En esta investigación, se enfoca en las características energéticas de complejos proteicos previamente clasificados según la duración de sus interacciones. Al complementar investigaciones existentes, buscamos identificar y jerarquizar las características energéticas que mejor discriminan entre PPIs transitorias y permanentes. Este proceso incluye aumento de datos (data augmentation) y el uso de algoritmos de selección de características para obtener un conjunto relevante, mejorando así la precisión y eficiencia del proceso de clasificación

El Grupo INFINIA se dedica a la investigación interdisciplinaria en bioinformática, computación de alto rendimiento (HPC) e inteligencia artificial (IA). Su propósito es desarrollar soluciones computacionales avanzadas para procesar y analizar grandes volúmenes de datos en biomedicina y otras áreas de impacto social, como energía, seguridad informática, materiales y medio ambiente. El grupo integra teoría, implementación y validación práctica mediante simulaciones, prototipos y análisis de datos complejos, promoviendo la formación de capital humano avanzado y generando herramientas innovadoras que potencien la productividad científica y tecnológica a nivel regional, nacional e internacional.

El objetivo principal de este proyecto es precisamente mejorar el rendimiento de Geomfinder y 3D-PP para permitir, en el caso de Geomfinder, realizar análisis mucho más profundos sobre pares de proteínas y procesar una gran cantidad de estructuras de proteínas, en el caso de 3D-PP. Adicionalmente, considerando el procesamiento de grandes cantidades de estructuras de proteínas (por ejemplo, todo el Protein Data Bank) con 3D-PP, se debe evaluar qué tipo de base de datos (relacional o NoSQL) ofrece el mejor rendimiento para el almacenamiento y consulta de la información de patrones.