Grupo dedicado a la obtención de nuevas variedades de olivo adaptadas a las nuevas tendencias de la olivicultura. Para ello trabaja en diversas disciplinas incluyendo ensayos comparativos de larga duración en campo, marcadores moleculares, genómica, juvenilidad, análisis de composición del aceite por métodos convencionales y por tecnología NIRS y sistemas de teledetección.
QUDYMA es un grupo de teoría de la materia condensada especializado en el estudio de procesos dinámicos cuánticos en materiales y nanoestructuras. Investigamos la estructura electrónica de los materiales, su respuesta optoelectrónica fuera del equilibrio y las aplicaciones tecnológicas asociadas.
El grupo de Exposómica, Contaminación y Agricultura (EPA) estudia las fuentes de contaminación y los procesos clave que influyen en su impacto ambiental y en la salud. Nuestra investigación abarca la química ambiental y analítica, utilizando cribado no dirigido y metabolómica para evaluar los efectos de los contaminantes en ecosistemas y humanos.
Nos enfocamos en tres líneas principales:
Nuestro grupo de investigación se centra en el estudio de las interacciones patógeno-huésped, con el objetivo de comprender los mecanismos dinámicos y robustos que subyacen a los procesos de infecciones bacterianas. Investigamos cómo las bacterias invaden, manipulan y evaden las respuestas del huésped, así como la evolución de los nuevos mecanismos mediante los cuales adquieren resistencia a los antimicrobianos.
Nuestro trabajo se apoya en modelos in vitro e in vivo, además del uso de herramientas computacionales para la predicción y búsqueda de nuevos agentes antimicrobianos.
Nuestro grupo de investigación se centra en la intersección de la computación científica, la ciencia de datos en biomedicina y el uso de la inteligencia artificial para abordar los desafíos en el campo de la salud y la medicina. Nos dedicamos a desarrollar y aplicar métodos computacionales avanzados para analizar datos biomédicos complejos, extraer información relevante y proporcionar soluciones innovadoras para mejorar la investigación biomédica.
El grupo de investigación en Biología Integrativa busca identificar principios biológicos generales que permitan el desarrollo de modelos mecanísticos predictivos. La estrategia de trabajo combina el desarrollo de modelos teóricos y herramientas computacionales con experimentos y análisis de datos masivos.