Con una sólida trayectoria en bioinformática de diez años, análisis estadístico y ciencia de datos aplicada a problemas biológicos complejos, Manuel impulsa el desarrollo de soluciones computacionales avanzadas en Microomics, donde integra análisis ómicos y pipelines de NGS para transformar datos biológicos en conocimiento útil.
Doctor en Ciencias Biomédicas y especialista en metagenómica, vigilancia genómica y desarrollo de flujos de análisis reproducibles, ha liderado proyectos que abarcan desde la detección de virus emergentes y el estudio del microbioma hasta sistemas de vigilancia molecular para enfermedades como la malaria usando aprendizaje de máquina e inteligencia artificial. Su experiencia combina programación en Python y R, modelado estadístico, minería de datos y automatización de workflows con herramientas como Nextflow, Singularity, Conda y Docker.
Con diez publicaciones científicas y una trayectoria de colaboración internacional, Manuel se distingue por su capacidad para diseñar soluciones robustas, comunicar resultados complejos con claridad y fomentar entornos de trabajo donde la ciencia y la tecnología convergen para resolver retos reales. Su enfoque combina rigor, creatividad y una convicción profunda: que la bioinformática es más poderosa cuando es accesible y reproducible.