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die molekularen Mechanismen der Krankheits Untersuchung wird digital

2014-02-06 5
   
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résuméBioinformatiker Clemente Aguilar mit zwei Freunden. Credit: NIMBios. Dieser ScienceLives Artikel bereitgestellt Science in Partnerschaft mit der National Science Foundation , um zu leben. Während des Studiums der Veterinärmedizin in Mexiko, die meist
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die molekularen Mechanismen der Krankheits Untersuchung wird digital

die molekularen Mechanismen der Krankheits Untersuchung wird digital




Bioinformatiker Clemente Aguilar mit zwei Freunden.

Credit: NIMBios.


Dieser ScienceLives Artikel bereitgestellt Science in Partnerschaft mit der National Science Foundation , um zu leben.

Während des Studiums der Veterinärmedizin in Mexiko, die meisten Clemente Aguilar die Praxis der Chirurgie genossen. Aber dann auf Methoden die molekularen Mechanismen hinter Krankheit untersuchen rechnerisch ihn in den Bereich der Computational Immunologie zog.

Nun, als Postdoc am Nationalen Institut für Mathematische und biologische Synthese , die von der National Science Foundation finanziert wird, Aguilar verwendet genomische Daten und Proteom - Daten (Daten in Bezug auf Proteine) mathematische Modelle zu entwickeln , das Verständnis der molekularen Strukturen zu erhöhen und Interaktion - Arbeit, die letztlich die Entwicklung von Medikamenten und Impfstoffen unterstützen könnten. Derzeit ist er die Untersuchung der Struktur der Trypanosoma cruzi Parasiten, besonders schädliche Parasiten , die bewirkt , dass die Chagas - Krankheit , die Millionen von Menschen betroffen sind .

Name: Clemente Aguilar
Alter: 42
Institution: Nationales Institut für Mathematische und biologische Synthese
Heimatstadt: Saltillo, Coahuila, Mexiko
Studiengebiet: Computational Immunology

Was ist Ihr Feld und warum es Sie nicht begeistern?

Wie weit zurück, wie ich mich erinnern kann, habe ich eine Leidenschaft über die Natur zu verstehen, insbesondere Lebewesen. Ich wählte in der Tiermedizin zu gehen, weil ich Tiere mag und ich mache mir Sorgen um ihre Gesundheit, sondern auch, weil die auch von Tieren zu sein wirkt sich auf die Wohlbefinden der Menschen zu sein.

Im Laufe der Zeit wurde ich in tief Verständnis molekularer Mechanismen der Krankheit sehr interessiert. Als Studentin der Tiermedizin, arbeitete ich in einem Labor auf die Genomik gewidmet und studierte die Genomik des Hundes. Es faszinierte mich, dass ein Computerprogramm den evolutionären Prozess der Genom Reorganisation auf DNA-Sequenzen basierend verfolgen konnte. Und es überrascht mich, dass Mutationen in einem Organismus mit einem Stück Software nicht erkannt werden konnte und dass die gleiche Software konnte uns sagen, welche Mutationen verbunden waren. Die meisten aufrüttelnd, erfuhr ich, dass die molekularen Grundlagen von Krankheiten mit Computern modelliert werden konnte.

Bitte beschreiben Sie Ihre aktuellen Forschung.

Meine Forschungszentren auf den verfügbaren Genom- und Proteom-Daten unter Verwendung von Berechnungsmethoden zu entwickeln, die unser Wissen über die molekularen Mechanismen der Krankheit zu erweitern und die Geschwindigkeit der Entwicklung von Immuntherapien und Impfstoffe zu erhöhen. Die Modellorganismen, die ich für meine Forschung verwenden, sind Parasiten. Einer von ihnen ist Trypanosoma cruzi, der Erreger der Chagas - Krankheit, die Millionen von Menschen in Lateinamerika und ist ein aufstrebender Infektionskrankheit in den Vereinigten Staaten betroffen sind .

Was ist das primäre Ziel Ihrer Forschung?
Mein Ziel ist es effiziente Algorithmen zu entwickeln molekularen Strukturen und molekulare Wechselwirkungen vorherzusagen, die letztlich in der Entwicklung von Medikamenten oder Impfstoffen unterstützen.

Wie funktioniert die Arbeit der Gesellschaft zugute?

Konstruieren neuer Ideen, das Wissen über jeden Bereich der Forschung zu erhöhen, ist der Hauptvorteil der Wissenschaft für die Gesellschaft. In meinem Fall, den Bau neuer Methoden zur Charakterisierung von Molekülen, die einen direkten Einfluss auf die menschliche Gesundheit haben mein Hauptbeitrag sind.

Was gefällt Ihnen am besten an Ihrer Arbeit?

