Datos Generales

• Institución principal

  Universidad de la República/ Facultad de Ingeniería / IMERL / Uruguay

• Dirección institucional

  Institución: Universidad de la República / Facultad de Ingeniería / Sector Educación Superior/Público
  / IMERL
  Dirección: Julio Herrera y Reissig 565 / 11300
  País: Uruguay / Montevideo / Montevideo
  Teléfono: (598) 27114462
  Correo electrónico/Sitio Web: fariello@fing.edu.uy
  

Formación

• Formación académica

  • Concluida

    • Doctorado

      • SEVAB (2010 - 2013)

        Universtié Paul Sabatier , Francia
        Título de la disertación/tesis/defensa: Detection of positive selection from multi population samples using dense genome wide data : new multipoint methods and application to farm animal species
        Tutor/es: Magali SanCristobal, Simon Boitard, Hugo Naya
        Obtención del título: 2013
        Sitio web de la disertación/tesis/defensa: https://www.dropbox.com/s/cxcnlldsspciern/Farielloetal2013.pdf
        Financiación:
        Institut National de Recherche Agronomique , Francia
        Areas de conocimiento:
        Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Estadística y Probabilidad / Aplicadas a la genética.
        Ciencias Naturales y Exactas / Ciencias Biológicas / Genética y Herencia / Genómica de Poblaciones

      Maestría

      • Master 2 Recherche: Mathématiques Appliquées: Probabilité et Statistiques (2009 - 2010)

        Institut de Mathématiques de Toulouse , Francia
        Título de la disertación/tesis/defensa: Tests for the detection of selection events on data from multiple populations.
        Tutor/es: Magali SanCristobal, Simon Boitard
        Obtención del título: 2010
        Sitio web de la disertación/tesis/defensa: Toulouse, Francia
        Financiación:
        Institut de Mathématiques de Toulouse , Francia
        Areas de conocimiento:
        Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Estadística y Probabilidad / Aplicadas a la genética.

    • Grado

      • Licenciatura en Matemática (2002 - 2007)

        Universidad de la República - Facultad de Ciencias , Uruguay
        Título de la disertación/tesis/defensa: Modelos aleatorios en Gen´etica de Poblaciones: Estimación de parámetros de mutación.
        Tutor/es: Gustavo Guerberoff
        Obtención del título: 2007
        Areas de conocimiento:
        Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Estadística y Probabilidad / Aplicadas a la genética.

• Formación complementaria

  • Concluida

    • Posdoctorados

      • Postdoctorado en Matemáticas (2016 - 2017)

        Sector Educación Superior/Público / Programa de Desarrollo de las Ciencias Básicas / Área Matemática (PEDECIBA) , Uruguay

      • Detección de regiones genómicas asociadas a la selección y sus potenciales aplicaciones (2013 - 2015)

        Sector Organizaciones Privadas sin Fines de Lucro/Sociedades Científico-Tecnológicas / Institut Pasteur de Montevideo / Institut Pasteur de Montevideo , Uruguay
        Palabras Clave: scan genómico SNP detección de selección secuenciado en pool
        Areas de conocimiento:
        Ciencias Naturales y Exactas / Ciencias Biológicas / Genética y Herencia / Genética de Poblaciones

    • Cursos de corta duración

      • Art of Science Communication (05/2019 - 05/2019)

        Sector Gobierno/Público / Ministerio de Educación y Cultura / Instituto de Investigaciones Biológicas Clemente Estable / American Society for Biochemistry and Molecular Biology , Uruguay
        20 horas
        Palabras Clave: organizado por el capítulo uruguayo de la Organización para las Mujeres en Ciencia para el Mundo en Desarrollo (OWSD). Mentoría Brecha de género
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Otras Ingenierías y Tecnologías / Otras Ingenierías y Tecnologías / Mentoría de jóvenes científicas

      • Un acercamiento a la didáctica de la matemática en la transición entre bachillerato y la universidad (01/2016 - 01/2016)

        Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
        12 horas
        Areas de conocimiento:
        Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Estadística y Probabilidad / Didáctica de la matemática

      • Modelado y agrupamiento de datos de alta dimensión/ Asistencia (01/2016 - 01/2016)

        Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
        15 horas
        Areas de conocimiento:
        Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Matemática Aplicada / Modelado de datos

      • Marker-Assisted Plant Breeding (01/2015 - 01/2015)

        Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Centro Universitario Regional del Este , Uruguay

      • Reconocimiento de Patrones (01/2014 - 01/2014)

        Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
        180 horas

      • Análisis de Datos Longitudinales (01/2011 - 01/2011)

        Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
        20 horas

      • Statistical Learning Methods For DNA-based Prediction of Complex Traits (01/2011 - 01/2011)

        Sector Extranjero/Internacional/Otros / Wageningen University & Research Center , Holanda
        40 horas

      • Análisis Convexo (01/2009 - 01/2009)

        Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay

      • Comunicación en el Aula Universitaria (01/2008 - 01/2008)

        Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay

      • Diseño de Unidades didácticas (01/2006 - 01/2006)

        Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay

    • Participación en eventos

      • Seminario de Probabilidad y Estadística (2013)

        Tipo: Seminario
        Institución organizadora: Centro de Matemáticas, Facultad de Ciencias, Uruguay

      • Presentación de resultados de investigación en inglés (2012)

        Tipo: Taller
        Institución organizadora: Institut National de Recherche Agronomique (INRA), Francia

      • Journal Club (2012)

        Tipo: Seminario
        Institución organizadora: Mathematical Department, Austria

      • Ecole chercheurs Génomique et diversité des caractères à déterminisme complexe (2011)

        Tipo: Seminario
        Institución organizadora: Institut National de Recherche Agronomique (INRA), Francia

      • Redacción Científica en Inglés (2011)

        Tipo: Taller
        Institución organizadora: Institut National de Recherche Agronomique (INRA), Francia

      • Zotero y la gestión de referencias bibliográficas (2011)

        Tipo: Taller
        Institución organizadora: Universidad de Toulouse, Francia

      • Seminario de Biomatemática (2010)

        Tipo: Seminario
        Institución organizadora: INRA, Toulouse, Francia

      • Seminario de Departamento (2010)

        Tipo: Seminario
        Institución organizadora: Departamento de Genética Animal, INRA, Toulouse, Francia

      • Seminario de Estadística (2009)

        Tipo: Seminario
        Institución organizadora: Centro de Matemáticas, Facultad de Ciencias, Uruguay

      • Seminario de Aprendizaje Automático (2008)

        Tipo: Seminario
        Institución organizadora: Facultad de Ingeniería, Uruguay

      • Cadenas de Markov (2006)

        Tipo: Seminario
        Institución organizadora: CMAT, Facultad de Ciencias, Uruguay

      • Seminario de Partículas (2005)

        Tipo: Seminario
        Institución organizadora: Facultad de Ciencias, Uruguay

Actuación profesional

• Sector Extranjero/Internacional/Otros - Argentina

  Metadocencia / Consejo Asesor

  • Vínculos con la Institución

    • Colaborador (01/2024 - a la fecha)

      Participante externa del consejo asesor 1 hora semanal

  • Actividades

    • Actividad honoraria

      • Miembro del comité asesor (01/2024 - a la fecha )

        1 horas semanales

• Sector Organizaciones Privadas sin Fines de Lucro/Organizaciones No Gubernamentales - Organizaciones Sin Fines de Lucro - Uruguay

  Ágora

  • Vínculos con la Institución

    • Colaborador (08/2023 - a la fecha)

      Colaboradora, miembro suplente de la Comisión Fiscal desde setiembre del 2025. 1 hora semanal

• Sector Educación Superior/Público - Universidad de la República - Uruguay

  Facultad de Ingeniería / Instituto de Matemática y Estadística Rafael Laguardia.

  • Vínculos con la Institución

    • Funcionario/Empleado (03/2022 - a la fecha)Trabajo relevante

      Profesor Adjunto 35 horas semanales / Dedicación total
      Escalafón: Docente
      Grado: Grado 3
      Cargo: Efectivo

    • Funcionario/Empleado (02/2017 - 03/2022)

      Asistente 35 horas semanales / Dedicación total
      Escalafón: Docente
      Grado: Grado 2
      Cargo: Efectivo

    • Funcionario/Empleado (09/2011 - 01/2017)

      Asitstente 20 horas semanales
      Extensión horaria en el Instituto de Ingeniería Eléctrica desde el primero de Diciembre de 2015 a Julio de 2016.
      Escalafón: Docente
      Grado: Grado 2
      Cargo: Efectivo

    • Funcionario/Empleado (08/2005 - 09/2011)Trabajo relevante

      Docente 20 horas semanales
      Materias dictadas en el período (prácticos): Álgebra lineal I y II, Cálculo I, II y III, Cálculo I anual
      Escalafón: Docente
      Grado: Grado 1
      Cargo: Interino

  • Actividades

    • Líneas de investigación

      • Inclusión de migración entre poblaciones en los tests para detectar selección FLK y hapFLK (08/2014 - a la fecha )

        Los tests FLK y hapFLK están adaptados a estructuras poblacionales que no presentan grandes migraciones entre poblaciones (el test es robusto a pequeñas migraciones). Para tomar en cuenta las relaciones entre poblaciones en estos tests se utiliza una matriz de parentezco. En este proyecto se pretende investigar la posibilidad de incorporar los datos brindados por las migraciones entre poblaciones. Para evaluar si esto funciona y si se gana potencia frente a las versiones anteriores, se harán simulaciones y se aplicarán los tests a datos reales. Este proyecto se presentó como posible tesis de la maestría en Ingeniería Matemática.
        5 horas semanales
        IMERL, Laboratorio de Probabilidad y Estadística , Coordinador o Responsable
        Equipo:

    • Proyectos de investigación y desarrollo

      • Integración de datos ambientales y genómicos para la predicción genómica en cultivos mediante redes neuronales con atención cruzada (05/2025 - a la fecha)

