Cristiane Esteves Teixeira

Formação complementar

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Áreas de atuação

Organização de eventos

Participação em eventos

Produções bibliográficas

• GUIMARÃES, GABRIELA RAPOZO ; MAKLOUF, GIOVANNA RESK ; TEIXEIRA, CRISTIANE ESTEVES ; DE OLIVEIRA SANTOS, LEANDRO ; TESSAROLLO, NAYARA GUSMÃO ; DE TOLEDO, NAYARA EVELIN ; SERAIN, ALESSANDRA FREITAS ; DE LANNA, CRISTÓVÃO ANTUNES ; PRETTI, MARCO ANTÔNIO ; DA CRUZ, JÉSSICA GONÇALVES VIEIRA ; FALCHETTI, MARCELO ; DIMAS, MYLLA M. ; FILGUEIRAS, IGOR SALERNO ; CABRAL-MARQUES, OTAVIO ; RAMOS, RODRIGO NALIO ; DE MACEDO, FABIANE CARVALHO ; RODRIGUES, FABIANA RESENDE ; BASTOS, NINA CARROSSINI ; DA SILVA, JESSE LOPES ; LUMMERTZ DA ROCHA, EDROALDO ; et.al . Single-cell resolution characterization of myeloid-derived cell states with implication in cancer outcome. Nature Communications , v. 15, p. 5694, 2024.

• LOPES, B. A. ; POUBEL, C. ; TEIXEIRA, C. E. ; CAYE-EUDE, A. ; CAVE, H. ; MEYER, C. ; MARSCHALEK, R. ; BORONI, M. ; EMERENCIANO, M. . Novel diagnostic and therapeutic options for KMT2A-rearranged acute leukemias. Frontiers in Pharmacology , v. 13, p. 749472, 2022.

• SCANDOLARA, THALITA BASSO ; VALLE, SARA FERREIRA ; TEIXEIRA, CRISTIANE ESTEVES ; SCHERER, NICOLE DE MIRANDA ; DE ARMAS, ELVISMARY MOLINA ; FURTADO, CAROLINA ; BORONI, MARIANA ; JAQUES, HELLEN DOS SANTOS ; ALVES, FERNANDA MARA ; RECH, DANIEL ; PANIS, CAROLINA ; BONVICINO, CIBELE RODRIGUES . Somatic DNA Damage Response and Homologous Repair Gene Alterations and Its Association With Tumor Variant Burden in Breast Cancer Patients With Occupational Exposure to Pesticides. FRONTIERS IN ONCOLOGY , v. 12, p. 904813, 2022.

• FERNANDES, FERNANDO TIMOTEO ; DE OLIVEIRA, TIAGO ALMEIDA ; TEIXEIRA, CRISTIANE ESTEVES ; BATISTA, ANDRE FILIPE DE MORAES ; DALLA COSTA, GABRIEL ; CHIAVEGATTO FILHO, ALEXANDRE DIAS PORTO . A multipurpose machine learning approach to predict COVID-19 negative prognosis in São Paulo, Brazil. Scientific Reports , v. 11, p. 3343, 2021.

• TEIXEIRA, C. E. ; MAKLOUF-CORREA, G.C.R ; GUIMARAES, G. R. ; TESSAROLLO, N. G. ; MORAES-VIEIRA, P. M. M. ; MORI, M. A. S. ; BORONI, M. . SUPML (SURFACE PREDICTOR): AN ALGORITHM TO PREDICT SURFACE MARKERS FOR SINGLE-CELL DATA. In: XLVI Congress of the Brazilian Society of Immunology, 2022, São Paulo. IMMUNOMETABOLISM 2022, 2022.

• GUIMARAES, G. R. ; MAKLOUF-CORREA, G.C.R ; TEIXEIRA, C. E. ; TESSAROLLO, N. G. ; BERTO, M. C. V. ; MORAES-VIEIRA, P. M. M. ; MORI, M. A. S. ; BORONI, M. . INTEGRATION OF SINGLE-CELL TRANSCRIPTOME REVEALS MACROPHAGE AS AN IMPORTANT CLINICAL FACTOR IN PROGNOSIS IN TRIPLE-NEGATIVE BREAST CANCER.. In: XLVI Congress of the Brazilian Society of Immunology, 2022, São Paulo. IMMUNOMETABOLISM 2022, 2022.

