II International Workshop on Computational Biology and Bioinformatics
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Módulo de Procesamiento NGS para la Plataforma Cubana de Servicios Bioinformáticos
Antonio de Jesús Oliva Gregorio
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NR4A1 expuesto: El gen que redefine la terapia del cáncer de mama
Frank David Nápoles Oro
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DESARROLLO DE UN MODELO QSPR PARA LA PREDICCIÓN DE LAS PROPIEDADES ADMET EN PÉPTIDOS CÍCLICOS MODIFICADOS.
Yesenia Felipe Martínez
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Caracterización filogenética y estructural de Dengue 3 en Cuba, 2022.
Luis Javier Acanda
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Evaluación del impacto económico y social de la carrera Ingeniería en Bioinformática
Mirley Robaina Santander
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Modelado computacional de beta-amiloide en Alzheimer: Avances globales y aportes cubanos
Paulo Enrique García Pons
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Detección de genes de virulencia y resistencia mediante el análisis bioinformático del genoma completo bacteriano.
Nolver Navarro Tamayo
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Modelo bioinformático para el diagnóstico de acidurias orgánicas mediante perfiles metabólicos generados por GC-MS
Miguel Alejandro Morey Castillo
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Programa GelJ: impacto en la evaluación de la relación genética entre aislados de E. coli productores de carbapenemasas en un hospital de tercer nivel en La Habana
Dianelys Quiñones PérezDone
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Afinidad de compuestos presentes en el aceite esencial de Dysphania ambrosioides con el citocromo b de Leishmania tarentolae mediante estudios de acoplamiento molecular
Lianet Monzote FidalgoDone
Graduado de Ingeniería en Bioinformática en 2023 con reconocimientos como: estudiante investigador del CITMA en la categoría de Computación e Informática 2023,título de oro , premio al mérito científico, mejor graduado de la Facultad de Ciencias y Tecnologías Computacionales. En la actualidad trabaja en el Departamento de Bioinformática de la Universidad de las Ciencias Informáticas e imparte Introducción a la Programación, Introducción a la Programación II y Programación I en las carreras de Ingeniería en Bioinformática e Ingeniería en Ciencias Informáticas.
La investigación abordó los desafíos que presentan los estudios computacionales de procesos de adsorción, especialmente la variabilidad en el uso de diferentes programas, lo que complicaba el proceso investigativo. Se identificó que cada herramienta computacional utiliza formatos de entrada y salida específicos, generando incompatibilidades que ralentizan la investigación y aumentan los recursos necesarios para la manipulación de datos. Con el objetivo de resolver esta problemática, se desarrolló una herramienta bioinformática que integra programas existentes, aplicando la metodología de Hipersuperficie de Múltiples Mínimos (HMM) en la modelación computacional de fenómenos de adsorción. La metodología utilizada fue analítico-sintética, sistémico-estructural-funcional y análisis documental, permitiendo un enfoque integral en el desarrollo del software. Como resultado, se creó MolAds (abreviatura de Molecular Adsorption), un software que simplifica y agiliza la aplicación de la metodología HMM. Esta herramienta no solo mejora la eficiencia en la investigación de procesos de adsorción, sino que también facilita las investigaciones interdisciplinarias en el ámbito de la bioinformática. La implementación de MolAds facilita la integración de herramientas computacionales, lo que podría transformar la forma en que se realizan los estudios de adsorción, promoviendo un enfoque más colaborativo y eficiente en el campo.