Frederico Schmitt Kremer

Bacharel, Mestre e Doutor em Biotecnologia formado pela Universidade Federal de Pelotas (UFPel) e graduando em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pela Faculdade de Tecnologia Senac-RS. Possuo experiência com bioinformática aplicada à análise de dados de sequenciamento de nova geração (NGS), com ênfase em genomas microbianos, bem como desenvolvimento de aplicações para processamento de dados biológicos. Atualmente é professor do curso de Graduação e também professor/orientador no Programa de Pós-Graduação (PPGBiotec) da UFPel, onde coordena o Grupo de Pesquisa Omixlab. Orienta atualmente 9 estudantes, entre mestrado e doutorado, além de 3 bolsistas DTC-E e 4 bolsistas de iniciação científica. Possui 6 orientações de mestrado e 3 de doutorado concluídas, além de mais de 60 artigos publicados, 7 registros de programa de computador (INPI) e 3 patentes (INPI). Também já firmou acordos de cooperação tecnológica com diferentes empresas, como Neoprospecta, BiomeHub e BioScient. É também coordenador adjunto do Hub de Inovação em Inteligência Artificial da UFPel, onde colabora atuando em projetos de pesquisa e desenvolvimento em parceria com empresas, tendo participado em projetos com as empresas FLAGCX e Freedom. Atualmente é Coordenador Adjunto do PPGBiotec.

Informações coletadas do Lattes em 30/03/2026

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em Biotecnologia

2016 - 2019

Universidade Federal de Pelotas
Título: Estratégias de bioinformática no estudo da patogenômica de bactérias do gênero Xanthomonas
, Ano de obtenção: 2019. Luciano da Silva Pinto. Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.

Mestrado em Biotecnologia

2014 - 2016

Universidade Federal de Pelotas
Título: Genix: Desenvolvimento de uma nova pipeline automatizada para anotação de genomas microbianos
Orientador: Luciano da Silva Pinto
, Ano de Obtenção: 2016.Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Bioinformática.

Graduação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas

2017 - 2019

Serviço Nacional de Aprendizagem Comercial - RS
Título: Neodata: Uma ferramenta para análise de forecasting
Orientador: Angelo Gonçalves Luz

Graduação em Biotecnologia

2010 - 2013

Universidade Federal de Pelotas
Título: CestodaDB:Desenvolvimento de um banco de dados para proteínas de cestodeos

Ensino Médio (2º grau)

2007 - 2010

Instituto Federal Sul-Rio-Grandense

Ensino Fundamental (1º grau)

1999 - 2006

Colégio São José

Formação complementar

2021 - 2021

BioStartup Academy. (Carga horária: 16h). , Fundação Biominas, BIOMINAS, Brasil.

2020 - 2020

Metagenomics applied to surveillance of pathogens and antimicrobial resista. , Cousera, COURSERA, Estados Unidos.

2020 - 2020

Machine Learning. , Cousera, COURSERA, Estados Unidos.

2020 - 2020

Modelagem de Pesquisa para o Mercado. (Carga horária: 4h). , vlinder, VLINDER, Brasil.

2015 - 2015

Extensão universitária em Genetics and Epigennetics Epidemiology. (Carga horária: 45h). , Universidade Federal de Pelotas, UFPEL, Brasil.

2014 - 2014

Extensão universitária em Bionumerics. (Carga horária: 20h). , FairPort, FAIRPORT, Brasil.

2012 - 2012

Extensão universitária em Bioinformática. (Carga horária: 32h). , Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, PUCRS, Brasil.

2012 - 2012

Next-Generation Sequencing - Genome Annotation. (Carga horária: 6h). , Universidade Federal de Pelotas, UFPEL, Brasil.

2012 - 2012

Imunoterapia em câncer: uma nova abordagem para o. (Carga horária: 4h). , Universidade Católica de Pelotas, UCPEL, Brasil.

2012 - 2012

Vacinologia reversa. (Carga horária: 6h). , Universidade Federal de Pelotas, UFPEL, Brasil.

2012 - 2012

Bioinformática. (Carga horária: 4h). , Universidade Católica de Pelotas, UCPEL, Brasil.

2012 - 2012

Biotecnologia Invade a escola (projeto de ensino). (Carga horária: 40h). , Universidade Federal de Pelotas, UFPEL, Brasil.

