Alexandre Hild Aono

Bacharel em Ciência e Tecnologia (2016) e Ciência da Computação (2018) pelo Instituto de Ciência e Tecnologia da Universidade Federal de São Paulo (ICT-Unifesp). Atuou como monitor das disciplinas Algoritmos e Estruturas de Dados I e II e Probabilidade e Estatística, instrutor de cursos de Programação e Bioinformática oferecidos na instituição e participante de projetos de extensão relacionados ao ensino de Computação/Matemática para diferentes níveis de conhecimento e Estatística Aplicada a questões socioeconômicas, culturais e ambientais. Atualmente, faz parte do Laboratório de Análise Genética e Molecular (LAGM) do Centro de Biologia Molecular e Engenharia Genética da Universidade Estadual de Campinas (CBMEG/UNICAMP). Possui experiência em manipulação de dados de sequenciamento de nova geração, análise da variação genética de plantas poliplóides, análise metagenômica e proteômica, processamento de imagens e aprendizado de máquina.

Informações coletadas do Lattes em 22/06/2020

Acadêmico

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Formação acadêmica

Doutorado em andamento em Genética e Biologia Molecular

2019 - Atual

Universidade Estadual de Campinas
Título: Seleção genômica ampla em cana-de-açúcar via aprendizado de máquina e redes complexas para caracteres de importância econômica,
Anete Pereira de Souza. Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.

Graduação em Ciência da Computação

2017 - 2018

Universidade Federal de São Paulo
Título: Desenvolvimento de uma Ferramenta para Análise de Diversidade Genética com Marcadores Moleculares Utilizando Programação de Alto Desempenho
Orientador: Álvaro Luiz Fazenda

Graduação em Ciência e Tecnologia

2014 - 2016

Universidade Federal de São Paulo

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Formação complementar

2020 - 2020

Métodos em Filogenômica e Genômica Comparativa. (Carga horária: 6h). , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.

2019 - 2019

Machine Learning Methods for Genomic Prediction. (Carga horária: 8h). , Fundação de Estudos Agrários Luiz de Queiroz, FEALQ, Brasil.

2019 - 2019

Programas Genes e Genomic Land - Análises de Predição de Valores Genéticos. (Carga horária: 3h). , Sociedade Brasileira de Melhoramento de Plantas, SBMP, Brasil.

2019 - 2019

An Introduction to Deep Learning for Image-based Plant Phenotyping. (Carga horária: 8h). , Fundação de Estudos Agrários Luiz de Queiroz, FEALQ, Brasil.

2019 - 2019

First School on Data Science and Machine Learning. (Carga horária: 35h). , South American Institute for Fundamental Research, SAIFR, Brasil.

2019 - 2019

Análises de Dados Moleculares por Biologia Computacional. (Carga horária: 42h). , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.

2018 - 2018

Utilização de Marcadores Moleculares no Melhoramento Genético de Plantas. (Carga horária: 20h). , Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil.

2018 - 2018

XIV Curso de Inverno de Genética. (Carga horária: 20h). , Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil.

2018 - 2018

Workshop em Análises Genéticas. (Carga horária: 40h). , Universidade de São Paulo, USP, Brasil.

2018 - 2018

9a. Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo. (Carga horária: 30h). , Sociedade Brasileira de Computação - Porto Alegre, SBC, Brasil.

2018 - 2018

Microssatélites para Estudos Genéticos de Eucariotos. (Carga horária: 195h). , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.

2017 - 2017

MOOC Principles and Trends in Genomics and Computational Biology. (Carga horária: 30h). , Institut Pasteur, PASTEUR, França.

2017 - 2017

Curso de Verão em Bioinformática. (Carga horária: 40h). , Universidade de São Paulo, USP, Brasil.

2017 - 2017

Curso de Verão em Bioinformática. (Carga horária: 24h). , Universidade Federal de Minas Gerais, UFMG, Brasil.

2017 - 2017

Theoretical and Practical Approaches to Metagenomics and Viral Discovery. (Carga horária: 30h). , Universidade de São Paulo, USP, Brasil.

