Bruno Feres de Souza

Pós-doutorado

Idiomas

Áreas de atuação

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• CARVALHO, ROBERTA REJANE SANTOS DE ; VIOLA, POLIANA CRISTINA DE ALMEIDA FONSECA ; CRISPIM, SANDRA PATRÍCIA ; FRANÇA, ANA KARINA TEIXEIRA DA CUNHA ; SOUZA, BRUNO FERES DE ; PIZATO, NATHALIA ; MACEDO, MARIANA DE SOUZA ; PEREIRA, RENATA JUNQUEIRA ; FRANCESCHINI, SYLVIA DO CARMO CASTRO ; CARVALHO, CAROLINA ABREU DE ; NAVARRO, ANDERSON MARLIERE ; SILVA, DANIELLE GÓES DA ; FARIA, FRANCIANE ROCHA DE ; SPERANDIO, NAIARA ; MELÉNDEZ, JORGE GUSTAVO VELÁSQUEZ ; BARBOSA, MÍRIAM DO CARMO RODRIGUES ; et.al . Fatores associados à capacidade antioxidante total da dieta de gestantes brasileiras. REVISTA BRASILEIRA DE EPIDEMIOLOGIA , v. 28, p. 1-10, 2025.

• VALE, OTAMIRES LOPES ; SILVA, TONICLEY ALEXANDRE DA ; SOUZA, BRUNO FERES DE ; CAMARA, ADRIANA LEANDRO . O uso da tecnologia como ferramenta de atendimento psicológico. CONTRIBUCIONES A LAS CIENCIAS SOCIALES , v. 18, p. e15407-17, 2025.

• ALVES-COSTA, S. ; RODRIGUES, F.A. ; FERRARO, A.A. ; NASCIMENTO, G.G. ; LEITE, F.R.M. ; SOUZA, B.F. ; RIBEIRO, C.C.C. . Caries Is the Hub of a Complex Network of Chronic Diseases across the Life Decades. JOURNAL OF DENTAL RESEARCH , v. 1, p. 1, 2025.

• CAVALCANTE, M. R. M. ; PINHO, J. R. O. ; QUEIROZ, R. C. S. ; SOUZA, B. F. de . JÁ É POSSÍVEL FALAR EM MELHORIA DO ACESSO AO PRÉ-NATAL APÓS PREVINE BRASIL?. INTERDISCIPLINAR: REVISTA ELETRÔNICA DA UNIVAR , v. 16, p. 171-184, 2024.

• SOARES, FABIANA ; LUCIANO CARNEIRO ALVES DE OLIVEIRA, BRUNO ; EMANUELLA, EMANUELLA ; MARIA DA SILVA FREITAS, FRANCISCA ; FERES DE SOUSA, BRUNO ; MIRANDA DOS SANTOS, ALCIONE . Intervalos de confiança nas análises com dados de inquérito populacional: gráfico Equiplot. Revista Sociedade Científica , v. 7, p. 3569-3587, 2024.

• ALVES-COSTA, SILAS ; DE SOUZA, BRUNO FERES ; RODRIGUES, FRANCISCO APARECIDO ; FERRARO, ALEXANDRE ARCHANJO ; NASCIMENTO, GUSTAVO G. ; LEITE, FABIO R. M. ; LADEIRA, LORENA LÚCIA COSTA ; BATISTA, ROSÂNGELA FERNANDES LUCENA ; THOMAZ, ERIKA BÁRBARA ABREU FONSECA ; ALVES, CLAUDIA MARIA COELHO ; RIBEIRO, CECILIA CLAUDIA COSTA . High free sugars, insulin resistance, and low socioeconomic indicators: the hubs in the complex network of non-communicable diseases in adolescents. Diabetology & Metabolic Syndrome , v. 16, p. 1, 2024.

• SANTOS, GRACELYNNE OLIVEIRA ; BANDEIRA, MARIA DA GLÓRIA ALMEIDA ; SOUZA, BRUNO FERES DE ; SANTIAGO, AUGUSTO ZANONI FRADE S. . Prospecção Tecnológica de Chatbot Relacionada à Lei de Direito Autoral. Cadernos de Prospecção , v. 16, p. 1654-1668, 2023.

• SILVA, AÍDA PATRICIA DA FONSECA DIAS ; DURANS, KEYLA CRISTINA NOGUEIRA ; FREITAS, FRANCISCA MARIA DA SILVA ; LARCERDA, EMANUELLA PEREIRA DE ; SOARES, FABIANA ALVES ; SOUZA, BRUNO FERES DE ; OLIVEIRA, BRUNO LUCIANO CARNEIRO ALVES DE . Desigualdades raciais na adequação do acesso ao pré-natal no Brasil entre 2014-2019. REVISTA ELETRÔNICA ACERVO EM SAÚDE , v. 23, p. e13682, 2023.

• ALVES-COSTA, SILAS ; LEITE, FÁBIO RENATO MANZOLLI ; LADEIRA, LORENA LÚCIA COSTA ; LIMA-SOARES, FERNANDA ; DE ANDRADE PAES, ANTONIO MARCUS ; DE SOUZA, BRUNO FERES ; NASCIMENTO, GUSTAVO G. ; RIBEIRO, CECILIA CLAUDIA COSTA . Behavioral and metabolic risk factors associated with periodontitis in Brazil, 1990-2019: a multidimensional analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. CLINICAL ORAL INVESTIGATIONS (PRINT) , v. 27, p. 7909-7917, 2023.

• DUAILIBE SOARES, RAFAELA ; DE SOUSA QUEIROZ, REJANE CHRISTINE ; FERES DE SOUZA, BRUNO ; FREITAS CARVALHO BRANCO, MARIA DOS REMÉDIOS . Situação vacinal gravidade das internações por síndrome respiratória aguda grave por COVID 19, Maranhão, 2021. SAÚDE COLETIVA (BARUERI) , v. 13, p. 12460-12467, 2023.

• SANTOS, ELILSON ; CORTES, OMAR ANDRES CARMONA ; SOUZA, BRUNO FERES DE . A flexible mobile application for image classification using deep learning: a case study on COVID-19 and X-ray images. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER APPLICATIONS IN TECHNOLOGY , v. 69, p. 150-162, 2022.