2012 - 2012

Biotecnologia Invade a Escola. (Carga horária: 40h). , Universidade Federal de Pelotas, UFPEL, Brasil.

2011 - 2011

Modelos Experimentais e Neurofarmacológicos. , Universidade Federal de Pelotas, UFPEL, Brasil.

2011 - 2011

Genética toxicológica. (Carga horária: 4h). , Universidade Católica de Pelotas, UCPEL, Brasil.

2011 - 2011

Plant Cell Culture. (Carga horária: 40h). , Universidade Federal de Pelotas, UFPEL, Brasil.

2010 - 2010

Cultura de células e engenharia tecidual. (Carga horária: 6h). , Universidade Federal de Pelotas, UFPEL, Brasil.

Idiomas

Inglês

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

Espanhol

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

Português

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

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Biológicas / Área: Genética / Subárea: Genética Molecular e de Microorganismos.

Grande área: Ciências Biológicas / Área: Microbiologia / Subárea: Bioinformática.

Grande área: Ciências Biológicas / Área: Genética / Subárea: Sequenciamento de Nova Geração.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizado de Máquina.

Participação em eventos

Proteínas Recombinantes de Interesse Biotecnológico. 2013. (Outra).

Simpósio de Biotecnologia: Pesquisa e Desafios para a Inovação. 2013. (Simpósio).

XXII Congresso de Iniciação Científica. 2013. (Congresso).

21º Congresso de Iniciação Científica.Lecbank: construindo um banco de dados online para informações de lectinas. 2012. (Outra).

7º Ciclo de Palestras de Biologia Molecular e Biotecnologia. 2012. (Outra).

II Jornada de Biotecnologia. 2012. (Outra).

São Paulo School of Advanced Science - Advanced Topics in Computacional Biology: Agrochemical and Drug Design.Sequencing and annotation of Leptospira borgpetersenii 4E strain genome. 2012. (Outra).

Seminário de Software Livre TchêLinux. 2012. (Seminário).

6º Ciclo de Palestras de Biologia Molecular e Biotecnologia. 2011. (Outra).

I Jornada de Biotecnologia. 2011. (Outra).

Jornada de Toxicologia. 2011. (Outra).

Novas Fronteiras da Biologia Celular. 2011. (Simpósio).

XX Congresso de Iniciação Científica/III Mostra Científica. AVALIAÇÃO DO EFEITO DOS ADJUVANTES NITRATO DE PRATA E CARVÃO ATIVADO NO CULTIVO IN VITRO DE CAPSICUM FRUTESCENS. 2011. (Congresso).

1º semana acadêmica do curso de Biotecnologia. 2010. (Outra).

Simpósio Biotec + 25. 2010. (Simpósio).

Participação em bancas

KREMER, FREDERICO SCHMITT; WOLOSKI, RAFAEL D. S.. Comissão de avaliação de trabalhos da II Mostra Acadêmica do VI Simpósio de Biotecnologia. 2018. Universidade Federal de Pelotas.

Orientou

Eduardo Furtado

Desenvolvimento de uma pipeline para screening de peptídeos antimicrobianos a partir de DNA antigo; Início: 2024; Dissertação (Mestrado profissional em Biotecnologia) - Universidade Federal de Pelotas; (Orientador);

Gabriel Menek

Predição de sORF com machine learning; Início: 2024; Dissertação (Mestrado profissional em Biotecnologia) - Universidade Federal de Pelotas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);

Lucas Mocellin Goulart

Prospecção in silico de análogos do maravoric para tratamento do HIV; Início: 2024; Dissertação (Mestrado profissional em Biotecnologia) - Universidade Federal de Pelotas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);

Rafaella Sinnott Dias

Desenvolvimento de uma ferramenta baseada em machine learning para a prospecção de probióticos; Início: 2023; Tese (Doutorado em Biotecnologia) - Universidade Federal de Pelotas; (Orientador);

Fabiane Neitzke Höfs

Prospecção de novas moléculas multialvos candidatas ao tratamento da depressão; Início: 2023; Tese (Doutorado em Biotecnologia) - Universidade Federal de Pelotas; (Orientador);

GIULI ARGOU MARQUES

Desenvolvimento de uma pipeline de bioinformática para patologia molecular baseada em Oxford Nanopore; Início: 2023; Tese (Doutorado em Biotecnologia) - Universidade Federal de Pelotas; (Orientador);