        Código: FMV_3_2024_1_180525 La selección genómica es una metodología predictiva que en lugar de evaluar todos los genotipos en campo, entrena un modelo predictivo con una muestra de referencia la cual contiene datos genotípicos y fenotípicos y en algunos casos puede incluir datos ambientales. Posteriormente con este modelo entrenado se hacen predicciones para genotipos candidatos para los cuales únicamente se cuenta con información genotípica y eventualmente ambiental. Esta metodología ha revolucionado el mejoramiento genético ya que incrementa la ganancia genética por unidad de tiempo y ahorra recursos significativos en el fenotipado. Sin embargo, su implementación práctica es todavía compleja ya que requiere alta precisión en las predicciones para que su implementación sea exitosa. Se han explorado varios algoritmos de Aprendizaje Automático para mejorar estas capacidades predictivas, sin embargo, los resultados obtenidos no son aún suficientes para su implementación exitosa en forma rutinaria, sobre todo en granos. Esta propuesta de investigación explorará el estado del arte en métodos de Aprendizaje Profundo, en particular diferentes arquitecturas de redes neuronales que sean capaces de integrar datos genómicos y ambientales. Existen diferentes maneras de integrar estos datos, ya sea, con redes totalmente conectadas o convoluciones, pero sin diferenciar demasiado el tipo de datos a redes que poseen mecanismos de atención cruzada. Es decir, redes que sean capaces de incorporar las interacciones genotipo-ambiente en su arquitectura. Si bien los algoritmos basados en redes neuronales generalmente requieren muchos datos para poder ser entrenados, una vez puestos a punto, se pueden aplicar a nuevas bases de datos que posean las mismas características fácilmente, sin necesidad de potencia de cálculo. Por lo tanto, se buscarán modelos que luego se puedan implementar en forma rutinaria en diferentes programas de mejoramiento genético en la región, incrementando la ganancia genética de cultivos de la región.
        10 horas semanales
        Coordinador o Responsable
        En Marcha
        RRHH formados en el proyecto:
        Maestría/Magister:1
        Doctorado:1
        Financiación:
        Agencia Nacional de Investigación e Innovación, Uruguay, Apoyo financiero
        Equipo: FARIELLO, M.I. (Responsable) , INES BERRO (Responsable) , FEDERICO LECUMBERRY , ROSAS JE , Castro, G. , Mateo Musitelli , Silva P , Lucía Gutiérrez , José Crossa , LADO B. , Vanzetti L.
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Aprendizaje Automático

      • Statistical inference for Jacobi and Volterra models: Applications in Genetic and Finance. (02/2025 - a la fecha)

        Código: MOV_CO_2024_1_ 1013354 The central theme of this collaborative project is the study and development of statistical inference in the Jacobi and Volterra process, both for the Brownian case and for fractional Brownian motion. The Latin American team has worked on the small time approximation for the Jacobi process, known in genetics as Wright-Fisher diffusion, used to model the variation in the allele frequency. By means of stochastic calculation techniques, an analytical expression of the density is obtained. The French team has further developed its work on the Volterra process, studying Stochastic Volterra Equations (SVEs) of convolution type, including the case of rough trajectories, i.e., $H < 1/2$. For both processes, the objective is to extend results to the fractional case, with $1/2 < H < 1$, as well as to study approximations of the densities, thus developing a theory of parameter estimation for this process. Both teams possess the requisite tools for approximating densities, thereby enabling the alliance through this collaborative project to delve more deeply into these problems or extend them to other stochastic processes.
        5 horas semanales
        Coordinador o Responsable
        En Marcha
        RRHH formados en el proyecto:
        Maestría/Magister:1
        Financiación:
        Agencia Nacional de Investigación e Innovación, Uruguay, Cooperación
        Equipo: FARIELLO, M.I. (Responsable) , Tania Roa Rojas , Sergio Pulido , J.R. León , LAURA ASPIROT , SOSA ANDRES , Long, M.
        Palabras clave: Difusión Fisher-Wright Procesos estocásticos Movimiento Browniano
        Areas de conocimiento:
        Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Estadística y Probabilidad / Genética de poblaciones

      • CICADA: Centro Interdisciplinario en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático (03/2021 - a la fecha)

        Con CICADA ( https://cicada.uy/) buscamos la creación y consolidación de un espacio académico que potencie la investigación, el intercambio, la formación y la divulgación en el área del análisis de datos, tanto en sus fundamentos y métodos como en su aplicación a las diferentes disciplinas y las áreas interdisciplinares. El campo de la Ciencia de Datos (CD) tiene un gran potencial de acercar comunidades de investigadores diferentes, aproximaciones metodológicas diversas y marcos teóricos que pueden ser difíciles de integrar de otra forma debido a la fragmentación conceptual o las dificultades técnicas. El trabajo en esta área se vuelve un terreno único de exploración interdisciplinaria desde un aspecto que se inicia metodológico, permitiendo el descubrimiento de factores comunes, fomentando la polinización cruzada de disciplinas y la emergencia de campos híbridos. Varias de estas líneas han sido transitadas en la UdelaR por diversos investigadores e investigadoras incursionando en trabajos, por lo menos, multidisciplinarios. Son ejemplos de ello los desarrollados en torno a la genómica y bioinformática, el procesamiento de imágenes médicas, los análisis epidemiológicos, los trabajos de ecología y ciencias ambientales, investigaciones en neurociencias y educación, y aquellos que abarcan el procesamiento de lenguaje natural. CICADA se construye sobre esta base, buscando proyectar y profundizar las experiencias previas, integrando nuevos campos disciplinares y abordando nuevas preguntas y formas de interacción e integración. Soy parte del equipo coordinador y dirijo junto a Héctor Romero la línea Poblaciones y comunidades: Genómica y Evolución. Resumen de la línea: Debido al abaratamiento de los costos de secuenciación, se están generando datos genómicos de diferentes especies a un ritmo exponencial. Éstos permiten observar la variación genética dentro y entre poblaciones generando diversas aplicaciones: estudiar la estructura de las poblaciones, inferir diferentes aspectos de la evolución como ser migraciones y mezclas entre poblaciones ancestrales, identificar sitios sujetos a selección natural o artificial y establecer relaciones con fenotipos, ya sea para identificar las variantes genéticas responsables de los mismos (GWAS) o realizar predicción genómica. Además del modelado matemático, que ha sido crucial en el surgimiento de la genética de poblaciones, la cantidad de datos generados demanda el uso de herramientas computacionales potentes y técnicas avanzadas de aprendizaje automático para poder analizarlas. CICADA se propone continuar desarrollando métodos que permitan analizar las estructuras de poblaciones mezcladas como la Latinoamericana (en particular la uruguaya) y adaptar métodos de detección de selección a este tipo de poblaciones.
        10 horas semanales
        Universidad de la República, Espacio Interdisciplinario
        Investigación
        Coordinador o Responsable
        En Marcha
        RRHH formados en el proyecto:
        Pregrado:1
        Maestría/Magister:2
        Financiación:
        Espacio Interdisciplinario, Uruguay, Apoyo financiero
        Equipo: FARIELLO, M.I. , ROMERO H (Responsable) , ETCHEVERRY, L. , PAOLA BERMOLEN (Responsable) , FEDERICO LECUMBERRY , M ARIM , CABANA, A. , MARCELO FIORI
        Areas de conocimiento:
        Ciencias Naturales y Exactas / Ciencias de la Computación e Información / Ciencias de la Computación / Ciencia de Datos

      • Learning and control on complex networks (12/2022 - a la fecha)

        Machine learning models have known a large success in the last two decades. Although research in this area has been taking place for more than 60 years, the field gained a huge momentum only quite recently following the advent of powerful hardware and data availability with which supra-human performance were obtained in a variety of tasks (ranging from playing Go to text recognition or images classification). However, these impressive successes often rely on quite exceptional hardware possibilities and cannot be applied in many ``usual'' contexts, where, for instance, the volume of data available or the amount of computing power is more restricted. In this project, we aim at defining the next generation of more ``democratic'' and widely applicable algorithms, for a variety of learning problems involving network structures. We will study learning and control problems where bottlenecks are high dimensionality and stochasticity. These key features will be represented using an underlying graph or network structure which will be key in the study of our models. We aim at leveraging some underlying knowledge and structure present in these control/learning problems to find less computationally demanding algorithms. Institutionally, the main objectives of the project are: (i) to consolidate an already strong research and education relationship between the Probability group of the university of Buenos Aires (UBA, Argentina), the Engineering Faculties of UDELAR (Universidad de la República Uruguay), the CNRS (LAAS/IRIT Toulouse) and more recently the Ecole Polytechnique (Paris). (ii) to boost and to promote research bonds between the main research and graduate/post-graduate education institutions in Argentina and Uruguay (Universidad de Buenos Aires, UDELAR), as well as to expand the South American-French historical scientific collaboration by including both CNRS and Ecole polytechnique, two major pillars of French scientific development. The common roadmap for reaching these goals will be: (i) to organize project workshops and internships in partner institutions in order to build a common knowledge map and common tools in the field of learning and optimal control of complex networks (ii) to disseminate joint results by publications in major international conferences or journals, (iii) to develop common guidance of PhD and postdocs. Through the creation and consolidation of strong research and formation exchanges between Argentina, France and Uruguay, the LAGOON project will contribute to the fields of learning applied to network structures. Some of the challenges this project will address are: - Stochastic matching problems on random graphs, - Graph detections and representation learning, - Boosting exploration mechanisms for reinforcement learning on models with sparse and rare rewards - Distance learning algorithms based on Euclidean percolation.
        5 horas semanales
        University of Buenos Aires, Universidad de la República, CNRS (LAAS/IRIT) , Ecole Polytechnique
        Investigación
        Integrante del Equipo
        En Marcha
        RRHH formados en el proyecto:
        Maestría/Magister:7
        Financiación:
        Agencia Nacional de Investigación e Innovación, Uruguay, Apoyo financiero
        Equipo: FARIELLO, M.I. , PAOLA BERMOLEN (Responsable) , Groisman P. (Responsable) , Jonckheere M. (Responsable) , Moulines E. (Responsable) , LARROCA F. , FEDERICO LECUMBERRY , MARCELO FIORI , Valeria GOICOECHEA JACKSON , B. Marenco
        Areas de conocimiento:
        Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Estadística y Probabilidad /
        Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Matemática Aplicada /

      • Integración de datos genómicos y ambientales mediante aprendizaje profundo para selección genómica (04/2023 - 04/2025 )

        La selección genómica (SG) es una metodología predictiva que en lugar de evaluar todos los genotipos en campo, entrena un modelo predictivo con una muestra de referencia la cual contiene datos genotípicos, ambientales y fenotípicos. Posteriormente con este modelo entrenado se hacen predicciones para genotipos candidatos para los cuales únicamente se cuenta con información genotípica y ambiental. Esta metodología está revolucionando el mejoramiento genético ya que incrementa la ganancia genética por unidad de tiempo y ahorra recursos significativos en el fenotipado. Sin embargo, su implementación práctica es todavía compleja ya que requiere alta precisión en las predicciones para que su implementación sea exitosa. Por esto se han explorado varios algoritmos de Aprendizaje Automático (AA) para mejorar estas capacidades predictivas, sin embargo, los resultados obtenidos no son aún suficientes para su implementación exitosa en forma rutinaria, sobre todo en granos. Por ello, en esta propuesta de investigación se explorará el estado del arte en métodos de Aprendizaje Profundo, en particular el uso de Transformers, para evaluar, respecto a los métodos tradicionales de AA, la factibilidad de incrementar su capacidad predictiva. De esta manera se busca que esta metodología se pueda implementar en forma rutinaria en muchos programas de mejoramiento genético en la región, con lo cual se pueda coadyuvar a incrementar la ganancia genética de las especies productivas de la región. En base a esta propuesta se busca consolidar la colaboración entre grupos de investigación en AA con base en Uruguay y México y antecedentes en el área de SG. Se desarrollarán actividades de formación en base a seminarios interdisciplinarios, cursos, posgrados e intercambio de profesores.
        15 horas semanales
        Investigación
        Coordinador o Responsable
        Concluido
        RRHH formados en el proyecto:
        Pregrado:3
        Maestría/Magister:2
        Equipo: FARIELLO, M.I. (Responsable) , FEDERICO LECUMBERRY (Responsable) , ALVARO PARDO , Juan Rosas , J. Crossa , Osval Montessinos , Abelardo Montessinos
        Palabras clave: Predicción genómica Aprendizaje automático Integración de datos multimodales

