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Alair Pereira do Lago; IME-USP; alair@ime.usp.br <br>
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<b>Alair Pereira do Lago</b>; IME-USP; alair@ime.usp.br <br>
Linhas de pesquisa: Aprendizagem computacional; Biologia computacional; Estrutura de dados avançados;
Linhas de pesquisa: Aprendizagem computacional; Biologia computacional; Estrutura de dados avançados;
Sistemas operacionais.
Sistemas operacionais.
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Alan Mitchel Durham; IME-USP;  alan@ime.usp.br <br>
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<b>Alan Mitchel Durham</b>; IME-USP;  alan@ime.usp.br <br>
Linhas de pesquisa: Desenvolvimento de Compiladores, Bioinformática, Implementação de Linguagens de Programação, Engenharia de Software, Computação Móvel.
Linhas de pesquisa: Desenvolvimento de Compiladores, Bioinformática, Implementação de Linguagens de Programação, Engenharia de Software, Computação Móvel.
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Alessandra Alaniz Macedo; FFCLRP-USP;  ale.alaniz@usp.br <br>
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<b>Alessandra Alaniz Macedo</b<; FFCLRP-USP;  ale.alaniz@usp.br <br>
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Linhas de pesquisa: Recuperação de Informação, Hipermedia, Computação ubíqua.
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Linhas de pesquisa: Recuperação de Informação, Hipermedia, Computação ubíqua.<br>
Vagas: A medicina translacional pretende superar obstáculos multi e interdisciplinares para aplicar as descobertas científicas de diferentes disciplinas em cuidados mais efetivos e personalizados da atenção à saúde humana. Doenças crônicas como hipertensão, diabetes e obesidade têm sido consideradas um sério problema de saúde em todo o mundo, liderando as causas de mortalidade entre homens e mulheres, com aproximadamente 60% de todas as mortes. Pesquisas recentes em medicina genômica e em biomedicina sugerem que fatores de risco incidentes desde a concepção de uma criança até o final de sua adolescência podem influenciar no desenvolvimento de doenças crônicas da idade adulta. Artigos científicos indicam que a epigenética deve ser explorada para prevenir essas doenças. A grande quantidade de artigos disponibilizados diariamente dificulta a atualização de profissionais, uma vez que buscas por informação exata se tornam complexas e dispendiosas de tempo. Portanto, torna-se fundamental compreender os desafios computacionais técnicos e científicos para agregar esforços na descoberta automática de conhecimento. O presente projeto propõe investigações científicas teórico-práticas para a definição de relacionamentos e a busca entre informações médicas, moleculares e de saúde para auxiliar a prevenção de doenças crônicas. Planeja-se explorar e estender estruturas conceituais como ontologias e thesauri, a partir do processamento de linguagem natural e da mineração de dados. Pretende-se aplicar os resultados no: (i) relacionamento de informações clínicas de pacientes com conhecimentos sobre fatores epigenéticos no desenvolvimento de doenças complexas a partir do processamento de artigos científicos e de relações entre doenças e genes, definidas por ontologias da área; (ii) relacionamento de consultas de usuários com documentos confiáveis em saúde; e (iii) relacionamento de informações biomédicas no auxílio à compreensão de relações gênicas como, doenças poligênicas, e seus efeitos na tentativa de direcionar a curas específicas desse tipo de doença. Assim, objetiva-se contribuir com (a) estudos sobre o desenvolvimento humano e sua relação com as doenças crônicas do adulto, principalmente no que se refere à aplicação desses conhecimentos na