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• CARVALHO, C. A. ; CARVALHO, V. A. ; CAMPOS, M. A. G. ; OLIVEIRA, B. L. C. A. ; DINIZ, E. M. ; SANTOS, A. M. ; SOUZA, B. F. de ; SILVA, A. A. M. . Delay in death reporting affects timely monitoring and modeling of the COVID-19 pandemic. CADERNOS DE SAÚDE PÚBLICA , v. 37, p. e00292320, 2021.

• OLIVEIRA, B. L. C. A. ; CAMPOS, M. A. G. ; QUEIROZ, R. C. S. ; ALVES, M. T. S. S. B. E. ; SOUZA, B. F. de ; SANTOS, A. M. ; SILVA, A. A. M. . Prevalência e fatores associados à hesitação vacinal contra a covid-19 no Maranhão, Brasil. REVISTA DE SAÚDE PÚBLICA (ONLINE) , v. 55, p. 12, 2021.

• SANTOS, A. M. ; SOUZA, B. F. de ; CARVALHO, C. A. ; CAMPOS, M. A. G. ; OLIVEIRA, B. L. C. A. ; DINIZ, E. M. ; BRANCO, M. R. F. C. ; QUEIROZ, R. C. S. ; CARVALHO, V. A. ; ARAUJO, W. R. M. ; SILVA, A. A. M. . Excess deaths from all causes and by COVID-19 in Brazil in 2020. REVISTA DE SAÚDE PÚBLICA (ONLINE) , v. 55, p. 71, 2021.

• SILVA, A. A. M. ; LIMA-NETO, L. G. ; AZEVEDO, C. M. P. E. S. ; COSTA, L. M. M. ; BRAGANCA, M. L. B. M. ; BARROS FILHO, A. K. D. ; WITTLIN, B. B. ; SOUZA, B. F. de ; OLIVEIRA, B. L. C. A. ; CARVALHO, C. A. ; THOMAZ, E. B. A. F. ; SIMOES-NETO, E. A. ; LEITE JUNIOR, J. F. ; COSME, L. M. S. S. ; CAMPOS, M. A. G. ; QUEIROZ, R. C. S. ; COSTA, S. S. ; CARVALHO, V. A. ; SIMOES, V. M. F. ; ALVES, M. T. S. S. B. E. ; et.al . Population-based seroprevalence of SARS-CoV-2 and the herd immunity threshold in Maranhão. REVISTA DE SAUDE PUBLICA , v. 54, p. 1, 2020.

• SANTOS, MARCOS TADEU DOS ; SOUZA, BRUNO FERES DE ; CÁRCANO, FLAVIO MAVIGNIER ; VIDAL, RAMON DE OLIVEIRA ; SCAPULATEMPO-NETO, CRISTOVAM ; VIANA, CRISTIANO RIBEIRO ; CARVALHO, ANDRE LOPES . An integrated tool for determining the primary origin site of metastatic tumours. JOURNAL OF CLINICAL PATHOLOGY , v. 71, p. 584-593, 2018.

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• S. N. PINHEIRO, JAQUELINE ; ALMEIDA BANDEIRA, MARIA DA GLÓRIA ; SILVA NUNES, GILVANDA ; FERES DE SOUZA, BRUNO ; SOUSA LIMA, PABLO ; NUNES SILVA, IVVE CAROLINE . ESTUDO PROSPECTIVO RELATIVO À ATIVIDADE DA PLANTA BABAÇU PARA COSMÉTICOS E ALIMENTOS. Cadernos de Prospecção , v. 8, p. 348-354, 2015.

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• SOUZA, B. F. de ; SOARES, C. ; CARVALHO, André Ponce de Leon F. de . Meta-learning approach to gene expression data classification. International Journal of Intelligent Computing and Cybernetics (Print) , v. 2, p. 285-303, 2009.

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• NEVES, D. C. F. N. ; SOUZA, B. F. de ; SAMPAIO, W. B. ; FERREIRA, M. S. . Medidas de Massa em Química Experimental: Desenvolvimento de uma Tecnologia Assistiva para Auxiliar Alunos com Deficiência Visual. Medidas de Massa em Química Experimental: Desenvolvimento de uma Tecnologia Assistiva para Auxiliar Alunos com Deficiência Visual. 1ed.: , 2022, v. , p. 43-.

• Neves, Daniela Carvalho Ferraz Nolasco ; SOUZA, B. F. de ; SAMPAIO, W. B. ; FERREIRA, M. S. . DESENVOLVIMENTO DE UM SOFTWARE PARA DETERMINAÇÃO DE MASSA E VOLUME DE SUBSTÂNCIAS POR ESTUDANTES COM DEFICIÊNCIA VISUAL. Open Science Research VI. 1ed.: Editora Científica Digital, 2022, v. , p. 776-788.

• Neves, Daniela Carvalho Ferraz Nolasco ; Sousa, Janyeid Karla Castro ; Ferreira, Maira Silva ; SOUZA, BRUNO FERES DE . Leitor acessível: Uma proposta de dispositivo para medidas de massa em aulas práticas de química para pessoas com deficiência visual. Série Educar ¿ Volume 45 ¿ Educação Especial e Inclusiva. 1ed.: Editora Poisson, 2020, v. , p. 38-.

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• VASCONCELOS JÚNIOR, JOSÉ GILBERTO ; SOUZA, BRUNO FERES ; CARVALHO, ANDRÉ CARLOS PONCE DE LEON FERREIRA . Meta-Learning Based Recommendation of Ensemble Methods for Gene Expression Classification. In: Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2020, Belém. Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional. Curitiba: ABRICOM, 2019. p. 1-6.

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• Neves, Daniela Carvalho Ferraz Nolasco ; Ferreira, Maira Silva ; SOUZA, BRUNO FERES DE ; SAMPAIO, WENER BORGES DE . Determinação de Massa e Volume de Substâncias por Estudantes com Deficiência Visual Através de um Aplicativo Móvel. In: Anais da VII Semana de Engenharia do Maranhão, 2019, UFMA. Anais do(a) Anais da VII Semana de Engenharia do Maranhão. Recife: Even3, 2019.

