Grupo de Biología Computacional y Bioinformática CBBiO

Investigadora principal, Directora del Departamento 

Líneas de investigación

El Grupo de Biología Computacional y Bioinformática investiga cómo evolucionan las proteínas, cómo adquieren nuevas funciones y cómo se adaptan a distintos contextos biológicos. Combinamos biología evolutiva, bioinformática estructural, inteligencia artificial y análisis de datos biológicos a gran escala para estudiar la relación entre la secuencia, la estructura y la función de las proteínas.

Nuestra investigación aborda tres preguntas principales:

• ¿Cómo evolucionan las proteínas y adquieren funciones nuevas o múltiples?

• ¿Cómo afectan las mutaciones y los cambios estructurales a la actividad de las proteínas?

• ¿Cómo pueden los métodos computacionales y basados en inteligencia artificial mejorar la anotación funcional de proteínas, especialmente en organismos no modelo y en proteomas poco caracterizados?

Una de nuestras principales líneas de trabajo actuales es el desarrollo y la aplicación de modelos de lenguaje de proteínas. Estos modelos aprenden información biológica a partir de millones de secuencias proteicas y nos permiten predecir funciones, comparar proteínas en espacios de representación de alta dimensionalidad e investigar regiones del proteoma que todavía no han sido caracterizadas.

Principales líneas de investigación

Evolución, estructura y función de proteínas

Estudiamos los mecanismos evolutivos mediante los cuales las proteínas se diversifican, cambian sus funciones moleculares o desarrollan multifuncionalidad. Prestamos especial atención a la relación entre la variación de secuencia, la estructura tridimensional y la actividad biológica, incluidas las proteínas implicadas en la señalización celular.

Inteligencia artificial para la anotación funcional de proteínas

Desarrollamos métodos escalables que utilizan modelos de lenguaje de proteínas y representaciones vectoriales de secuencias para asignar información funcional a las proteínas. Nuestro trabajo incluye FANTASIA  (Functional ANnoTAtion based on embedding-space SImilArity), un marco computacional diseñado para anotar proteínas de forma eficiente en conjuntos de datos genómicos y proteómicos de gran tamaño.

Estos métodos se están aplicando tanto a organismos modelo como a millones de genes procedentes de linajes animales de divergencia temprana, contribuyendo a esclarecer el denominado “proteoma oscuro”: proteínas para las que existe poca o ninguna información funcional fiable.

Mutaciones, diversidad conformacional y enfermedad

Investigamos cómo las sustituciones de aminoácidos y los cambios en la conformación de las proteínas influyen en su función molecular. Esto incluye el estudio de la multifuncionalidad proteica, las proteínas metamórficas, la regulación alostérica y las variantes asociadas a enfermedades.

Nuestras colaboraciones en el estudio de receptores nucleares han contribuido a comprender cómo las superficies alternativas de interacción, las modificaciones postraduccionales y los mecanismos alostéricos afectan a la actividad de los receptores, a la enfermedad y a la resistencia terapéutica.

Análisis integrador de datos biológicos

El grupo también integra información genómica, transcriptómica y epigenómica para abordar cuestiones de relevancia biológica y clínica. Desarrollamos flujos de trabajo bioinformáticos para analizar y combinar distintos tipos de datos moleculares, incluidas herramientas para el estudio conjunto de ARN mensajero, microARN y otras especies de ARN.

Herramientas y recursos computacionales

CBBiO desarrolla software bioinformático abierto y reutilizable para el análisis biológico a gran escala. Nuestro software se encuentra disponible a través de los repositorios públicos de CBBiO para favorecer su reutilización, la reproducibilidad y la colaboración científica.

Equipo y entorno científico

El grupo se fundó en Barcelona en 2009, se trasladó a Sevilla en 2013 y está ubicado en el Centro Andaluz de Biología del Desarrollo desde 2018.

CBBiO reúne a profesionales de la biología, la bioinformática, la informática y la ingeniería. Este entorno interdisciplinar permite conectar preguntas biológicas fundamentales con el desarrollo de algoritmos, la inteligencia artificial y las infraestructuras computacionales avanzadas.

El grupo participa activamente en colaboraciones nacionales e internacionales y en la comunidad de biología computacional, incluida la Function Community of Special Interest de la International Society for Computational Biology.

Formación y desarrollo profesional

Ofrecemos formación interdisciplinar en biología evolutiva, ciencia de proteínas, bioinformática, inteligencia artificial y computación científica. Antiguos miembros del grupo han continuado sus carreras como responsables de grupos de investigación independientes, directores de plataformas de bioinformática y fundadores o directivos de empresas biotecnológicas.

Las personas interesadas en incorporarse al grupo o establecer una colaboración, ya sean investigadores, estudiantes o profesionales técnicos, pueden ponerse en contacto con la Dra. Ana M. Rojas.