      • Predicción genómica con técnicas de aprendizaje profundo (12/2019 - 12/2022 )

        El mejoramiento genético en razas cárnicas se ha incrementado espectacularmente en la cantidad de carne de bovinos y su rentabilidad económica. Una característica de alto costo y dificultad de medida es la calidad de carne producida, medida a partir de varias características, por ejemplo, del porcentaje de grasa intramuscular (IMF). El impacto esperado de la selección genómica es mayor en las características de difícil y costosa medición, cuyo progreso genético se incrementa por una mayor precisión de estimación del mérito genético a edades más tempranas. Las características relacionadas a la calidad de carne, están codificadas por la interacción de varios loci en el genoma, que cada uno contribuye una pequeña proporción al fenotipo. Por lo tanto, las predicciones hechas a partir de genes resultantes de estudios de asociación genómica en general contienen un gran error. Una de las razones, es que para acumular los efectos de las distintas mutaciones, se asume que los efectos de las mismas son aditivos. Por otro lado, los tests utilizados para encontrar asociación entre cada locus del genoma y el fenotipo captan solamente las variantes con mayor asociación, ya que lo hacen para cada locus por separado. La precisión en la estimación del IMF repercutirá en la identificación de los animales para terminación a corral, favoreciendo el alcance de las especificaciones de los mercados y, al conocer las capacidades de cada animal de alcanzar la calidad de carne deseada, una mayor eficiencia en el uso del alimento.
        10 horas semanales
        Instituto de Matemática y Estadística - Instituto de Ingeniería Eléctrica
        Investigación
        Coordinador o Responsable
        Concluido
        RRHH formados en el proyecto:
        Pregrado:6
        Maestría/Magister:2
        Financiación:
        Agencia Nacional de Investigación e Innovación, Uruguay, Apoyo financiero
        Equipo: FARIELLO, M.I. , FEDERICO LECUMBERRY , CIAPPESONI, G. , E.A. NAVAJAS , NAYA H , GUILLERMO CARBAJAL
        Palabras clave: Aprendizaje Automático Deep Learning Predicción genómica
        Areas de conocimiento:
        Ciencias Naturales y Exactas / Ciencias de la Computación e Información / Ciencias de la Información y Bioinformática / Aprendizaje Automático

      • FLEA: Uso de técnicas de Aprendizaje Federado para el análisis de datos sensibles y su aplicación al caso de Analíticas de Aprendizaje (05/2021 - 10/2022 )

        Las analíticas de aprendizaje (learning analytics-LA) consisten en la aplicación de técnicas cuantitativas a datos educativos, para asistir en la solución de problemas como el diseño de trayectorias de aprendizaje personalizado, o la elaboración de alertas tempranas de deserción escolar. En particular, los métodos de aprendizaje automa?tico (machine learning-ML) y técnicas de Inteligencia Artificial (IA) como el reconocimiento de patrones, o el uso de redes neuronales abren nuevas perspectivas para responder esas preguntas usando datos. En Uruguay, en el contexto de Plan Ceibal, equipos de analistas de datos utilizan técnicas de LA para responder preguntas. La aplicación de métodos de LA plantea cuestiones de orden legal, ético y tecnológico. Dada la naturaleza de los datos a estudiar, es necesario garantizar la protección de la privacidad de las personas involucradas y de sus datos personales. Por otro lado, los datos suelen provenir de diferentes sistemas y de fuentes heterogéneas; algunos son almacenados centralizadamente (por ejemplo, datos de uso de plataformas educativas), y otros residen en los dispositivos y aplicaciones (por ejemplo, las interacciones que los usuarios realizan con las aplicaciones). Tradicionalmente, las técnicas de ML/IA necesitan grandes volúmenes de datos centralizados e integrados para el entrenamiento de los algoritmos. Si bien es posible aplicar técnicas de anonimización sobre los datos centralizados antes de usarlos en modelos de ML, en algunos casos, no es posible centralizar los datos (por ejemplo, datos sensibles de otras agencias del gobierno, datos que residen en dispositivos). Las técnicas de aprendizaje federado (federated learning-FL) buscan construir modelos de ML usando conjuntos de datos distribuidos en múltiples dispositivos, y al mismo tiempo evitan la fuga de datos. En este contexto, el objetivo de este proyecto es desarrollar analíticas de aprendizaje basadas en técnicas de ML/IA que salvaguarden la privacidad y eviten la centralización, utilizando el enfoque de aprendizaje federado
        5 horas semanales
        Instituto de Computación - Instituto de Matemática y Estadística - Instituto de Ingeniería Eléctrica
        Investigación
        Integrante del Equipo
        Concluido
        RRHH formados en el proyecto:
        Pregrado:2
        Maestría/Magister:1
        Financiación:
        Agencia Nacional de Investigación e Innovación, Uruguay, Apoyo financiero
        Equipo: FARIELLO, M.I. , ETCHEVERRY, L. (Responsable) , PAOLA BERMOLEN , G. CAPDEHOURAT
        Palabras clave: Federated Learning Learning Analytics

      • Análisis y Visualización de la Evolución de Virus (05/2017 - 05/2019 )

        El principal objetivo de este proyecto es proponer y evaluar diferentes medidas, estadísticos o nuevos algoritmos para representar la capacidad mutacional de un virus. Con las medidas seleccionadas se desarrollará una aplicación (software) que permita la visualización de esa información brindando herramientas para analizar la evolución del virus. Es decir, ayudar en el análisis de las cepas y su evolución, resaltando de forma automática regiones de interés, tanto en la representación lineal de la secuencia genómica (secuencia ARN) como en la estructura 3D de la cápside (si se encuentra disponible). La aplicación generará figuras, videos, gráficas interactivas u otra representación adecuada de la información de forma que los usuarios podrán ver la evolución del virus en el tiempo, y usar los resultados del análisis para predecir las mutaciones más probables, o diseñar futuras vacunas, entre otras posibles aplicaciones. En caso de disponer de información de fitness del virus se presentara ́ el “paisaje de fitness” de forma de poder identificar hacia dónde intentar arrinconar el virus para su extinción.
        10 horas semanales
        Instituto de Matemática y Estadística Rafael Laguardia
        Investigación
        Coordinador o Responsable
        Concluido
        RRHH formados en el proyecto:
        Pregrado:4
        Maestría/Magister:1
        Financiación:
        Comisión Sectorial de Investigación Científica, Uruguay, Apoyo financiero
        Equipo: F LECUMBERRY (Responsable) , MORATORIO, G. , Martínez , Diego Simón , Federico Aicardi , Rodrigo Céspedes , Felipe Tambasco
        Areas de conocimiento:
        Ciencias Naturales y Exactas / Ciencias de la Computación e Información / Ciencias de la Información y Bioinformática / Bioestadística

    • Docencia

      • Ingenieria - Ciclo Basico (02/2017 - 02/2022 )

        Grado
        Asistente
        Asignaturas:
        Probabilidad y Estadística - Teórico, 6 horas, Teórico-Práctico
        Areas de conocimiento:
        Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Estadística y Probabilidad /

      • Unidad Asociada (Facultad de Ciencias) (08/2014 - 12/2014 )

        Grado
        Asistente
        Asignaturas:
        Bioestadística, 3 horas, Teórico

      • Bachiller en Ciencias Básicas de Ingeniería (03/2014 - 07/2014 )

        Grado
        Asistente
        Asignaturas:
        Probabilidad y Estadística, 6 horas, Teórico-Práctico

      • Bachiller en Ciencias Básicas de Ingeniería (08/2005 - 09/2009 )

        Grado
        Asistente
        Asignaturas:
        Álgebra Lineal I, 6 horas, Práctico
        Álgebra Lineal II, 6 horas, Práctico
        Cálculo I, 6 horas, Práctico
        Cálculo II, 6 horas, Práctico
        Cálculo III, 6 horas, Práctico
        Cálculo I anual (coordinador), 6 horas, Práctico
        Areas de conocimiento:
        Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Matemáticas /

    • Extensión

      • RLadies (03/2018 - a la fecha )

        RLadies Global 2 horas
        Areas de conocimiento:
        Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Matemática Aplicada / Ciencia de Datos

      • Grupo Uruguayo Interdisciplinario de Análisis de Datos de COVID (GUIAD-COVID) (03/2019 - 04/2022 )

        Universidad de la República 20 horas
        Areas de conocimiento:
        Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Matemática Aplicada / Ciencia de Datos
        Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Matemática Aplicada /

      • Quiero Ser Científica (04/2019 - 12/2020 )

        Organization for Women in Science for the Developing World, Dirección de Innovación, Ciencia y Tecnología para el Desarrollo (DICYT), MEC
        2 horas
        Areas de conocimiento:
        Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Matemática Aplicada / en conjunto con otras ciencias
        Ciencias Naturales y Exactas / Ciencias Biológicas / Conservación de la Biodiversidad / Proyecto de investigación con chicas de bachillerato.

      • Día de las niñas en TICs (03/2019 - 04/2019 )

        Instituto de Matemática y Estadística, Comisión de género de la Facultad de Ingeniería
        5 horas
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Otras Ingenierías y Tecnologías / Otras Ingenierías y Tecnologías / Probabilidad y Estadística

    • Gestión Académica

      • Participación de la comisión de la Maestría en Bioinformática (12/2017 - a la fecha )

        PEDECIBA, Bioinformática
        Participación en consejos y comisiones 3 horas semanales
        Areas de conocimiento:
        Ciencias Naturales y Exactas / Ciencias de la Computación e Información / Ciencias de la Información y Bioinformática / Posgrado

      • Participación en la comisión de Imagen Institucional (03/2022 - a la fecha )

        Participación en consejos y comisiones 1 horas semanales

      • SCAPA de la Maestría en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático (03/2022 - 12/2025 )

        IMERL - IIE - INCO Gestión de la Enseñanza 2 horas semanales
        Areas de conocimiento:
        Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Matemática Aplicada /

      • Miembro titular de la comisión de Instituto (IMERL) (12/2022 - 12/2024 )

        Participación en consejos y comisiones 3 horas semanales

      • Comisión de Estudios de Posgrado de Matemática (03/2016 - 09/2020 )

        PEDECIBA, Matemática
        Participación en consejos y comisiones 3 horas semanales
        Areas de conocimiento:
        Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Estadística y Probabilidad /
        Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Matemáticas / Posgrado
        Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Matemáticas / Coordinación

      • Suplente en la Comisión de Instituto (10/2008 - 10/2010 )

        Instituto de Matemática y Estadística Rafael Laguardia (IMERL)
        Participación en cogobierno

      • Participación de la Comisión de Enseñanza (03/2007 - 09/2009 )

