Acerca del autor

Héctor Fabio Espitia-Navarro es Ph.D. en bioinformática del Georgia Institute of Technology (Atlanta, Georgia, EE. UU.) y actualmente se desempeña como científico de datos (Data Scientist) especializado en bionformática, en el Corporate Reserach Materials Laboratory de la compañía 3M (Saint Paul, Minnesota, EE. UU.). Obtuvo su título de Ingeniero en Sistemas y un Máster en Ingeniería en la Universidad del Valle (Cali, Valle, Colombia). Es miembro del Grupo de Investigación Salud Pública de la Universidad de Nariño1 (Pasto, Nariño, Colombia), y del Grupo de Investigación de Bioinformática y Biocomputación de la Universidad del Valle2 (Cali, Valle, Colombia). Además, es colaborador del Centro de Investigación de la Caña de Azúcar de Colombia - Cenicaña3 (Cali, Valle, Colombia) y del Indian River Research Education Center4 de Florida University (Fort Pierce, Florida, EE. UU.).

El Dr. Espitia-Navarro se especializa en investigación en bioinformática aplicada, especialmente enfocada en la genómica comparativa y la metagenómica, y se interesa por el desarrollo de software y algoritmos bioinformáticos. Empezó su trabajo en bioinformática desde el pregrado con el desarrollo de una aplicación para análisis multifractal de secuencias de ADN y proteínas. Posteriormente, durante su maestría trabajó en Cenicaña en la integración de la bioinformática para el mejoramiento del cutivo de la caña de azúcar. Específicamente, desarrolló un modelo computacional para la identificación y ranking de genes candidatos relacionados con la tolerancia a estrés hídrico en caña de azúcar. Después, durante su doctorado trabajó en el desarrollo de algoritmos para epidemiología molecular basada en secuenciación de segunda generación (NGS del inglés Next Generation Sequencing). Su principal proyecto fue STing (Espitia-Navarro et al. 2020), un algoritmo libre de alineamiento de secuencias basado en frecuencias de k-mers, para la eficiente caracterización y clasificación taxonómica de patógenos bacterianos. Actualmente su trabajo en la compañía 3M está orientado al uso la bioinformática y el aprendizaje automático (machine learning) en la investigación en los campos de la purificación de biofarmacéuticos y la cicatrización de heridas.

  1. Grupo de Investigación Salud Pública, GrupLac, Minciencias, Colombia: https://scienti.minciencias.gov.co/gruplac/jsp/visualiza/visualizagr.jsp?nro=00000000008168↩︎

  2. Grupo de Investigación de Bioinformática y Biocomputación, GrupLac, Minciencias, Colombia: https://scienti.minciencias.gov.co/gruplac/jsp/visualiza/visualizagr.jsp?nro=00000000000759↩︎

  3. Cenicaña, sitio Web: https://www.cenicana.org/↩︎

  4. IRREC, sitio Web: https://irrec.ifas.ufl.edu/↩︎