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Diana López-Alvarez, B.Sc., M. Sc, PhD
Universidad del valle



Bióloga de la Universidad del Valle (Cali, Colombia), con un Máster en Sistemas de Información Geográfica (Universidad de San Francisco de Quito, Ecuador) y otro en Introducción a la Investigación en Ciencias Agrícolas y Medio Natural (Universidad de Zaragoza, España), Doctorado en Ciencias Agrícolas y Medio Natural también de la Universidad de Zaragoza. Su línea de investigación se ha centrado en biología molecular, genética de poblaciones, sistemática, filogeográfica, bioinformática y ecología; utilizando varias técnicas moleculares (secuenciación directa, clonación, microsatélites, secuenciación masiva (NGS), entre otras), citogenética (DAPI, sondas FISH-BAC), taxonómica (análisis estadístico, caracterización fenotípica e identificación de nuevas especies), ecológica (modelación de nicho ecológico) y bioinformática (programas para procesar toda la información obtenida en los diferentes experimentos, ya sea en plataformas Windows o Linux). Actualmente es postdoc de CIBIOFI – Universidad del Valle y su investigación se enfoca en emplear herramientas bioinformáticas para la investigación en biodiversidad.


Contacto: diana.lopez.alvarez@correounivalle.edu.co



Título de la ponencia: "Métodos en ecología microbiana para la comparación de microbiomas y su importancia para la agricultura"

Los microbiomas son cruciales para la supervivencia de las plantas, ya que los microorganismos en las plantas están involucrados en la mejora de la adquisición de nutrientes, el crecimiento, la tolerancia al estrés, entre otros. El estudio del microbioma vegetal puede convertirse en una herramienta novedosa para impulsar la producción más limpia y sostenible de la agricultura, así como aumentar la productividad agrícola, la fertilidad y la salud del suelo. Por lo que se hace necesario conocer las herramientas moleculares esenciales para caracterizar y comprender dichos microbiomas empleando secuenciación masiva y bioinformática. Esta última es una ciencia interdisciplinaria entre la biología y la informática, que ha surgido como respuesta a la generación de información biológica, donde los algoritmos y programas informáticos se utilizan para ayudar a analizar la gran cantidad de datos que se generan, con el fin de revelar el potencial oculto de estos conjuntos de datos.