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UPVi001
Nuestra idea se enmarca en el ámbito de la genómica con aplicación en biomedicina. Queremos probar nuevos métodos de clasificación y anotación genómica que sustituyan a los métodos clásicos de "mapping". Nos basaremos en algunos modelos de computación natural (DNA computing y computación con membranas) que son suceptibles de ser aprendidos de forma automática mediante técnicas de machine learning.
Fijado un dominio de aplicación (i.e. alternative splicing, mutación genética, motivos funcionales o estructurales, etc.), procesaremos la información genómica, obtenida por técnicas NGS, previamente anotada, aplicaremos técnicas de machine learning y obtendremos modelos que puedan anotar y clasificar nuevas secuencias NGS que el sistema no haya procesado anteriormente.
Queremos obtener una prueba de concepto que permita sustituir las técnicas clasicas de alineamiento genómico por nuevas técnicas de parsing en lenguajes genéticos que, desde nuestra perspectiva, proporcionan mayores ventajas tanto desde el punto de vista de eficiencia computacional como de plasticidad a la hora de modelar rasgos genómicos.
Buscamos perfiles de colaboración en el ámbito de la genómica que puedan proporcionar datos de prueba para caracterizar algún rasgo característico de naturaleza genómica y que tenga incidencia en la biomedicina (i.e. alternative splicing, mutaciones, etc.). Además el/la soci@, debe participar también en la validación del modelo y su ajuste para que constituya una prueba de concepto sólida para extender estas ideas hacia una metodología general para abordar nuevos problemas de clasificación y anotación genómica.

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