Nilzair Barreto Agostinho

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Produções bibliográficas

• Agostinho, Nilzair Barreto ; WERHLI, A. V. ; ADAMATTI, D. F. . Uma Uma revisão sistemática para modelagem de redes regulatórias genéticas utilizando sistemas multiagente. REVISTA ELETRÔNICA ARGENTINA-BRASIL DE TECNOLOGIAS DA INFORMAÇÃO E DA COMUNICAÇÃO , v. 1, p. 1, 2022.

• AGOSTINHO, N. B. ; ADAMATTI, D. F. . Uma Uma revisão sistemática para modelagem de redes regulatórias genéticas utilizando sistemas multiagente. REVISTA ELETRÔNICA ARGENTINA-BRASIL DE TECNOLOGIAS DA INFORMAÇÃO E DA COMUNICAÇÃO , v. 1, p. 1, 2022.

• AGOSTINHO, N. B. ; ADAMATTI, D. F. . Uma Uma revisão sistemática para modelagem de redes regulatórias genéticas utilizando sistemas multiagente. REVISTA ELETRÔNICA ARGENTINA-BRASIL DE TECNOLOGIAS DA INFORMAÇÃO E DA COMUNICAÇÃO , v. 1, p. 1, 2022.

• AGOSTINHO, N. B. ; ADAMATTI, D. F. . Um modelo para simulação de formação de membranas e micelas. Workshop-Escola de Sistemas de Agentes, seus Ambientes e apliCações â014 XII WESAAC /Cortés M.I.; Marchi, J.; Vaconcelos, E. (Org). ANAIS.â014 â014 Fortaleza, 2018. , v. 12, p. 188, 2018.

• AGOSTINHO, N. B. ; ADAMATTI, D. F. ; WERHLI, A. V. . Revisão Sistemática Para O Desenvolvimento De Um Ambiente De Simulação Multiagente Para Vias Regulatórias.. RETEC. REVISTA DE TECNOLOGIAS (OURINHOS) , v. 11, p. 39, 2018.

• AGOSTINHO, NILZAIR B. ; MACHADO, KARINA S. ; WERHLI, ADRIANO V. . Inference of regulatory networks with a convergence improved MCMC sampler. BMC Bioinformatics , v. 16, p. 306, 2015.

• AGOSTINHO, N. B. ; MACHADO, KARINA S. ; WERHLI, A. V. . Inference of Regulatory Networks with MCMC sampler guided by Mutual Information. In: ACM SAC 2017, 2017, Marrakech. Proceedings of ACM SAC 2017, 2017. v. 1. p. 18-22.

• AGOSTINHO, N. B. ; WERHLI, A. V. ; ADAMATTI, D. F. . Development of a Multiagent Simulator to Genetic Regulatory Networks. 2020. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• AGOSTINHO, N. B. ; WERHLI, A. V. ; ADAMATTI, D. F. . A Systematic Review to Multiagent Systems and Regulatory Networks. 2020. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• AGOSTINHO, N. B. ; WERHLI, A. V. ; ADAMATTI, D. F. . Desenvolvimento de um Framework para Modelagem e Simulação de Redes Regulatórias Genéticas usando Sistemas Multiagente. 2020. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Agostinho, Nilzair Barreto ; WERHLI, A. V. ; ADAMATTI, D. F. . MODELAGEM E SIMULAÇÃO DE VIAS REGULATÓRIAS UTILIZANDO SISTEMAS MULTIAGENTES. 2020. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• AGOSTINHO, N. B. ; ANDREJ, A. ; WERHLI, A. V. ; ADAMATTI, D. F. . Development of a Multiagent Simulator to Genetic Regulatory Networks. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• AGOSTINHO, N. B. . UM AMBIENTE DE SIMULAÇÃO MULTIAGENTE PARA VIAS REGULATÓRIAS. 2019. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• AGOSTINHO, N. B. ; ADAMATTI, D. F. ; WERHLI, A. V. . Revisão Sistemática Para o Desenvolvimento de Um Ambiente Multiagente Para Vias Regulatórias. 2018. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• AGOSTINHO, N. B. ; ADAMATTI, D. F. ; WERHLI, A. V. . Um Ambiente Multiagente Para Vias Regulatórias. 2018. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• AGOSTINHO, N. B. ; WERHLI, A. V. ; ADAMATTI, D. F. . . Um modelo para simulação de formação de membranas e micelas. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• AGOSTINHO, N. B. . Inferência de Redes Genéticas Regulatórias Utilizando Redes Booleanas. 2011. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• AGOSTINHO, N. B. ; MARTINS, M. R. A. ; ROCHA, C. R. ; SANTOS, D. A. . PAJÉ ? Programação Aplicada a Jogos Eletrônicos e PAJÉ MOBILE API para o desenvolvimento de jogos em Java Mobile Edition. 2007. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• AGOSTINHO, N. B. ; Betito, R. ; ROCHA, C. R. ; MARTINS, M. R. A. ; SANTOS, D. A. . O Desenvolvimento de um Jogo Educativo Para Dispositivos Móveis Auxiliar no Ensino de Química. 2007. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• AGOSTINHO, N. B. ; MARTINS, M. R. A. ; SANTOS, D. A. ; ROCHA, C. R. . O Desenvolvimento de um Jogo Educativo Para Dispositivos Móveis Auxiliar no Ensino de Química. 2007. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• AGOSTINHO, N. B. . Revista Júnior de Iniciação Científica em Ciências Exatas e Engenharia. 2014. (Editoração/Periódico).