        Instituto de Matemática y Estadística Rafael Laguardia (IMERL)
        Participación en consejos y comisiones

    • Actividad honoraria

      • EXPERTOS COLABORADORES DEL GACH Área modelos y ciencia de datos - Grupo coordinador principal: (05/2020 - 07/2021 )

        TransiciónUY 20 horas semanales
        Areas de conocimiento:
        Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Matemática Aplicada / Ciencia de Datos

• Sector Organizaciones Privadas sin Fines de Lucro/Sociedades Científico-Tecnológicas - Institut Pasteur de Montevideo - Uruguay

  Institut Pasteur de Montevideo / Unidad de Bioinformática

  • Vínculos con la Institución

    • Colaborador (02/2022 - a la fecha)

      Investigadora Asociada 8 horas semanales

    • Colaborador (12/2015 - 12/2021)

      Colaborador en proyectos de investigación 10 horas semanales

    • Becario (12/2013 - 11/2015)Trabajo relevante

      Postdoctorado 35 horas semanales

    • Becario (11/2011 - 03/2013)

      40 horas semanales

    • Becario (12/2010 - 01/2011)

      40 horas semanales

    • Becario (07/2010 - 09/2010)

      40 horas semanales

  • Actividades

    • Líneas de investigación

      • Urugenomes (04/2014 - a la fecha )

        En el marco de esta línea de investigación se secuenciaron individuos uruguayos con el fin de descubrir variantes (SNPs, Single Nucleotide Polymorphism), indels (insertions or deletions), CNV (Copy Number Variation)) características de nuestra población. Se caracterizarán varios subgrupos poblacionales: un conjunto de 10 individuos con ancestría indígena, luego 10 con ancestría africana y 30 de la población uruguaya general. A partir de esta nuestra, se reconstruirá el genoma Charrúa y se buscará caracterizar a la población uruguaya.
        Mixta
        10 horas semanales
        Unidad de Bioinformática , Integrante del equipo
        Equipo: Hugo Mario NAYA MONTEVERDE , María Lucía SPANGENBERG TORRE , Mónica Beatriz SANS AFAMADO

      • Inclusión de migración entre poblaciones en los tests para detectar selección FLK y hapFLK (08/2014 - a la fecha )

        Los tests FLK y hapFLK están adaptados a estructuras poblacionales que no presentan grandes migraciones entre poblaciones (el test es robusto a pequeñas migraciones). Para tomar en cuenta las relaciones entre poblaciones en estos tests se utiliza una matriz de parentezco. En este proyecto se pretende investigar la posibilidad de incorporar los datos brindados por las migraciones entre poblaciones. Para evaluar si esto funciona y si se gana potencia frente a las versiones anteriores, se harán simulaciones y se aplicarán los tests a datos reales. Este proyecto se presentó como posible tesis de la maestría en Ingeniería Matemática.
        5 horas semanales
        IPMont, Unidad de Bioinformática , Coordinador o Responsable
        Equipo:

      • Utilización de métodos de score local para detectar selección en datos de NGS (Next Generation Sequencing) a partir de conjuntos de individuos (06/2013 - 07/2017 )

        Este método utiliza además de la información individual que brinda cada SNP, la información que surge de la dependencia entre SNPs adyacentes. Gracias a este método, es posible detectar selección en datos donde la deriva genética es muy grande, por lo tanto, los datos tienen demasiado ruido incorporado.
        Mixta
        10 horas semanales
        IPMont-INRA Toulouse, Unidad de Bioinformática- Genphypse , Integrante del equipo
        Equipo: BOITARD S. , SANCRISTOBAL, M. , PITEL F.
        Palabras clave: Detección de selección Score Local Acumulación de información
        Areas de conocimiento:
        Ciencias Naturales y Exactas / Ciencias de la Computación e Información / Ciencias de la Información y Bioinformática /

    • Proyectos de investigación y desarrollo

      • Characterization of the uruguayan population using low-pass sequencing (03/2023 - 03/2025 )

        Código: URU2+ ACIP 577 Admixed populations are undercharacterised worldwide. Latin America and especially individuals with indigenous ancestry are underrepresented in genomic studies. In GWAS studies worldwide, only 22% are non-European, and less than 4% are Latin American with indigenous ancestry. These are not only numbers showing the inequality of resources in the scientific field, but those statistics have much greater implications in health. GWAS studies are the gold standard approach to the discovery of new variants related to phenotypes. For those studies to be accurate, the sample size needed (it depends on the phenotype under study and the portions of the genome being studied) is around several thousand, which makes them very expensive. Hence, only specific populations are studied (mainly those of European descent). The results obtained are accurate for the same population as the study. For the extension to other populations, further studies are needed: extension of the study to include a new population, and characterizing genomically a new population. Currently, there is a clear gap in the application of genomic medicine results to the admixed or poorly characterised populations, such as Latin Americans. One of our recent studies has shown that there is still significant indigenous ancestry in the Uruguayan genes. A further study (not published yet), that is representative of the Uruguayan population, has shown a high percentage of admixture in the Uruguayan population: European 78%, Indigenous 14% and Afro 8%. And more interestingly, the Norther you get in the country, the higher the indigenous ancestry (individuals with 50% indigenous ancestry were found). So, Uruguay is an admixed population with a complex structure, in contrast with what was previously thought. However, the population is not well characterised, since the studies we have undertaken have only a few individuals (30 genomes, high coverage). In this project, we want to improve this issue and properly characterise the Uruguayan population by doing a representative sampling of the country using low-pass sequencing. Low pass sequencing is a cost-effect sequencing solution that is widely used in thecontext of GWA studies. It is a good alternative for low-income countries, since large Grants for GWAS studies are very difficult to achieve. It relies on accurate imputation algorithms. To apply low pass sequencing on admixed populations a representative reference panel for imputation should be used. This is not always easy: indigenous are not available, the admixture structure is unknown, etc. I We aim to sequence ~1000 individuals sampled in a representative way (~0.03% to 0.05% depending on the department) and impute them using loimpute?s gencov's algorithm, which could be extended for the inclusion of our reference panel. We believe this is a cost-effective way of expanding a sample. If the imputation is successful we would have a more comprehensive representation of the Uruguayan population, which is the starting point for relevant downstream analysis, such as demography studies (including local and global ancestry estimations), signature of selection, migration events, etc. Furthermore, having population variant frequencies (summary statistics) already is a crucial result for other studies focused on rare diseases and genomic medicine.
        8 horas semanales
        Integrante del Equipo
        En Marcha
        RRHH formados en el proyecto:
        Maestría/Magister:5
        Doctorado:1
        Equipo: FARIELLO, M.I. , LUCIA SPANGENBERG (Responsable) , Guillaume Laval (Responsable) , NAYA H , Camila Simoes

      • Desarrollo de herramientas para el ana ?alisis de genomas humanos uruguayos. (11/2018 - 12/2019 )

        El objetivo es desarrollar herramientas de análisis de datos genómicos específicos para los datos obtenidos en el proyecto URUGENOMES. Para ello se desarrollaron métodos de factorización de matrices, análisis de componentes principales para datos con un gran porcentaje de datos faltantes (entre 50 y 75 por ciento) y test de hipótesis para datar el ancestro nativo más reciente de los individuos de la base de datos. Con este proyecto se financiaron dos grados 1, 20hs por períodos de 6 meses. En el marco de este proyecto se realizan dos tesis: Gerardo Martínez (maestría en Ingeniería Matemática) y Gabriel Illanes (Doctorado en Matemática).
        10 horas semanales
        Unidad de Bioinformática
        Investigación
        Coordinador o Responsable
        Concluido
        RRHH formados en el proyecto:
        Pregrado:1
        Maestría/Magister:1
        Doctorado:1
        Financiación:
        Agencia Nacional de Investigación e Innovación, Uruguay, Apoyo financiero
        Equipo: María Inés FARIELLO RICO , María Lucía SPANGENBERG TORRE , Ernesto MORDECKI PUPKO , Ignacio Francisco RAMÍREZ PAULINO
        Palabras clave: Genómica de poblaciones Ancestría Factorización de matrices datos faltantes
        Areas de conocimiento:
        Ciencias Naturales y Exactas / Ciencias de la Computación e Información / Ciencias de la Información y Bioinformática / Probabilidad

    • Pasantías

      • (01/2011 - 01/2011 )

        40 horas semanales

      • (07/2010 - 12/2010 )

        40 horas semanales

• Sector Gobierno/Público - Poder Legislativo - Uruguay

  Comisión administrativa / Comisión Especial de Futuros

  • Vínculos con la Institución

    • Colaborador (03/2022 - 03/2025)

      Colaborador externo 3 horas semanales

• Sector Gobierno/Público - Ministerio de Educación y Cultura - Uruguay

  Centros MEC / Banco Interamericano de desarrollo

  • Vínculos con la Institución

    • Otro (08/2019 - 09/2020)

      Consultora para la hoja de ruta en Ciencia de Datos 8 horas semanales
      Consultoría realizada en el marco del artículo 38 del estatuto docente.

  • Actividades

    • Servicio Técnico Especializado

      • Consultora para la hoja de ruta en Ciencia de Datos (08/2019 - 09/2020 )

        Banco Interamericano de Desarrollo
        8 horas semanales
        Areas de conocimiento:
        Ciencias Naturales y Exactas / Ciencias de la Computación e Información / Ciencias de la Computación e Información / Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

• Sector Extranjero/Internacional/Otros - Francia

  Institut National de Recherche Agronomique

  • Vínculos con la Institución

    • Otro (09/2014 - 10/2014)

      Pasa 40 horas semanales

    • Funcionario/Empleado (10/2010 - 09/2013)

      Beca de Doctorado 37 horas semanales / Dedicación total
      En este laboratorio realicé mi tesis de doctorado.

    • Becario (03/2010 - 06/2010)

      40 horas semanales / Dedicación total
      Pasantía realizada como parte de la maestría en Probabilidad y Estadística.

