Irene Cobo | Computational Biology for Forest Conservation and Genetic Improvement

Investigadora Postdoctoral en Biología Computacional y Mejora Genética Forestal
Soy investigadora postdoctoral en el programa Momentum del CSIC, una iniciativa para atraer, formar y retener talento en inteligencia artificial y competencias digitales avanzadas, impulsando una nueva generación de profesionales en ciencia e innovación en España.

En este contexto, desarrollo mis competencias en biología computacional, integración multiómica e inteligencia artificial aplicadas a la mejora genética forestal. Mi trabajo se centra en la predicción genómica, combinando datos multiómicos y modelos de inteligencia artificial para predecir fenotipos de interés, como productividad, resistencia a plagas y patógenos, y tolerancia a estreses abióticos (ej. sequía), en el contexto del cambio climático. Además, mi proyecto incluye la transferencia de resultados al sector público (MITECO, España) y al ámbito privado.

Formación y trayectoria
Soy licenciada en Biología por la Universidad de Alcalá de Henares (Madrid, España) (2006-2011). Posteriormente, cursé un Máster en Biología Evolutiva (2011-2012) en la Universidad Complutense de Madrid, donde también realicé mi doctorado en Biología (2015-2020).

Durante mi tesis doctoral, investigué el impacto del cambio climático en coníferas relictas sensibles a la sequía (Abies pinsapo y Cedrus atlantica), combinando genómica de poblaciones y transcriptómica. Durante este periodo, realicé estancias internacionales en la Universidad de Stirling (Escocia, Reino Unido) y en la Universidad de California, Davis (EEUU).

Mi primer postdoc (2020-2022) fue en la Universidad de Connecticut (EEUU), donde amplié mi formación en bioinformática y biología computacional aplicada a la conservación genómica forestal. Allí lideré el desarrollo de CartograPlant, una aplicación web que integra, visualiza y analiza datos genotípicos, fenotípicos y ambientales de árboles y plantas georreferenciadas. Esta plataforma sigue los principios FAIR y proporciona una ciberinfraestructura accesible para investigadores y stakeholders, facilitando la toma de decisiones en mejora genética y conservación en el contexto del cambio climático.

Posteriormente, obtuve un contrato postdoctoral Juan de la Cierva Formación en el Instituto de Ciencias Forestales (Madrid, España), donde investigué la respuesta molecular de Pinus pinaster a la sequía en injertos, utilizando distintos enfoques ómicos. Apenas un mes después de mi incorporación, expandí mi línea de investigación incorporando técnicas de Machine Learning e integración multiómica, sentando las bases de un proyecto interdisciplinar e innovador a nivel internacional.