Gabriela de Quadros da Luz

BFScan2: Classificação de leituras de NGS utilizando bloom filters, machine learning e spaced-seeds; Início: 2022; Tese (Doutorado em Biotecnologia) - Universidade Federal de Pelotas; (Orientador);

Rafaella Sinnott Dias

IDENTIFICAÇÃO IN SILICO DE CEPAS DE LACTOBACILLUS ACIDOPHILUS COM POTENCIAL ATIVIDADE PROBIÓTICA; 2023; Dissertação (Mestrado em Ciências da Saúde) - Universidade Federal do Rio Grande, ; Coorientador: Frederico Schmitt Kremer;

Mariana Bertoldi Amato

Desenvolvimento de modelos QSAR para prospecção de moléculas para o tratamento da Doença de Alzheimer; 2022; Dissertação (Mestrado em Biotecnologia) - Universidade Federal de Pelotas, ; Orientador: Frederico Schmitt Kremer;

Elias Eduardo Barbosa da Rosa

Desenvolvimento de uma ferramenta de bioinformática para anotação de genes de resistência bacteriana a antissépticos e desinfetantes; 2022; Dissertação (Mestrado em Biotecnologia) - Universidade Federal de Pelotas, ; Orientador: Frederico Schmitt Kremer;

Karina Oliveira dos Santos Philipp

Desenvolvimento de modelos de Quantitive Structure-Activity Relationship (QSAR) e prospecção in silico de novas moléculas candidatas para tratamento da depressão; 2022; Dissertação (Mestrado em Biotecnologia) - Universidade Federal de Pelotas, ; Orientador: Frederico Schmitt Kremer;

Alice Nunes Silva Itturriet

Desenvolvimento de modelos para QSAR baseados em aprendizado de máquina para prospecção de drogas anti-Parkinson; 2022; Dissertação (Mestrado em Biotecnologia) - Universidade Federal de Pelotas, ; Orientador: Frederico Schmitt Kremer;

Thiago Pereira de Oliveira Carvalho

Desenvolvimento de um framework para detecção de patógenos em alimentos a partir de dados metagenômicos com aprendizado de máquina; 2021; Dissertação (Mestrado em Biotecnologia) - Universidade Federal de Pelotas, ; Orientador: Frederico Schmitt Kremer;

Isadora Leitzke Guidotti

Bambu: Desenvolvimento de uma ferramenta para QSAR baseada em aprendizado de máquina; 2021; Dissertação (Mestrado em Biotecnologia) - Universidade Federal de Pelotas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Frederico Schmitt Kremer;

Daniela Peres Martinez

Desenvolvimento de modelos QSAR e prospecção in silico de novas moléculas candidatas para o tratamento da infecção por vírus da imunodeficiência humana (HIV); 2022; Tese (Doutorado em Biotecnologia) - Universidade Federal de Pelotas, ; Orientador: Frederico Schmitt Kremer;

Isadora Leitzke Guidotti

Aprendizado de Máquina na identificação de candidatos terapêuticos anti-tumorais; 2021; Tese (Doutorado em Biotecnologia) - Universidade Federal de Pelotas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Frederico Schmitt Kremer;

Amanda Munari Guimarães

revarcine: framework para vacinologia reversa; 2021; Tese (Doutorado em Biotecnologia) - Universidade Federal de Pelotas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Frederico Schmitt Kremer;

Rafael Danelon dos Santos Woloski

Desenvolvimento do software Vina2Cluster, uma ferramenta para automatização e aceleração do processo de virtual screening; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Biotecnologia) - Universidade Federal de Pelotas; Orientador: Frederico Schmitt Kremer;