  • Actividades

    • Líneas de investigación

      • Detection of positive selection from multi populations samples using dense genome wide data: new multipoint methods abd application to farm animal species (10/2010 - 09/2013 )

        Since initial domestication by Humans, farm animal species have experienced great phenotype diversification and thus represent an interesting model for the study of natural and artificial selection. Besides, the detection of selection signatures in these species can have substantial agronomic outcomes, pointing out genomic regions related to production traits or resistance to diseases. In the last years, many datasets generated by dense genotyping and next generation sequencing have become available, giving access to genome wide genotypic information from worldwide populations. This enables to scan entire genomes for signatures of natural and artificial selection. Many tests have been proposed in this context, in particular one common strategy consists in detecting regions with extremely large genetic differentiation between populations, which is interpreted as the signature of positive selection in one of the populations. However, many of the tests based on this idea are challenged by at least one of the two following features. First, as the number of available markers increases, the correlation between them also increases and needs to be taken into account. Second, many tests have been designed to compare populations only pairwise, or assume that the populations are independent. Considering more than two populations simultaneously should increase the power to detect selected regions, but this implies to account for correlations between populations, which are due to their common history. In this thesis I present two new statistical tests for the detection of positive selection signatures using dense genetic data collected from multiple populations. The first one is based on haplotypic differentiation between populations, which requires genetic data at the individual level. The second one consists in cumulating single marker signals using local score theory, which only requires data at the population level, as for instance that resulting from pool sequencing designs. Through simulated and real validation datasets, I show that these tests provide in many cases an increased detection power compared to existing single marker or haplotypic tests and are able to detect a wide range of signatures including hard, soft or incomplete sweeps. Applied to two data sets in sheep and quail, they also point out biologically relevant candidate genes under selection. One possible direction to extend these tests is to include also environmental variables or to account explicitely for migrations in our model.
        37 horas semanales , Integrante del equipo
        Equipo:

    • Pasantías

      • (09/2014 - 10/2014 )

        INRA, Toulouse, Genphyse
        40 horas semanales

• Sector Educación Superior/Público - Universidad de la República - Uruguay

  Facultad de Ciencias

  • Vínculos con la Institución

    • Funcionario/Empleado (08/2005 - 12/2009)

      Docente 20 horas semanales
      Cursos dictados (prácticos): Matem ́tica I y II, Álgebra lineal I para física, Bioestadística, Ecuaciones diferenciales
      Escalafón: Docente
      Grado: Grado 1
      Cargo: Interino

  • Actividades

    • Docencia

      • Licenciatura en Matemática (08/2005 - 12/2009 )

        Grado
        Asistente
        Asignaturas:
        Matemática I, 3 horas, Práctico
        Matemática II, 3 horas, Práctico
        Álgebra Lineal I para física, 3 horas, Práctico
        Bioestadística, 3 horas, Práctico
        Ecuaciones diferenciales, 2 horas, Práctico

    • Gestión Académica

      • Comisión para la implementación del nuevo plan de estudios de la Licenciatura en Matemáticas, específicamente en la proposición de materias de biología para el eje matemática aplicada a otras ciencias (03/2009 - 10/2009 )

        Centro de Matemáticas
        Gestión de la Enseñanza

• Sector Gobierno/Público - Ministerio de Salud Pública - Uruguay

  Instituto Nacional de Donación y Trasplante de Células, Tejidos y Órganos

  • Vínculos con la Institución

    • Colaborador (06/2008 - 08/2009)

      20 horas semanales

  • Actividades

    • Líneas de investigación

      • Validación de transplante de córneas de in- dividuos mayores de 60 años. (06/2008 - 08/2009 )

        El trabajo completo sobre la validación de las córneas fue publicado en el CD del VIII CLATSE
        20 horas semanales , Integrante del equipo
        Equipo:

    • Docencia

      • (06/2008 - 06/2008 )

        Perfeccionamiento
        Organizador/Coordinador
        Asignaturas:
        Introducción a R, 20 horas, Práctico

• Sector Educación Superior/Privado - Instituto Universitario Autónomo del Sur - Uruguay

  Instituto Universitario Autónomo del Sur - Facultad de Ingeniería

  • Vínculos con la Institución

    • Funcionario/Empleado (03/2009 - 07/2009)

      Responsable de Probabilidad y Estadística 6 horas semanales

  • Actividades

    • Docencia

      • Licenciatura en Informática (03/2009 - 07/2009 )

        Grado
        Responsable
        Asignaturas:
        Probabilidad y Estadística, 6 horas, Teórico-Práctico

• Sector Enseñanza Técnico-Profesional/Secundaria/Público - Administración Nacional de Educación Pública - Uruguay

  Consejo de Formación en Educación

  • Vínculos con la Institución

    • Profesor visitante (02/2008 - 02/2008)

      20 horas semanales
      Actualización docente para profesores de liceo

Carga horaria

• Carga horaria de docencia: 10 horas
  
• Carga horaria de investigación: 20 horas
  
• Carga horaria de formación RRHH: 10 horas
  
• Carga horaria de extensión: 5 horas
  
• Carga horaria de gestión: 5 horas
  

Producción científica/tecnológica

• La genómica de poblaciones es el punto de encuentro entre la estadística y la genética. Mi trabajo consiste en desarrollar y extender métodos estadísticos para el análisis de datos principalmente genómicos. Este tipo de datos forman parte de los datos conocidos como n<
  Durante mi doctorado me he concentré en el desarrollo de tests para detección de selección ya sea natural o artificial. Estos métodos son fácilmente trasladables al contexto de descubrimiento de genes responsables de determinados fenotipos. Este tipo de tests son de mucha interés ya que ayudan a detectar genes responsables de características de interés en animales de producción agropecuaria, como genes responsables de enfermedades en humanos. En este contexto, también me he concentrado sobre técnicas de predicción genómica, proponiendo un método de combinación de predictores, para aprovechar las fortalezas de cada uno.
  
  Este año trabajaré además en la detección de fraudes de consumo eléctrico. Si bien, este tema no se inscribe dentro de la genómica, desde el punto de vista de las técnicas utilizadas para la detección de selección se parece, ya que ambos se tratan sobre la detección de datos raros.

Producción bibliográfica

• Artículos publicados

  • Arbitrados

    • Tuning Matters: Comparing Lambda Optimization Approaches for Ridge Regression in Genomic Prediction (Completo, 2025)

      OSVAL A. MONTESINOS-LÓPEZ , EDUARDO A. BARAJAS-RAMIREZ , ABELARDO MONTESINOS-LÓPEZ , FEDERICO LECUMBERRY , MARÍA INÉS FARIELLO , JOSÉ CRICELIO MONTESINOS-LÓPEZ , JUAN MANUEL RAMIREZ ALCARAZ , JOSÉ CROSSA , REKA HOWARD
      Genes, v.: 16 p.:618 2025
      Palabras clave: regresión lineal predicción genómica
      Areas de conocimiento:
      Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Matemática Aplicada /
      Medio de divulgación: Internet
      Lugar de publicación: Switzerland
      E-ISSN: 20734425
      DOI: 10.3390/genes16060618
      https://doi.org/10.3390/genes16060618
      
      

    • Refining penalized Ridge regression: a novel method for optimizing the regularization parameter in genomic prediction (Completo, 2024)

      Montesinos-López, A. , Abelardo Montesinos-López, O. , FEDERICO LECUMBERRY , FARIELLO, M.I. , Abelardo Montesinos-López, J.C. , Crossa, J.
      G3 Genes|Genomes|Genetics, v.: 14 12 , 2024
      Medio de divulgación: Internet
      E-ISSN: 21601836
      DOI: https://doi.org/10.1093/g3journal/jkae246
      https://academic.oup.com/g3journal/article/14/12/jkae246/7888815?login=true
      
      

    • Federated Learning for Data Analytics in Education (Completo, 2023)

      Christian Fachola , Agustín Tornaría , PAOLA BERMOLEN , G. CAPDEHOURAT , ETCHEVERRY, L. , FARIELLO, M.I.
      Data, v.: 8 2 , p.:43 - 43, 2023
      Palabras clave: federated learning learning analytics
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Aprendizaje Automático
      Medio de divulgación: Internet
      E-ISSN: 23065729
      DOI: 10.3390/data8020043
      https://www.mdpi.com/2306-5729/8/2/43
      
      

    • Testing the existence of an unadmixed ancestor from a specific population t generations ago (Completo, 2022)

      GABRIEL ILLANES , MARÍA INÉS FARIELLO , LUCÍA SPANGENBERG , ERNESTO MORDECKI , HUGO NAYA
      PLoS ONE, v.: 17 8 , p.:71097 2022
      Areas de conocimiento:
      Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Estadística y Probabilidad / Genética de poblaciones
      Medio de divulgación: Internet
      Lugar de publicación: United states
      E-ISSN: 19326203
      DOI: 10.1371/journal.pone.0271097
      http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0271097
      
      

    • Contact tracing-induced Allee effect in disease dynamics (Completo, 2022)

      MATÍAS ARIM , DANIEL HERRERA-ESPOSITO , PAOLA BERMOLEN , ÁLVARO CABANA , MARÍA INÉS FARIELLO , MAURICIO LIMA , HECTOR ROMERO
      Journal of Theoretical Biology, v.: 542 p.:111109 2022
      Medio de divulgación: Internet
      Lugar de publicación: United states
      ISSN: 00225193
      E-ISSN: 10958541
      DOI: 10.1016/j.jtbi.2022.111109
      http://dx.doi.org/10.1016/j.jtbi.2022.111109
      
      

    • Indigenous Ancestry and Admixture in the Uruguayan Population (Completo, 2021)Trabajo relevante

      LUCÍA SPANGENBERG , MARÍA INÉS FARIELLO , DARÍO ARCE , GABRIEL ILLANES , GONZALO GREIF , JONG-YEON SHIN , SEONG-KEUN YOO , JEONG-SUN SEO , CARLOS ROBELLO , CHANGHOON KIM , JOHN NOVEMBRE , MÓNICA SANS , HUGO NAYA
      Frontiers in Genetics, v.: 12 2021
      Lugar de publicación: Switzerland
      E-ISSN: 16648021
      DOI: 10.3389/fgene.2021.733195
      http://dx.doi.org/10.3389/fgene.2021.733195
      
      

    • A local score approach improves GWAS resolution and detects minor QTL: application to Medicago truncatula quantitative disease resistance to multiple Aphanomyces euteiches isolates (Completo, 2019)

      Bonhomme, M. , FARIELLO, M.I. , Navier H. , Hajri A. , Badis Y. , Miteul H.
      Heredity, 2019
      Medio de divulgación: Internet
      ISSN: 13652540
      E-ISSN: 0018067X
      DOI: 10.1038/s41437-019-0235-x
      https://www.nature.com/articles/s41437-019-0235-x
      
      

    • Kinesin 1 regulates cilia length through an interaction with the Bardet-Biedl syndrome related protein CCDC28B (Completo, 2018)

      R. NOVAS , M. CARDENAS-RODRIGUEZ , LEPANTO P. , M. FABREGAT , M. RODAO , FARIELLO, M.I. , M. RAMOS , C. DAVISON , G. CASANOVA , L. ALFAYA , F LECUMBERRY , G. GONZáLEZ-SAPIENZA , F. IRIGOíN , J.L. BADANO
      Scientific Reports, v.: 8 1 , 2018
      Palabras clave: Kinesin 1
      Areas de conocimiento:
      Ciencias Naturales y Exactas / Ciencias Biológicas / Biología del Desarrollo /
      Medio de divulgación: Internet
      E-ISSN: 20452322
      DOI: 10.1038/s41598-018-21329-6
      https://www.nature.com/articles/s41598-018-21329-6
      
      

    • Accounting for Linkage Disequilibrium in genome scans for selection without individual genotypes: the local score approach (Completo, 2017)