2017 - 2017

Curso de Detecção de Variantes. (Carga horária: 3h). , Universidade Federal de Minas Gerais, UFMG, Brasil.

2017 - 2017

Métodos de Análise Filogenética. (Carga horária: 3h). , Sociedade Brasileira de Genética, SBG, Brasil.

2016 - 2016

Exploring and Retrieving Genomic Data Using the Ensembl Genome Browser. (Carga horária: 2h). , Associação Brasileira de Bioinformática e Biologia Computacional, AB3C, Brasil.

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Idiomas

Inglês

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Espanhol

Compreende Razoavelmente, Fala Pouco, Lê Razoavelmente, Escreve Pouco.

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Áreas de atuação

    Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.

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Organização de eventos

COSTA, E. A. ; SILVA, H. R. V. ; AONO, A. H. ; NAGAI, J. S. ; MATOS, B. C. ; PAZ, H. E. S. ; KUROSHU, R.M. . II Curso de Inverno em Bioinformática do ICT-UNIFESP. 2018. (Outro).

AONO, A. H. ; COSTA, E. A. ; SILVA, H. R. V. ; NAGAI, J. S. ; KUROSHU, R.M. . Curso de Inverno em Bioinformática Unifesp. 2017. (Outro).

FERREIRA, M. L. ; CONCEICAO, K. ; AONO, A. H. ; NAGAI, J. S. . Exposição "Matemática + Zebrafish" e "Plataforma Zebrafish - A construção de uma rede". 2017. (Exposição).

AONO, A. H. ; DIAS, M. O. S. ; CESPEDES, J. G. . III Workshop de Probabilidade e Estatística Aplicada. 2017. (Congresso).

FARIA, F. A. ; ALMEIDA, J. G. ; CAPPABIANCO, F. A. M. ; KORTING, T. S. ; AONO, A. H. . SIBGRAPI 2016 - 29th Conference on Graphics, Patterns and Images. 2016. (Congresso).

MARTINS, C. B. ; SAVII, R. M. ; AONO, A. H. . SEMaComp - Semana de Matemática, Estatística e Computação. 2016. (Congresso).

AONO, A. H. ; RAMIRES, R. F. ; BARBOSA, L. A. ; KUROSHU, R. M. . Curso Intensivo de Inverno para Maratona de Programação. 2016. (Outro).

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Participação em eventos

II GBMeeting: Encontro da Pós Graduação em Genética e Biologia MoMolecular. 2020. (Congresso).

10 Congresso Brasileiro de Melhoramento de Plantas. Metaômicas aplicadas ao melhoramento de plantas. 2019. (Congresso).

How biotecnology can vanish world hunger?. 2019. (Encontro).

III International Meeting on Plant Breeding. 2019. (Simpósio).

IV Congresso Acadêmico da Unifesp - Universidade e Sociedade: Saberes em Diálogo no ano de 2018. 2018. (Congresso).

X-Meeting 2018 - 14th International Conference of the AB3C. 2018. (Congresso).

62a. Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria (RBras) e 17o. Simpósio de Estatística Aplicada à Experimentação Agronômica (SEAGRO). Ferramenta Web para Análise Estatística de Genética de Populações. 2017. (Congresso).

GENÉTICA 2017 - Brazilian-International Congress of Genetics. Identification of putative GBS-based SNPs in a sugarcane map population associated with functional genes. 2017. (Congresso).

III Congresso Acadêmico - Unifesp. Desenvolvimento de um pipeline automatizado para identificação de variações genéticas a partir de Genotipagem por Sequenciamento utilizando o GATK. 2017. (Congresso).

XIII Encontro Estatístico do CONRE-3 - Erros Estatísticos e Formas de Evitá-los. 2017. (Encontro).

X-Meeting 2017 - 13th International Conference of the AB3C. Preliminary association of putative GBS-based SNPs with brown rust resistance phenotypes in a sugarcane map population using GWAS and machine learning methods. 2017. (Congresso).