Produções bibliográficas

GUIDOTTI, ISADORA LEITZKE ; KREMER, FREDERICO SCHMITT . In Silico Identification of Taxane Analogs as Potentially-Safer, Chemoresistance-Evading Candidates for Breast Cancer. In Silico Research in Biomedicine , v. ?, p. 100179-?, 2026.
DE OLIVEIRA, NATASHA RODRIGUES ; MAIA, MARA ANDRADE COLARES ; KREMER, FREDERICO SCHMITT ; MOREIRA, ANAEL DA LUZ ; SANTOS, BEATRIZ CAMPOS DA MOTTA ; KUNDE, GABRIEL SAN MARTINS ; GERBER, ALEXANDRA LEHMKUHL ; VASCONCELOS, ANA TEREZA RIBEIRO ; PIZANI, MARIANA ANTÃO CAVALCANTI ; ARANCIBIA, PAULINA CONSUELO MORALES ; BOHN, THAÍS LARRÉ OLIVEIRA ; DELLAGOSTIN, Odir Antônio . Whole-genome sequencing as a regulatory tool for quality control of Leptospira strains for vaccines and diagnostics. VACCINE , v. 71, p. 128110, 2026.
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HERASYMENKO, OLEKSANDRA ; SILVA, MADHUSHIKA ; ABU-SALEH, ABD AL-AZIZ A. ; AHMAD, AYAZ ; ALVARADO-HUAYHUAZ, JESUS ; ARCE, OSCAR E. A. ; ARMSTRONG, ROLY J. ; ARROWSMITH, CHERYL ; BACHTA, KELLY E. ; BECK, HARTMUT ; BERTA, DENES ; BIENIEK, MATEUSZ K. ; BLAY, VINCENT ; BOLOTOKOVA, ALBINA ; BOURNE, PHILIP E. ; BREZNIK, MARKO ; BROWN, PETER J. ; CAMPBELL, AARON D. G. ; CAROSATI, EMANUELE ; KREMER, F. S. ; et.al . CACHE Challenge #2: Targeting the RNA Site of the SARS-CoV-2 Helicase Nsp13. Journal of Chemical Information and Modeling , v. 65, p. 6884-6898, 2025.
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PAGANO, ANTÔNIO D. ; NUNES, LEANDRO S. ; DOMINGUES, WILLIAM B. ; DA SILVEIRA, TONY L.R. ; KÜTTER, MATEUS T. ; SCHNEIDER, AUGUSTO ; KREMER, FREDERICO S. ; JUNIOR, ANTONIO S.V. ; AMARAL, MARTA G. ; GONÇALVES, NATIÉLI M. ; BELLIDO-QUISPE, DIONET K. ; VOLCAN, MATHEUS V. ; COSTA, PATRÍCIA G. ; BIANCHINI, ADALTO ; PINHAL, DANILLO ; CAMPOS, VINICIUS F. ; REMIÃO, MARIANA H. . Assessing Reproductive Effects and Epigenetic Responses in Austrolebias charrua Exposed to Roundup Transorb®: Insights from miRNA Profiling and Molecular Interaction Analysis. ENVIRONMENTAL TOXICOLOGY AND PHARMACOLOGY , v. ?, p. 104539-?, 2024.
DAGLI, MARIA LUCIA ZAIDAN ; NAGAMINE, MÁRCIA KAZUMI ; IKEDA, TATÍCIA LIEH ; DA FONSECA, IVONE IZABEL MACKOWIAK ; KREMER, FREDERICO SCHMITT ; SEIXAS, FABIANA KOMMLING ; HERNANDEZ, CAROLINA DAGLI ; LEITE, JOÃO VITOR PEREIRA ; YASUMARU, CASSIA CORREA ; MASSOCO, CRISTINA OLIVEIRA ; HSIEH, RICARDO ; LOURENÇO, SILVIA VANESSA ; COLLARES, TIAGO VEIRAS . Identification of mutations in canine oral mucosal melanomas by exome sequencing and comparison with human melanomas. Scientific Reports , v. 14, p. ?-?, 2024.
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Projetos de desenvolvimento

2024 - Atual

Desenho in silico e avaliação in vitro e in vivo de novos peptídeos com atividade antimicrobiana e antitumoral, Descrição: A demanda por novas abordagens para o tratamento de infecções bacterianas resistentes a antibióticos, bem como parao tratamento dos diferentes tipos de câncer, exige que novas classes de moléculas sejam exploradas pelos setoresfarmacêutico. Peptídeos antimicrobianos (AMPs) e anti-câncer (ACPs) tem se mostrado moléculas promissoras paraatender esta demanda devido à sua ação de amplo espectro (capacidade de matar diferentes tipos de patógenos),mecanismo de ação (disrupção da membrana), biocompatibilidade, baixa-imunogenicidade e menor chance de resultar emresistência. Além disso, a síntese em larga escala destas moléculas pode ser facilitada com técnicas de clonagem eprodução heteróloga de proteínas, diferente dos compostos geralmente utilizados como antimicrobianos às drogasantitumorais.O presente trabalho tem por objetivo desenvolver e validar uma abordagem para desenho de novos peptídeos anti-câncere antimicrobianos, utilizando para isso técnicas de aprendizado de máquina, em particular modelos classificativos egenerativos, e bioinformática para desenhar e selecionar computacionalmente moléculas promissoras, e abordagens invitro e in vivo para validar as moléculas selecionadas e a metodologia in silico. Desta forma, tem com produtos empotencial um programa de computador que poderá ser posteriormente empregado em outras áreas de aplicação e tambémpeptídeos que poderá será futuramente empregados na formulação de novas abordagens terapêuticas para infecçõesmicrobianas e no tratamento de cânceres.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Frederico Schmitt Kremer - Coordenador / Luciano da Silva Pinto - Integrante / Isadora Leitzke Guidotti - Integrante.
2024 - Atual

