Gabriela es parte del Grupo de Bioinformática Integrativa del IBB-CONICET-UNER, recientemente creado. Ella también es parte del Grupo de Investigación en Bioinformática del sinc(i)-CONICET-UNL. Sus intereses son los algoritmos bioinformáticos y estadísticos para la integración de datos de múltiples fuentes y sus aplicaciones en el estudio del cáncer. Durante su doctorado, ella desarrolló varias herramientas bioinformáticas para el análisis de datos de secuenciación masiva, principalmente en proyectos de cáncer. En su postdoctorado, ella esta trabajando en el desarrollo de modelos de aprendizaje maquinal  para la predicción de anotaciones funcionales de genes y proteínas. Ella esta también interesada en el uso de estos modelos tanto para la identificación de funciones biológicas de genes/proteínas que actualmente no tienen anotacion como para la predicción de nuevas funcionalidades de tales entidades en el contexto del cáncer.

Project summary

El proyecto tiene como objetivo el desarrollo de herramientas bioinformáticas para la inferencia de funciones biológicas de genes y proteínas. Para ello, se integraran datos ómicos de múltiples fuentes, datos clínicos y/o experimentales junto con anotaciones funcionales obtenidas de bases de datos como Gene Ontology y UniProt, mediante algoritmos de aprendizaje profundo. La inferencia de funciones de genes y proteínas permitirá una mayor comprensión de procesos biológicos complejos asociados, por ejemplo al desarrollo y crecimiento tumoral.  

Project outcomes and impact

TBA