      FARIELLO, M.I. , BOITARD S. , MERCIER S , ROBELIN D , FARAUT T , ARNOULD C , RECOQUILLAY J , BOUCHEZ O , SALIN G , DEHAIS P , GOURICHON D , LEROUX S , PITEL F , LETERRIER C , SANCRISTOBAL M.
      Molecular Ecology, v.: 26 14 Julio 2017, p.:3700 - 3714, 2017
      Palabras clave: linkage disequilibrium Population Genomics Local Score Detecting Selection
      Areas de conocimiento:
      Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Estadística y Probabilidad / Population Genomics
      Medio de divulgación: Internet
      ISSN: 09621083
      E-ISSN: 1365294X
      DOI: 10.1111/mec.14141
      http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/mec.14141/full
      
      

    • On the use of a genomic relationship matrix in genome-wide association studies (Completo, 2016)

      GIANOLA, D. , FARIELLO, M.I. , NAYA H. , SCHöN, C.
      G3 Genes|Genomes|Genetics, 2016
      Palabras clave: GWAS genomic relationship heritability whole-genome regression
      Areas de conocimiento:
      Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Estadística y Probabilidad / Modelos lineales
      Medio de divulgación: Internet
      Lugar de publicación: Estados Unidos
      E-ISSN: 21601836
      DOI: 10.1534/g3.116.034256
      http://www.g3journal.org/content/early/2016/08/11/g3.116.034256.abstract
      
      

    • A medium density genetic map and QTL for behavioral and production traits in Japanese quail (Completo, 2015)

      PITEL F , RECOQUILLAY J , ARNOULD C , LEROUX S , DEHAIS P , MORENO, C. , CALANDREAU L , BERTIN A , GOURICHON D , BOUCHEZ O , VIGNAL A , FARIELLO, M.I. , MINVIELLE F , BEAUMONT C , LETERRIER C , LE BIHAN-DUVAL E
      BMC Genomics, v.: 16 10 , 2015
      Areas de conocimiento:
      Ciencias Naturales y Exactas / Ciencias Biológicas / Otros Tópicos Biológicos / Genómica
      Medio de divulgación: Internet
      E-ISSN: 14712164
      DOI: 10.1186/s12864-014-1210-9
      http://www.biomedcentral.com/1471-2164/16/10/abstract
      
      

    • An image analysis method to quantify CFTR subcellular localization (Completo, 2014)

      PIZZO L. , FARIELLO, M.I. , LEPANTO P. , AGUILAR P.S. , KIERBEL A.
      Molecular and Cellular Probes, 2014
      Areas de conocimiento:
      Ciencias Naturales y Exactas / Ciencias Biológicas / Biología del Desarrollo /
      Medio de divulgación: Internet
      ISSN: 08908508
      E-ISSN: 10961194
      DOI: 10.1016/j.mcp.2014.02.004
      http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0890850814000115
      
      

    • Selection signatures in worldwide Sheep populations (Completo, 2014)Trabajo relevante

      FARIELLO, M.I. , SERVIN B. , TOSSER-KLOPP, G. , RUPP, R , MORENO, C. , SANCRISTOBAL, M. , BOITARD S.
      PLoS ONE, v.: 9 8 , 2014
      Areas de conocimiento:
      Ciencias Naturales y Exactas / Ciencias Biológicas / Genética y Herencia / Genética de Poblaciones
      Medio de divulgación: Internet
      E-ISSN: 19326203
      DOI: 10.1371/journal.pone.0103813
      http://www.plosone.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pone.0103813
      The diversity of populations in domestic species offers great opportunities to study genome response to selection. The recently published Sheep HapMap dataset is a great example of characterization of the world wide genetic diversity in sheep. In this study, we re-analyzed the Sheep HapMap dataset to identify selection signatures in worldwide sheep populations. Compared to previous analyses, we made use of statistical methods that (i) take account of the hierarchical structure of sheep populations, (ii) make use of linkage disequilibrium information and (iii) focus specifically on either recent or older selection signatures. We show that this allows pinpointing several new selection signatures in the sheep genome and distinguishing those related to modern breeding objectives and to earlier post-domestication constraints. The newly identified regions, together with the ones previously identified, reveal the extensive genome response to selection on morphology, color and adaptation to new environments.
      
      

    • Detecting Signatures of Selection Through Haplotype Differentiation Among Hierarchically Structured Populations (Completo, 2013)Trabajo relevante

      FARIELLO, M.I. , BOITARD S. , NAYA H. , SANCRISTOBAL M. , SERVIN B.
      Genetics, v.: 193 3 , p.:929 - 941, 2013
      Palabras clave: selective sweeps linkage disequilibrium haplotypes
      Areas de conocimiento:
      Ciencias Naturales y Exactas / Ciencias Biológicas / Genética y Herencia / Genética de Poblaciones
      Medio de divulgación: Papel
      ISSN: 00166731
      E-ISSN: 19432631
      DOI: 10.1534/genetics.112.147231
      http://www.genetics.org/content/193/3/929.short
      Este artículo fue incluído en el issues highlights de la revista el mes en el que fue publicado (http://www.genetics.org/content/193/3/NP.full) y fue citado 14 veces según el sitio google scholar al 15 de agosto de 2014. El programa disponible on line de manera gratuita para aplicar el test ha sido descargado más de 400 veces. ( https://forge-dga.jouy.inra.fr/projects/hapflk/files )
      
      

Producción técnica

• Trabajos Técnicos

  • Análisis de situación de la epidemia en Uruguay (2021-01-18) (2021)

    Asesoramiento
    FARIELLO, M.I. , FEDERICO LECUMBERRY , MORDECKI, E. , ANDRES FERRAGUT , F. PAGANINI , Juan Gil
    Asesoramiento al gobierno uruguayo en relación a la epidemia de COVID-19 desde el Grupo Asesor Científico Honorario (GACH)
    País: Uruguay
    Idioma: Español
    Ciudad: Montevideo
    Disponibilidad: Irrestricta
    
    Número de páginas: 9
    Duración: 15 meses
    Palabras clave: GACH Asesoría COVID19
    Areas de conocimiento:
    Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Matemática Aplicada /
    Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información /
    Medio de divulgación: Internet
    https://medios.presidencia.gub.uy/llp_portal/2021/GACH/INFORMES/analisis_situacion_final_18_01_21.pd

  • Análisis de situación de la epidemia en Uruguay (2021-04-26) (2021)

    Asesoramiento
    FARIELLO, M.I. , FEDERICO LECUMBERRY , ANDRES FERRAGUT , RADI, R , F. PAGANINI , MORDECKI, E. , Gil González Julián , Cohen, H
    Asesoramiento al gobierno uruguayo en relación a la epidemia de COVID-19 desde el Grupo Asesor Científico Honorario (GACH)
    País: Uruguay
    Idioma: Español
    Ciudad: Montevideo
    Disponibilidad: Irrestricta
    
    Número de páginas: 23
    Duración: 15 meses
    Palabras clave: GACH Análisis de situación
    Areas de conocimiento:
    Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Matemática Aplicada /
    Medio de divulgación: Internet
    https://medios.presidencia.gub.uy/llp_portal/2021/GACH/INFORMES/informe-modelos.pdf

  • Análisis de situación de la epidemia en Uruguay (2020-12-12) (2020)

    Asesoramiento
    FARIELLO, M.I. , FEDERICO LECUMBERRY , MORDECKI, E. , ANDRES FERRAGUT , Juan Gil , F. PAGANINI , Javier Barreiro
    Asesoramiento al gobierno uruguayo en relación a la epidemia de COVID-19 desde el Grupo Asesor Científico Honorario (GACH)
    País: Uruguay
    Idioma: Español
    Ciudad: Montevideo
    Palabras clave: GACH COVID19
    Areas de conocimiento:
    Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Matemática Aplicada /
    Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información /
    Medio de divulgación: Internet
    https://medios.presidencia.gub.uy/llp_portal/2020/GACH/INFORMES/expertos-modelos-ciencia-datos-estad

  • Consultoría en Ciencias de Datos y Aprendizaje Automático (CD/AA) para la Secretaría Nacional de Ciencia y Tecnología (SNCYT) en el marco de la Hoja de Ruta de CD/AA del Sistema de Transformación Productiva y Competitividad. (2019)

    Consultoría
    FARIELLO, M.I. , ETCHEVERRY, L.
    Apoyar a las actividades de la Hoja de Ruta de Ciencias de Datos y Aprendizaje Automático (CD/AA)
    País: Uruguay
    Idioma: Español
    Ciudad: Montevideo
    Disponibilidad: Irrestricta
    
    Número de páginas: 21
    Duración: 12 meses
    Institución financiadora: Banco Interamericano de Desarrollo
    Palabras clave: Ciencia de Datos Aprendizaje Automático
    Areas de conocimiento:
    Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Aprendizaje Automático
    Ciencias Naturales y Exactas / Ciencias de la Computación e Información / Ciencias de la Computación e Información / Ciencia de Datos
    Medio de divulgación: Internet
    https://www.gub.uy/ministerio-educacion-cultura/sites/ministerio-educacion-cultura/files/documentos/
    Los documentos intermedios se encuentran también disponibles en internet y están debidamente citados en el informe de cierre.

Evaluaciones

• Evaluación de Proyectos

  • Comité evaluación de proyectos

    Comité Fondo Clemente Estable ( 2025 )

    Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería / Instituto de Matemática y Estadística "Prof. Ing. Rafael Laguardia" , Uruguay
    Cantidad: De 5 a 20
    
    
    

  • Comité Articulación Academia-Empresa ( 2024 )

    Sector Gobierno/Público / Agencia Nacional de Investigación e Innovación / Agencia Nacional de Investigación e Innovación , Uruguay
    Cantidad: Menos de 5
    
    
    

  • Comité Vinculación con Científicos y Tecnólogos en el Exterior ( 2024 )

    Sector Gobierno/Público / Agencia Nacional de Investigación e Innovación / Agencia Nacional de Investigación e Innovación / Vinculación , Uruguay
    Cantidad: Menos de 5
    
    
    

  • Comité Becas de Movilidad Tipo Capacitación ( 2023 / 2025 )

    Sector Gobierno/Público / Agencia Nacional de Investigación e Innovación / Agencia Nacional de Investigación e Innovación , Uruguay
    Cantidad: Menos de 5
    
    
    

  • Comité Fondo María Viñas ( 2022 / 2025 )

    Sector Gobierno/Público / Agencia Nacional de Investigación e Innovación / Agencia Nacional de Investigación e Innovación / Fondo María Viñas , Uruguay
    Cantidad: Menos de 5
    
    
    

  • Comité Posgrados Nacionales (Maestría / Doctorado) ( 2022 )

    Sector Gobierno/Público / Agencia Nacional de Investigación e Innovación / Agencia Nacional de Investigación e Innovación , Uruguay
    Cantidad: Menos de 5
    
    
    

  • Evaluación independiente de proyectos

    Evaluación Proyecto ANII ( 2022 / 2025 )

    Uruguay
    Cantidad: De 5 a 20
    
    

  • Proyectos de Investigación Básica ( 2020 / 2021 )

    Perú
    FONDECYT- CONCYTEC, PERÚ
    Cantidad: Menos de 5
    

• Evaluación de Publicaciones

  • Comité editorial

    PLoS ONE ( 2024 )