prevenção de doenças complexas e na saúde pública; (b) estratégias de prevenção de doenças crônico-degenerativas para a saúde pública de modo geral; e (c) na orientação de usuários a informações confiáveis sobre doenças crônicas, quando estão utilizando máquinas de busca comerciais. Com aplicação da proposta, pretende-se auxiliar no planejamento, execução e avaliação da prevenção e controle de doenças crônicas. A prevenção e controle dessas doenças e seus fatores de risco são fundamentais para evitar um crescimento epidêmico desse tipo de enfermidade e suas conseqüências para a qualidade de vida.
Vagas: A medicina translacional pretende superar obstáculos multi e interdisciplinares para aplicar as descobertas científicas de diferentes disciplinas em cuidados mais efetivos e personalizados da atenção à saúde humana. Doenças crônicas como hipertensão, diabetes e obesidade têm sido consideradas um sério problema de saúde em todo o mundo, liderando as causas de mortalidade entre homens e mulheres, com aproximadamente 60% de todas as mortes. Pesquisas recentes em medicina genômica e em biomedicina sugerem que fatores de risco incidentes desde a concepção de uma criança até o final de sua adolescência podem influenciar no desenvolvimento de doenças crônicas da idade adulta. Artigos científicos indicam que a epigenética deve ser explorada para prevenir essas doenças. A grande quantidade de artigos disponibilizados diariamente dificulta a atualização de profissionais, uma vez que buscas por informação exata se tornam complexas e dispendiosas de tempo. Portanto, torna-se fundamental compreender os desafios computacionais técnicos e científicos para agregar esforços na descoberta automática de conhecimento. O presente projeto propõe investigações científicas teórico-práticas para a definição de relacionamentos e a busca entre informações médicas, moleculares e de saúde para auxiliar a prevenção de doenças crônicas. Planeja-se explorar e estender estruturas conceituais como ontologias e thesauri, a partir do processamento de linguagem natural e da mineração de dados. Pretende-se aplicar os resultados no: (i) relacionamento de informações clínicas de pacientes com conhecimentos sobre fatores epigenéticos no desenvolvimento de doenças complexas a partir do processamento de artigos científicos e de relações entre doenças e genes, definidas por ontologias da área; (ii) relacionamento de consultas de usuários com documentos confiáveis em saúde; e (iii) relacionamento de informações biomédicas no auxílio à compreensão de relações gênicas como, doenças poligênicas, e seus efeitos na tentativa de direcionar a curas específicas desse tipo de doença. Assim, objetiva-se contribuir com (a) estudos sobre o desenvolvimento humano e sua relação com as doenças crônicas do adulto, principalmente no que se refere à aplicação desses conhecimentos na prevenção de doenças complexas e na saúde pública; (b) estratégias de prevenção de doenças crônico-degenerativas para a saúde pública de modo geral; e (c) na orientação de usuários a informações confiáveis sobre doenças crônicas, quando estão utilizando máquinas de busca comerciais. Com aplicação da proposta, pretende-se auxiliar no planejamento, execução e avaliação da prevenção e controle de doenças crônicas. A prevenção e controle dessas doenças e seus fatores de risco são fundamentais para evitar um crescimento epidêmico desse tipo de enfermidade e suas conseqüências para a qualidade de vida.
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Aline Maria da Silva; IQ-USP; almsilva@iq.usp.br <br>
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<b>Aline Maria da Silva</b>; IQ-USP; almsilva@iq.usp.br <br>
Linhas de pesquisa: Regulação e Função de serina/treonina proteínas, fosfatases em microorganismos, Mecanismos de patogenicidade de Xylella fastidiosa.