XXXVII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. A Utilização do Scratch como Ferramenta no Ensino de Pensamento Computacional para Crianças. 2017. (Congresso).

II Congresso Acadêmico Unifesp. Projeto de Aprendizagem de Programação para Olimpíadas. 2016. (Congresso).

II Congresso Acadêmico Unifesp. Apoio à Aprendizagem nas UCs de Algoritmos e Estruturas de Dados I e II ofertadas pelo Instituto de Ciência e Tecnologia. 2016. (Congresso).

RSG Brazil - 1st Student Council Symposium. 2016. (Simpósio).

SIBGRAPI 2016 - 29th Conference on Graphics, Patterns and Images. 2016. (Congresso).

Workshop de Probabilidade e Estatística Aplicada. Costumes e Práticas de Lazer dos Alunos de Graduação do ICT-UNIFESP. 2016. (Exposição).

X-Meeting 2016 - 12th International Conference of the AB3C. Preliminary analysis of functional SNPs mining from GBS data using GATK in a sugarcane map population. 2016. (Congresso).

ACM International Collegiate Programming Contest.ACM International Collegiate Programming Contest. 2015. (Outra).

II Semana de Estatística, Matemática e Computação - Unifesp. Projeto de Ensino e Aprendizagem de Programação para Olimpíadas. 2015. (Congresso).

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Participação em bancas

Aluno: Bruno Carmônia de Matos

MUSA, D. L.;AONO, A. H.; COSTA, E. A.. Análise de Desempenho de Banco de Dados Relacionais vs NoSQL para Dados Biológicos. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo.

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Comissão julgadora das bancas

Reginaldo Massanobu Kuroshu

FAZENDA, A. L.;Kuroshu, R.M.; CONCEICAO, A. F.. Desenvolvimento de uma Ferramenta para Análise de Diversidade Genética com Marcadores Moleculares Utilizando Programação de Alto Desempenho. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo.

Gabriel Rodrigues Alves Margarido

MARGARIDO, G. R. A.; RIBEIRO, R. V.; VICENTINI, R.. Seleção genômica ampla em cana-de-açúcar via aprendizado de máquina e redes complexas para caracteres de importância econômica. 2019. Exame de qualificação (Mestrando em Genética e Biologia Molecular) - Universidade Estadual de Campinas.

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Foi orientado por

Estela Araújo Costa

DESENVOLVIMENTO DE UM PACOTE EM R PARA ANÁLISE DE DIVERSIDADE GENÉTICA COM USO DE MARCADORES MOLECULARES; Início: 2018; Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo- campus São José dos Campos; (Orientador);

Reginaldo Massanobu Kuroshu

Estudo e Aplicação do GATK (Genome Analysis Toolkit) para identificação de variações genéticas a partir de genotipagem por sequenciamento de uma população de cana-de-açúcar; 2016; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência e Tecnologia) - Universidade Federal de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Reginaldo Massanobu Kuroshu;

Anete Pereira de Souza

Seleção genômica ampla em cana-de-açúcar via aprendizado de máquina e redes complexas para caracteres de importância econômica; Início: 2019; Tese (Doutorado em Genética e Biologia Molecular) - Universidade Estadual de Campinas, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; (Orientador);

Álvaro Luiz Fazenda

Desenvolvimento de uma Ferramenta para Análise de Diversidade Genética com Marcadores Moleculares Utilizando Programação de Alto Desempenho; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo; Orientador: Álvaro Luiz Fazenda;

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Outras produções

FERREIRA, M. L. ; CONCEICAO, K. ; AONO, A. H. ; NAGAI, J. S. . Aplicativo 'A Matemática do Zebrafish'. 2017.

AONO, A. H. ; NAGAI, J. S. ; CESPEDES, J. G. . PluviApp - Aplicativo para análise de dados pluviométricos e identificação de vulnerabilidade ambiental. 2016.

