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We belong to several projects and communities that try to share knowledge, establish standards and join efforts in general:

PhD Thesis and Degree/Master Thesis

1. Master Thesis: IDENTIFYING NEW BIOMARKERS OF RESISTANCE TO ANTI-EGFR THERAPIES IN METASTATIC COLORECTAL CANCER. Student: Anxo Río Vilariño. Directors: Pablo Mínguez & Arancha Cebrián. Master en Bioinformática aplicada a la Medicina Personlizada y la Salud. Instituto de Salud Carlos III, Escuela Nacional de Sanidad. 2023.

2. Master Thesis: Generación de una base de datos genómicos para el reanálisis de casos de enfermedades raras usando DeepVariant”. Student: Alicia Lozoya Colmenar. Director: Pablo Mínguez. Universidad Oberta de Catalunya (UOC), 2023.

3. PhD thesis: Caracterización molecular, epidemiológica y funcional de variantes de significado incierto (VUS) en distrofias de retina, mediante el empleo de métodos bioinformáticos y de Biología de Sistemas. Student: Ionut-Florin Iancu. Directors: Pablo Mínguez y Carmen Ayuso. Universidad Autónoma de Madrid. 2022

4. PhD thesis: Estudio del papel de las modificaciones de proteínas en enfermedades genéticas. Student: Perceval Vellosillo Gonzalez. Director: Pablo Mínguez. Universidad Autónoma de Madrid. 2021

5. Master Thesis: Analysis of single-nucleotide variants and copy number variations in a clinical series of aggressive B lymphomas. Student: Marta Rodríguez Moreno. Director: Pablo Mínguez & Miguel Ángel Piris. Master en Bioinformática aplicada a la Medicina Personlizada y la Salud. Instituto de Salud Carlos III, Escuela Nacional de Sanidad. 2020.

6. Final Degree Project: Análisis estadístico y funcional de variantes de número de copia raras en una cohorte heterogénea de pacientes con enfermedades genéticas. Student: Ana Solbas Casajús. Directors: Raquel Romero & Pablo Mínguez. Grado de Biotecnología. Universidad Politécnica de Madrid. 2022.

6. Master Thesis: Fine-tune and benchmarking of an in-house developed algorithm to predict new gene-disease associations. Student: Laura Díaz Regalado. Directors: Pablo Mínguez & Lorena de la Fuente. Master en Bioinformática aplicada a la Medicina Personlizada y la Salud. Instituto de Salud Carlos III, Escuela Nacional de Sanidad. 2020.

7. Final Degree Project: Evaluación de métodos de extracción de variantes en pruebas genómicas de patologías mitocondriales. Student: María Torralvo Márquez. Director: Pablo Mínguez. Grado de Biotecnología. Universidad Politécnica de Madrid. 2020.

8. Master Thesis: Development of a bioinformatics facility to calculate and store variant frequencies in a large cohort of patients. Student: Marta Marina Arroyo. Director: Pablo Mínguez. Master en Bioinformática aplicada a la Medicina Personlizada y la Salud. Instituto de Salud Carlos III, Escuela Nacional de Sanidad. 2019.

9. Final Degree Project: Desarrollo de una estrategia para la detección de alteraciones en el número de copias en el genoma de pacientes con enfermedades raras mediante análisis de experimentos de secuenciación masiva. Student: Gonzalo Núñez Moreno. Director: Pablo Mínguez. Grado de Biotecnología. Universidad Politécnica de Madrid. 2019.

10. Master Thesis: A system to help in the prioritization of variants in Exome and Genome NGS analyses. Student: Marius Alexandre Botos. Director: Pablo Mínguez. Master en Bioinformática aplicada a la Medicina Personlizada y la Salud. Instituto de Salud Carlos III, Escuela Nacional de Sanidad. 2018.

11. Final Degree Project: Un algoritmo para la caracterización funcional de experimentos ómicos basado en redes. Student: Violeta Moreno Puya. Director: Pablo Mínguez. Grado de Biotecnología. Universidad Politécnica de Madrid. 2018.

Posters and talks

Biological Networks class 2023

go2page

ESGH2021 Talk (A global map of the impact of deletion of post-translational modifications sites in genetic diseases)

5 years as Miguel Servet @ IIS-FJD

Poster AEGH2021

BioinfoCAMII

Bioinformatics in a clinical setting

Master Bioinfo UPM 2019

JBI2018

3 years as Miguel Servet @ IIS-FJD

Modelos de Predicción en datos clínicos de pacientes COVID+

Digging into big data to extract functions