• MAKLOUF-CORREA, G. C. M. ; GUIMARAES, G. R. ; TEIXEIRA, C. E. ; PRETTI, M. A. ; SANTOS, L. O. ; TESSAROLLO, N. G. ; TOLEDO, N. E. ; DIMAS, M. ; ORTIGAO-FARIAS, J. ; LUMMERTZ-ROCHA, E. ; MORAES-VIEIRA, P. M. M. ; MORI, M. A. S. ; BORONI, MARIANA . PAN-CANCER SINGLE-CELL REVEALS DIVERSITY, ROUTES AND CLINICAL IMPACT OF MYELOID CELLS. In: XLVI Congress of the Brazilian Society of Immunology, 2022, São Paulo. IMMUNOMETABOLISM 2022, 2022.

• TEIXEIRA, C. E. ; CHIAVEGATTO FILHO, A. ; BORONI, M. . miRNA-BASED PROGNOSTIC PREDICTOR FOR OVARIAN TUMORS USING MACHINE LEARNING. In: XIV Oncobiology Symposium, 2020, Rio de Janeiro. Anais dos Simpósios de Oncobiologia, 2020.

• TEIXEIRA, C. E. . Mesa-redonda: Pontos Focais em Oncologia II - Testes Diagnósticos Preditivos de Resposta ao Tratamento Oncológico.. 2024. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• TEIXEIRA, C. E. . Mesa-redonda - Intercessão entre a ciência Biofísica e IA. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• TEIXEIRA, C. E. ; CHIAVEGATTO FILHO, A. ; BORONI, M. . Preditor de Prognóstico para o câncer de ovário baseado em microRNAs e aprendizado de máquina. 2023. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• ESTEVES, C. ; TESSAROLLO, N. G. ; CHIAVEGATTO FILHO, A. ; BORONI, M. . A novel panel of prognostic biomarkers based on expression levels of miRNAs for high-grade serous epithelial ovarian cancer: a machine learning approach. 2023. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• TEIXEIRA, C. E. ; CHIAVEGATTO FILHO, ALEXANDRE DIAS PORTO ; BORONI, M. . Preditor de Prognóstico para o câncer de ovário epitelial seroso de alto grau baseado em miRNAs e técnicas de machine learning. 2022. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• TEIXEIRA, C. E. ; CHIAVEGATTO FILHO, A. ; BORONI, M. . miRNA-based prognostic predictor for ovarian tumors using machine learning. 2020. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• TEIXEIRA, C. E. ; CHIAVEGATTO FILHO, A. ; BORONI, M. . miRNA-based prognostic predictor for ovarian tumors using machine learning. 2020. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• ESTEVES, C. ; Vieira, alves G. ; PROSDOCIMI, F. ; DUMANS, A.T . Montagem, anotação e análise do genoma mitocondrial do gênero Papilio (LEPIDOPTERA: PAPILIONODAE) usando dados públicos. 2018. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• ESTEVES, C. ; DUMANS, A.T ; PEREZ-VALENCIA, J. ; PROSDOCIMI, F. . WHOLE MITOCHONDRIA ASSEMBLY IN A TUMOR PROGRESSION ALLOW THE IDENTIFICATION OF SPECIFIC MUTATIONS ASSOCIATED WITH MALIGNANCY IN TONGUE CANCER. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• ESTEVES, C. ; PEREZ-VALENCIA, J. ; PROSDOCIMI, F. ; Ana Teresa Nogueira Dumans . MONTAGEM MITOCONDRIAL EM UMA PROGRESSÃO TUMORAL E IDENTIFICAÇÃO DE MUTAÇÕES ESPECÍFICAS ASSOCIADAS COM A MALIGNIDADE DO CÂNCER DE LÍNGUA. 2017. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• TEIXEIRA, C. E. ; DUMANS, A.T . Modelagem estrutural e análise in silico dos polimorfismos da proteína L-Aminoácido aromática descarboxilase. 2016. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• FERNANDES T., FERNANDO ; OLIVEIRA, T. A. ; ESTEVES, C. ; BATISTA, A. F. M. ; COSTA, G. D. ; CHIAVEGATTO FILHO, A. . A multipurpose machine learning approach to predict COVID-19 negative prognosis in Sao Paulo, Brazil 2020 (pre-print).