Desenvolvimento de uma ferramenta de bioinformática para anotação de genes de resistência bacteriana a antissépticos e desinfetantes, Descrição: O presente projeto visa o desenvolvimento de uma ferramenta de bioinformática para análise de isolados resistentes a sanitizantes e outros biocidas, visando uma melhor detecção do espalhamento destes mecanismos em espécies microbianas, sobretudo as de relevância em saúde pública.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Frederico Schmitt Kremer - Coordenador / DA ROSA, ELIAS EDUARDO BARBOSA - Integrante., Número de produções C, T & A: 1
2023 - Atual

Bambu Enterprise: plataforma para drug discovery baseada em QSAR, Descrição: O câncer é uma doença caracterizada pela divisão desorientada de células, queapresentam mutações genéticas e a capacidade de invadir diferentes tecidos. Nocontexto mundial, possui incidência crescente e alta taxa de mortalidade. Os tipos decâncer mais prevalentes são de mama, próstata, pulmão, colorretal e estômago. Ostratamentos atuais incluem terapias que, apesar de tratar a doença, debilita a saúdedo paciente, como a quimioterapia. Entretanto, as áreas de biotecnologia,bioinformática e quimioinformática têm revolucionado o cenário de tratamentosdisponíveis nas últimas décadas. Uma das abordagens é no desenvolvimento deterapias-alvo a partir da identificação de moléculas com promissora atividadeantitumoral utilizando metodologias in silico. O desenvolvimento tecnológico tambémcontribui para o desenvolvimento de ferramentas inovadoras através dodesenvolvimento de algoritmos baseados em machine learning (ML, aprendizado demáquina). Nesse sentido, um projeto de mestrado do OmixLab, da UniversidadeFederal de Pelotas (UFPel), desenvolveu a ferramenta Bambu (Bioassays ModelBuilder), que utiliza algoritmos de ML e atua como um filtro de moléculas compotencial efeito farmacológico contra o câncer de mama e o melanoma. Levando emconsideração o caráter inovador da ferramenta e da sua aplicação, o objetivo dopresente projeto é ampliar a aplicabilidade da Bambu para os principais tipos decâncer, bem como desenvolver uma interface web e colocá-la em servidores nanuvem, para que possa ser disponibilizada no modelo Software as a Service (SaaS)para instituições públicas e comercializada para instituições privadas. O produto finalobtido possui importante relevância científica, tecnológica, inovadora e econômicapara o Brasil, uma vez que a indústria farmacêutica em território nacional necessitade incentivo e de players que complementam seus serviços, visando reduzir cadavez mais a dependência externa e valorizar a indústria nacional. Além disso, oprojeto também possui relevância social, uma vez que a parceria entre a UFPel e astartup Biosearch para o desenvolvimento desta ferramenta visa contribuir para afixação de recursos humanos na região do sul do Rio Grande do Sul.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Frederico Schmitt Kremer - Coordenador / Isadora Leitzke Guidotti - Integrante / DARLING DE ANDRADE LOURENÇO - Integrante / GABRIEL LISTON DE MENEK - Integrante / GOULART, LUCAS MOCELLIN - Integrante / FURTADO, EDUARDO GRUTZMANN - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1
2022 - 2023

