VOLVER

Share

UN ESTUDIO DE LA UPO IDENTIFICA TÉCNICAS PIONERAS PARA ENTENDER LAS RELACIONES ENTRE GENES EN PROCESOS BIOLÓGICOS


06 de noviembre de 2009

Fuente: AndaluciaInvestiga.com – Universidad Pablo de Olavide

 

La investigación, publicada en la revista Briefings in Bioinformatics, ha sido realizada en colaboración con el Instituto de Biología del Desarrollo y Cáncer de Sophia Antipolis (Francia).

 

El grupo de investigación en Minería de Datos y Bioinformática de la Universidad Pablo de Olavide, liderado por el profesor Jesús Aguilar, ha publicado un artículo en la revista Briefings in Bioinformatics sobre el uso de las técnicas de extracción de patrones frecuentes a partir de datos de expresión génica, lo que contribuye a la mejora de la identificación de las relaciones entre genes en procesos biológicos o enfermedades.

Este trabajo ha sido realizado en colaboración con Ronnie Alves, del Instituto de Biología del Desarrollo y Cáncer, en Sophia Antipolis (Francia), y con Domingo S. Rodríguez, profesor de la Escuela Politécnica Superior de la UPO.

El objetivo del estudio es ofrecer a los investigadores en bioinformática, más próximos a las ciencias de la vida, los conceptos y técnicas fundamentales de la minería de datos (técnica que prepara, sondea y explora los datos para extraer el conocimiento oculto en ellos), así como su posible aplicación, en relación con el análisis de patrones frecuentes en datos de expresión génica. En el ámbito humano, el objetivo principal de la minería de datos es saber cómo los cambios en la expresión de los genes de un individuo afectan al riesgo de desarrollar enfermedades comunes (como por ejemplo el cáncer). Esto es muy importante para ayudar a mejorar el diagnóstico, prevención y tratamiento de las enfermedades.

En la investigación publicada en la revista Briefings in Bioinformatics se hace énfasis en factores de complejidad algorítmica así como integración de conocimiento biológico en el desarrollo de las técnicas, que permitirían extraer asociaciones entre genes, para construir, por ejemplo, redes reguladoras de genes, o detectar influencias entre ellos.

El grupo del profesor Aguilar, reconocido internacionalmente en el campo de la Minería de Datos, también desarrolla investigaciones aplicadas en bioinformática, así como en el análisis de datos industriales y empresariales. El profesor Aguilar lidera varios proyectos de investigación nacionales e internacionales, y es editor jefe de la revista “BioData Mining” (BioMed Central). Además, ejerce de evaluador de proyectos para varios programas nacionales (entre otros: Plan Nacional I+D, FIS Salud, Programa Torres Quevedo) y algunas agencias internacionales (entre otros: FP VII-Comisión Europea, Francia, Irlanda, Argentina y Holanda).

Enlace al artículo: http://bib.oxfordjournals.org/cgi/reprint/bbp042?ijkey=AHUpzdECgaxdAqv&keytype=ref

Más información:

Jesús Aguilar
Grupo de Investigación de la UPO Minería de Datos y Bioinformática
Teléfonos: 954977940
Correo electrónico: aguilar@upo.es


Share

Últimas publicaciones

La Fundación Descubre integra la igualdad como eje transversal con la aprobación de su Plan
Andalucía | 15 de septiembre de 2025

El objetivo del Plan, con una vigencia de cinco años, es garantizar la plena igualdad de trato y oportunidades de mujeres y hombres, consolidando un camino ya emprendido por la organización, promovida por la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación

Sigue leyendo
La exposición ‘Paseo Matemático al-Ándalus’ de la Fundación Descubre llega a Palma del Río
Córdoba, Palma del Río | 11 de septiembre de 2025

El Espacio Creativo Cultural Santa Clara del Ayuntamiento de Palma del Río acoge la exposición ‘Paseo Matemático al-Ándalus’ de la Fundación Descubre / Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía, una muestra que podrá visitarse hasta el próximo 14 de octubre.

Sigue leyendo
Desarrollan un método para descifrar cómo interactúan las regiones del cerebro
Málaga | 10 de septiembre de 2025

Un equipo de investigación de la Universidad de Málaga presenta una herramienta estadística para identificar de forma precisa conexiones cerebrales incluso cuando la señal está distorsionada e incompleta. Este modelo es aplicable a contextos clínicos como el estudio de enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer o el Parkinson, el procesamiento del lenguaje o el desarrollo neurotecnológico.

Sigue leyendo

#CienciaDirecta

Tu fuente de noticias sobre ciencia andaluza

Más información Suscríbete

Ir al contenido