Tema
Estamos interesados en utilizar conocimientos acerca del entramado de relaciones que ocurren en una escala microsópica para entender comportamientos que se despliegan en una escala mayor, más extensa espacio temporalmente, y que puede asociarse por ejemplo a la emergencia de fenotipos complejos o funcionalidad biológica de alto nivel.
Bajo este enfoque avanzamos en tres líneas de investigación: el estudio de procesos de neurogenesis adulta a partir de paisajes trascripcionales de célula única, el análisis de procesos de regulación de splicing y el problema de reposicionamiento de fármacos.  
Cuales son las redes de regulación génica activas que sostienen un determinado tipo o estadío celular? Que patrones se encuentran ocultos en las secuencias de nucleotidos de sitios de splicing para asegurar la fidelidad del procesamiento de transcriptos? Es posible recomendar nuevos targets terapéuticos para drogas conocidas ya aprobadas? Estas son alguna preguntas que nos interesan responder.

Enfoque
Para llevar adelante nuestros proyectos usamos enormes cantidades de datos disponibles en repositorios públicos así como datos propios generados por nuestros colaboradores. Para transformar todos estos datos en información biológicamente relevante y producir hipótesis testeables, utilizamos técnicas de data-mining, integración de datos heterogéneos, reducción de dimensionalidad y teoría de redes complejas.   

Avances
En trabajos recientes hemos implementado nuevos sistemas de reposionamiento de fármacos para el proyecto TDR-targets (tdrtargets.org) que es un recurso abierto a la comunidad para facilitar la búsqueda e investigación de nuevos tratamientos para enfermedades tropicales desatendidas.
También hemos avanzado en el estudio de procesos de reconocimiento y regulación de sitios de splicing y desarrollamos herramientas bioinformáticas para el estudio de dichos procesos mediante experimentos de RNAseq (la técnica más utilizada en la actualidad).
Finalmente desarrollamos un método para identificar comunidades de células biológicamente relevantes en paisajes transcripcionales de célula única.