AONO, A. H. . Curso de Programação em Python. 2019. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

AONO, A. H. . Aprendizado de Máquina: Desafios e Possibilidades no Melhoramento de Plantas. 2019. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

AONO, A. H. . I Curso de Verão em Bioinformática - Análises Ômicas. 2019. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

AONO, A. H. ; NAGAI, J. S. ; SOUZA, K. K. W. ; MORENO, C. C. ; RODRIGUES, L. G. ; PASSOS, L. O. M. P. ; MUSA, D. L. . Algoritmos e Estruturas de Dados para Crianças. 2018. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

AONO, A. H. ; NAGAI, J. S. ; MATOS, B. C. ; PAZ, H. E. S. ; COSTA, E. A. ; SILVA, H. R. V. ; KUROSHU, R.M. . II Curso de Inverno em Bioinformática do ICT-UNIFESP. 2018. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

AONO, A. H. . Identificação de Marcadores Moleculares SNPs em Dados de Sequenciamento de Nova Geração. 2018. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

AONO, A. H. . Curso de Programação em R. 2017. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

AONO, A. H. ; NAGAI, J. S. ; SATO, T. A. ; SILVA, H. R. V. ; KUROSHU, R. M. . Introdução à Utilização da Linha de Comando em Linux e Ferramentas para Análise de Dados de Sequenciamento Genômico. 2017. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

AONO, A. H. ; ALMEIDA, J. . Introdução à Computação usando Scratch. 2017. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

ZELANIS, A. ; KITANO, E. S. ; AONO, A. H. ; FUKUSHIMA, I. . Proteômica: fundamentos e introdução à análise de dados. 2017. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

AONO, A. H. ; COSTA, E. A. ; KUROSHU, R.M. . Ferramentas de bioinformática para análise metagenômica em estudos de microbiota intestinal. 2017. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

AONO, A. H. . Introdução ao Software R. 2017. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

AONO, A. H. ; COSTA, E. A. ; SILVA, H. R. V. . Curso de Genética, Genômica e Bioinformática. 2017. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

AONO, A. H. ; LIMA, D. T. L. ; ALMEIDA, J. G. . Curso de Programação em Java. 2016. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

MARTINS, C. B. ; SAVII, R. M. ; FRANCHI, B. O. ; AONO, A. H. ; NAGAI, J. S. . Introdução ao R/Shiny. 2016. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

AONO, A. H. ; RAMIRES, R. F. ; SAVII, R. M. ; OKIMOTO, L. C. ; WEIERS, N. L. ; PEREIRA, V. A. ; ALMEIDA, J. . Curso de Introdução ao Pensamento Computacional com o Uso de Jogos Educativos. 2016. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

AONO, A. H. ; ALMEIDA, J. G. . Curso de Introdução ao Pensamento Computacional. 2016. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

RAMIRES, R. F. ; AONO, A. H. ; BARBOSA, L. A. ; KUROSHU, R. M. . Curso de C++ para resolução de problemas. 2015. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

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Projetos de pesquisa

  • 2019 - Atual

    Gene co-expression networks for theidentification of profiles related to sucroseaccumulation in sugarcane, Descrição: Sugarcane is the most important crop for sugar and first generation ethanol production, being one of the best options for bio-energy generation. These cultivars are highly heterozygous, presenting several different alleles at each locus, and this high level of genetic complexity creates challenges during conventional and molecular breeding programs. Recognizing the difficulty of sucrose content improvement through conventional means, substantial resources have been directed to understand the physiological, cellular, biochemical and molecular bases of sugar production and accumulation in sugarcane. The process of sucrose accumulation is described as regulated by a network of genes induced during culm maturation which include clusters of genes with many roles. In this context, RNA-seq experiments represents a powerful tool for gene expression studies, allowing the transcriptome profile to be obtained and being a starting point for the identification of new and/or rare transcripts. Using this type of data, gene co-expression networks can be constructed and assist the identification of genes with similar expression patterns biologically relevant to a specific phenotype. Using such approaches, this project aims at modelling co-expression networks for different sugarcane varieties and culm regions. We expect that these networks generate large sets of data with an additional degree of gene enrichment. We intend to identify these modules through appropriate methodologies using community detection techniques. We also expect to find diferentially expressed genes in regions of interest, corroborating the findings of the community detection algorithms. Additionally, we will test alignment co-expression network techniques for analyzing sugarcane sucrose metabolism, increasing our knowledge about this species genetics. This study has the potential of assembling a large number of transcripts with significant differential expression in sucrose categories and assisting the comprehension of the dynamics of metabolic and genetic activities on a more global scale.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . , Integrantes: Alexandre Hild Aono - Integrante / Anete Pereira Souza - Coordenador / Marishani Marin Carrasco - Integrante / Marcos Quiles - Integrante.

