A través del desarrollo científico podré generar un impacto considerable en los próximos años para la Comunidad. El proyecto de Bread Free, permitirá crear productos para celiacos y solucionar un problema real de la sociedad. Participando en P4-LUCAT, se podrá crear una herramienta para mejorar el diagnóstico de pacientes con cáncer de pulmón. La participación en proyectos tan diversos me ha permitido tener una visión integral y completa de la Investigación y el I+D+I, y el potencial que pueden tener estos proyectos contribuirá a mejorar la calidad de vida de las personas. Creo que este debe ser el objetivo de la ciencia.

Poseo experiencia docente, a través de colaboraciones docentes en la asignatura Programming for Data Processes y actualmente voy a enseñar Programación para Ciencia de Datos, Data Analysis, Data Analytis y Bases de Datos II.

He participado y me he desarrollado en proyectos multiculturas e internacionales. Además de las habilidades citadas en este CV, he participado en un Grupo Scout durante 15 años, y he sido voluntario de varias asociaciones, como Ningún Niño Sin Sonrisa. Estos ambientes me han dotado de una visión social y pragmática de la Ciencia, para poder hacer de este mundo un lugar mejor.

Asimismo, poseo una visión artística de los problemas empíricos, puesto que soy Graduado Profesional en Flauta Travesera y poseo habilidades en otros instrumentos (piano, canto, guitarra). Esto me permite tener un enfoque diferente para la resolución de problemas científicos, y busco seguir trabajando para dejar mi huella en el desarrollo científico de la Comunidad.

B.1. Breve descripción del Trabajo de Fin de Grado (TFG) y puntuación obtenida Estudio de las enzimas prolil-endopeptidasas con objeto de su aplicación en la industria biotecnológica de productos para celiacos. Puntuación: 9.4

Comparación mediante herramientas de Biología Computacional (PyCharm y PyMol), de la estructura, afinidad, comportamiento y actividad de las principales enzimas prolil-endopeptidasas con objeto de aplicarlo a la industria biotecnológica. Las conclusiones de este trabajo nos permiten conocer qué enzimas pueden ser más efectivas en un modelo in silico, para ahorrar costes de selección cuando se trabaje en modelos reales. Así, se podrán obtener mejores resultados en términos de calidad de producto para la elaboración de alimentos sin gluten hechos a partir de cereales como trigo, centeno o cebada.B.2. Breve descripción del Trabajo de Fin de Máster (TFM) y puntuación obtenida “Transcriptomic changes associated with nitrogen step-down in Azotobacter vinelandii”. Puntuación: 8.5

Estudio de los datos de transcriptómica de Azotobacter vinelandii tras una exposición a amonio en el medio, para poder encontrar genes que estén presentes en el proceso de síntesis de la nitrogenasa y que no se hayan encontrado a través de técnicas de Biología Molecular clásicas. La utilización de algoritmos de clustering y agrupamiento de datos para encontrar estos genes, permitiría descubrir rutas o conexiones que permitirían crear un sistema modelo más eficiente para mejorar la eficacia de la fijación de nitrógeno en arroz, y facilitar su cultivo en tierras pobres, contribuyendo al ODS de hambre cero. Este trabajo fue una combinación del conocimiento adquirido en Biotecnología y en el Máster de Ingeniería de la Información para la Salud.