| 07-03-2023 |
SimSpread Web Server
SimSpread is a novel computational method to predict protein–ligand interaction that combines network-based inference with chemical similarity, useful for predicting drug targets, virtual screening, and drug repositioning. https://doi.org/10.3390/ijms23179666 The objective of this project proposal is the development of a web application to enable world-wide access to SimSpread to the international research community. Tasks: • Propose an architecture to receive and run jobs on two different servers. • Implement job queuing to handle multiple incoming jobs. • Implement user interface to select between multiple models and parameters. Candidates should have good programming skills.
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/1 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 07-03-2023 |
Simulaciones de dinámica molecular de la interacción enzima-sustrato de resveratol O-metiltransferasa
La enzima resveratrol O-metiltransferasa de Vitis vinifera (VvROMT) es una enzima de interés industrial que sintetiza productos benéficos para la salud humana y de elevado valor comercial. En nuestro laboratorio mejoramos con éxito la eficiencia enzimática y selectividad de esta enzima. Sin embargo, nuestros actuales modelos moleculares estructurales de la enzima no son capaces de explicar de manera satisfactoria los resultados experimentales. Objetivo de este proyecto es realizar simulaciones de dinámica molecular de variantes de VvROMT en complejo con diversos sustratos para generar una modelo robusto de las relaciones bioactividad-estructura.
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/1 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 07-03-2023 |
Desarrollo de una aplicación web para la minería de abstracts biomédicos
Implementar una aplicación web bioinformática basada en minería de textos para extraer información con respecto a la bioactividad de compuestos químicos y de fármacos. La herramienta se aplicará a las publicaciones biomédicas contenidas en el sistema bibliográfico PubMed con el fin de apoyar el reposicionamiento de fármacos. El objetivo es desarrollar una herramienta que es capaz de procesar de manera automatizada un compuesto químico y un blanco farmacéutico para luego clasificar la interacción en novedosa o conocida. El/la postulante debería tener experiencia en programación.
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/1 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 07-03-2023 |
SimSpread-Ensemble - Development of an ensemble network-based method for drug discovery
SimSpread is a novel computational method to predict protein–ligand interaction that combines network-based inference with chemical similarity, useful for predicting drug targets, virtual screening, and drug repositioning. This project proposal intents to improve several limitations of SimSpread. Hypothesis: The combination of predictions obtained from SimSpread that use different similarity cutoffs into a single score using a machine learning (ML) model will increase predictive performance, eliminate empty predictions and eliminate the need to optimize similarity cutoff parameter, resulting in a more straightfoward and user-friendly model to predict drug-target interactions. Tasks: • Propose an ensemble predictive model. • Implement a hyperparameter optimization. • Compare the predictive performance. Candidates should have good programming skills.
Keywords:
machine learning
bioinformatica
red
red social
aprendizaje maquina
Proteínas
Diseño de fármacos
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 20 créditos y tiene 1/1 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 17-08-2022 |
Un problema de oceanografia, abordado con redes neuronales
La mayoría del oxígeno que respiramos se produce en el océano, por algas unicelulares microscópicas. Uno de los grupos más comunes, conocidos por sus floraciones explosivas, son los cocolitofóridos, cuyas células son esferas cubiertas por escudos calcificados elípticos o circulares. Las características geométricas de estos escudos son indicadores de la calidad del agua y las condiciones ambientales, y sirven para cuantificar el cambio climático y la acidificación del océano. Por el momento, no existen métodos sencillos para seleccionar y detectar estadísticas sobre estas formas y para estudiar poblaciones de algas y su evolución en el tiempo del fitoplancton oceánico. El proyecto propuesto es una continuación de un trabajo empezado con César Bravo y consiste en perfeccionar redes neuronales de clasificación de imágenes para detectar y clasificar automáticamente características de los escudos calcificados de cocolitofóridos (Proyecto asociado al Club de Investigación en Data Science)
Prerequisitos:
IIC2233
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 2/2 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 07-03-2023 |
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 07-03-2023 |
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 07-03-2023 |
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 07-03-2023 |
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 07-03-2023 |
Keywords:
machine learning
bioinformatica
red
red social
aprendizaje maquina
Proteínas
Diseño de fármacos
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 29-12-2022 |
Study of the specificity determinants in the recognition process between the transcription factor MarA and DNA
This research opportunity offers the possibility to explore, to analyze and to generate specificity models of DNA binding for the transcription factor MarA through computational biology approaches. We have large amounts of data generated by directed evolution experiments performed in vivo in bacteria (hundreds of Gbytes). Also, this research will involve searching and assessing specificity models of MarA binding in the whole genome of E. coli bacteria ( 5 Mbytes).
Prerequisites:
IIC1103
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/2 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 17-08-2022 |
Prerequisites:
IIC2233
Evaluation method: Nota 1-7, with 2/2 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 06-12-2021 |
Development and use of the GRAPE computational engineering strategy in Antarctic PET hydrolases
In recent decades, numerous enzymes from bacteria that degrade PET plastics have been described, including enzymes described by our laboratory from Antarctic organisms that are catalytically active at room temperature. However, the stability of these enzymes is insufficient for their biotechnological use, thus experimental and computational enzyme engineering strategies have been developed to optimize these parameters. In this research, we seek to develop and use the GRAPE computational engineering strategy, which produces a library of mutations for preliminary experimental characterization and subsequent clustering in a final designed enzyme, to improve the stability of Antarctic PET hydrolases.
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 24-07-2020 |
Development of hybrid model for protein folding simulations
Protein folding is a biological phenomenon with a timescale in the order of milliseconds to seconds. Thus, it is challenging to explore these processes in molecular dynamics simulations. However, recent years have witnessed the development of models rigorously footed in the energy landscape theory of protein folding that enable simulating these phenomena with low computational costs. This is the case of the SMOG2 software, that generates both all-atom and single-bead coarse-grained modelos for simulations in GROMACS. However, it has been recently determined that hybrid double-bead (alpha + beta carbon) or pseudo-empiric models are useful to simulate protein folding processed that incorporate sequence-dependent information (electrostatics, hydrophobic). In this research, SMOG2-dependent hybrid models will be developed for protein folding simulations in GROMACS.
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |