Genómica Evolutiva e Bioinformática

No grupo de Genómica Evolutiva e Bioinformática, o nosso objetivo é desvendar as forças evolutivas que estão na origem das diferenças genómicas entre indivíduos, com foco na interação entre o fluxo genético (devido à migração ou à hibridização) e a seleção natural.

Pretendemos responder a uma questão fundamental com aplicações importantes:

De que forma a hibridização afeta a adaptação e a resposta das populações às alterações ambientais?

Combinamos teoria, modelação e bioinformática com a análise e geração de dados genómicos de populações naturais, em três linhas de investigação complementares:

• Teoria: modelar a interação dos mecanismos de isolamento reprodutivo e o impacto da dominância de mutações benéficas e deletérias nos resultados da hibridização;
  Bioinformática: desenvolver métodos baseados em modelos para detetar incompatibilidades genéticas entre híbridos e inferir a dominância com base em dados de genómica populacional;
  Empírico: geramos dados genómicos e transcriptómicos a partir de populações naturais de cavacas ibéricas, combinados com experiências em condições controladas para quantificar a resposta de populações híbridas em diferentes ambientes.

Os nossos resultados e métodos bioinformáticos de código aberto terão implicações gerais para a comunidade científica nas áreas da especiação, ecologia molecular e genética humana, fornecendo uma estrutura transferível para enfrentar os desafios sociais na conservação, agricultura e alterações globais.Especificamente, continuaremos a aplicar os nossos resultados à conservação da ictiofauna de água doce ibérica ameaçada de extinção.

Continuaremos ativamente envolvidos no ensino e na formação de mestrandos, doutorandos e pós-doutorandos, bem como em atividades de divulgação científica (por exemplo, o Dia Aberto). Para contribuir para a excelência e internacionalização, pretendemos obter financiamento internacional e expandir a nossa rede de colaboradores, com base na equipa do projeto HFSP em curso e na rede ERGA.