Linhas de pesquisa: Regulação e Função de serina/treonina proteínas, fosfatases em microorganismos, Mecanismos de patogenicidade de Xylella fastidiosa.
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Anatoly Yambartsev; IME-USP; <br>
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<b>Anatoly Yambartsev</b>; IME-USP; <br>
Vagas: A área de pesquisa é modelagem de redes em Systems Biology. O candidato vai participar in projeto que esta em andamento (em colaboração com Prof. Morgun de Oregon State University, EU) sobre estudos de propriedades estatísticas de redes de processos biológicos relacionados com doenças humanas. Especificamente nos estamos lidando com as redes de co-expressão gênica construídas em base de dados de microarrays e/ou next-gen sequencing. Temos a disposição de orientar 0-3 alunos: em programa de mestrado (2 alunos) e doutorado (1 aluno).
Vagas: A área de pesquisa é modelagem de redes em Systems Biology. O candidato vai participar in projeto que esta em andamento (em colaboração com Prof. Morgun de Oregon State University, EU) sobre estudos de propriedades estatísticas de redes de processos biológicos relacionados com doenças humanas. Especificamente nos estamos lidando com as redes de co-expressão gênica construídas em base de dados de microarrays e/ou next-gen sequencing. Temos a disposição de orientar 0-3 alunos: em programa de mestrado (2 alunos) e doutorado (1 aluno).
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André Fujita; IME-USP; fujita@ime.usp.br <br>
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<b>André Fujita</b>; IME-USP; fujita@ime.usp.br <br>
Linhas de pesquisa: Bioinformática, Microarrays, Redes Regulatórias
Linhas de pesquisa: Bioinformática, Microarrays, Redes Regulatórias
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Angela Kaysel Cruz; FMRP-USP; akcruz@fmrp.usp.br <br>
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<b>Angela Kaysel Cruz</b>; FMRP-USP; akcruz@fmrp.usp.br <br>
Linhas de pesquisa: Projeto genoma de Leishmania; aspectos estruturais da organização do genoma; construção de mapas
Linhas de pesquisa: Projeto genoma de Leishmania; aspectos estruturais da organização do genoma; construção de mapas
físicos, análises de bibliotecas de cDNA.
físicos, análises de bibliotecas de cDNA.
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<b>Ariane Machado Lima</b>; EACH-USP;  ariane.machado@usp.br <br>
<b>Ariane Machado Lima</b>; EACH-USP;  ariane.machado@usp.br <br>
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Linhas de pesquisa: Bioinformática; Identificação computacional de RNAs não codificantes; Linguagens formais;
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Linhas de pesquisa: Bioinformática; Identificação computacional de RNAs não codificantes; Linguagens formais;<br>
Vagas: 1 vaga para mestrado na área de Análise de Sequências.
Vagas: 1 vaga para mestrado na área de Análise de Sequências.
O projeto irá trabalhar conceitos de reconhecimento de padrões e linguagens formais aplicados à análise de sequências. Muito provavelmente o projeto terá como alvo de aplicação o estudo de sítios de fatores de transcrição. Embora seja desejável, não é necessário que o aluno já possua conhecimento nessas áreas. Serão necessários conhecimentos de programação em alguma linguagem.
O projeto irá trabalhar conceitos de reconhecimento de padrões e linguagens formais aplicados à análise de sequências. Muito provavelmente o projeto terá como alvo de aplicação o estudo de sítios de fatores de transcrição. Embora seja desejável, não é necessário que o aluno já possua conhecimento nessas áreas. Serão necessários conhecimentos de programação em alguma linguagem.

