Desarrollos estadísticos para el procesamiento de información genómica masiva en agro-biotecnología. Statistical developments for processing massive genomic information in agro-biotechnology.

Nuevas biotecnologías, como los marcadores de la molécula de ADN, permiten caracterizar el genoma vegetal. El uso de la información genómica producida para cientos o miles de posiciones cromosómicas permite identificar genotipos superiores en menos tiempo que el requerido por la selección fenotípica tradicional. La mayoría de los caracteres de las especies vegetales cultivadas de importancia agronómica y económica, son controlados por poli-genes causantes de un fenotipo con variación continua, altamente afectados por el ambiente. Su herencia es compleja ya que resulta de la interacción entre genes, del mismo o distinto cromosoma, y de la interacción del genotipo con el ambiente, dificultando la selección. Estas biotecnologías producen bases de datos con gran cantidad de información y estructuras complejas de correlación que requieren de métodos y modelos biométricos específicos para su procesamiento. Los modelos estadísticos focalizados en explicar el fenotipo a partir de información genómica masiva requieren la estimación de un gran número de parámetros. No existen métodos, dentro de la estadística paramétrica capaces de abordar este problema eficientemente. Además los modelos deben contemplar no-aditividades (interacciones) entre efectos génicos y de éstos con el ambiente que son también dificiles de manejar desde la concepción paramétrica. Se hipotetiza que el análisis de la asociación entre caracteres fenotípicos y genotipos moleculares, caracterizados por abundante información genómica, podría realizarse eficientemente en el contexto de los modelos mixtos semiparamétricos y/o de métodos no-paramétricos basados en técnicas de aprendizaje automático. El objetivo de este proyecto es desarrollar nuevos métodos para análisis de datos que permitan el uso eficiente de información genómica masiva en evaluaciones genéticas de interés agro-biotecnológico. Los objetivos específicos incluyen la comparación, respecto a propiedades estadísticas y computacionales, de estrategias analíticas paramétricas con estrategias semiparamétricas y no-paramétricas. Se trabajará con aproximaciones por regresión del análisis de loci de caracteres cuantitativos bajo distintas estrategias y escenarios (reales y simulados) con distinto volúmenes de datos de marcadores moleculares. En el área paramétrica se pondrá especial énfasis en modelos mixtos, mientras que en el área no paramétrica se evaluarán algoritmos de redes neuronales, máquinas de soporte vectorial, filtros multivariados, suavizados del tipo LOESS y métodos basados en núcleos de reciente aparición. La propuesta semiparamétrica se basará en una estrategia de análisis en dos etapas orientadas a: 1) reducir la dimensionalidad de los datos genómicos y 2) modelar el fenotipo introduciendo sólo las señales moleculares más significativas. Con este trabajo se espera poner a disposición de investigadores de nuestro medio, nuevas herramientas y procedimientos de análisis que permitan maximizar la eficiencia en el uso de los recursos asignados a la masiva captura de datos genómicos y su aplicación en desarrollos agro-biotecnológicos.

Polímeros a partir de fuentes renovables. Polymers from renewable resources.

Las poliolefinas (polietileno y polipropileno) y el poliestireno se obtienen por polimerización de monómeros derivados del petróleo. La utilización creciente del petróleo incrementa la emisión a la atmósfera de gases que provocan el recalentamiento global. Por otra parte, la escasez de reservas de petróleo provocó en los últimos años un incremento en el precio del crudo y en el de sus derivados. Por tal motivo, esto pone de manifiesto el interés actual por reemplazar al petróleo y al gas natural por materias primas renovables. El ácido poliláctico (APL) y el poli(3-hidroxibutirato) (PHB) son poliésteres de origen bacteriano que poseen propiedades termoplásticas y elastómeras similares a los plásticos derivados del petróleo, pero son biodegradables y se producen a partir de sustratos renovables. Sin embargo, su costo es aún demasiado elevado. Una de las estrategias utilizadas para abaratarlos es la utilización de sustratos de costo bajo o nulo (residuos agroindustriales y permeado de lactosuero). Por lo tanto, el principal objetivo de este proyecto es sintetizar plásticos biodegradables alternativos a los polímeros sintéticos ya existentes a partir de recursos renovables de bajo costo. En particular, se pretende utilizar permeado de lactosuero proveniente de distintas industrias de San Francisco y su zona. San Francisco se encuentra estratégicamente ubicada dentro de una de las principales cuencas lecheras de este país. Los trabajos a desarrollar serán teórico y experimentales, y se relacionan con la síntesis y caracterización de los productos y el modelado de dichos procesos. Desde el punto de vista experimental se pretende: a) sintetizar el bio-monómero (ácico láctico) y los polímeros (APL y PHB) ; b) caracterizar el bio-monómero y los polímeros mediante el empleo de técnicas volumétricas, espectroscópicas y cromatográficas; y c) medir propiedades finales (fundamentalmente mecánicas) y establecer las relaciones estructuras-propiedades. Desde el punto de vista teórico se modelarán los procesos de síntesis (bio-monómero) y polimerización. Los modelos se utilizarán para la predicción de características físicas y moleculares de los productos finales, para la simulación y la optimización de procesos, y para complementar técnicas de caracterización. Este proyecto se enmarca dentro de la Química Verde o Sustentable con lo cual se pretende incentivar el desarrollo de productos más saludables y químicamente adaptados al medio ambiente que reemplacen a los polímeros sintéticos existentes sin la pérdida de sus propiedades finales. De este modo, se espera que los resultados contribuyan al conocimiento científico y tecnológico y resulten de interés regional e internacional.