Projetos de pesquisa

• 2019 - Atual

  Identificação de marcadores de prognóstico em tumores de ovário usando machine learning, Descrição: O câncer de ovário é uma das neoplasias com maior incidência entre as mulheres em todo o mundo, com mortalidade significativamente elevada. A grande maioria dos pacientes é diagnosticada em estágios avançados da doença, pois os estágios iniciais apresentam sintomas inespecíficos e diagnósticos imprecisos. Atualmente, não há muitos biomarcadores disponíveis clinicamente para ajudar a diagnosticar ou prever seu prognóstico por causa da precisão diagnóstica contraditória. Nesse sentido, a aplicação de abordagens de integração multi-ômica combinadas com técnicas de aprendizado de máquina é promissora, não apenas para entender melhor o prognóstico do câncer, mas para identificar biomarcadores relevantes e identificar biomarcadores prognósticos eficazes relacionados ao câncer de ovário. Portanto, nesse trabalho pretendemos construir um preditor de prognóstico para pacientes com diagnóstico de câncer de ovário, bem como identificar novos biomarcadores. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Cristiane Esteves Teixeira - Integrante / Alexandre Chiavegatto Filho - Integrante / Mariana Boroni - Coordenador.

• 2017 - 2019

  Montagem, anotação e análise do genoma mitocondrial de quatro espécies de borboletas do gênero papilio (lepidoptera: papilionidae) - utilização de dados públicos, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Ana Teresa Nogueira Dumans em 06/09/2020., Descrição: A ordem Lepidoptera, que engloba as borboletas e mariposas, é a segunda mais abundante em número de espécies dentro da classe Insecta, sendo descritas em torno de 180000 espécies. No Brasil há uma diversidade muito grande desse grupo que é dividido em cinco famílias: Hesperiidae, Pieridae, Lycaenidae, Nymphalidae e Papilionidae. As mariposas são geralmente sensíveis à variações ambientais, sendo comumente utilizadas como indicadores biológicos. Também são importantes polinizadoras e, dada sua complexidade e relevância, constantemente requerem novos estudos que adicionem evidência (morfológica e/ou molecular) a hipóteses sobre história evolutiva e relações filogenéticas do grupo. Tais estudos podem ser realizados pelas análises de genomas mitocondriais (mitogenomas), que são moléculas circulares com 16 a 20 mil pares de bases (kbp). Esses genomas são compostos por 13 genes codificadores de proteínas (PCGs), 22 tRNAs, 2 rRNAs e uma região não codificante, mas regulatória (D-loop). O mitogenoma é muito menor que o genoma nuclear e, consequentemente, pode ser montado com menos dados e em menos tempo. Apesar do gênero Papilio possuir mais de 210 espécies, até o momento o Genbank apresenta mitogenomas completos para apenas 15 de suas espécies. Enquanto isso, há dados brutos de sequenciamento para várias outras espécies do gênero no Sequence Read Archive (SRA), que podem ser utilizados para se obter a sequência mitocondrial completa desses organismos e aumentar a amostragem desses genomas para o clado. Adicionar dados moleculares à análise evolutiva dessas espécies não só aumenta nosso conhecimento sobre a grande biodiversidade do gênero, como também é relevante para sua conservação. Neste trabalho, os mitogenomas de espécies da família Papilionidae: Papilio aristodemus (Esper, 1794), Papilio memnom (Linnaeus, 1758) e Papilio gigon foram montados, anotados e analisados, utilizando exlusivamente dados públicos do SRA e programas gratuitos de bioinformática.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Cristiane Esteves Teixeira - Integrante / DUMANS, A T - Coordenador / Francisco Prosdocimi - Integrante.

• 2015 - 2017

  Modelagem Estrutural e análise in silico dos polimorfismos da proteína L-Aminoácido aromático descarboxilase, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Ana Teresa Nogueira Dumans em 04/03/2018., Descrição: Polimorfismos de nucleotídeo único não sinônimos (nsSNP) resultam na substituição de um único aminoácido e tem o potencial de afetar a função, bem como a estrutura da proteína correspondente, sendo então associados a diversas patologias. As técnicas de modelagem estrutural, análise de mutações e filogenética permitem maior conhecimento da estrutura e função de uma proteína. A DDC tem como função catalisar a biossíntese da dopamina e da serotonina. Polimorfismos nesta proteína vêm sendo associados a doenças neuropsiquiátricas como desordem bipolar, hiperatividade e a doença denominada deficiência da DDC. Esta proteína possui três estruturas experimentais no Banco de Dados de Proteinas (PDB), mas estas possuem um gap, o que tornaria a estrutura não apropriada para estudos como os de dinâmica molecular. Com isso, esse projeto tem como objetivo obter um modelo tridimensional completo da DDC e analisar os polimorfismos e a conservação evolutiva da sequência de aminoácidos da enzima através de métodos computacionais e relacionar todos os resultados obtidos com a literatura afim de mostrar que a bioinformática pode obter os mesmos dados de uma técnica experimental.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (1) . , Integrantes: Cristiane Esteves Teixeira - Integrante / Ana Teresa Nogueira Dumans - Coordenador.

Prêmios