación de cluster consenso para determinar el número de grupos en un problema de clasificación de cobertura
vegetal. María Laura Zingaretti
•Árbol de clasificación paralelo: una herramienta de minería de datos. Nicolás Ferreyra
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Publicaciones en revistas de referato internacional
•Fresno C, Llera AS, Girotti R, Valacco MP, López J; Podhajcer O, Balzarini M, Prada F,
Fernández EA, The Multi-Reference Contrast Method: facilitating set enrichment
analysis, Computers in Biology and Medicine, Volume 42, Issue 2 , Pages 188-194,
February 2012
•Loreti N, Fresno C, Fernandez AE, Barrera D, Lira S, Larrea F, Campo S. Glycan structure
in recombinant human FSH affects endocrine activity and global gene expression on
human granulosa cells, Volume 366, Issue 1, 5 February 2013, Pages 68–80
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Formación de RRHH
•Trabajo Final de la carrera Ingeniería de Sistemas de la Facultad de Ingeniería de la
UCC, correspondiente a los alumnos Sergio Taleisnik y Juan Masashi Mishima,
titulado “Sistema de análisis estadístico de experimentos proteómicos de geles de
electroforesis bidimensional”.
•Premio Intel año 2012 y beca EVC-CIN 2012 para el alumno de la UNVM Emiliano
Marzioni por su trabajo dentro del proyecto “Procesamiento distribuido en
Bioinformática utilizando lenguaje R” .
•Premio Intel año 2013 y beca EVC-CIN 2013 para el alumno de la UNVM Nicolás
Ferreyra por su trabajo dentro del proyecto “HPC aplicado a la Bioinformática:
determinación de métodos y técnicas de parelelización eficientes para algoritmos
secuenciales escritos en R”.
•Premio Intel año 2014 para el alumno de la UNVM Augusto Leszchik.
[email protected]
[email protected]
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Ing. Laura Prato
Ing. Laura Prato