Desenvolvimento de modelos para QSAR baseados em aprendizado de máquina para prospecção de moléculas para o tratamento da Doença de Alzheimer, Descrição: A Doença de Alzheimer (DA), tem aumentado como uma epidemia no mundo todo, sendo a causa mais frequente de demência . O principal fato sobre ela, é que não há cura, apenas tratamento para seu retardo. O que caracteriza a doença é a morte de neurônios e a perda cognitiva de funções, devido estar ligado ao cérebro. De modo a auxiliar na prospecção de novos tratamentos contra esta doença, o presente trabalho tem por objetivo o desenvolvimento de modelos QSAR contra alvos terapêuticos da DA. Estes modelos poderão ser utilizadas posteriormente em projetos de prospecção de moléculas através de virtual screening e drug design.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Frederico Schmitt Kremer - Coordenador / Isadora Leitzke Guidotti - Integrante / Mariana Berdoldi Amato - Integrante.
2021 - 2023

NESS: Uma ferramenta para busca alignment-free por similaridade de sequências usando word embeddings, Descrição: O monitoramento ambiental com uso de métodos de sequenciamento de DNA de nova geração vem se mostrando uma estratégia promissora para a detecção de patógenos de interesse em saúde humana, como o vírus SARS-Cov2, bem como de genes de resistência a antibióticos, possibilitando assim a detecção precoce de surtos. Neste tipo de análise, o DNA total de amostras ambientais é extraído e sequenciado, sendo os fragmentos gerados comparados com bancos de dados de sequências de DNA ou proteínas para se aferir a identificação taxonômica de cada organismo presente na amostra. Esta comparação é realizada geralmente através de métodos baseados em alinhamento de sequências (ex: BLAST), mas o seu custo computacional tem motivado o desenvolvimento de abordagens alternativas (alignment-free). O presente projeto visa a avaliação e desenvolvimento de metodologias baseadas em 'word embeddings' para a consulta em bancos de dados de sequência, que consistem em representações vetoriais de palavras e textos produzidas a partir de aprendizado de máquina que preservam a sua relação 'semântica'. Esta metodologia poderá ser empregada em diferentes cenários de utilização, como anotação de genomas microbianos e identificação de patógenos em amostras ambientais.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . , Integrantes: Frederico Schmitt Kremer - Coordenador / Luciano da Silva Pinto - Integrante / amanda munari guimarães - Integrante., Financiador(es): FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL - Auxílio financeiro.
2021 - 2022

Desenvolvimento de uma ferramenta para QSAR baseada em aprendizado de máquina para prospecção de drogas antitumorais, Descrição: O Câncer é uma das principais causas de morte no mundo, sendo um grupo de doenças caracterizada pela divisão desorientada de células que sofreram mutações genéticas, e possuem a capacidade de invadir diferentes grupos celulares. Estas mutações são ocasionadas por alguns fatores de risco, que incluem tabagismo, alcoolismo, má alimentação e estresses repetitivos. A identificação de moléculas com potencial farmacológico sempre foi realizada por meio de descobertas de compostos naturais. Os medicamentos descobertos, hoje auxiliam no tratamento de inúmeras doenças, inclusive câncer, mas isso sempre foi laborioso e custoso para os órgãos que financiam pesquisas para drug discovery. As grandes empresas farmacêuticas e centros de pesquisa costumam usar uma abordagem denominada High Throughput Screening (HTS), onde são testados milhares de moléculas para atividades biológicas de forma automatizada. Além disso, temos a abordagem quantitativa que é uma técnica que é comumente usada para avaliar agentes toxicológicos, ela permite que amostras sejam analisadas em diferentes quantidades, permitindo que o pesquisador identifique a dose ideal do medicamento ou as doses tóxicas do mesmo. A maior problemática envolvendo essa tecnologia é o custo de infraestrutura e das bibliotecas. Com o passar dos anos novas abordagens vêm sendo desenvolvidas, e graças aos dados produzidos por HTS, podemos desenvolver programas que conseguem filtrar informações relevantes no meio dos dados disponibilizados nesses bancos. Esse tipo de metodologia denominada in silico, permite o estudo de compostos para o desenvolvimento de novas terapias analisando estruturas tridimensionais de moléculas alvo e de seus ligantes. Outra abordagem usada para o desenvolvimento dessas ferramentas é o aprendizado de máquina, uma sub-área da inteligência artificial. ML visa desenvolver algoritmos capazes de solucionar problemas para os quais não foram explicitamente programados. Uma das metodologias empregadas no ML supervisionado no contexto de drug discovery é a Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR), um estudo quantitativo para ver interações entre moléculas orgânicas e estruturas químicas de forma tridimensional, o que ajuda na descoberta de possíveis ligantes e/ou receptores (LIN et al, 2020). QSAR é um método baseado em ligantes, isto quer dizer que o estudo é focado na relação entre a estrutura do ligante e sua atividade, independente do receptor, permitindo a predição da atividade de novas moléculas por meio das suas características estruturais. Pode ser usada para virtual screening, e ser usada na predição da atividade química, inibição enzimática, inibição de crescimento celular entre outros.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Frederico Schmitt Kremer - Coordenador / Isadora Leitzke Guidotti - Integrante / GABRIEL LISTON DE MENEK - Integrante / GOULART, LUCAS MOCELLIN - Integrante / FURTADO, EDUARDO GRUTZMANN - Integrante., Número de produções C, T & A: 4