Projetos de pesquisa

• 2017 - 2022

  Desenvolvimento de um Framework para a Modelagem e a Simulação de Redes Regulatórias Genéticas usando Sistema Multiagente (FMAS-GENERE), Descrição: Os sistemas biológicos são altamente complexos e a sua separação em partes individuais torna tratável seu estudo. A representação de sistemas biológicos como Redes Regulatórias Genéticas (Genetic Regulatory Networks - GRN) que formam um mapa das interações entre as moléculas num organismo é uma maneira padrão de representar essa complexidade biológica. As GRN são compostas de genes que podem ser apenas modulados por outros genes ou traduzidos em fatores de transcrição, que por sua vez regulam outros genes. Os cientistas trabalharam na inferência e representação de GRNs. Para fins de simulação e inferência, muitos modelos matemáticos e algorítmicos diferentes foram adotados para representar as GRN nos últimos anos. Entre esses métodos, é formulada a hipótese de que os Sistemas Multiagente (MAS - Multi-Agent System) foram pouco explorados. Neste trabalho, apresenta-se os esforços, trabalhos e resultados no desenvolvimento de uma ferramenta para modelagem e simulação de GRN usando MAS. Para tal, é proposto um MAS composto por agentes que imitam os processos bioquímicos de regulação de genes. A ferramenta foi desenvolvida em etapas, de forma que seu desenvolvimento foi evoluindo e cada uma das versões foi validada de forma diferente, até ter o modelo final. Primeiramente, foi validado através da comparação com os resultados da teoria de Michaelis e Menten. Em seguida, através da comparação com Modelo de Uri Alonn (baseado em motifs). Finalmente, a ferramenta foi concluída e validada através do estudo de caso da planta Arabidopisis Thaliana. Esta versão mostra-se flexível para realizar simulações de GRNs de acordo com as configurações estabelecidas nos arquivos arquivos de entrada e assim oferecer a autonomia e a pró-atividade característica dos MAS ao simular GRNs genéricas. Sendo assim, apesar de serem usados estudos de casos para validação de cada uma das etapas de desenvolvimento, o modelo desenvolvido é capaz de realizar simulações de GRNs diversas e genéricas, por meio da configuração/parametrização dos arquivos de entrada na forma das estruturas de motifs.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Nilzair Barreto Agostinho - Integrante / Adriano Velasque Werhli - Integrante / Diana Francisca Adamatti - Coordenador.

• 2012 - 2014

  Uma proposta para melhorar a convergência de MCMC, Descrição: Estudos mostram que a alta complexidade dos organismos está intimamente relacionada com a organização de seus componentes em rede. Visando obter o detalhamento mencionado anteriormente, pesquisadores tem investido em estudos das redes biológicas. As redes regulatórias genéticas tem sido utilizadas como um ferramental para dispor mapas detalhados sobre as interações entre os genes e consequentemente sobre as interações moleculares e a organização funcional de organismos complexos. Porém, estas redes regulatórias são altamente complexas e o processo para inferi-las é computacionalmente custoso. Neste trabalho optou-se por usar redes Bayesianas devido à sua natureza probabilística e flexibilidade para incorporar intervenções e fontes adicionais de informações. Devido a, geralmente, os dados disponíveis serem esparsos e de ser impossível enumerar todas as redes existentes, as redes Bayesianas são amostradas através do Markov Chain Monte Carlo (MCMC) que garante que haja uma convergência para distribuição posterior, desde que alguns requisitos sejam satisfeitos. Porém, na prática o MCMC é relativamente lento para alcançar a convergência e produzir os resultados esperados. Ao mostrar-se lento em alguns casos, o MCMC exige muitas amostras para alcançar a distribuição posterior. Devido ao fato de em muitos dos casos os dados reais disponíveis não possuirem amostras abundantes, encontra-se um problema que pode dificultar a obtenção dos resultados. O conhecimento a priori utilizado na inferência de redes, geralmente, é proveniente de dados biológicos armazenados ou simulados. Neste trabalho ao invés de utilizar como conhecimento a priori dados biológicos ou simulados, utilizamos os resultados da inferência de outros métodos menos precisos, porém mais rápidos para direcionar o MCMC. Visando não realizar um direcionamento estrito, o qual poderia violar as regras do MCMC, propõem-se então neste trabalho um direcionamento através de um modelo Hierárquico Bayesiano. Como método direcionador utilizamos o método Graphical Gaussian Models (GGM).. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Nilzair Barreto Agostinho - Integrante / Adriano Velasque Werhli - Coordenador.

• 2011 - 2011

  Inferência de Redes Genéticas Regulatórias Utilizando Redes Booleanas, Descrição: : As redes booleanas são ferramentas com potencial de inferir a dinâmica das interações entre genes e o comportamento de redes genéticas. Atualmente há pesquisadores dedicando-se ao estudo de redes booleanas, buscando produzir ferramentas e métodos que auxiliem na obtenção de redes gênicas para aumentar o conhecimento e as informações que podem ser obtidos através delas, o que influencia diretamente no melhor entendimento de doenças como o câncer, por exemplo, e seus sintomas e métodos de diagnóstico e tratamento. Este trabalho está sendo desenvolvido visando contribuir para o progresso da bioinformática, biologia, medicina e principalmente para ajudar no diagnóstico, tratamento e controle de certas doenças. O trabalho tem como objetivo desenvolver um método para a inferência de redes booleanas que são capazes de fornecer o relacionamento entre os genes e o conhecimento sobre a regulação entre os mesmos, fornecendo, assim, resultados sobre como essas redes se comportam e influenciam no desenvolvimento de doenças. Espera-se contribuir para o progresso da ciência e de seus métodos de diagnósticos e tratamentos de moléstias.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Nilzair Barreto Agostinho - Coordenador / Adriano Velasque Werhli - Integrante.

Prêmios