• PINHEIRO, M. A. L. ; SILVA, J. C. ; SOUZA, B. F. de . Aprendizado de Máquina Aplicado à Análise de Evasão no Ensino Superior. In: Computer on the Beach 2018, 2018, Florianópolis. Anais do Computer on the Beach 2018, 2018. v. 1. p. 1-10.

• PRIYA, R. ; SOUZA, B. F. de ; Rossi, A. ; CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de . Using genetic algorithms to improve prediction of execution times of ML tasks. In: Hybrid Artificial Intelligent Systems 2012, 2012, Salamanca. Proceedings of the 7th international conference on Hybrid Artificial Intelligent Systems (HAIS'12). Heidelberg: Springer-Verlag Berlin, 2012. v. 7208. p. 196-207.

• PRIYA, R. ; SOUZA, B. F. de ; Rossi, A. ; CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de . Predicting Execution Time of Machine Learning Tasks using Metalearning. In: World Congress on Information and Communication Technologies 2011 (WICT 2011), 2011, Mumbai. Proceedings of the World Congress on Information and Communication Technologies 2011, 2011. v. 1. p. 1-6.

• SOUZA, B. F. de ; CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; SOARES, C. . A comprehensive comparison of ML algorithms for gene expression data classification. In: The 2010 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2010, Barcelona. Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN 2010, 2010. v. 1. p. 1-8.

• SOUZA, B. F. de ; CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; SOARES, C. . Empirical Evaluation of Ranking Prediction Methods for Gene Expression Data Classification. In: 12th Ibero-American Conference on AI (IBERAMIA), 2010, Bahía Blanca. Advances in Artificial Intelligence - IBERAMIA 2010, 2010. v. 6433. p. 194-203.

• SOUZA, B. F. de ; CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; SOARES, C. . Metalearning for Gene Expression Data Classification. In: 8th International Conference on Hybrid Intelligent Systems, 2008, Barcelona. Proceedings of the 2008 8th International Conference on Hybrid Intelligent Systems, 2008. p. 441-446.

• DELBEM, Alexandre Cláudio Botazzo ; SIMÕES, Eduardo Do Valle ; SOUZA, B. F. de ; OLESKOVICZ, Mário ; SOUZA, Sílvio Aparecido de ; COURY, Denis Vinícius . A Fast and Efficient Method for Frequency Deviation Measurement Based on Genetic Algorithms using a FPGA Approach. In: 2006 IEEE PES Transmission and Distribution Conference and Exposition Latin America, 2006, Caracas. Proceedings of 2006 IEEE PES Transmission and Distribution Conference and Exposition Latin America, 2006. p. 1-6.

• COURY, Denis Vinícius ; OLESKOVICZ, Mário ; SOUZA, Sílvio Aparecido de ; DELBEM, Alexandre Cláudio Botazzo ; SOUZA, B. F. de ; SIMÕES, Eduardo Do Valle . A ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS DE UM SISTEMA ELÉTRICO DE POTÊNCIA PELA APLICAÇÃO DE ALGORITMOS GENÉTICOS REESTRUTURADO À FPGA (ACEITO). In: Congresso Brasileiro de Automática, 2006, Salvador. Anais do XVI Congresso Brasileiro de Automática (CBA 2006), 2006. p. 1745-1750.

• SOUZA, B. F. de ; CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de . Feature Selection in SVMS Applied to Gene Expression Data. In: V Best MSc dissertation/ PhD thesis contest - CTDIA'2006, 2006, Ribeirão Preto. Anais do V Best MSc dissertation/ PhD thesis contest - CTDIA'2006, 2006.

• SOUZA, B. F. de ; CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; CALVO, Rodrigo ; ISHII, Renato Porfírio . Multiclass SVM Model Selection Using Particle Swarm Optimization. In: 6th International Conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS 06'), 2006, Nova Zelândia. Proceedings of the 6th International Conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS 06'), 2006. p. 31-35.

• SOUZA, B. F. de ; CARVALHO, André Ponce de Leon F. de ; CANCINO, W. . Gene Subset Selection Using Genetic Algorithm and SVMs. In: 8th Brazilian Symposium on Neural Networks, 2004, São Luís. Proceedings of the 8th Brazilian Symposium on Neural Networks, 2004. p. 1-6.

• SOUZA, B. F. de ; CARVALHO, André Ponce de Leon F. de . Gene Selection Using Genetic Algorithms. In: 5th International Symposium on Biological and Medical Data Analysis, 2004, Valencia. Proceedings of the 5th International Symposium on Biological and Medical Data Analysis. Heidelberg: Springer Berlin, 2004. v. 3337. p. 479-490.

• EHMETY, S. O. ; SOUZA, B. F. de . Mechanizing Sigma-Calculus in Isabelle/ZF. In: Simpósio Brasileiro de Linguagens de Programação, 2000, Recife. Anais do IV Simpósio Brasileiro de Linguagens de Programação, 2000.

• SANTOS, M. T. ; SOUZA, B. F. de ; CARCANO, F. M. ; VIDAL, R. O. ; SCAPULATEMPO-NETO, C. ; VIANA, C. R. ; CARVALHO, A. L. . Cancer of unknown Primary Origin: A gene expression profilling for the right classification. In: The Molecular Medicine Tri Conference, 2014, San Francisco. Molecular Med Tri-Con 2014 proceedings, 2014.