Prêmios

2023

Professor homenageado das turmas 2022/02 e 2023/01 da Graduação em Biotecnologia da UFPel.

Histórico profissional

Endereço profissional

Universidade Federal de Pelotas, Unidades e Cursos de Graduação, Centro de Desenvolvimento Tecnológico (CDTec). , UFPel - Campus Universitário, Prédio 19 - Biotecnologia, Campus Universitário, 96160000 - Capão do Leão, RS - Brasil, Telefone: (53) 991562706

Experiência profissional

2019 - 2020

Melhor Envio

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Cientista de Dados, Carga horária: 40

2019 - 2019

Serviço Nacional de Aprendizagem Comercial - RS

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Professor

Outras informações:
Professor da disciplina "web semântica", ofertada para o curso de Especialização em Desenvolvimento de Aplicações Web e Mobile.

2019 - 2019

Serviço Nacional de Aprendizagem Comercial - RS

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 24

Outras informações:
Professor da disciplina "criptografia e infraestrutura de chaves públicas", ofertada para o curso de Especialização em Segurança da Informação.

2019 - 2019

Thrive Data Science

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Cientista de Dados, Carga horária: 20

Outras informações:
Desenvolvimento de pipeline para análise de dados a aprendizagem de máquina

2012 - 2012

Universidade Federal do Ceará

Vínculo: Aluno visitante, Enquadramento Funcional: estagiário voluntário, Carga horária: 50

Outras informações:
Treinamento de verão na utilização de ferramentas de bioinformática aplicáveis na resolução de estruturas cristalográficas de proteínas, incluindo o pacote CCP4 e os softwares COOT e pyMol, computando 200 horas de treinamento.

2020 - Atual

Universidade Federal de Pelotas

Vínculo: Servidor público, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto A, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

2013 - 2013

Universidade Federal de Pelotas

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Monitor da Disciplina Bioinformática., Carga horária: 20

2011 - 2013

Universidade Federal de Pelotas

Vínculo: Aluno, Enquadramento Funcional: Estagiário voluntário - iniciação científica, Carga horária: 12

Outras informações:
Estágio no laboratório de Bioinformática do Núcleo de Biotecnologia da Universidade Federal de Pelotas. Participação no processo de curadoria de montagem e curadoria de anotação do genoma de Leptospira Borgptersenii 4E e treinamento em programação em PASCAL, PERL e em suite Delphi e Lazarus.

2012 - 2012

Universidade Federal de Pelotas

Vínculo: Aluno, Enquadramento Funcional: Monitor da Disciplina Bioinformática., Carga horária: 12

Outras informações:
Auxílio no ensino de bioinformática através da preparação de material didático e no acompanhamento dos alunos a fim de se sanar dúvidas referentes aos conteúdos ministrados.

2012 - 2012

Universidade Federal de Pelotas

Vínculo: Aluno, Enquadramento Funcional: Colaborador do "Mural G-Biotec em Ação", Carga horária: 20

2012 - 2012

Universidade Federal de Pelotas

Vínculo: Aluno, Enquadramento Funcional: Colaborador do "Mural CIEP-Biotec", Carga horária: 2

2012 - 2012

Universidade Federal de Pelotas

Vínculo: Aluno, Enquadramento Funcional: Colaborador do "Mural G-Biotec", Carga horária: 4

2011 - 2011

Universidade Federal de Pelotas

Vínculo: Aluno, Enquadramento Funcional: Estagiário voluntário - iniciação científica, Carga horária: 12

Outras informações:
Estágio desenvolvido no Laboratório de Biotecnologia Vegetal do Núcleo de Biotecnologia da Universidade Federal de Pelotas, participando de projetos de pesquisas com cultivo in vitro de tecidos vegetais.