<div class="gmail_quote">Jueves 3 de Diciembre, a las 14hs<br>
Aula Busch, primer piso, depto quimica inorganica.<br>
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Challenges in the integration of genomic and phenotypic information on<br>
models of cell signaling pathways<br>
Laura Inés Furlong, Integrative Biomedical Informatics laboratory,<br>
Research Unit on Biomedical Informatics (GRIB)<br>
IMIM/UPF, Barcelona, Spain (<a href="mailto:lfurlong@imim.es">lfurlong@imim.es</a>,<br>
<a href="http://ibi.imim.es/LFurlong.html" target="_blank">http://ibi.imim.es/LFurlong.html</a>)<br>
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Abstract<br>
During the talk the lines of research currently undergoing at the<br>
Integrative Biomedical Informatics (IBI) lab will be<br>
presented briefly, followed by a more detailed description of our approach<br>
for the integration of genomic and phenotypic<br>
information on biological networks. The research goal of the IBI lab is to<br>
understand the molecular mechanism underlying<br>
diseases and drug responses, and for that we use several bioinformatic<br>
approaches, ranging from data and text mining to<br>
topological and dynamical analysis of biological networks. Our work<br>
involves the study of the cellular and biological<br>
processes (metabolic pathways, signal transduction pathways and gene<br>
regulatory networks) associated to disease<br>
phenotypes, which are collected from public databases and the biomedical<br>
literature. However, information found in public<br>
databases often represent a general description of such processes, with<br>
few details on the aspects that are specific for each<br>
disease state. Thus, for obtaining the biological processes that are<br>
actually involved in a certain disease, it is necessary to<br>
collect and integrate other pieces of information that provide a better<br>
definition of the biological process affected in the<br>
disease state. One example is the information on mutations and<br>
polymorphisms associated to different diseases, and our<br>
strategy for the integration of this information with biological networks<br>
will be presented, which includes the evaluation of<br>
the effect of the mutation or polymorphism on the dynamics of the<br>
biological process. Finally, results on the analysis of a<br>
global view of gene-disease association networks will be presented.<br>
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</div><br>-- <br>Adrian Turjanski<br><br><br>