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2023 - Atual

  Emprego da tecnologia na atenção à saúde: estimação de volume mamário por aplicativo móvel em cirúrgias plásticas reparadoras no sistema, Descrição: Entre as plásticas mamárias reparadoras, a redução das mamas figura entre as mais realizadas. O volume mamáriooriginal representa uma medida importante para atingir a simetria pós-operatória. Assim, uma correta estimativa dovolume mamário pode ser útil à concretização de um resultado pós-operatório satisfatório. Um cálculo confiável dovolume facilita procedimentos oncológicos, estéticos, de reconstrução e redução mamárias, auxiliando desde aestratificação de pacientes no pré-operatório, quanto à conduta necessária, até a otimização e quantificaçãoobjetiva dos resultados cirúrgicos. Atualmente no SUS, a estimação do volume mamário é corriqueiramente feita deacordo com o julgamento subjetivo do cirurgião, uma vez que o padrão ouro para esse cálculo é o exame de ressonânciamagnética, de custo muito elevado. Neste projeto, propõe-se fazer uso de algoritmos de Visão Computacional e deAprendizado de Máquina para realizar a estimavia de volume de mamas. Tais abordagens permitem interpretar imagensdigitais, possibilitando a extração de medidas de interesse, como o volume. Para tornar a proposta conveniente aouso no SUS, vai-se desenvolver um aplicativo para smarphone para a aquisição de imagens de mamas das pacientes eposterior análise por modelos de visão computacional. Com isso, espera-se difundir uma tecnologia de baixo custo, defácil manuseio e de adequada acurácia na prática médica de cirurgiões plásticos do SUS, impactando na condução decirurgias de redução mamária.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Bruno Feres de Souza - Coordenador / CORTES, OMAR ANDRES CARMONA - Integrante / Carlos de Salles Soares Neto - Integrante / Rayssa Yasmin Pereira Sauaia - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Outra.

• 2022 - Atual

  Técnicas Avançadas de Aprendizagem de Máquina Aplicadas a Dados de Expressão Gênica, Descrição: Nos últimos anos, o diagnóstico de doenças graves, como o câncer, tem sido auxiliado pela utilização de tecnologias que medem a expressão de milhares de genes simultaneamente. Dentre estas, os microarrays destacam-se como as mais estudadas. Analisar experimentos de microarrays não é trivial, principalmente pela abundância e complexidade de dados. Assim, técnicas de Aprendizagem de Máquina (AM) são utilizadas para extrair, de maneira automática, informações relevantes e não triviais dos dados. Neste projeto, propõe-se a investigação de técnicas avançadas de AM para melhorar o desempenhos dos classificadores induzidos. Especififcamente, três abordagens serão consideradas: 1) meta-aprendizagem para a recomendação conjunta de algoritmos de seleção de atributos e classificação; 2) transferência de aprendizagem entre bases do domínio de expressão gênica e; 3) comitês de classificadores. Com tal pesquisa, espera-se contribuir tanto para o avanço das técnicas computacionais envolvidas, incrementndo o estado da arte, quanto para a melhoria da aplicação de diagnóstico médico.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) . , Integrantes: Bruno Feres de Souza - Coordenador / Alcione Miranda dos Santos - Integrante / Paulo Rogério de Almeida Ribeiro - Integrante.

• 2010 - 2012

  Meta-Aprendizado e Análise de Data Streams - CNPq/Universal 473595/2010-9, Descrição: A quatidade de dados gerados por diferentes fontes tem crescido em escalas cada vez maiores. Um dos grandes desafios da computação definidos pela Sociedade Brasileira de Computação é a gestão desses grandes volumes de dados. A necessidade de analisar esses dados de forma automática e as dificuldades encontradas têm demandado o desenvolvimento de novos métodos de Aprendizado de Máquina que possam lidar com os vários problemas associados a esse desafio. Dois desses problemas são a atualização de hipóteses induzidas por algoritmos de Aprendizado de Máquinas que permaneçam válidam quando novos dados são incluídos na base ou conjunto de dados e a escolha do algoritmo mais promissor para induzir hipéteses a partir de um conjunto de dados. O primeiro problema é investigado em uma sub-área de Aprendizado de Máquina denominada Data Streams ou Fluxos Contínuos de Dados e o segundo na sub-area de Meta-Aprendizado. Este projeto investigará as principais alternativas existentes para lidar com esses problemas assim como irá propor novos métodos para tal. Os métodos investigados serão experimentalmente avaliados de acordo com a metodologia correntemente utilizada pela comunidade de pesquisa das duas sub-áreas, utilizando para isso os testes estatísticos relevantes. Como resultado, espera-se contribuições científicas que levem ao avanço das pesquisas nesses dois temas, a formação pesquisadores que possam atuar com competência e autonomia nessas sub-áreas e a publicação de trabalhos científicos que permitam a divulgação dos resultados obtidos em veículos de qualidade.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (7) . , Integrantes: Bruno Feres de Souza - Integrante / André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Coordenador / André Rossi - Integrante / Ricardo Cerri - Integrante / Rosane Maria Maffei Vallim - Integrante / Jorge Kanda - Integrante / José Augusto de Andrade - Integrante / Elaine Ribeiro - Integrante., Financiador(es): CAPES - Centro Anhanguera de Promoção e Educação Social - Auxílio financeiro.

• 2008 - 2012

  Sistemas Híbridos de Aprendizado de Máquina - CAPES/PROCAD 189/2007, Descrição: O projeto contou com a colaboração de pessoal dos grupos de aprendizado de maquina do ICMC-USP, do CIN-UFPE e do DIMAP-UFRN. Este projeto investigará a utilização de duas grandes áreas em que sistemas híbridos de Aprendizado de Máquina podem ser utilizados: classificação de dados e agrupamento de dados. O coordendar geral do projeto eh o Prof Andre C P L F de Carvalho do ICMC-USP. Os coordenadores locais sao a Profa. Teresa Ludermir, CIn-UFPE e o Prof. Marcilio Souto, DIMAP-UFRN.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (6) Doutorado: (8) . , Integrantes: Bruno Feres de Souza - Integrante / André Ponce de Leon F. de Carvalho - Coordenador / Katti Faceli - Integrante / André Rossi - Integrante / Zhao Liang - Integrante / Marcílio Carlos Pereira de Souto - Integrante / Teresa Ludermir - Integrante / Francisco de Assis Tenório de Carvalh - Integrante / André Maurício Cunha Campos - Integrante / Anne Magaly de Paula Canuto - Integrante / Ricardo J. G. B. Campello - Integrante / Eduardo Hruschka - Integrante / Renata M.C.R. de Souza - Integrante / Ricardo Prudêncio - Integrante / Cleber Zanchettin - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.