Más información en la página web externa del grupo: http://www.bioinfocb.es/

• Fernandez, R.*., Valverde, S., Bombarely, A., Cases, I., Handley, S., Rojas, AM.*. 2026. Rethinking molecular evolution through protein language model embeddings. Trends in Genetics. Link
• Pérez-Canales FM, Alanís-Domínguez E, Rojas AM*. Computational Identification of Potential Shape-Shifting Proteins from Structures. Methods Mol Biol. 2026 ;2979:157-164. doi: 10.1007/978-1-0716-4828-5_10.  DOI
• Martínez-Redondo* GI, Perez-Canales FM, Carbonetto B, Fernández JM, Barrios-Núñez I, Vázquez-Valls M, Cases I, Rojas AM*, Fernández R*. FANTASIA leverages language models to decode the functional dark proteome across the animal tree of life. Commun Biol. 2025 Aug 14;8(1):1227. doi: 10.1038/s42003-025-08651-2.  DOI
• Valverde, S., Vidiella, B., Martínez-Redondo, G., Duran-Nebreda, S., Fernández, R., Bombarely, A., Rojas AM., and Bentley, R.A., 2025. Structural Changes in Gene Ontology Reveal Modular and Complex Representations of Biological Function. Mol Biol Evol. doi: 10.1093/molbev/msaf148.  DOI
• Cases I, Martínez-Redondo G, Fernández R, Rojas AM*. Functional Annotation of Proteomes Using Protein Language Models: A High-Throughput Implementation of the ProtTrans Model. Methods Mol Biol. 2025; 2941:127-137. doi: 10.1007/978-1-0716-4623-6_8.  DOI
• Barrios-Núñez I, Martínez-Redondo GI, Medina-Burgos P, Cases I, Fernández R*, Rojas AM*. Decoding functional proteome information in model organisms using protein language models. NAR Genom Bioinform. 2024 Jul 2;6(3):lqae078. doi: 10.1093/nargab/lqae078. DOI
• Alegre-Martí A, Jiménez-Panizo A, Martínez-Tébar A, Poulard C, Peralta-Moreno MN, Abella M, Antón R, Chiñas M, Eckhard U, Piulats JM, Rojas AM, Fernández-Recio J, Rubio-Martínez J, Le Romancer M, Aytes Á, Fuentes-Prior P, Estébanez-Perpiñá E. A hotspot for posttranslational modifications on the androgen receptor dimer interface drives pathology and anti-androgen resistance. Sci Adv. 2023 Mar 17;9(11):eade2175. doi: 10.1126/sciadv.ade2175. Epub 2023 Mar 15.  DOI
• Jiménez-Panizo A, Alegre-Martí A, Tettey TT, Fettweis G, Abella M, Antón R, Johnson TA, Kim S, Schiltz RL, Núñez-Barrios I, Font-Díaz J, Caelles C, Valledor AF, Pérez P, Rojas AM, Fernández-Recio J, Presman DM, Hager GL, Fuentes-Prior P, Estébanez-Perpiñá E. The multivalency of the glucocorticoid receptor ligand-binding domain explains its manifold physiological activities. Nucleic Acids Res. 2022 Dec 9;50(22):13063-13082. doi: 10.1093/nar/gkac1119. DOI
• Libros Blancos Desafíos Científicos 2030. 2022. CSIC: Vol. 3 Genome and Epigenetics (coordinadora del capítulo 2) y Vol. 5 Brain, Mind and behaviour (participante del reto 2).
• Santana-Molina C*, Rivas-Marin E, Rojas AM*, Devos DP*. Origin and Evolution of Polycyclic Triterpene Synthesis. Mol Biol Evol. 2020 Jul 1;37(7):1925-1941. doi: 10.1093/molbev/msaa054.  DOI
• Fuentes-Prior P, Rojas A, Hagler AT, Estébanez-Perpiñá E. Diversity of Quaternary Structures Regulates Nuclear Receptor Activities. Trends Biochem Sci. 2019 Jan;44(1):2-6. doi: 10.1016/j.tibs.2018.09.005. Epub 2018 Oct 4. PMID: 30293659. DOI
• Andrés-León E*, Cases I, Alonso S*, Rojas AM*. Novel miRNA-mRNA interactions conserved in essential cancer pathways. Sci Rep. 2017 Apr 7;7:46101. doi: 10.1038/srep46101.  DOI
• Castañeda-García A, Prieto AI, Rodríguez-Beltrán J, Alonso N, Cantillon D, Costas C, Pérez-Lago L, Zegeye ED, Herranz M, Plociński P, Tonjum T, García de Viedma D, Paget M, Waddell SJ, Rojas AM*, Doherty AJ*, Blázquez J*. A non-canonical mismatch repair pathway in prokaryotes. Nat Commun. 2017 Jan 27;8:14246. doi: 10.1038/ncomms14246.  DOI
• Rojas AM*, Fuentes G, Rausell A, Valencia A*. The Ras protein superfamily: evolutionary tree and role of conserved amino acids. J Cell Biol. 2012 Jan 23;196(2):189-201. doi: 10.1083/jcb.201103008.  DOI
• Jiménez-Baranda S, Gómez-Moutón C, Rojas A, Martínez-Prats L, Mira E, Ana Lacalle R, Valencia A, Dimitrov DS, Viola A, Delgado R, Martínez-A C, Mañes S. Filamin-A regulates actin-dependent clustering of HIV receptors. Nat Cell Biol. 2007 Jul;9(7):838-46. doi: 10.1038/ncb1610. Epub 2007 Jun 17. DOI