Investigación - Nuestro equipo

Juan R. Gonzalez es Associate Research Profesor de ISGlobal, donde dirige el Grupo de Bioinformática en Epidemiología Genética (BRGE).

Es coautor de más de 150 artículos científicos y tiene una amplia experiencia en grandes proyectos internacionales de investigación (ATHLETE, HELIX, MEDIRAD y OPERRA).

Como profesor adjunto en el Departamento de Matemáticas de la Universidad Autónoma de Barcelona, sus actividades educativas se centran en proporcionar conferencias de posgrado sobre métodos estadísticos avanzados y bioinformática. Tras obtener su Ph.D. en Bioestadística, supervisado por el Prof. Edsel Peña de la Universidad de Carolina del Sur (EE.UU.), pasó dos años como estudiante de postdoctorado en el Centro de Regulación Genómica (CRG).

Su trabajo se centra en el desarrollo de métodos estadísticos y computacionales para el análisis y la comprensión de diferentes datos ómicos motivadopor una amplia gama de preguntas de relevancia biológica y clínica. Estos incluyen genómica (CNV, inversiones, mosaicismos), transcriptómica (RNA-seq y splicing alternativo) y proteómica entre otros. El análisis del exposoma, su caracterización y cómo integrarlo con diferentes capas ómicas es también otra línea activa de investigación de su grupo.

Es autor del libro "Omic association analysis with R and Bioconductor", que incluye métodos actualizados para explotar datos ómicos.

Líneas de investigación

  • Métodos estadísticos para explotar datos genómicos
  • Métodos robustos y escalabes para el big data en medicina personalizada
  • Rol de las inversiones genómicas en las enfermedades complejas
  • Nuevos métodos estadísticos y herramientas para analizar los datos del exposoma
  • Rol de la elevada desregulación del cromosoma Y en enfermedades complejas

Publicaciones principales

  • Ruiz-Arenas C, Caceres A, Lopez-Sanchez M, Tolosana I, Perez-Jurado L, Gonzalez JR. scoreInvHap: Inversion genotyping for genome-wide association studies. Plos Genetics. 2019;15(7):e1008203.
  • Hernandez-Ferrer C, Wellenius GA, Tamayo I, Basagana X, Sunyer J, Vrijheid M, Gonzalez JR. Comprehensive study of the exposome and omic data using rexposome Bioconductor packages. Bioinformatics. 2019;pii: btz526. doi: 10.1093/bioinformatics/btz526.
  • Hernandez-Ferrer C, Gonzalez JR. CTDquerier: a bioconductor R package for Comparative Toxicogenomics Database data extraction, visualization and enrichment of environmental and toxicological studies. Bioinformatics. 2018;15;34(18):3235-3237.
  • Caceres A, Gonzalez JR. Following the footprints of polymorphic inversions on SNP data: from detection to association tests. Nucleic Acids Res. 2015;43:e53.
  • Gonzalez JR, Caceres A, Esko T, Cusco I, Puig M, Esnaola M, Reina J, SirouxV, Bouzigon E, Nadif R, Reinmaa E, Milani L, Bustamante M, Jarvis D, Anto JM, Sunyer J, Demenais F, Kogevinas M, Metspalu A, Caceres M, Perez-Jurado LA. A common 16p11.2 inversion underlies the joint susceptibility to asthma and obesity. Am J Hum Genet. 2014;94(3):361-72.