• 2006 - 2008

  Técnicas Avançadas de classificação de dados (Processo 473778/2006-8), Descrição: Este projeto investiga a utilização de técnicas avançadas de classificação em problemas de Aprendizado de Máquina. Os problemas de classificação investigados são aqueles em que o perfil das classes pode mudar com o passar do tempo, em que classificadores binários precisam ser combinados para lidar com problemas que apresentam mais de duas classes e em que as classes estão organizadas de forma hierárquica.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (4) . , Integrantes: Bruno Feres de Souza - Integrante / André Ponce de Leon F. de Carvalho - Coordenador / Ana Carolina Lorena - Integrante / Katti Faceli - Integrante / Murilo Coelho Naldi - Integrante / Eduardo Spinosa - Integrante / Debora Rossi de Medeiro - Integrante / Eduardo de Paula Costa - Integrante / André Rossi - Integrante / Luis Paulo Garcia - Integrante / Andre Billia - Integrante / Ricardo Cerri - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2004 - 2005

  Análise de Expressão Gênica Utilizando Técnicas de Aprendizado de Máquina - CNPq (Biotecnologia) (Processo 401968/2003-0), Descrição: Os projetos Genoma estão gerando uma grande massa de dados biológicos. Diversas pesquisas correntes em Bioinformática têm sido dedicada à análise destes dados para a descoberta de padrões e aquisição de novos conhecimentos. Ou seja, o foco mudou do acúmulo dessas informações para uma análise das mesmas. Porém, a realização desta tarefa de forma manual, em laboratórios, se mostra impraticável e muito custosa. Técnicas computacionais capazes de extrair conhecimento dos dados clínicos e biológicos de forma automática se tornam especialmente adequadas neste caso. É crescente a utilização de Algoritmos de Aprendizado de Máquina (AM) em diferentes domínios de aplicação onde o principal objetivo é a implementação de sistemas capazes de adquirir conhecimento de forma automatizada. Este projeto tem como objetivo a investigação e uso de técnicas de Aprendizado de Máquina para o auxílio na resolução de problemas computacionais envolvendo a análise de expressão gênica e previsão da estrutura de proteínas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (5) . , Integrantes: Bruno Feres de Souza - Integrante / André Ponce de Leon F. de Carvalho - Coordenador / Alexandre Cláudio Botazzo Delbem - Integrante / Ana Carolina Lorena - Integrante / Katti Faceli - Integrante / Murilo Coelho Naldi - Integrante / Guilherme Pimentel Telles - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2003 - 2005

  Investigação de Técnicas de Aprendizado de Máquina em Bioinformática - CNPq-Universal (Processo 470291/2003-6), Descrição: Este projeto tem por objetivo a investigação do desempenho de técnicas de Aprendizado de Máquina em problemas de Biologia Molecular através de: Análise do desempenho de máquinas de vetores de suporte para problemas com mais de duas classes; Análise do desempenho de diferentes técnicas de clusterização para análise de expressão gênica; Estudo de alternativas para combinação de técnicas de clusterização em comitês para análise de expressão gênica; O desenvolvimento de ferramentas computacionais para auxílio à solução de problemas de Biologia Molecular utilizando os resultados obtidos nos experimentos realizados.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (4) . , Integrantes: Bruno Feres de Souza - Integrante / André Ponce de Leon F. de Carvalho - Coordenador / Ana Carolina Lorena - Integrante / Katti Faceli - Integrante / Murilo Coelho Naldi - Integrante / Rodrigo Bianchi - Integrante / Eduardo Spinosa - Integrante / Debora Rossi de Medeiro - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

Projetos de desenvolvimento

• 2005 - 2005

  AbEvo (Antibodies Evolution) - Sistema inteligente para desenvolvimento de anticorpos baseado na estrutura do antígeno, Descrição: O presente projeto propõe a construção de uma ferramenta computacional para o desenvolvimento e otimização de anticorpos (AbEvo) baseada na estrutura de um dado antígeno (evolução in silício). Inspirada nos bem sucedidos programas utilizados para o planejamento de fármacos, a ferramenta visa à redução de custos, tempo de desenvolvimento e facilitar o escalonamento da produção de anticorpos. Entre as vantagens esperadas para anticorpos concebidos a partir dessa metodologia incluem-se a prevenção de reações de hipersensibilidade em decorrência da redução estrutural provenientes da utilização de anticorpos de cadeia única (scFVs). Outra vantagem é que a concepção da ferramenta proposta é perfeitamente adequada à expressão dos anticorpos em sistemas bacterianos, o que conseqüentemente reduziria o tempo e custo de produção. A ferramenta também pode ser útil para a otimização de anticorpos, reduzindo a ocorrência de reconhecimentos moleculares inespecíficos através do aperfeiçoamento de interações moleculares. Além das características desejáveis acima descritas, a ferramenta AbEvo possui forte componente inovador tanto no que se refere a metodologias de bioinformática, quanto a abordagens biotecnológicas para a pesquisa e desenvolvimento de anticorpos. Além das características desejáveis descritas acima, a ferramenta AbEvo possui forte componente inovador tanto no que se refere a metodologias de bioinformática, quanto a abordagens biotecnológicas para a pesquisa e desenvolvimento (P&D) de anticorpos. Desta forma novas metodologias visando aumentar a eficiência de desenvolvimento de anticorpos deverão contribuir para o aumento de anticopos disponíveis comercialmente para utilização em saúde (humana e veterinária), no desenvolvimento de novos testes de imunodiagósticos e em aplicações biotecnológicas.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Bruno Feres de Souza - Integrante / Humberto D'Muniz Pereira - Coordenador / Paulo Sérgio Monzani - Integrante / Marcos Roberto Lourenzoni - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