  • 2019 - Atual

    Seleção genômica ampla em cana-de-açúcar via aprendizado de máquina e redes complexas para caracteres de importância econômica, Descrição: A utilização de marcadores moleculares SNPs (polimorfismos de nucleotídeo único), embora tenha trazido grande contribuição aos programas de melhoramento genético, ainda tem sua aplicação limitada no caso da cana-de-açúcar, espécie com complexidade genômica elevada. Devido à falta de ferramentas biocomputacionais compatíveis com a singularidade da espécie, metodologias específicas têm de ser utilizadas. Com importância imensurável a setores de biocombustíveis e fabricação de açúcar, o melhoramento da espécie e a criação de cultivares com caracteres de importância econômica representam uma grande contribuição à economia mundial. Devido à natureza poligênica de características fenotípicas quantitativas e consequente complexidade de aplicação de métodos para associação genótipo-fenótipo, metodologias de seleção genômica têm se mostrado uma alternativa às abordagens tradicionais de seleção assistida por marcadores. O presente trabalho propõe uma inovadora abordagem para realização de seleção em cana. Com a utilização de uma matriz de SNPs putativos identificados com o uso de dados de Genotipagem por Sequenciamento e softwares adaptados à poliploidia e aneuploidia da espécie, será utilizada uma modelagem de associação entre esses marcadores utilizando redes complexas. Por meio de métodos de detecção de comunidades na rede construída, pretende-se realizar imputação de dados, redução de dimensionalidade e identificação de SNPs com categorias biológicas afins. Para construção do modelo de seleção serão utilizadas técnicas de aprendizado de máquina como modelos não lineares, construídos de modo a capturar a especificidade do genoma da cana.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Alexandre Hild Aono - Integrante / Anete Pereira Souza - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

  • 2018 - 2018

    Ciclosporina A como ferramenta para identificação de vias de sinalização ou processos metabólicos necessários para a integridade celular do fungo patogênico Paracoccidioides brasiliensis, Descrição: A ciclosporina A (CsA) é um peptídeo cíclico produzido pelo metabolismo secundário do Tolypocladium inflatum, um fungo encontrado no solo de regiões temperadas do Planeta. Mais conhecida por sua propriedade imunossupressora, a CsA tem como mecanismo de ação a inibição da calcineurina, uma fosfatase de serina e treonina dependente de cálcio e calmodulina, que se dá pela associação da droga com ciclofilinas específicas e formação de um complexo inativo CsA-calcineurina-ciclofilina. Embora não se conheça o papel da CsA na biologia do T. inflatum na natureza, sugere-se que seja o de limitar o acesso de competidores ao substrato, ou seja, de demarcar seu nicho ecológico, precisamente por sua ação inibidora sobre a calcineurina e ciclofilinas. De fato, a calcineurina apresenta papel essencial na biologia de algumas espécies fúngicas e é bastante conhecido seu papel na integridade celular de fungos patogênicos para humanos, plantas e insetos. No entanto, pouco se conhece a respeito dos alvos moleculares da calcineurina e ciclofilinas em fungos e, aparentemente, os alvos da calcineurina divergem entre diferentes espécies. O fator de transcrição Crz1p, por exemplo, ativado pela calcineurina, foi inicialmente descrito em Saccharomyces cerevisiae, e posteriormente encontrado em espécies de Candida e Aspergillus, mas não foi encontrado no genoma do Paracoccidioides brasiliensis, o fungo patogênico objeto deste projeto. Sendo assim, é importante conhecer os mecanismos específicos através dos quais a calcineurina exerce sua função reguladora da homeostase em diferentes espécies de fungos para se obter um panorama geral dos mecanismos através dos quais esta enzima regula vias de sinalização e processos bioquímicos para se definir se há um alvo ou um processo em específico que seja comum e que possa ser objeto de intervenção em fungos de interesse médico e agronômico.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Alexandre Hild Aono - Integrante / André Zelanis - Integrante / Beatriz Pereira de Sousa Lima - Integrante / Claudia Barbosa Ladeira de Campos - Coordenador.

