Coordinador de la Plataforma Bioinformática

Dr. Patricio Yankilevich
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Estudiantes de doctorado

Daniel Koile, Martín Palazzo.

La Plataforma Bioinformática trabaja en la organización y el análisis de genomas, en el análisis de secuencias de genes y proteínas, en la identificación e interpretación de variantes genéticas, en el análisis de experimentos de expresión génica, en tareas de análisis funcional de genes y proteínas, y sus interacciones en los procesos de regulación y vías metabólicas con el objetivo de identificar biomarcadores asociados con enfermedades, en colaboración con los proyectos experimentales desarrollados en el IBioBA. El análisis de la variación molecular y genética dentro de la población podría ser la base de un tratamiento individualizado.

La Plataforma Bioinformática ofrece apoyo no sólo a los investigadores del IBioBA sino también brinda servicios de consultoría y realiza colaboraciones con científicos externos y organizaciones en materia de análisis de datos y desarrollo de software a medida y de bases de datos.

Nuestro equipo tiene experiencia en un número diverso de tareas asociadas al análisis computacional de datos de secuenciación masiva (Next Generation Sequencing – NGS), como análisis de perfiles de expresión génica, identificación de variantes, regulación génica, genómica comparativa, ensamblado de genomas, y el análisis e interpretación visual del genoma clínico.

Todos nuestros proyectos son elaborados a medida, e incluyen desde el desarrollo de bases de datos, software y algoritmos hasta el estudio de datos de genomas, transcriptomas, metabolomas y proteomas, y su análisis estadístico. Tenemos el know how para adaptarnos y participar en distintos proyectos de investigación que requieran recopilar, sistematizar, analizar e integrar diferentes niveles de información.

GenIO: Clinical Genomics Assistant Tool.

INSECT 2.0: IN-silico SEarch for Co-occurring Transcription factors.

Publicaciones

  • María Sol Ruiz, María Belén Sánchez, Simone Bonecker, Carolina Furtado, Daniel Isaac Koile, Patricio Yankilevich, Santiago Cranco, María del Rosario Custidiano, Josefina Freitas, Beatriz Moiraghi, Mariel Ana Pérez, Carolina Pavlovsky, Ana Inés Varela, Verónica Ventriglia, Julio César Sánchez Ávalos, Irene Larripa, Ilana Zalcberg, José Mordoh, Peter Valent, Michele Bianchini.
    miRNome profiling of LSC-enriched CD34+CD38-CD26+ fraction in Ph+ CML-CP from Argentinean patients: a potential new pharmacogenomic tool.
    Front. Pharmacol (2020).
  • Martín Palazzo, P. Beauseroy and Patricio Yankilevich.
    Unsupervised feature selection for tumor profiles using autoencoders and kernel methods.
    2020 IEEE Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (CIBCB), Viña del Mar, 2020, pp. 1-8.
  • Malena Manzi, Martín Palazzo, María Elena Knott, Pierre Beauseroy, Patricio Yankilevich, María Isabel Giménez, and María Eugenia Monge.
    Coupled Mass-Spectrometry-Based Lipidomics Machine Learning Approach for Early Detection of Clear Cell Renal Cell Carcinoma.
    Journal of Proteome Research Article (2020)
  • Podaza E, Carri I, Aris M, von Euw E, Bravo AI, Blanco P, Ortiz Wilczyñski JM, Koile D, Yankilevich P, Nielsen M, Mordoh J, Barrio MM.
    Evaluation of T-Cell Responses Against Shared Melanoma Associated Antigens and Predicted Neoantigens in Cutaneous Melanoma Patients Treated With the CSF-470 Allogeneic Cell Vaccine Plus BCG and GM-CSF.
    Front Immunol. 11:1147 (2020)
  • Palazzo M, Beauseroy P, Yankilevich P.
    A Pan-cancer Somatic Mutation Embedding using Autoencoders.
    BMC Bioinformatics 20:655 (2019).
  • Pazos Obregón F, Palazzo M, Soto P, Guerberoff G, Yankilevich P, Cantera R.
    An improved catalogue of putative synaptic genes defined exclusively by temporal transcription profiles through an ensemble machine learning approach.
    BMC Genomics 20:1011 (2019).
  • Koile, D; Cordoba, M; de Sousa Serro, M; Kauffman, M; Yankilevich, P.
    GenIO: a phenotype-genotype analysis web server for clinical genomics of rare diseases.
    BMC Bioinformatics 19:25 (2018)
  • Parra, R.G.; Rohr, C.O.; Koile, D.; Perez-Castro, C.; Yankilevich, P.
    INSECT 2.0: a web-server for genome-wide cis-regulatory modules prediction.
    Bioinformatics 32:1229-31 (2016)
  • Rohr, C.O.; Parra, R.G.; Yankilevich, P.;Perez Castro, C.
    INSECT: In silico search for co-occurring transcription factors.
    Bioinformatics 29:2852-2858 (2013)
  • Díaz Flaqué, C.M., Galigniana, M. N., Béguelin, W., Vicario, R., Proietti, J.C., Cordo Russo, R., Rivas, A.M., Tkach, M., Guzmán, P., Roa, C. J., Maronna, E., Pineda, V., Muñoz S., Mercogliano, F.M., Charreau, H.E., Yankilevich, P., Schillaci, R., Elizalde V.P.
    Progesterone receptor assembly of a transcriptional complex along with activator protein 1, signal transducer and activator of transcription 3 and ErbB-2 governs breast cancer growth and predicts response to endocrine therapy.
    Breast Cancer Research 15:R118 (2013)
  • Andreu Alibés; Patricio Yankilevich; Andrés Cañada; Ramón Díaz-Uriarte.
    IDconverter and IDClight: Conversion and annotation of gene and protein IDs.
    BMC Bioinformatics 8:9 (2007)
  • Ribas G, Gonzalez-Neira A, Salas A, Milne RL, Vega A, Carracedo B, Gonzalez E, Barroso E, Fernandez LP, Yankilevich P, Robledo M, Carracedo A, Benitez J.
    Evaluating HapMap SNP data transferability in a large-scale genotyping project involving 175 cancer associated genes.
    Human Genetics 118:669-679 (2006)
  • Vaquerizas JM, Conde L, Yankilevich P, Cabezon A, Minguez P, Diaz-Uriarte R, Al-Shahrour F, Herrero J, Dopazo J.
    GEPAS, an experiment-oriented pipeline for the analysis of microarray gene expression data.
    Nucleic Acids Res Vol. 33, Web Server issue (2005)