Es un proyecto de investigación que aplica inteligencia artificial para identificar complejos proteicos en organismos recién secuenciados, proporcionando un mejor entenidimiento de los procesos biológicos a nivel celular.
Inteligencia Artificial para la Identificación de Complejos Proteicos
Inteligencia Artificial para la Identificación de Complejos Proteicos
¿Qué hacemos?
Este proyecto busca revolucionar la biología molecular mediante la predicción de complejos proteicos en organismos para los cuales no existe información experimental previa.
Esto puede abrir nuevas oportunidades en salud, energía y agricultura, facilitando la investigación y desarrollo en estas áreas.
Predicción del Interactoma
A partir de información de organismos modelo, inferimos las interacciones proteína-proteína en nuevos organismos, salud, energía y agricultura, facilitando la investigación y desarrollo en estas áreas.
Identificación de complejos
Utilizamos algoritmos avanzados para agrupar las proteínas en complejos, revelando sus funciones potenciales.
Análisis funcional
Validamos los complejos detectados con S2F, proporcionando un contexto biológico que puede ser crucial para futuras investigaciones.
Nuestro equipo
Un equipo de experimentados investigadores en biología molecular, computación y inteligencia artificial, comprometidos en revolucionar la predicción de complejos proteicos.
Luca Cernuzzi
Representante legal e investigador principal
Responsable de la ejecución del proyecto, gestionando contratos y comunicaciones formales con AONACYT, con posibilidades de delegación.
Alberto Paccanaro
Investigador asociado
Lidera la investigación en biología computacional e inteligencia artificial.
Ruben Jimenez
Investigador asociado
Supervisa el desarrollo de modelos matemáticos y la caracterización de fármacos y sus efectos.
Mateo Torres
Investigador asociado
Supervisa el modelo matemático en especial en redes neuronales profundas y el estudio del estado del arte.
Aldo Galeano
Investigador en formación
Implementa y evalúa modelos predictivos para combinaciones de fármacos.
Marcelo Báez
Investigador en formación
Evalúa los modelos predictivos desarrollados y realiza comparaciones con métricas de machine learning.
María del Mar Sánchez
Investigador en formación
Desarrolla herramientas y visualizaciones interactivas de datos para explotar información biológica compleja.