  • 2015 - 2017

    Avaliação de um novo alimento funcional à base de proteínas do soro de queijo, quitosana e galactooligossacarídeos na modulação da via inflamatória, microbiota intestinal e perfil lipídico em camundongos com obesidade induzida, Descrição: O consumo de uma dieta hiperlipídica, conhecida como um dos fatores que levam a obesidade, pode levar, concomitantemente, a alterações da microbiota intestinal através do desbalanço entre os dois principais filos de micro-organismos colonizadores: Firmicutes e Bacteroidetes. A alteração da microbiota pode gerar a endotoxemia devido à grande produção de LPS (lipopolissacarídios) pelas bactérias intestinais gram-negativas. O LPS aumentado pode gerar resposta inflamatória a partir do intestino atingindo nível sistêmico pela ativação de receptores da via toll-like e secreção de todas as adipocinas envolvidas nesse processo, caracterizando a inflamação subclínica característica à obesidade. Além disso, dieta hiperlipídica pode gerar alterações no perfil de ácidos graxos dos fosfolipídios das membranas intestinais. Essa alteração de composição pode levar a alteração de diversos receptores de membrana, entre eles os da família toll-like já que estes receptores estão ancorados nas membranas. Vários estudos demonstram que as proteínas do soro do leite tem atividade bioativa na prevenção da obesidade, assim como fibras prebióticas como galactooligossacarídeos GOS, induzem a proliferação de bactérias benéficas no cólon. No entanto, a proposta deste projeto é o estudo da associação das proteínas do soro coacervadas em quitosana e galactooligossacarideos (GOS) sobre a modulação do estado inflamatório e perfil de ácidos graxos dos fosfolipídios de membrana em animais com obesidade induzida por dieta, o que ainda não está demonstrado na literatura.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Alexandre Hild Aono - Integrante / Elisa Esposito - Coordenador / Gabriel Inácio Morais Honorato de Souza - Integrante / Bruno Rodrigues - Integrante / Lila Missae Oyama - Integrante / Vanessa Nessner Kavamura - Integrante / Juliana Suzuki - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

  • 2013 - Atual

    Biologia Computacional na Análise de Variação Genética, Descrição: Este projeto tem como objetivo formar recursos humanos em uma temática multidisciplinar envolvendo a biologia computacional e genética, visando a preparação de profissionais que possam contribuir para a inclusão do País na fronteira moderna da pesquisa mundial nesta área. Desenvolve-se como parte do projeto Estudo e Aplicação do GATK (Genome Analysis Toolkit) para identificação de variações genéticas a partir de genotipagem por sequenciamento de uma população de cana-de-açúcar. CAPES n° 51/2013.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Alexandre Hild Aono - Integrante / Reginaldo Massanobu Kuroshu - Integrante / Anete Pereira Souza - Coordenador / Antonio Augusto Franco Garcia - Integrante / Cláudio Benicio Cardoso Silva - Integrante / Renato Vicentini - Integrante / Michel Vincentz - Integrante / Sérgio Furtado dos Reis - Integrante / Gabriel Rodrigues Alves Margarido - Integrante / Maria Imaculada Zucchi - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.

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Prêmios

2020

Melhor Trabalho na Categoria Apresentação Oral - Bioinformática, "Prediction of sugarcane rust phenotypes from genotype via machine learning", II GBMeeting, Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP).

