Investigamos eventos moleculares de la interacción de patógenos bacterianos (Pseudomonas y Salmonella) con la planta (Arabidopsis, tomate, judía), desde ambos frentes: cómo la planta despliega defensas frente la invasión, y cómo el patógeno evade dichas defensas. Aplicamos enfoques experimentales interdisciplinares en colaboración nacional e internacional. Se abordan tres líneas principales: (1) Regulación genética y epigenética de la expresión de genes asociados a virulencia, generando heterogeneidad fenotípica que permite establecer subpoblaciones bacterianas durante la infección.

La síntesis de proteínas, o traducción, es un requisito básico para la vida y un componente integral del Dogma Central de la biología molecular. Es, además, el proceso biosintético que más energía demanda en la célula. Por ello, el proceso de síntesis de proteínas debe ser finamente controlado y sincronizado con todas las señales, internas y externas, que recibe la planta. Sin embargo, aún se sabe muy poco sobre la traducción selectiva de ARNm específicos y su regulación.

Los microorganismos emiten compuestos que fomentan la fotosíntesis y aumentan la eficiencia del uso de los nutrientes de las plantas, potenciando así su crecimiento, su rendimiento y su tolerancia a diferentes tipos de estrés. Muchos de estos compuestos son de naturaleza volátil.

Nuestro grupo se centra en el estudio de las interacciones entre plantas, herbívoros y enemigos naturales en la agricultura, con el objetivo de desarrollar estrategias sostenibles y efectivas para el control de plagas. La investigación abarca la ecología comunitaria y evolutiva en la gestión de agroecosistemas expuestos a ambientes hostiles. Estudiamos los mecanismos de resistencia de las plantas contra las plagas además de estrategias por parte de las plagas para hacer frente a las defensas, incluyendo la supresión de defensas de plantas.

Nuestro equipo estudia la intergración de información biológica de distinto origen (ecofisiología, variaciones, expresión génica, metagenómica, fenología, datos analíticos...) por medio de estrategias bioinformáticas para relacionar genes, microbiotal fenotipo y respuestas a los estreses. Contemplamos el uso del aprendizaje automático, la minería de datos y la biología de sistemas para inferir la coadaptación al cambio climático y los estreses que presentan los cultivos (cítricos, olivo o incluso tomate) así como su microbioma.