Eva López-Fernández | Bioinformática

Soy graduada en Bioquímica con un Máster en Bioinformática por la Universidad de Murcia. Cuento con experiencia en técnicas de laboratorio y cultivo in vitro, así como en análisis de datos ómicos, especialmente análisis genómico, adquirida durante mi proyecto de fin de máster.

Mi objetivo es aplicar mis conocimientos en biología y bioinformática para resolver problemas complejos y optimizar procesos biológicos y tecnológicos. Me considero una persona trabajadora, con actitud proactiva y un gran deseo de aprender y crecer profesionalmente.

📑 Índice de Formación

🎓

Grado en Bioquímica

Fundamentos biomoleculares y técnicas de laboratorio

UMU • 2018-2023

🧬

Máster en Bioinformática

Análisis de datos ómicos y programación científica

UMU • 2023-2024 • Premio TFM

📚

Formación Complementaria

Cursos especializados en programación y ciencia

Certificaciones

🎓 Grado en Bioquímica

🏛️ Universidad de Murcia

📅 2018 - 2023

Formación integral en fundamentos biomoleculares, rutas metabólicas, genética, biología molecular y fisiología vegetal. Experiencia práctica en técnicas de laboratorio incluyendo PCR, electroforesis, cultivo in vitro y espectrofotometría.

Soft Skills

Trabajo en equipo multidisciplinar
Comunicación efectiva
Adaptabilidad
Resolución de problemas

Hard Skills

Fundamentos biomoleculares y rutas metabólicas
Técnicas analíticas (PCR, electroforesis)
Cultivo in vitro y microbiología
Espectrofotometría y análisis químico

🏆 Proyectos y Logros

🔬

Prácticas en Laboratorio - Cultivo in vitro

Desarrollo de habilidades prácticas en propagación vegetal mediante técnicas de cultivo in vitro. Manejo de cámara de flujo laminar, esterilización y protocolos de micropropagación.

📄

Trabajo Fin de Grado - Criopreservación

Estudio de técnicas de criopreservación de espermatozoides y su aplicación en la reproducción in vitro.

🧬 Máster en Bioinformática

🏛️ Universidad de Murcia

📅 2023 - 2024

🏅 Premio mejor TFM

Especialización en análisis de datos ómicos, programación científica y desarrollo de pipelines bioinformáticos. Enfoque en genómica, transcriptómica y epigenómica utilizando tecnologías de secuenciación de última generación.

Soft Skills

Pensamiento analítico y crítico
Comunicación científica oral y escrita
Gestión del tiempo y proyectos
Trabajo autónomo e investigación

Hard Skills

Análisis de secuencias y expresión génica
Programación (Bash, R, Python)
Gestión y visualización de Big Data
HPC con SLURM y pipelines
Control de versiones (Git)

🏆 Proyectos y Logros

💻

Matrícula de Honor - Modelado Molecular

Excelencia académica en la asignatura de Modelado Molecular, aplicando técnicas computacionales para el estudio de estructuras proteicas y simulaciones moleculares.

🧬

Trabajo Fin de Máster - Retrotransposones SVA

Análisis genómico y epigenómico de retrotransposones SVA mediante Oxford Nanopore. Desarrollo de pipeline para identificación y caracterización de inserciones patogénicas.

🏆

Premio al Mejor TFM de la Promoción 2024

Reconocimiento por la calidad científica, innovación metodológica y relevancia clínica del trabajo de investigación sobre retrotransposones.

📚 Formación Complementaria

Cursos especializados que complementan mi formación académica y amplían mis competencias digitales y científicas.

💻 Competencias Digitales

Curso de Programación en Python

Fundamentos de programación, estructuras de datos, programación orientada a objetos y desarrollo de scripts para análisis de datos.

Introducción a R y RStudio

Análisis estadístico, visualización de datos con ggplot2 y bioinformática con Bioconductor.

Introducción a la Programación en Java

Conceptos básicos de programación orientada a objetos, estructuras de control y desarrollo de aplicaciones.

Advanced Course: Applications of Artificial Intelligence in the agrifood sector - CIHEAM

He aprendido sobre casos de estudio reales y las diversas posibilidades de aplicación de la inteligencia artificial en el sector agroalimentario, desde la producción agrícola y ganadera hasta la industria y la gestión sostenible.

HTML, CSS3 y JavaScript

Curso práctico centrado en el desarrollo web, con énfasis en la creación de interfaces interactivas y aplicaciones funcionales.