2019

Aluno Destaque da Turma de 2018/2 do curso de Bacharelado em Ciência da Computação da Universidade Federal de São Paulo, Sociedade Brasileira de Computação.

2019

Melhor Artigo da Sessão de Iniciação Científica, "Otimização de Desempenho de Software para Análises de Diversidade Genética Utilizando Programação Paralela", 10a. Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo (ERAD-SP), Sociedade Brasileira de Computação.

2019

Menção Honrosa, Prêmio Clibas Vieira (Coautoria), "Genome-Wide Association Mapping of Fibre and Sugar Traits in Sugarcane", 10 Congresso Brasileiro de Melhoramento de Plantas, Sociedade Brasileira de Melhoramento de Plantas.

2019

Honorable Mention, Roland Vencovcky Award, "Within-family genomic selection in sugarcane for brown rust resistance via machine learning", International Meeting on Plant Breeding, Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ/USP).

2018

1o. Lugar, Melhor Trabalho Científico na Área de Agronomia, "Identificação e Caracterização Funcional de SNPs em uma População de Mapeamento de Cana-de-açúcar", XIV Curso de Inverno de Genética, Fundação de Apoio a Pesquisa, Ensino e Extensão - Unesp/FCAV.

2018

Menção Honrosa, IV Congresso Acadêmico da Unifesp, "Mineração e Avaliação de Marcadores SNPs Utilizando Técnicas de Seleção de Atributos", Instituto de Ciência e Tecnologia, Universidade Federal de São Paulo.

2017

Menção Honrosa, Workshop sobre Educação em Computação (WEI), "A Utilização do Scratch como Ferramenta no Ensino de Pensamento Computacional", Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC'2017), Sociedade Brasileira de Computação.

2017

Menção Honrosa, Prêmio Graduação - Genômica e Bioinformática, "Identification of putative GBS-based SNPs in a sugarcane map population associated with functional genes", Brazilian-International Congress of Genetics (GENÉTICA - 2017), Sociedade Brasileira de Genética.

2015

2a. colocação, II Maratona de Programação da Unifesp; Semana da Estatística, Matemática e Computação (SEMaComp), Instituto de Ciência e Tecnologia - Universidade Federal de São Paulo.

2015

Honorable Mention, The 2015 ACM International Collegiate Programming Contest, Association for Computing Machine (ACM).

Histórico profissional

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Experiência profissional

  • 2019 - Atual

    Universidade Estadual de Campinas

    Vínculo: , Enquadramento Funcional:

  • 2019 - Atual

    Universidade Estadual de Campinas

    Vínculo: Monitoria, Enquadramento Funcional: Programa de Estágio Docente, Carga horária: 8

    Outras informações:
    Monitoria da Disciplina Bioestatística

  • 2016 - Atual

    Universidade Federal de São Paulo

    Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Iniciação Científica, Carga horária: 20

    Outras informações:
    Projeto: Estudo e Aplicação do GATK (Genome Analysis Toolkit) para identificação de variações genéticas a partir de genotipagem por sequenciamento de uma população de cana-de-açúcar.

  • 2017 - 2017

    Universidade Federal de São Paulo

    Vínculo: Monitoria, Enquadramento Funcional: Monitoria, Carga horária: 4

    Outras informações:
    Monitoria da disciplina Probabilidade e Estatística

  • 2016 - 2016

    Universidade Federal de São Paulo

    Vínculo: Monitoria, Enquadramento Funcional: Monitoria, Carga horária: 4

    Outras informações:
    Monitoria da disciplina Algoritmos e Estruturas de Dados II

  • 2016 - 2016

    Universidade Federal de São Paulo

    Vínculo: Monitoria, Enquadramento Funcional: Monitoria, Carga horária: 4

    Outras informações:
    Monitoria da disciplina Algoritmos e Estruturas de Dados I

  • 2015 - 2015

    Universidade Federal de São Paulo

    Vínculo: Monitoria, Enquadramento Funcional: Monitoria, Carga horária: 4

    Outras informações:
    Monitoria da disciplina Algoritmos e Estruturas de Dados I