    Tipo de publicación: Revista
    Cantidad: Menos de 5
    Editora Asociada

  • Revisiones

    IPOL ( 2020 / 2020 )

    Tipo de publicación: Revista
    Cantidad: Menos de 5
    

  • Scientific Reports ( 2017 )

    Tipo de publicación: Revista
    Cantidad: Menos de 5
    1 review

  • Genetica ( 2017 )

    Tipo de publicación: Revista
    Cantidad: Menos de 5
    1

  • Molecular Biology and Evolution ( 2016 )

    Tipo de publicación: Revista
    Cantidad: Menos de 5
    1 en 2016

  • Molecular Ecology Resources ( 2015 )

    Tipo de publicación: Revista
    Cantidad: Menos de 5
    1 revisión en junio 2015, 1 revisión en setiembre de 2015

  • Journal of Theoretical Biology ( 2015 )

    Tipo de publicación: Revista
    Cantidad: Menos de 5
    1 en marzo 2015, segunda revisión del mismo en junio de 2015

  • Molecular Ecology ( 2013 / 2014 )

    Tipo de publicación: Revista
    Cantidad: Menos de 5
    1 evaluación 2013, 2 evaluaciones en 2014

  • PLOS ONE ( 2013 / 2019 )

    Tipo de publicación: Revista
    Cantidad: Menos de 5
    1 evaluación 2013 1 evaluación 2019

  • Animal: An International Journal of Animal Bioscience ( 2013 / 2016 )

    Tipo de publicación: Revista
    Cantidad: Menos de 5
    1 evaluación 2013 1 evaluación 2016 y sus dos posteriores re-evaluaciones

  • Heredity ( 2012 )

    Tipo de publicación: Revista
    Cantidad: Menos de 5
    1 evaluación 2012

  • BMC Genetics Selection Evolution ( 2011 )

    Tipo de publicación: Revista
    Cantidad: Menos de 5
    1 evaluación 2011

• Evaluación de eventos y congresos

  • Khipu ( 2025 )

    Revisiones
    Chile
    
    
    

  • CICADA ( 2025 )

    Comité programa congreso
    Uruguay
    Arbitrado
    
    Universidad de la República
    

  • Khipu: Latin American Meeting In Artificial Intelligence ( 2022 )

    Revisiones
    Uruguay
    
    Universidad de la República
    

  • LatinR ( 2020 )

    Comité programa congreso
    Uruguay
    Arbitrado
    
    RFoundation
    

  • 1st Congress of Women in Bioinformatics and Data Science LA ( 2020 )

    Revisiones
    Argentina
    
    Asociación Argentina de Bioinformática y Biología Computacional/Capacity building for bioinformatics in Latin America
    Comité Científico

  • LatinR ( 2018 / 2020 )

    Revisiones
    
    RFoundation
    LatinR es una conferencia internacional cuyo objetivo es reunir a la comunidad de R en Latinoamérica tanto de la academia como de la industria. R es uno de los softwares estadísticos más utilizados a nivel mundial cuya conferencia anual más importante es UseR que alterna entre Europa y Estados Unidos, siendo reciente la incorporación de Australia. LatinR fue impulsado por R Foundation con el objetivo de incentivar eventos de R con foco académico en regiones no cubiertas actualmente por useR. El objetivo es desarrollar la comunidad R en la región y lograr una masa crítica que permita que nuestra región sea considerada como sede en el futuro para las conferencias internacionales más importantes sobre el tema. LatinR es una iniciativa nueva siendo su primer edición en 2018 en la Universidad de Palermo en Buenos Aires y en 2019 en Santiago de Chile en la Universidad Católica. Este evento ha tenido alrededor de 200 participantes y creemos que hay espacio para seguir creciendo.

  • Computational Immunology Research Camp ( 2015 )

    Comité programa congreso
    Uruguay
    
    
    Organización del evento

  • XX Iberoamerican Congress on Pattern Recognition ( 2015 )

    Revisiones
    Uruguay
    
    Facultad de Ingeniería, UdelaR
    5 revisiones

  • XXI Iberoamerican Congress on Pattern Recognition ( 2015 / 2016 )

    Revisiones
    Perú
    
    Pontificia Universidad Católica del Perú
    revisión de 3 artículos

• Evaluación de premios

  • Premio Bartolomé Hidalgo 2025 - Divulgación Académica ( 2025 )

    Evaluación de premios y concursos
    Uruguay
    
    Cantidad: Menos de 5
    Cámara Uruguaya del Libro
    

  • Premios a la labor literaria e Intelectual: Premio a Ensayo sobre investigación y difusión científica ( 2023 )

    Evaluación de premios y concursos
    Uruguay
    
    Cantidad: Menos de 5
    Dirección Nacional de Cultura
    Evaluación de 4 obras éditas y dos inéditas.

  • Premio MERCOSUR de Ciencia y Tecnología 2021/22 ( 2022 )

    Evaluación de premios y concursos
    Brasil
    
    Cantidad: De 5 a 20
    Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación de Brasil
    En la edición de 2021/22, la temática elegida es Tecnología de Asistencia, una rama de la ciencia que desarrolla sistemas capaces de simular el comportamiento humano, como la capacidad de razonamiento, el autoaprendizaje, el reconocimiento de patrones y la resolución de problemas. Los trabajos deben abordar, directa o indirectamente, una o más de las siguientes líneas vinculadas con la temática: a) Solución Digital como Tecnología de Asistencia; b) Innovación en Tecnología de Asistencia; c) Prototipos, Productos y Servicios de Tecnología de Asistencia; d) Tecnología de Asistencia, Salud y Protección Social; e) Tecnología de Asistencia y Enfermedades Raras.

• Evaluación de convocatorias concursables

  • Concurso de méritos para la provisión en efectividad de cargos docentes ( 2024 )

    Comité evaluador
    Uruguay
    Cantidad: Menos de 5
    Faculta de Ingeniería - Universidad de la República
    He participado en numerosos tribunales de grado 1, 2 y 3 tanto como comisión asesora como tribunal del Instituto de Matemática y Estadística "Prof. Ing. Rafael Laguardia" y del Instituto de Computación.

  • Becas Posgrado de la Comisión Académica de Posgrado de Udelar ( 2019 )

    Evaluación independiente
    Uruguay
    Cantidad: Menos de 5
    Universidad de la República
    Evaluación de beca de finalización de posgrado en 2019 y en 2022

• Jurado de tesis

  • Doctorado en Ciencias Agrarias ( 2024 )

    Jurado de mesa de evaluación de tesis
    Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Agronomía / Comité Académico de Posgrados , Uruguay
    Nivel de formación: Doctorado
    Comité de seguimiento de Beatriz Carracelas.

  • Maestría en Bioinformática ( 2023 )

    Jurado de mesa de evaluación de tesis
    Sector Educación Superior/Público / Programa de Desarrollo de las Ciencias Básicas / Programa de Desarrollo de las Ciencias Básicas / Bioinformática , Uruguay
    Nivel de formación: Maestría
    - Ignacio Naya. Buscando el maní perdido: estudio de la diversidad genética y estado de conservación de Arachis hypogaea en Uruguay. Lic. Ignacio Naya Tutoras: Dra. Magdalena Vaio; Dra. Luisa Berná Tribunal: Dra. Paola Gaiero, Dr. Marcio Moretzsohn, Dr. Pablo Smircich, Dra. María Inés Fariello

  • Maestría en Ingeniería Eléctrica ( 2022 )

    Jurado de mesa de evaluación de tesis
    Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería / Instituto de Ingeniería Eléctrica , Uruguay
    Nivel de formación: Maestría
    - CorrG-RS: Sistemas de Recomendación basados en Redes Neuronales sobre Grafos de Correlación, estudiante Andrés Gomez Caram, tutores Germán Capdehourat Longres y Federico La Roca. 30/11/2022

  • Biología ( 2019 / 2024 )

    Jurado de mesa de evaluación de tesis
    Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ciencias / PEDECIBA , Uruguay
    Nivel de formación: Doctorado
    Jurado de defensa de Tesis: Genómica de los procesos de colonización en la región austral de Sudamérica . Estudiante Facundo Giorello, director Enrique Lessa 13/12/2019 Jurado de defensa de Tesis: Heterogeneidad ambiental, variabilidad intra-específica y coexistencia de especies tamaño dependiente: hacia una comprensión mecanicista de la relación diversidad - paisaje. Estudiante Lucía Rodríguez Tricot, director Matías Arim febrero/2023 - CAS de Camila Simoes. mayo/2023: Implementación de herramientas de aprendizaje automático para la identificación de genes asociados a enfermedades raras neurológicas. - CAS de Mariana Marchesano noviembre/2023: Ritmos circadianos en la población uruguaya

  • Maestría Ciencias Agrarias ( 2017 )

    Jurado de mesa de evaluación de tesis
    Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Agronomía , Uruguay
    Fernando Líber MACEDO FAJARDO para obtener el título de Magíster en Ciencias Agrarias Opción Ciencia Animal

  • Licenciatura en Estadística ( 2016 )

    Jurado de mesa de evaluación de tesis
    Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ciencias Económicas y de Administración , Uruguay
    Nivel de formación: Grado
    Evaluación de pasantía de la licenciatura en estadística de los estudiantes Bruno Fonseca y Sebastián Gadea

  • Seminario I, Maestría en Ciencias Agrarias opción Bioestadística ( 2015 )

    Jurado de mesa de evaluación de tesis
    Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Agronomía , Uruguay
    Nivel de formación: Maestría
    Integrante del tribunal de evaluación del Seminario I del proyecto de tesis de Maestría en Bioestadística de la Lic. Inés Berro.