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  AbEvo (Antibodies Evolution) - Sistema inteligente para desenvolvimento de anticorpos baseado na estrutura do antígeno, Descrição: O presente projeto propõe a construção de uma ferramenta computacional para o desenvolvimento e otimização de anticorpos (AbEvo) baseada na estrutura de um dado antígeno (evolução in silício). Inspirada nos bem sucedidos programas utilizados para o planejamento de fármacos, a ferramenta visa à redução de custos, tempo de desenvolvimento e facilitar o escalonamento da produção de anticorpos. Entre as vantagens esperadas para anticorpos concebidos a partir dessa metodologia incluem-se a prevenção de reações de hipersensibilidade em decorrência da redução estrutural provenientes da utilização de anticorpos de cadeia única (scFVs). Outra vantagem é que a concepção da ferramenta proposta é perfeitamente adequada à expressão dos anticorpos em sistemas bacterianos, o que conseqüentemente reduziria o tempo e custo de produção. A ferramenta também pode ser útil para a otimização de anticorpos, reduzindo a ocorrência de reconhecimentos moleculares inespecíficos através do aperfeiçoamento de interações moleculares. Além das características desejáveis acima descritas, a ferramenta AbEvo possui forte componente inovador tanto no que se refere a metodologias de bioinformática, quanto a abordagens biotecnológicas para a pesquisa e desenvolvimento de anticorpos. Além das características desejáveis descritas acima, a ferramenta AbEvo possui forte componente inovador tanto no que se refere a metodologias de bioinformática, quanto a abordagens biotecnológicas para a pesquisa e desenvolvimento (P&D) de anticorpos. Desta forma novas metodologias visando aumentar a eficiência de desenvolvimento de anticorpos deverão contribuir para o aumento de anticopos disponíveis comercialmente para utilização em saúde (humana e veterinária), no desenvolvimento de novos testes de imunodiagósticos e em aplicações biotecnológicas.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Bruno Feres de Souza - Integrante / Humberto D'Muniz Pereira - Coordenador / Paulo Sérgio Monzani - Integrante / Marcos Roberto Lourenzoni - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

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  AbEvo (Antibodies Evolution) - Sistema inteligente para desenvolvimento de anticorpos baseado na estrutura do antígeno, Descrição: O presente projeto propõe a construção de uma ferramenta computacional para o desenvolvimento e otimização de anticorpos (AbEvo) baseada na estrutura de um dado antígeno (evolução in silício). Inspirada nos bem sucedidos programas utilizados para o planejamento de fármacos, a ferramenta visa à redução de custos, tempo de desenvolvimento e facilitar o escalonamento da produção de anticorpos. Entre as vantagens esperadas para anticorpos concebidos a partir dessa metodologia incluem-se a prevenção de reações de hipersensibilidade em decorrência da redução estrutural provenientes da utilização de anticorpos de cadeia única (scFVs). Outra vantagem é que a concepção da ferramenta proposta é perfeitamente adequada à expressão dos anticorpos em sistemas bacterianos, o que conseqüentemente reduziria o tempo e custo de produção. A ferramenta também pode ser útil para a otimização de anticorpos, reduzindo a ocorrência de reconhecimentos moleculares inespecíficos através do aperfeiçoamento de interações moleculares. Além das características desejáveis acima descritas, a ferramenta AbEvo possui forte componente inovador tanto no que se refere a metodologias de bioinformática, quanto a abordagens biotecnológicas para a pesquisa e desenvolvimento de anticorpos. Além das características desejáveis descritas acima, a ferramenta AbEvo possui forte componente inovador tanto no que se refere a metodologias de bioinformática, quanto a abordagens biotecnológicas para a pesquisa e desenvolvimento (P&D) de anticorpos. Desta forma novas metodologias visando aumentar a eficiência de desenvolvimento de anticorpos deverão contribuir para o aumento de anticopos disponíveis comercialmente para utilização em saúde (humana e veterinária), no desenvolvimento de novos testes de imunodiagósticos e em aplicações biotecnológicas.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Bruno Feres de Souza - Integrante / Humberto D'Muniz Pereira - Coordenador / Paulo Sérgio Monzani - Integrante / Marcos Roberto Lourenzoni - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

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  AbEvo (Antibodies Evolution) - Sistema inteligente para desenvolvimento de anticorpos baseado na estrutura do antígeno, Descrição: O presente projeto propõe a construção de uma ferramenta computacional para o desenvolvimento e otimização de anticorpos (AbEvo) baseada na estrutura de um dado antígeno (evolução in silício). Inspirada nos bem sucedidos programas utilizados para o planejamento de fármacos, a ferramenta visa à redução de custos, tempo de desenvolvimento e facilitar o escalonamento da produção de anticorpos. Entre as vantagens esperadas para anticorpos concebidos a partir dessa metodologia incluem-se a prevenção de reações de hipersensibilidade em decorrência da redução estrutural provenientes da utilização de anticorpos de cadeia única (scFVs). Outra vantagem é que a concepção da ferramenta proposta é perfeitamente adequada à expressão dos anticorpos em sistemas bacterianos, o que conseqüentemente reduziria o tempo e custo de produção. A ferramenta também pode ser útil para a otimização de anticorpos, reduzindo a ocorrência de reconhecimentos moleculares inespecíficos através do aperfeiçoamento de interações moleculares. Além das características desejáveis acima descritas, a ferramenta AbEvo possui forte componente inovador tanto no que se refere a metodologias de bioinformática, quanto a abordagens biotecnológicas para a pesquisa e desenvolvimento de anticorpos. Além das características desejáveis descritas acima, a ferramenta AbEvo possui forte componente inovador tanto no que se refere a metodologias de bioinformática, quanto a abordagens biotecnológicas para a pesquisa e desenvolvimento (P&D) de anticorpos. Desta forma novas metodologias visando aumentar a eficiência de desenvolvimento de anticorpos deverão contribuir para o aumento de anticopos disponíveis comercialmente para utilização em saúde (humana e veterinária), no desenvolvimento de novos testes de imunodiagósticos e em aplicações biotecnológicas.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Bruno Feres de Souza - Integrante / Humberto D'Muniz Pereira - Coordenador / Paulo Sérgio Monzani - Integrante / Marcos Roberto Lourenzoni - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

