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Dernière mise à jour : Mai 2018

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JOBIM 2015 Clermont-Ferrand

CONESA Ana

Ana CONESA
© Ana CONESA
Ana CONESA - Présentation invitée / Invited keynote lecture

Session - Biologie Translationnelle & Pharmacogénomique - Translational Biology & Pharmacogenomics

Lessons and results of integrative multi-omics data analysis.

Next generation sequencing has speed up genome analysis and brought omics research closer to many organisms and biological scenarios. Today an increasing number of research projects propose the combined use of different omics platforms to investigate diverse aspects of genome functioning. These proposals ideally seek to provide complementary sources of molecular information that eventually can be put together to obtain systems biology models of biological processes. Hence, it is not rare anymore to find experimental designs involving the collection of genome, transcriptome, epigenome and even metabolome data on a particular system. However, standard methodologies for the integration of diverse omics data types are not yet ready and researchers frequently face post-­‐ experiment question on how to combine data of different nature, variability, and significance into an analysis routine that sheds more light than the analysis of individual datasets separately. The STATegra project has been conceived to address these problems and provide the genomics community with user-­‐friendly tools for the integration of different omics data types. STATegra targets several sequencing based functional genomics methods, proteomics and metabolomics. A first level of results deal with experimental design and power analysis issues in the multi-­‐omics context. Furthermore, the project has develop statistical methods for explorative analysis of multi-­‐omics datasets, inferring transcriptional networks, defining gene regulatory programs, identify significant pathways based on multi-­‐omics evidence and combine experimental data with publics datasets. These methods, together with software implementations, will be presented.

Prof Ana CONESA
Gene Expression Lab
Centro de Investigaciones Príncipe Felipe
Avda Eduardo Primo Yúfera 3
46012 Valencia
Spain

aconesa@cipf.es

Prof Ana CONESA

I graduated at the Polytechincal University of Valencia (Spain) in 1993 with a degree in Agronomy and obtained my PhD at the University of Leiden in the Netherlands in 2001 in the area of molecular microbiology. After my graduation I started as “Project Leader Bioinformatics” at the Department of Toxicology of the Dutch Institute for Technology and Science (TNO). In 2003 I moved to the Valencia Institute of Agricultural Research (IVIA) in Valencia, Spain as a Ramón y Cajal grantee where I started a research programme in Bioinformatics for Plant Sciences. In 2007 I joined the Bioinformatics Department of the Centro de Investigación as Junior Group Leader and became Senior Group Leader and Head of the Genomics of Gene Expression Lab in 2010. From August 2014 I combine this affiliation with a position as full-professor at the Department of Microbiology and Cell Science of the University of Florida in Gainesville.

My research focuses on the understanding of the functional aspects of gene expression at the genome-wide level and across different organisms. My group has developed statistical methods and software tools that analyze the dynamics aspects transcriptomes, integrate these with other types of molecular data and annotate them functionally, with a special focus on Next Generation Sequencing (NGS) data. We are developers of software tools such as the highly-cited, field-standard Blast2GO, a suite for functional annotation of novel sequence data used by thousands scientists world-wide, Paintomics (visualization of integrated pathway data), Qualimap (quality control of mapped NGS data), STATegraEMS (a experiment management system to host multi-omics experiments). I have published statistical tools for gene expression analysis such as maSigPro (time series analysis), minAS (multivariate feature selection),ASCA-genes (multivariate multifactorial gene expression analysis), SEA (user-friendly software and functional analysis of time course gene expression data) and NOIseq (RNA-seq differential expression analysis). These bioinformatics projects have also led to an extensive set of scientific collaborations with researchers in Europe, North America, South America and South Africa to investigate gene expression in both model and non-model organisms, including human, mouse, variety of plant species, fish, fungi and microorganisms. This has translated in over 30 collaborative papers in different areas of genome research.

I am the leading principal investigator of several research projects that use high-throughput sequencing for functional genomics. I am the lead-PI of STATegra, a 3-year, 6 million euro (~10 million US dollar) European FP7 funded project that involves eleven European and American partners, that aims at developing statistical tools for the integration of diverse NGS, proteomics and metabolomics data. I also lead the Marie Curie Action DEANN project that joins 12 European and Latin American partners to create a scientific network to the study of genome variation and gene expression in endemic human, plant and animal populations using sequencing data. Other current projects deal with the development of computational approaches for the functional characterization of long non-coding RNAs and the differential functional annotation of transcript isoforms. In addition to my research, I have an extensive record of bioinformatics education and training. During the last five years, I have organized and taught over 20 bioinformatics short courses on five continents and I collaborate in several national Master programs. I am also the founder and scientific advisor of BioBam, a bioinformatics software spin-off company that offers professional implementations of some of the tools developed at my lab.