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BIGI, MARIA DE LAS MERCEDES

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1) Análisis de bases de datos de expresión génica en enfermedad de Huntington: Análisis de múltiples datasets de GEO para evaluar la expresión diferencial de BDNF, SOD2, UCP2 y UCP4 en pacientes y modelos murinos de Huntington, utilizando GEO2R, DESeq2 y biomaRt en R. Procesamiento de datos de RNA-seq y single-nucleus RNA-seq para identificar poblaciones celulares y comparar perfiles de expresión entre condiciones experimentales. Este trabajo formará parte de un manuscrito titulado ?BDNF mitig... 1) Análisis de bases de datos de expresión génica en enfermedad de Huntington: Análisis de múltiples datasets de GEO para evaluar la expresión diferencial de BDNF, SOD2, UCP2 y UCP4 en pacientes y modelos murinos de Huntington, utilizando GEO2R, DESeq2 y biomaRt en R. Procesamiento de datos de RNA-seq y single-nucleus RNA-seq para identificar poblaciones celulares y comparar perfiles de expresión entre condiciones experimentales. Este trabajo formará parte de un manuscrito titulado ?BDNF mitigates early oxidative stress and promotes release of neuroprotective mitochondria from striatal astrocytes of zQ175 Huntington?s disease?, que será enviado para publicación en Journal of Neurochemistry. 2) Análisis de ACSL4 como potencial biomarcador en cardiopatías: estudios en humanos y modelos murinos: a) Estudio en muestras humanas: Procesamiento de datos de RNA-seq y single-cell RNA-seq. Análisis comparativo de la expresión de ACSL4 y perfil celular en pacientes con miocardiopatía dilatada, enfermedad coronaria aterosclerótica y controles sanos, mediante secuenciación de células individuales. Evaluación estadística de los niveles de expresión génica y su distribución celular, identificando diferencias significativas entre grupos. Clasificación de poblaciones celulares clave (cardiomiocitos, fibroblastos, células endoteliales) utilizando marcadores genéticos específicos. b) Investigación en modelo murino de hipertrofia cardíaca: Caracterización de la dinámica temporal de ACSL4 en cardiomiocitos de ratones sometidos a sobrecarga de presión, desde etapas tempranas hasta fallo cardíaco. Procesamiento de datos de RNA-seq y single-cell RNA-seq. Análisis comparativo de la expresión génica entre grupos experimentales, detectando regulación positiva inicial y posterior disminución de ACSL4. Visualización de patrones de expresión y organización celular en diferentes fases de la enfermedad. 4) Análisis sc RNA-seq de ACSL4 y AR en cáncer de mama a) Análisis sc RNA-seq en tejido mamario:Identificación de un subgrupo basal/EMT con fenotipo MDA-MB-231-like y análisis estadístico expresión de ACSL4/AR Clusterización no supervisada con Random Forest: Genes clave para discriminar células ACSL4⁺ vs. AR⁺. b) Metástasis cerebral de TNBC: Caracterización de clusters tumorales y microambiente (CAFs, células T, células B, etc). c) visualización de marcadores epiteliales (EPCAM, KRT19) e inmunes (PTPRC, CD68). 5) Análisis transcriptómico en Cáncer de Mama en subtipos y metastásico: a)Análisis Expresión RNA-seq en subtipos PAM50 (TCGA-BRCA):Niveles de expresión de genes marcadores tipo tumoral, ACSL4 y AR. b) Análisis estadístico de correlación ACSL4 y AR en muestras de metástasis. 6) Análisis de imágenes confocal (ImageJ/FIJI): Efecto del AMP cíclico en la transferencia mitocondrial a través de nanotubos en astrocitos normales y células de glioma en cultivo: a) Mitocondrias (canal verde): Medir área ocupada (footprint) con MiNA y perfiles de intensidad (marcando líneas de medición). b) Morfología celular (canal rojo): Cuantificar forma celular (área, perímetro) con Analyze Particles y MorphoLibJ. C) Comparar resultados entre astrocitos vs. U87, controles vs. tratados con AMPc. Crear figuras y tablas comparativas para su posterior publicación.
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INSTITUTO DE INVESTIGACIONES BIOMEDICAS (INBIOMED, CONICET-UBA)
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Doctora en Bioquímica y técnica en programación con experiencia en biología molecular y bioinformática aplicada al análisis de datos ómicos. Como profesional de apoyo CPA para análisis de bases de datos biológicos perteneciente al equipo de investigación de desarrollo de tratamientos contra el cáncer. Transcriptómica. Análisis de expresión de genes. Análisis de alteración de vías biológicas. Análisis de enriquecimiento funcional. Análisis estadístico y la visualización gráfica de los resultados... Doctora en Bioquímica y técnica en programación con experiencia en biología molecular y bioinformática aplicada al análisis de datos ómicos. Como profesional de apoyo CPA para análisis de bases de datos biológicos perteneciente al equipo de investigación de desarrollo de tratamientos contra el cáncer. Transcriptómica. Análisis de expresión de genes. Análisis de alteración de vías biológicas. Análisis de enriquecimiento funcional. Análisis estadístico y la visualización gráfica de los resultados. Búsqueda, explotación de datos masivos en base de datos de repositorios públicos. Asistencia para la confección de rutinas y pipelines bioinformáticas en lenguaje R, Python creadas localmente para el procesamiento local de datos biológicos. Trabajos en sistemas operativos de Linux, Windows. Predicción de interacción proteína-ligando, proteína-proteína y estructura-función de proteínas. Técnicas de extracción y purificación de ADN/RNA, PCR, RT qPCR y secuenciación.
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Lines of Investigation

Bioinformática

Natural and exact sciences

  • Biological sciences
  • Biochemistry and molecular biology (same as 3.1.10)
Technological Capacities

6 - Biological sciences

6.2 - Biology/Biotechnology

  • 6.2.2 - Cellular and Molecular Biology

6.3 - Genome Research

  • 6.3.1 - Bioinformatics
  • 6.3.2 - Gene Expression, Proteom Research
Key Words
Bioinformaticsanálisis de datos masivosbases de datosbig data analysisdata baseanálisis de enriquecimiento de vías biológicasbiological pathway enrichment analysis
Education

2015 - 2022

Doctora de la Universidad de Buenos Aires

FACULTAD DE FARMACIA Y BIOQUIMICA, UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES

1995 - 2013

Bioquimica

FACULTAD DE FARMACIA Y BIOQUIMICA, UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES

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