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  AbEvo (Antibodies Evolution) - Sistema inteligente para desenvolvimento de anticorpos baseado na estrutura do antígeno, Descrição: O presente projeto propõe a construção de uma ferramenta computacional para o desenvolvimento e otimização de anticorpos (AbEvo) baseada na estrutura de um dado antígeno (evolução in silício). Inspirada nos bem sucedidos programas utilizados para o planejamento de fármacos, a ferramenta visa à redução de custos, tempo de desenvolvimento e facilitar o escalonamento da produção de anticorpos. Entre as vantagens esperadas para anticorpos concebidos a partir dessa metodologia incluem-se a prevenção de reações de hipersensibilidade em decorrência da redução estrutural provenientes da utilização de anticorpos de cadeia única (scFVs). Outra vantagem é que a concepção da ferramenta proposta é perfeitamente adequada à expressão dos anticorpos em sistemas bacterianos, o que conseqüentemente reduziria o tempo e custo de produção. A ferramenta também pode ser útil para a otimização de anticorpos, reduzindo a ocorrência de reconhecimentos moleculares inespecíficos através do aperfeiçoamento de interações moleculares. Além das características desejáveis acima descritas, a ferramenta AbEvo possui forte componente inovador tanto no que se refere a metodologias de bioinformática, quanto a abordagens biotecnológicas para a pesquisa e desenvolvimento de anticorpos. Além das características desejáveis descritas acima, a ferramenta AbEvo possui forte componente inovador tanto no que se refere a metodologias de bioinformática, quanto a abordagens biotecnológicas para a pesquisa e desenvolvimento (P&D) de anticorpos. Desta forma novas metodologias visando aumentar a eficiência de desenvolvimento de anticorpos deverão contribuir para o aumento de anticopos disponíveis comercialmente para utilização em saúde (humana e veterinária), no desenvolvimento de novos testes de imunodiagósticos e em aplicações biotecnológicas.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Bruno Feres de Souza - Integrante / Humberto D'Muniz Pereira - Coordenador / Paulo Sérgio Monzani - Integrante / Marcos Roberto Lourenzoni - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

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  AbEvo (Antibodies Evolution) - Sistema inteligente para desenvolvimento de anticorpos baseado na estrutura do antígeno, Descrição: O presente projeto propõe a construção de uma ferramenta computacional para o desenvolvimento e otimização de anticorpos (AbEvo) baseada na estrutura de um dado antígeno (evolução in silício). Inspirada nos bem sucedidos programas utilizados para o planejamento de fármacos, a ferramenta visa à redução de custos, tempo de desenvolvimento e facilitar o escalonamento da produção de anticorpos. Entre as vantagens esperadas para anticorpos concebidos a partir dessa metodologia incluem-se a prevenção de reações de hipersensibilidade em decorrência da redução estrutural provenientes da utilização de anticorpos de cadeia única (scFVs). Outra vantagem é que a concepção da ferramenta proposta é perfeitamente adequada à expressão dos anticorpos em sistemas bacterianos, o que conseqüentemente reduziria o tempo e custo de produção. A ferramenta também pode ser útil para a otimização de anticorpos, reduzindo a ocorrência de reconhecimentos moleculares inespecíficos através do aperfeiçoamento de interações moleculares. Além das características desejáveis acima descritas, a ferramenta AbEvo possui forte componente inovador tanto no que se refere a metodologias de bioinformática, quanto a abordagens biotecnológicas para a pesquisa e desenvolvimento de anticorpos. Além das características desejáveis descritas acima, a ferramenta AbEvo possui forte componente inovador tanto no que se refere a metodologias de bioinformática, quanto a abordagens biotecnológicas para a pesquisa e desenvolvimento (P&D) de anticorpos. Desta forma novas metodologias visando aumentar a eficiência de desenvolvimento de anticorpos deverão contribuir para o aumento de anticopos disponíveis comercialmente para utilização em saúde (humana e veterinária), no desenvolvimento de novos testes de imunodiagósticos e em aplicações biotecnológicas.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Bruno Feres de Souza - Integrante / Humberto D'Muniz Pereira - Coordenador / Paulo Sérgio Monzani - Integrante / Marcos Roberto Lourenzoni - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

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  AbEvo (Antibodies Evolution) - Sistema inteligente para desenvolvimento de anticorpos baseado na estrutura do antígeno, Descrição: O presente projeto propõe a construção de uma ferramenta computacional para o desenvolvimento e otimização de anticorpos (AbEvo) baseada na estrutura de um dado antígeno (evolução in silício). Inspirada nos bem sucedidos programas utilizados para o planejamento de fármacos, a ferramenta visa à redução de custos, tempo de desenvolvimento e facilitar o escalonamento da produção de anticorpos. Entre as vantagens esperadas para anticorpos concebidos a partir dessa metodologia incluem-se a prevenção de reações de hipersensibilidade em decorrência da redução estrutural provenientes da utilização de anticorpos de cadeia única (scFVs). Outra vantagem é que a concepção da ferramenta proposta é perfeitamente adequada à expressão dos anticorpos em sistemas bacterianos, o que conseqüentemente reduziria o tempo e custo de produção. A ferramenta também pode ser útil para a otimização de anticorpos, reduzindo a ocorrência de reconhecimentos moleculares inespecíficos através do aperfeiçoamento de interações moleculares. Além das características desejáveis acima descritas, a ferramenta AbEvo possui forte componente inovador tanto no que se refere a metodologias de bioinformática, quanto a abordagens biotecnológicas para a pesquisa e desenvolvimento de anticorpos. Além das características desejáveis descritas acima, a ferramenta AbEvo possui forte componente inovador tanto no que se refere a metodologias de bioinformática, quanto a abordagens biotecnológicas para a pesquisa e desenvolvimento (P&D) de anticorpos. Desta forma novas metodologias visando aumentar a eficiência de desenvolvimento de anticorpos deverão contribuir para o aumento de anticopos disponíveis comercialmente para utilização em saúde (humana e veterinária), no desenvolvimento de novos testes de imunodiagósticos e em aplicações biotecnológicas.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Bruno Feres de Souza - Integrante / Humberto D'Muniz Pereira - Coordenador / Paulo Sérgio Monzani - Integrante / Marcos Roberto Lourenzoni - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

