Bioinformática y Artificial
Enfoque de Inteligencia
La bioinformática y la inteligencia artificial (IA) se utilizan para comprender los datos biológicos y desarrollar algoritmos y sistemas que aprenden de ellos y pueden realizar predicciones o tomar decisiones basadas en esta información. En el campo de la biología, la IA se emplea para analizar patrones complejos en grandes conjuntos de datos, lo que ayuda a identificar relaciones que podrían no ser evidentes a simple vista. La integración de la bioinformática con la IA ha generado avances significativos en la ciencia, permitiendo descubrimientos que pueden transformar y facilitar la comprensión del mundo biológico. En este contexto, la bioinformática contribuirá, junto con el análisis ómico y la inteligencia artificial, al desarrollo de aspectos identificativos que permitan realizar comparaciones entre subgrupos de microorganismos y análisis de la biodiversidad dentro de las diversas colecciones asociadas.
Objetivos
1
Desarrollar nuevas tecnologÃas para el análisis de datos y el reconocimiento de patrones a escala genómica y metagenómica, utilizando inteligencia artificial para estudiar las caracterÃsticas microbiológicas y prospectar las especies presentes en las colecciones.
2
​Establecer marcadores para el seguimiento in silico de genes de resistencia y virulencia.
3
Comparar el perfil genético de cepas de agentes patógenos en humanos con aislamientos del medio ambiente y de animales, con el objetivo de dilucidar los nichos ambientales y las rutas de infección mediante bioinformática, marcadores moleculares, secuenciación genómica, análisis transcriptómicos y haplotipado.
4
Desarrollar nuevas tecnologÃas de minerÃa de datos y reconocimiento de patrones para su aplicación a escalas genómicas y metagenómicas.
5
Explore datos públicos sobre microorganismos de interés mediante inteligencia artificial para su determinación y formato vectorial, lo que permite la visualización, la composición regional y el apoyo a la prospección de microorganismos en colecciones.
6
Desarrollar inteligencia artificial para estudiar las caracterÃsticas de las colecciones en aspectos generales que permitan realizar comparaciones entre subgrupos de microorganismos y análisis de biodiversidad.