Desarrollo tecnológico e innovación

CoSynthEx: 

Authors: Camilo Rocha 

Phenoagro: Sistema que  permite recoger y analizar datos, desde cualquier lugar, al estado en tiempo real de las variables que afectan la productividad y eficiencia de sus cultivos. Estas variables incluyen aspectos del suelo, la atmósfera y las plantas.

Authors: Andres Jaramillo-Botero

Software Lock-in Digital usando Raspberry PI3 B+: Es un instrumento virtual desarrollado en un lenguaje de programación Python, se encuentra instalado en una Raspberry PI3 B+, con este software se manipula un conjunto de dispositivos electrónicos para la instrumentación de un sistema que procesa señales fotoacústicas, con el cual es posible hacer estudios de la actividad fotosintética en plantas, este software a través de sus funciones, permite generar varias alternativas de uso y aplicación como los amplificadores lock-in digitales.

Authors: Gordillo F; Cepeda D; García J. 

Software Node Classification: Este paquete tiene como objetivo proporcionar diferentes soluciones al problema de clasificación de nodos (conocido como predicción de atributos) utilizando técnicas de aprendizaje automático. Las soluciones o enfoques disponibles son: clasificación independiente (o plana) (FNC) y clasificación jerárquica (HC). Ambas soluciones se basan en un algoritmo de optimización de gradiente llamado XGBOOST, además se usan técnicas de sobremuestreo (SMOTE), validación cruzada y optimización de parámetros.

Authors: Rocha C; Romero M; Finke J. 

Software workflow for condition specific co-expression network analysis: El objetivo de la etapa de pre-procesamiento de datos es construir las  matrices  respectivamente,  los  cambios en  los  valores  fenotípicos  y  los  niveles  de  expresión  entre  el  control  y   la   condición   de   tratamiento.  Se utiliza para corregir el tamaño de la biblioteca y el sesgo  de  composición  de  ARN.  los datos normalizados son   representados   como   una   matriz, y  las réplicas biológicas  de   cada  los genotipos se promedian y se representan como una matriz.

Authors: Rocha C; Riccio C; Finke J. 

Go compare: tiene como objetivo analizar el  enriquecimiento el cual es usado para identificar información a una lista genes. se basa en la existencia de una ontología de genes la cual es un vocabulario estándar, que tiene información de funciones moleculares, procesos biológicos y compartimientos celulares para genes en diversos organismos. además, hace uso de pruebas como prueba de Fisher, distribución hipergeométrica, prueba chi cuadrado, para la  comparación desde el punto de vista funcional entre varias listas de genes.

Authors: Diana Carolina Clavijo Buritica, Chrystian Camilo Sosa Arango, Mauricio Quimbaya. 

Pipeline bioinformática para el análisis de datos transcriptómicos:

Authors: Jenny Gallo, Mauricio Quimbaya and Henry Fabian Tobar

Geometrical approach to protein secondary structure assignment:el programa tiene como objetivo servir como método para caracterizar estructuras secundarias, como hélices y láminas, como funciones de la curvatura y la torsión de la cadena principal de cualquier proteína que tenga coordenadas atómicas mediante la construcción de un mapa de densidad de probabilidad a partir de 186 proteínas seleccionadas al azar del pdb. el programa está escrito en wolframmathematica 12.0, un lenguaje de programación de alto nivel de wolframresearch

Authors: Carlos Alberto Arango, Sergio Quintana Gonzales, Daniela Tamayo Jaramillo y  Laura Isabel Gil Pineda

Co expresion graph and affinity matrix: Tiene como objetivo utilizar  información de perfiles de expresión para genes de un organismo de estudio (ej. arroz), el software permite extraer un grafo (red) de coexpresión relevante para análisis posteriores, por ejemplo, de análisis funcional de ciertos genes de interés.

Authors: Camilo Rocha, Miguel Romero Gonzales, Jorge Finke Ortiz y Nicolas Antonio López Rozo. 

Rice Recombination Predictor:el modelo consta de diferentes pasos que ajustan los valores de identidad originales a través de una serie de parámetros en ventanas de 100 kbp. se puede ajustar a cualquiera de los doce cromosomas y obtener predicciones de rendimiento similares en todos los casos. esperamos que este modelo ayude a los mejoradores a predecir regiones de alta y baja recombinación, facilitando la mejora genética de variedades de arroz, sin el gasto de tiempo

Authors: Camilo Rocha, Jorge Finke, Camila Riccio Rengifo y Mauricio Peñuela

Centofinder:centofinder ayuda a identificar las posiciones de los centrómeros mediante el mapeo de secuencias cento en los cromosomas del arroz. el módulo recibe como entrada un archivo fasta que contiene la secuencia completa de un cromosoma. el cromosoma se divide en ventanas de la longitud indicada por el usuario. luego, el módulo alinea la secuencia cento en el cromosoma utilizando el algoritmo blast. las posiciones físicas de estas alineaciones se posicionan y registran en su ventana correspondiente.

Authors: Camilo Rocha, Jorge Finke, Camila Riccio y Mauricio Peñuela.

Análisis de conformaciones a partir de PES simples:

Authors: Carlos Arango

Kmerextractor: 

Authors: Camila Riccio, mauricio peñuela, Jorge Finke y Camilo Rocha

ALLELECONSOLIDATOR:

Authors: Nicolas López, Jorge Finke, Camilo Rocha

SYNTHGRAPH:

Authors: Nicolas López, Jorge Finke y Camilo Rocha.