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  AbEvo (Antibodies Evolution) - Sistema inteligente para desenvolvimento de anticorpos baseado na estrutura do antígeno, Descrição: O presente projeto propõe a construção de uma ferramenta computacional para o desenvolvimento e otimização de anticorpos (AbEvo) baseada na estrutura de um dado antígeno (evolução in silício). Inspirada nos bem sucedidos programas utilizados para o planejamento de fármacos, a ferramenta visa à redução de custos, tempo de desenvolvimento e facilitar o escalonamento da produção de anticorpos. Entre as vantagens esperadas para anticorpos concebidos a partir dessa metodologia incluem-se a prevenção de reações de hipersensibilidade em decorrência da redução estrutural provenientes da utilização de anticorpos de cadeia única (scFVs). Outra vantagem é que a concepção da ferramenta proposta é perfeitamente adequada à expressão dos anticorpos em sistemas bacterianos, o que conseqüentemente reduziria o tempo e custo de produção. A ferramenta também pode ser útil para a otimização de anticorpos, reduzindo a ocorrência de reconhecimentos moleculares inespecíficos através do aperfeiçoamento de interações moleculares. Além das características desejáveis acima descritas, a ferramenta AbEvo possui forte componente inovador tanto no que se refere a metodologias de bioinformática, quanto a abordagens biotecnológicas para a pesquisa e desenvolvimento de anticorpos. Além das características desejáveis descritas acima, a ferramenta AbEvo possui forte componente inovador tanto no que se refere a metodologias de bioinformática, quanto a abordagens biotecnológicas para a pesquisa e desenvolvimento (P&D) de anticorpos. Desta forma novas metodologias visando aumentar a eficiência de desenvolvimento de anticorpos deverão contribuir para o aumento de anticopos disponíveis comercialmente para utilização em saúde (humana e veterinária), no desenvolvimento de novos testes de imunodiagósticos e em aplicações biotecnológicas.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Bruno Feres de Souza - Integrante / Humberto D'Muniz Pereira - Coordenador / Paulo Sérgio Monzani - Integrante / Marcos Roberto Lourenzoni - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

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  AbEvo (Antibodies Evolution) - Sistema inteligente para desenvolvimento de anticorpos baseado na estrutura do antígeno, Descrição: O presente projeto propõe a construção de uma ferramenta computacional para o desenvolvimento e otimização de anticorpos (AbEvo) baseada na estrutura de um dado antígeno (evolução in silício). Inspirada nos bem sucedidos programas utilizados para o planejamento de fármacos, a ferramenta visa à redução de custos, tempo de desenvolvimento e facilitar o escalonamento da produção de anticorpos. Entre as vantagens esperadas para anticorpos concebidos a partir dessa metodologia incluem-se a prevenção de reações de hipersensibilidade em decorrência da redução estrutural provenientes da utilização de anticorpos de cadeia única (scFVs). Outra vantagem é que a concepção da ferramenta proposta é perfeitamente adequada à expressão dos anticorpos em sistemas bacterianos, o que conseqüentemente reduziria o tempo e custo de produção. A ferramenta também pode ser útil para a otimização de anticorpos, reduzindo a ocorrência de reconhecimentos moleculares inespecíficos através do aperfeiçoamento de interações moleculares. Além das características desejáveis acima descritas, a ferramenta AbEvo possui forte componente inovador tanto no que se refere a metodologias de bioinformática, quanto a abordagens biotecnológicas para a pesquisa e desenvolvimento de anticorpos. Além das características desejáveis descritas acima, a ferramenta AbEvo possui forte componente inovador tanto no que se refere a metodologias de bioinformática, quanto a abordagens biotecnológicas para a pesquisa e desenvolvimento (P&D) de anticorpos. Desta forma novas metodologias visando aumentar a eficiência de desenvolvimento de anticorpos deverão contribuir para o aumento de anticopos disponíveis comercialmente para utilização em saúde (humana e veterinária), no desenvolvimento de novos testes de imunodiagósticos e em aplicações biotecnológicas.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Bruno Feres de Souza - Integrante / Humberto D'Muniz Pereira - Coordenador / Paulo Sérgio Monzani - Integrante / Marcos Roberto Lourenzoni - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

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  AbEvo (Antibodies Evolution) - Sistema inteligente para desenvolvimento de anticorpos baseado na estrutura do antígeno, Descrição: O presente projeto propõe a construção de uma ferramenta computacional para o desenvolvimento e otimização de anticorpos (AbEvo) baseada na estrutura de um dado antígeno (evolução in silício). Inspirada nos bem sucedidos programas utilizados para o planejamento de fármacos, a ferramenta visa à redução de custos, tempo de desenvolvimento e facilitar o escalonamento da produção de anticorpos. Entre as vantagens esperadas para anticorpos concebidos a partir dessa metodologia incluem-se a prevenção de reações de hipersensibilidade em decorrência da redução estrutural provenientes da utilização de anticorpos de cadeia única (scFVs). Outra vantagem é que a concepção da ferramenta proposta é perfeitamente adequada à expressão dos anticorpos em sistemas bacterianos, o que conseqüentemente reduziria o tempo e custo de produção. A ferramenta também pode ser útil para a otimização de anticorpos, reduzindo a ocorrência de reconhecimentos moleculares inespecíficos através do aperfeiçoamento de interações moleculares. Além das características desejáveis acima descritas, a ferramenta AbEvo possui forte componente inovador tanto no que se refere a metodologias de bioinformática, quanto a abordagens biotecnológicas para a pesquisa e desenvolvimento de anticorpos. Além das características desejáveis descritas acima, a ferramenta AbEvo possui forte componente inovador tanto no que se refere a metodologias de bioinformática, quanto a abordagens biotecnológicas para a pesquisa e desenvolvimento (P&D) de anticorpos. Desta forma novas metodologias visando aumentar a eficiência de desenvolvimento de anticorpos deverão contribuir para o aumento de anticopos disponíveis comercialmente para utilização em saúde (humana e veterinária), no desenvolvimento de novos testes de imunodiagósticos e em aplicações biotecnológicas.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Bruno Feres de Souza - Integrante / Humberto D'Muniz Pereira - Coordenador / Paulo Sérgio Monzani - Integrante / Marcos Roberto Lourenzoni - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

Prêmios