Formación de RRHH

• Tutorías concluidas

  • Posgrado

    • Integración de datos genómicos y ambientales mediante aprendizaje profundo para selección genómica. (2023 - 2025)

      Tesis de maestria
      Sector Educación Superior/Privado / Universidad Católica del Uruguay / Departamento de Ingeniería / Ingeniería Eléctrica , Uruguay
      Programa: Maestría en Ciencias de la Ingeniería
      Tipo de orientación: Tutor único o principal
      Nombre del orientado: Ximena Fernández
      País: Uruguay
      Palabras Clave: predicción genómica embedding integración de datos multimodales aprendizaje profundo
      Areas de conocimiento:
      Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Matemática Aplicada
      Ciencias Naturales y Exactas / Ciencias Biológicas / Genética y Herencia / Genética de Poblaciones

    • Detección de señales de selección en poblaciones mezcladas recientemente (2020 - 2021) Trabajo relevante

      Tesis de maestria
      Sector Educación Superior/Público / Programa de Desarrollo de las Ciencias Básicas / Programa de Desarrollo de las Ciencias Básicas / Bioinformática , Uruguay
      Programa: Maestría en Bioinformática
      Tipo de orientación: Cotutor en pie de igualdad ( FARIELLO, M.I. , NAYA H )
      Nombre del orientado: Gastón Rijo
      País: Uruguay

    • Análisis de componentes principales para datos genómicos en presencia de datos faltantes (2019 - 2021)

      Tesis de maestria
      Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería / Instituto de Matemática y Estadística , Uruguay
      Programa: Maestría en Ingeniería Matemática
      Tipo de orientación: Cotutor en pie de igualdad ( FARIELLO, M.I. , I. RAMÍREZ )
      Nombre del orientado: Gerardo Martínez
      País: Uruguay
      Palabras Clave: Factorización de matrices Datos faltantes Estructura poblacional Genómica de poblaciones
      Areas de conocimiento:
      Ciencias Naturales y Exactas / Ciencias de la Computación e Información / Ciencias de la Información y Bioinformática / Estadística

    • Patrones de la composición genómica de virus (2019 - 2021)

      Tesis de maestria
      Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ciencias / PEDECIBA , Uruguay
      Programa: MaestrIA en Ciencias Biologicas
      Tipo de orientación: Cotutor en pie de igualdad ( FARIELLO, M.I. , MUSTO H )
      Nombre del orientado: Diego Simón
      País: Uruguay
      Areas de conocimiento:
      Ciencias Naturales y Exactas / Ciencias de la Computación e Información / Ciencias de la Información y Bioinformática

  • Grado

    • Matemática en Procesamiento de Lenguaje Natural. (2023 - 2025)

      Tesis/Monografía de grado
      Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ciencias / Licenciatura en Matemáticas , Uruguay
      Programa: Analisis Matematico y Calculo - Lic, en Matematicas y Fisica
      Tipo de orientación: Cotutor en pie de igualdad ( FARIELLO, M.I. , PAOLA BERMOLEN )
      Nombre del orientado: Christian Fachola
      País: Uruguay

    • ML-GenIA: Machine Learning para predicción genómica integrando información ambienta (2023 - 2024)

      Tesis/Monografía de grado
      Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería / Ingeniería Eléctrica , Uruguay
      Programa: Ingeniería Eléctrica
      Tipo de orientación: Cotutor en pie de igualdad ( FARIELLO, M.I. , FEDERICO LECUMBERRY , Mateo Musitelli )
      Nombre del orientado: Iván Abatte, Joaquín Ledesma, Santiago Sarachu
      País: Uruguay

    • Estadísticos F en Genética de Poblaciones (2022 - 2023)

      Tesis/Monografía de grado
      Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ciencias / Centro de matemática , Uruguay
      Programa: Licenciatura en Matemática
      Tipo de orientación: Tutor único o principal
      Nombre del orientado: Micaela Long
      País: Uruguay
      Palabras Clave: estructura de poblaciones estadísticos F genomica de poblaciones
      Areas de conocimiento:
      Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Estadística y Probabilidad / Genética de poblaciones

    • PredGenIA: Transformers en Predicción Genómica (2022 - 2023)

      Tesis/Monografía de grado
      Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería / Ingeniería Eléctrica , Uruguay
      Programa: Ingeniería Eléctrica
      Tipo de orientación: Cotutor en pie de igualdad ( FARIELLO, M.I. , FEDERICO LECUMBERRY )
      Nombre del orientado: Gracia Castro, Mateo Musitelly, Romina Hoffman
      País: Uruguay

    • Técnicas de Aprendizaje Automático para Predicción Genómica (2020 - 2021) Trabajo relevante

      Tesis/Monografía de grado
      Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería / Ingeniería Eléctrica , Uruguay
      Programa: Ingeniería Eléctrica
      Tipo de orientación: Cotutor en pie de igualdad ( FARIELLO, M.I. , FEDERICO LECUMBERRY )
      Nombre del orientado: Guillermo Etchebarne, Juan Elenter e Ignacio Hounie
      País: Uruguay
      Cotutor Federico Lecumberry

    • GENÉTICA DE POBLACIONES: Modelos estocásticos básicos (2016 - 2021)

      Tesis/Monografía de grado
      Sector Enseñanza Técnico-Profesional/Secundaria/Público / Administración Nacional de Educación Pública / Instituto de Perfeccionamiento y Estudios Superior "Juan E. Pivel Devoto" , Uruguay
      Programa: Diploma en Matemática
      Tipo de orientación: Tutor único o principal
      Nombre del orientado: Alicia Alonso
      País: Uruguay
      Areas de conocimiento:
      Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Estadística y Probabilidad / Genética de poblaciones

    • Análisis y Visualización de la Evolución de Virus (2019 - 2019)

      Tesis/Monografía de grado
      Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería / Ingeniería Eléctrica e Ingeniería en Computación , Uruguay
      Programa: Ingeniería
      Tipo de orientación: Cotutor en pie de igualdad ( FARIELLO, M.I. , FEDERICO LECUMBERRY , ETCHEVERRY, L. )
      Nombre del orientado: Federico Aicardi y Rodrigo Céspedes
      País: Uruguay
      Palabras Clave: Cotutores Lorena Etcheverry - Federico Lecumberry

    • modelos evolutivos básicos desde el punto de vista probabilístico y de procesos estocásticos con aplicaciones a una población de virus.

      Tesis/Monografía de grado
      Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ciencias Económicas y de Administración , Uruguay
      Programa: Licenciatura en Estadística opción Biología
      Tipo de orientación: Tutor único o principal
      Nombre del orientado: Gerardo Martínez
      País: Uruguay
      Areas de conocimiento:
      Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Estadística y Probabilidad / Genómica de poblaciones

  • Otras

    • The Bayesian Alphabet Strickes Again: GUT and GMUT

      Otras tutorías/orientaciones
      Sector Organizaciones Privadas sin Fines de Lucro/Sociedades Científico-Tecnológicas / Institut Pasteur de Montevideo / Institut Pasteur de Montevideo , Uruguay
      Tipo de orientación: Tutor único o principal
      Nombre del orientado: Sebastián Castro
      País: Uruguay
      Areas de conocimiento:
      Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Matemática Aplicada / Predicción Genómica
      Con Sebastián estamos intentando agregar información de vías metabólicas utilizando modelos Bayesianos en la predicción de características complejas.

    • Búsqueda de huellas de selección por resistencia a parásitos en ovinos uruguayos.

      Otras tutorías/orientaciones
      Sector Organizaciones Privadas sin Fines de Lucro/Sociedades Científico-Tecnológicas / Institut Pasteur de Montevideo / Institut Pasteur de Montevideo , Uruguay
      Tipo de orientación: Cotutor en pie de igualdad
      Nombre del orientado: Nicolás Frioni
      País: Uruguay
      Areas de conocimiento:
      Ciencias Naturales y Exactas / Ciencias Biológicas / Genética y Herencia / Bioinformática
      Ciencias Agrícolas / Biotecnología Agropecuaria / Biotecnología Agrícola y Biotecnología Alimentaria / Bioestadística

• Tutorías en marcha

  • Posgrado

    • PredGenLLM: Predicción Genómica basada en Grandes Modelos de Lenguaje (2025)

      Tesis de doctorado
      Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería / Instituto de Ingeniería Eléctrica , Uruguay
      Programa: Doctorado en Ingeniería (Ingeniería Eléctrica)
      Tipo de orientación: Cotutor en pie de igualdad ( FARIELLO, M.I. , FEDERICO LECUMBERRY , INES BERRO )
      Nombre del orientado: Mateo Musitelli
      País/Idioma: Uruguay,
      Palabras Clave: Predicción genómica Aprendizaje automático Modelos de lenguaje grandes
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Otras Ingenierías y Tecnologías / Otras Ingenierías y Tecnologías / Inteligencia Artificial

    • Integración de datos genóicos y ambientales mediante aprendizaje profundo para selección genómica. (2024)

      Tesis de maestria
      Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería / Ingeniería Eléctrica , Uruguay
      Programa: MSc in Mathematical Engineering
      Tipo de orientación: Cotutor en pie de igualdad ( FARIELLO, M.I. , LUCIA SPANGENBERG )
      Nombre del orientado: Graciana Castro
      País/Idioma: Uruguay,

    • Desarrollo de herramientas de aprendizaje estadístico para el análisis de la estructura genética de la población uruguaya (2024)

      Tesis de maestria
      Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
      Programa: MSc in Mathematical Engineering
      Tipo de orientación: Tutor único o principal
      Nombre del orientado: Micaela Long
      País/Idioma: Uruguay,
      Areas de conocimiento:
      Ciencias Naturales y Exactas / Matemáticas / Estadística y Probabilidad / Genética de poblaciones

    • Grandes Modelos de Lenguaje para la adjudicación de ancestría local en poblaciones humanas. (2024)

      Tesis de maestria
      Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería / Maestría en Ingeniería Matemática , Uruguay
      Programa: MSc in Mathematical Engineering
      Tipo de orientación: Cotutor en pie de igualdad ( FARIELLO, M.I. , FEDERICO LECUMBERRY )
      Nombre del orientado: Gonzalo Cameto
      País/Idioma: Uruguay,

    • Predicción genómica con redes neuronales basadas en grafos (2024)

      Tesis de maestria
      Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería / Instituto de Ingeniería Eléctrica , Uruguay
      Programa: Maestría en Ingeniería Eléctrica
      Tipo de orientación: Cotutor en pie de igualdad ( FARIELLO, M.I. , FEDERICO LECUMBERRY )
      Nombre del orientado: Camilo Borba
      País/Idioma: Uruguay,
      Palabras Clave: Predicción genómica Gracfos Desequilibrio de ligamiento

    • Estudio de la prevalencia de mutaciones conocidas y la identificación de nuevas mutaciones potencialmente patogénicas en la población uruguaya (2024)

      Tesis de maestria
      Sector Educación Superior/Público / Programa de Desarrollo de las Ciencias Básicas / Programa de Desarrollo de las Ciencias Básicas / Bioinformática , Uruguay
      Programa: Maestría en Bioinformática
      Tipo de orientación: Cotutor
      Nombre del orientado: Lucía Sosa
      País/Idioma: Uruguay,
      Palabras Clave: Scores de riesgo genómica

    • Diseño de paisajes adaptativos de virus y su evolución (2021)

      Tesis de maestria
      Sector Educación Superior/Público / Programa de Desarrollo de las Ciencias Básicas / Programa de Desarrollo de las Ciencias Básicas , Uruguay
      Programa: Maestría en Bioinformática
      Tipo de orientación: Tutor único o principal
      Nombre del orientado: Franco Laureano
      País/Idioma: Uruguay, Español

Idiomas

• Portugués

  Entiende bien / Habla regular / Lee bien /

• Alemán

  Entiende muy bien / Habla bien / Lee muy bien / Escribe bien

• Inglés

  Entiende muy bien / Habla bien / Lee muy bien / Escribe bien

• Francés

  Entiende muy bien / Habla muy bien / Lee muy bien / Escribe bien

Areas de actuación

• Ciencias Naturales y Exactas

  Matemáticas /Matemática Aplicada

• Ciencias Naturales y Exactas

  Matemáticas /Estadística y Probabilidad

• Ciencias Naturales y Exactas

  Ciencias Biológicas /Genética y Herencia /Genética de Poblaciones