MOOC Machine Learning y Big Data para la Bioinformática

Curso de 100 horas sobre bioinformática, ciencia de datos y aprendizaje automático aplicado al análisis de datos ómicos. Formación en técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado, Big Data y uso de herramientas de análisis visual como KNIME.

Bootcamp Data Analytics & IA

Programa intensivo de 18 semanas donde se aprenden herramientas clave de análisis de datos como Python, SQL y Power BI, junto con desarrollo de modelos de machine learning y aplicación de técnicas modernas de IA como LLMs y RAG.

Más información

Escuela de Invierno Momentum - Ciencia de Datos & IA

Formación intensiva presencial sobre aplicaciones de Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos en investigación científica, incluyendo aprendizaje automático, aprendizaje profundo y grandes modelos de lenguaje. Participación en sesión de pósters presentando resultados de transcriptómica en almendro.

🔬 Otras Competencias

🧬

Fundamentos de Genética Forense Humana

Curso sobre genética forense aplicada a la investigación criminal, aspectos técnicos de análisis de ADN y consideraciones legales.

📑 Índice de Proyectos

🧬

Retrotransposones SVA

Análisis genómico y epigenómico con Oxford Nanopore

TFM • 2024

🌱

Proyecto Momentum

Ecosistema digital para mejora genética de frutales

CEBAS-CSIC • En curso

🧬 Retrotransposones SVA

Genómica Epigenómica Oxford Nanopore TFM

Este proyecto desarrollado durante mi Trabajo Fin de Máster se centró en el estudio genómico y epigenómico de retrotransposones SVA en pacientes con deficiencia de antitrombina mediante la tecnología de Oxford Nanopore. A lo largo del análisis empleé herramientas bioinformáticas especializadas como Sniffles para la detección de variantes estructurales y RepeatMasker para la identificación de elementos repetitivos, logrando filtrar y caracterizar inserciones específicas responsables de la enfermedad.

🎯 Objetivos

Identificar inserciones de retrotransposones SVA mediante secuenciación Nanopore
Caracterizar patrones de metilación en regiones de inserción
Caracterización de la estructuras de los retrotransposones

🛠️ Metodología

Procesamiento de lecturas largas, basecalling
Alineamiento con minimap2
Detección de variantes estructurales con Sniffles
Análisis de metilación con Methylartist
Anotación de repetitivos con RepeatMasker

📊 Resultados Clave

Confiramción de identificación de inserciones SVA patogénicas en el gen SERPINC1
Caracterización del patrón de metilación diferencial
Desarrollo de pipeline automatizado para análisis

🔬 Tecnologías Utilizadas

Oxford Nanopore PromethION
Python, Bash, R para análisis
SLURM para HPC
IGV para visualización
Git para control de versiones

👥 Supervisores: Dr. Javier Corral, Dra. Belén de la Morena-Barrio, Maria Llamas-López

🏛️ Centro: Universidad de Murcia - Centro de Hemodonación de la Región de Murcia

📅 Duración: Septiembre 2023 - Junio 2024

📂 Ver repositorio GitHub 📄 Publicación de referencia

💭 Reflexión Personal

Este proyecto me permitió entrar en contacto por primera vez con la genómica y la epigenómica, brindándome la oportunidad de trabajar con una tecnología innovadora como Oxford Nanopore. Me enfrenté a varios retos técnicos, especialmente en el ámbito de la epigenómica y en la creación de scripts en Bash para trabajar con SLURM en un entorno de computación de alto rendimiento. Sin embargo, cada error me enseñó algo nuevo y consolidó mis conocimientos en herramientas de análisis genómico, así como en habilidades prácticas fundamentales para cualquier bioinformático.

🌱 Proyecto Momentum - Ecosistema Digital para Mejora Genética

Smart Breeding Transcriptómica IA CEBAS-CSIC

Proyecto de investigación que busca establecer un ecosistema digital integral para aplicar técnicas de smart breeding en frutales. Integra el análisis de Big Data, desarrollo de software científico y uso de infraestructuras tecnológicas avanzadas. El proyecto pretende incorporar tecnologías emergentes como Inteligencia Artificial, Internet of Things (IoT) y blockchain para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia en programas de mejora genética vegetal.

