Jiménez Jiménez, Víctor

Métodos Cuantitativos

PhD: Universidad Autónoma de Madrid

Biografía

Víctor Jiménez es Doctor en Biociencias Moleculares por la Universidad Autónoma de Madrid (Sobresaliente Cum Laude, Mención Internacional) y graduado en Biotecnología (Universidad de Salamanca) y en Matemáticas (UNED), donde también cursó el Máster Universitario en Formación del Profesorado. Completó su formación en la Technische Universität Dresden (Alemania), obteniendo másteres en Bioingeniería Molecular y Nanobiofísica.

Durante su etapa investigadora en el Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares (CNIC) se especializó en bioinformática, análisis de datos ómicos y aprendizaje automático, contribuyendo en proyectos nacionales e internacionales y en publicaciones en revistas de alto impacto. Ha obtenido el Sexenio de Investigación (2016–2021) otorgado por ANECA.

Entre 2024 y 2025 ejerció como Profesor Contratado Doctor en la UCAV, centrando su labor docente en bioestadística y análisis de datos y desarrollando investigación interdisciplinar en medicina preventiva y salud pública. Su trayectoria refleja un enfoque multidisciplinar que integra biología molecular, estadística avanzada y docencia universitaria.

Formación Académica

Doctor en Biociencias Moleculares, Universidad Autónoma de Madrid (2023).

Máster en Bioingeniería Molecular, Technische Universität Dresden (2015), Máster en Nanobiofísica, Technische Universität Dresden (2016), y Máster en Formación del Profesorado de Educación Secundaria Obligatoria y Bachillerato, Formación Profesional y Enseñanzas de Idiomas, Universidad Nacional de Educación a Distancia (2024).

Grado en Biotecnología, Universidad de Salamanca (2013) y Grado en Matemáticas, Universidad Nacional de Educación a Distancia (2021).

Publicaciones en revistas científicas

Aboy-Pardal, María C.M.; Guadamillas, Marta C.; Guerrero, Carlos R.; Català-Montoro, Mauro; Toledano-Donado, Mónica; Terrés-Domínguez, Sara; Pavón, Dácil M.; Jiménez-Jiménez, Víctor; Jimenez-Carretero, Daniel; Zamai, Moreno; Folgueira, Cintia; Cerezo, Ana; Lolo, Fidel Nicolás; Nogueiras, Rubén; Sabio, Guadalupe; Sánchez-Álvarez, Miguel; Echarri, Asier; Garcia, Ricardo; Del Pozo, Miguel A.: “Plasma membrane remodeling determines adipocyte expansion and mechanical adaptability”, Nature communications, 15(1), 10102, 2024.

Aboy-Pardal, María C.M.; Jimenez-Carretero, Daniel., Terrés-Domínguez, Sara; Pavón, Dacil M.; Sotodosos-Alonso, Laura; Jiménez-Jiménez, Víctor; Sánchez-Cabo, Fátima; Del Pozo, Miguel A.:“A deep learning-based tool for the automated detection and analysis of caveolae in transmission electron microscopy images”, Computational and Structural Biotechnology Journal, 21, 224-237, 2022.

Bueno, Héctor; Bernal, José L.; Jiménez-Jiménez, Víctor, Martín-Sánchez, Francisco Javier; Rossello, Xavier; Moreno, Guillermo; Goñi, Clara; Gil, Víctor; Llorens, Pere; Naranjo, Nerea; Jacob, Javier; Herrero-Puente, Pablo; Garrote, Sergio; Silla-Castro, Juan Carlos; Pocock, Stuart J.; Miró, Óscar: “El modelo Clinical outcomes, healthcare resource utilization, and related costs (COHERENT). Aplicación en pacientes con insuficiencia cardiaca”, Revista Española deCardiología, 75(7), 585-594, 2021.

Strippoli, Raffaele; Sandoval, Pilar; Moreno-Vicente, Roberto; Rossi, Lucia; Battistelli, Cecilia; Terri, Michela; Pascual-Antón, Lucía; Loureiro, Marta; Matteini, Francesca; Calvo, Enrique; Jiménez-Heffernan, José Antonio; Gómez, Manuel José; Jiménez-Jiménez, Víctor; Sánchez-Cabo, Fátima; Vázquez, Jesús; Tripodi, Marco; López-Cabrera, Manuel; Del Pozo, Miguel Angel: “Caveolin1 and YAP drive mechanically induced mesothelial to mesenchymal transition and fibrosis”, Cell Death & Disease, 11, 647, 2020.

Ciucci, Sara; Ge, Yan; Durán, Claudio; Palladini, Alessandra; Jiménez-Jiménez, Víctor; Martínez-Sánchez, Luisa María; Wang, Yuting; Sales, Susanne; Shevchenko, Andrej; Poser, Steven W.; Herbig, Maik; Otto, Oliver; Androutsellis-Theotokis, Andreas; Guck, Jochen; Gerl, Mathias J; Cannistraci, Carlo Vittorio: “Enlightening discriminative network functional modules behind Principal Component Analysis separation in differential-omic science studies”, ScientificReports, 7, 43946, 2017.

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