Die drei wichtigsten Dinge: Erstens, die Herausforderung der Gewinnung von neuen Erkenntnissen aus Daten, die aus biologischen Experimenten abgeleitet und ist oft öffentlich zugänglich; zweitens, ich mag die Leute, die ich mit interagieren. Als Bioinformatiker bin ich oft Teil eines Forschungsteams, die Mathematiker, Informatiker, Chemiker und Biologen, und das Lernen beinhaltet ihre "Sprache" zu sprechen, die ich von ihren Feldern zu lernen. Schließlich genieße ich Mentoring Studenten und ihnen helfen, ihre Ziele zu erreichen.

Was ist die beste professionelle Beratung , die Sie je erhalten haben ?

Als ich aus der Tiermedizin in Computational Biology Schalt kämpfte ich auf ein ganz neues Feld anzupassen, und eine vollständige Haltung Anpassung erforderlich. Insbesondere kämpfte ich mit fortgeschrittenen mathematischen Kurse. In der Tiermedizin, natürlich, müssen Sie ein solides Verständnis der Mathematik für den persönlichen und geschäftlichen Finanzen, richtige Berechnungen der Nährstoffbedarf für die Tierernährung, die richtige Dosierung von Arzneimitteln und der ordnungsgemäßen Verwaltung der Anästhesie. Aber Sie müssen nicht Algorithmen entwickeln, programmieren Computer oder statistische Modelle gelten Informationen aus molekularen Daten zu extrahieren. Um zu verstehen, Krankheit, musste ich all diese neuen Strategien und Instrumente anzupassen, was keine leichte Aufgabe war. Es war dann, als meine Frau mich daran erinnert, dass meine Ziele höher waren als die Hindernisse, die ich gegenüberstand. Ich brauchte nur härter zu arbeiten und zu beharren.

Was ist der überraschendste Aspekt Ihrer Arbeit?

Für mich ist es immer noch erstaunlich, dass ich mein Labor in meinem eigenen Computer haben kann, die viele Werkzeuge enthält Daten zu analysieren, die ich von Datenbanken, die eine Fülle von Informationen herunterladen können. Ich kann auch auf leistungsfähige Systeme verbinden Simulationen auszuführen. Mit all diesen Werkzeugen ist es möglich, an die richtigen Schlüsse daraus mit mathematischer Modelle zu gelangen, bevor biologische Experimente durchführen. Viele Aspekte der biologischen Systeme können besser quantitativ simuliert werden, und daher können ihre Eigenschaften vorhergesagt werden. Oft können solche Eigenschaften nicht auf den Experimentator offensichtlich sein, bis die Analyse sie enthüllt.

Welche spannenden Entwicklungen in der Zukunft liegen für Ihren Bereich?

Biologen sind mehr und mehr auf mathematische und Computertechniken, um ihren Job zu machen. Computational Immunologie hat das Potenzial, die Identifizierung von potenziellen Allergenen in gentechnisch veränderten Arzneimitteln und Lebensmitteln zu ermöglichen, zu verstehen, das Verhalten und die Ausbreitung von Infektionskrankheiten, verstehen die Natur der Spezifität der Immun Netzwerk und Immunogenität, und das Wachstum und Oberflächenantigene auf Krebszellen vorhersagen, nur um nur einige Beispiele zu nennen.

Wer ist Ihre # 1 Held und warum?

Ich leide nicht von Abgötterei, und so ist es schwer, eine einzelne Person als # 1 zu platzieren. Allerdings sind die Eigenschaften, die Menschen, die ich gemeinsam bewundern sind, dass sie große geistige Kraft besitzen, sind in der Lage Unwissen und zu bleiben bescheiden. Ich kann einige von denen nennen , die ich sehen , wie eine große Persönlichkeit: Sokrates , Jane Goodall , und José María Morelos (ein mexikanischer römisch - katholische Priester und revolutionäre Rebellenführer, der das führte mexikanischen Unabhängigkeitskrieg - Bewegung).

Was tun Sie , wenn Sie nicht im Labor oder im Feld sind?

Ich mag durch das Praktizieren von Kampfkunst in Form zu halten und in die Turnhalle. Fotografie ist eines meiner Haupthobbys, und in meiner Freizeit Ich mag lesen, vor allem Romane oder Bücher über die Wissenschaft, Geschichte und Philosophie.

Anmerkung der Redaktion: Die abgebildeten Forscher in ScienceLives Artikel wurden unterstützt von der National Science Foundation , die Bundesagentur beauftragt die Finanzierung der Grundlagenforschung und Bildung in allen Bereichen der Wissenschaft und Technik. Alle Meinungen, Erkenntnisse und Schlussfolgerungen oder in diesem Material ausgedrückt Empfehlungen sind die des Autors und spiegeln nicht unbedingt die Ansichten der National Science Foundation. Siehe ScienceLives Archiv.

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