🎯 Objetivos del Proyecto

Crear un repositorio web centralizado de datos genómicos, transcriptómicos y fenotípicos
Desarrollar base de datos relacional para gestión da datos
Implementar pipelines de análisis ómico automatizados
Aplicar modelos de IA para predicción

🔧 Mi Rol y Responsabilidades

Diseño y desarrollo del repositorio web
Implementación de base de datos PostgreSQL
Análisis de datos genómicos y transcriptómicos
Documentación técnica y científica

💻 Stack Tecnológico

Backend: Python, PHP, SQLAlchemy
Frontend: HTML, CSS, JavaScript, Tailwind
Base de Datos: MySQL
Análisis: R, Python
Infraestructura: Docker, Git, Linux

📈 Impacto Esperado

Apoyo en la toma de decisiones
Exploración y selección de genes candidatos
Optimización de recursos en programas de mejora

👥 IP: Dr. Pedro José Martínez García | Co-IP: Dr. Juan Antonio Botía Blaya

🏛️ Centro: CEBAS-CSIC (Centro de Edafología y Biología Aplicada del Segura)

📅 Estado: En desarrollo (2024 - actualidad)

💰 Financiación: Programa Momentum - CSIC

📋 Información oficial del proyecto 📂 Repositorio (en desarrollo)

▶ 🔍 Contexto: ¿Qué es el Smart Breeding?

El smart breeding representa la evolución de los programas tradicionales de mejora genética mediante la integración de tecnologías digitales avanzadas. Permite analizar e interpretar grandes volúmenes de datos genómicos, fenotípicos y ambientales para realizar predicciones más precisas sobre el valor genético de los individuos.

La implementación requiere capacidades en análisis de Big Data, desarrollo de software en múltiples lenguajes y frameworks, gestión de infraestructuras tecnológicas (redes, servidores, cloud computing), y experiencia con tecnologías emergentes como IoT para monitorización ambiental, realidad virtual y aumentada para visualización de datos, blockchain para trazabilidad, e inteligencia artificial para modelado predictivo.

▶ 📊 Avances Actuales

🗄️

Desarrollo del Repositorio Web

Implementación en curso de una plataforma web para gestión de datos de germoplasma, con interfaz intuitiva y sistema de búsqueda avanzado. Incluye módulos para carga de datos genómicos, visualización de datos de expresión y exportación de datos en formatos estándar.

🔗

Base de Datos Relacional

Diseño e implementación de esquema de base de datos PostgreSQL para almacenar información. Incluye sistema de control de versiones para seguimiento de cambios.

▶ 💭 Reflexión Personal

Este proyecto está siendo fundamental en mi desarrollo profesional, ya que me está permitiendo adquirir experiencia práctica en áreas que siempre me han apasionado: el desarrollo web y la implementación de sistemas de bases de datos en un entorno científico real. Estoy aprendiendo a traducir necesidades científicas complejas en soluciones tecnológicas funcionales, y a trabajar en un equipo multidisciplinar donde la comunicación entre biólogos, informáticos y mejoradores es esencial. La oportunidad de contribuir a un proyecto con impacto directo en la agricultura sostenible y la seguridad alimentaria es especialmente motivadora. Cada día aprendo algo nuevo sobre arquitectura de software, gestión de datos a gran escala y las particularidades de trabajar con datos biológicos heterogéneos.

Portfolio Digital

Formación Académica

Proyectos de Investigación

Competencias Digitales

Mi Perfil Profesional

Formación Académica

📑 Índice de Formación

Grado en Bioquímica

Máster en Bioinformática

Formación Complementaria

🎓 Grado en Bioquímica

Soft Skills

Hard Skills

🏆 Proyectos y Logros

🧬 Máster en Bioinformática

Soft Skills

Hard Skills

🏆 Proyectos y Logros

📚 Formación Complementaria

💻 Competencias Digitales

🔬 Otras Competencias

Proyectos de Investigación

📑 Índice de Proyectos

Retrotransposones SVA

Proyecto Momentum

🧬 Retrotransposones SVA

🎯 Objetivos

🛠️ Metodología

📊 Resultados Clave

🔬 Tecnologías Utilizadas

💭 Reflexión Personal

🌱 Proyecto Momentum - Ecosistema Digital para Mejora Genética

🎯 Objetivos del Proyecto

🔧 Mi Rol y Responsabilidades

💻 Stack Tecnológico

📈 Impacto Esperado

▶ 🔍 Contexto: ¿Qué es el Smart Breeding?

▶ 📊 Avances Actuales

▶ 💭 Reflexión Personal

Competencias Digitales

💻 Lenguajes de Programación

🧬 Herramientas Bioinformáticas

🗃️ Bases de Datos y Web