El proyecto se basa fundamentalmente en el desarrollo y aplicación de métodos computacionales para el análisis de datos de las multi-ómicas (metiloma, transcriptoma y genoma), relacionados con la genómica nutricional en animales. La epigenética, dentro de los 3 episodios que estudia, se encuentran los niveles de metilación de los genes (hipometilación, normometilación e hipermetilación), inducidos por factores externos como: los nutrientes consumidos mediante la dieta cotidiana, exposición a diferentes temperaturas o simplemente los componentes (contaminantes) propios de la atmósfera. Mediante estudios como estos podemos ir más a fondo y no ceñirnos solamente a un trabajo de expresión génica, sino también encontrar una relación con la estructura del gen; de la alteración de la forma, mas no de la secuencia. El estudio de las ómicas, posteriormente nos permitirá establecer una relación con la expresión génica, y así poder inferir sobre qué genes de interés tienen efectos en la expresión estas diferencias conformacionales. Estos datos futuramente podrán ser usados como modelos para poder trabajar con seres humanos y tener mayor certeza de los nutrientes de suma importancia en etapa pre-natal y de los primeros años. Estos estudios, mediante la bioinformática no tienen límites, no se limita solamente a una especie, sino a todos los seres vivos, según la importancia y utilidad que pudieran tener. En el caso de los animales, la importancia que tienen como fuente de alimento o de lana, como en nuestro país, donde se busca optimizar la producción y calidad de la lana de vicuña y fibra de alpaca. Para el la obtención de estos datos se necesita de equipos de alta gama y tecnología de avanzada. La Universidad de Florida cuenta con dicha tecnología: NGS (next generation sequencing), para el estudio de metiloma y transcriptoma (DNA methylation y RNA sequencing). Pero para poder realizar estos análisis, primero, se debe conocer y familizar con el software exclusivo (linux) para los programas especializados en procesar con la especificidad y calidad necesaria dichos datos en masa.