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Alair Pereira do Lago; IME-USP; alair@ime.usp.br
Linhas de pesquisa: Aprendizagem computacional; Biologia computacional; Estrutura de dados avançados; Sistemas operacionais.


Alan Mitchel Durham; IME-USP; alan@ime.usp.br
Linhas de pesquisa: Desenvolvimento de Compiladores, Bioinformática, Implementação de Linguagens de Programação, Engenharia de Software, Computação Móvel.


Alessandra Alaniz Macedo</b<; FFCLRP-USP; ale.alaniz@usp.br
Linhas de pesquisa: Recuperação de Informação, Hipermedia, Computação ubíqua.
Vagas: A medicina translacional pretende superar obstáculos multi e interdisciplinares para aplicar as descobertas científicas de diferentes disciplinas em cuidados mais efetivos e personalizados da atenção à saúde humana. Doenças crônicas como hipertensão, diabetes e obesidade têm sido consideradas um sério problema de saúde em todo o mundo, liderando as causas de mortalidade entre homens e mulheres, com aproximadamente 60% de todas as mortes. Pesquisas recentes em medicina genômica e em biomedicina sugerem que fatores de risco incidentes desde a concepção de uma criança até o final de sua adolescência podem influenciar no desenvolvimento de doenças crônicas da idade adulta. Artigos científicos indicam que a epigenética deve ser explorada para prevenir essas doenças. A grande quantidade de artigos disponibilizados diariamente dificulta a atualização de profissionais, uma vez que buscas por informação exata se tornam complexas e dispendiosas de tempo. Portanto, torna-se fundamental compreender os desafios computacionais técnicos e científicos para agregar esforços na descoberta automática de conhecimento. O presente projeto propõe investigações científicas teórico-práticas para a definição de relacionamentos e a busca entre informações médicas, moleculares e de saúde para auxiliar a prevenção de doenças crônicas. Planeja-se explorar e estender estruturas conceituais como ontologias e thesauri, a partir do processamento de linguagem natural e da mineração de dados. Pretende-se aplicar os resultados no: (i) relacionamento de informações clínicas de pacientes com conhecimentos sobre fatores epigenéticos no desenvolvimento de doenças complexas a partir do processamento de artigos científicos e de relações entre doenças e genes, definidas por ontologias da área; (ii) relacionamento de consultas de usuários com documentos confiáveis em saúde; e (iii) relacionamento de informações biomédicas no auxílio à compreensão de relações gênicas como, doenças poligênicas, e seus efeitos na tentativa de direcionar a curas específicas desse tipo de doença. Assim, objetiva-se contribuir com (a) estudos sobre o desenvolvimento humano e sua relação com as doenças crônicas do adulto, principalmente no que se refere à aplicação desses conhecimentos na prevenção de doenças complexas e na saúde pública; (b) estratégias de prevenção de doenças crônico-degenerativas para a saúde pública de modo geral; e (c) na orientação de usuários a informações confiáveis sobre doenças crônicas, quando estão utilizando máquinas de busca comerciais. Com aplicação da proposta, pretende-se auxiliar no planejamento, execução e avaliação da prevenção e controle de doenças crônicas. A prevenção e controle dessas doenças e seus fatores de risco são fundamentais para evitar um crescimento epidêmico desse tipo de enfermidade e suas conseqüências para a qualidade de vida.


<b>Aline Maria da Silva
; IQ-USP; almsilva@iq.usp.br
Linhas de pesquisa: Regulação e Função de serina/treonina proteínas, fosfatases em microorganismos, Mecanismos de patogenicidade de Xylella fastidiosa.


Anatoly Yambartsev; IME-USP;
Vagas: A área de pesquisa é modelagem de redes em Systems Biology. O candidato vai participar in projeto que esta em andamento (em colaboração com Prof. Morgun de Oregon State University, EU) sobre estudos de propriedades estatísticas de redes de processos biológicos relacionados com doenças humanas. Especificamente nos estamos lidando com as redes de co-expressão gênica construídas em base de dados de microarrays e/ou next-gen sequencing. Temos a disposição de orientar 0-3 alunos: em programa de mestrado (2 alunos) e doutorado (1 aluno).


André Fujita; IME-USP; fujita@ime.usp.br
Linhas de pesquisa: Bioinformática, Microarrays, Redes Regulatórias


Angela Kaysel Cruz; FMRP-USP; akcruz@fmrp.usp.br
Linhas de pesquisa: Projeto genoma de Leishmania; aspectos estruturais da organização do genoma; construção de mapas físicos, análises de bibliotecas de cDNA.


Ariane Machado Lima; EACH-USP; ariane.machado@usp.br
Linhas de pesquisa: Bioinformática; Identificação computacional de RNAs não codificantes; Linguagens formais;
Vagas: 1 vaga para mestrado na área de Análise de Sequências. O projeto irá trabalhar conceitos de reconhecimento de padrões e linguagens formais aplicados à análise de sequências. Muito provavelmente o projeto terá como alvo de aplicação o estudo de sítios de fatores de transcrição. Embora seja desejável, não é necessário que o aluno já possua conhecimento nessas áreas. Serão necessários conhecimentos de programação em alguma linguagem.


Arthur Gruber; ICB-USP; argruber@usp.br
Linhas de pesquisa: Biologia Molecular de Microorganismos, Biologia molecular de coccídias, Desenvolvimento de aplicativos de Bioinformática.


Carlos Alberto de Bragança Pereira; IME-USP; cpereira@ime.usp.br
Linhas de pesquisa: Inferência Bayesiana em Engenharia, Inferência Bayesiana.


Carlos Alberto Labate; ESALQ-USP; calabate@carpa.ciagri.usp.br
Linhas de pesquisa: Transformação genética de Eucalipto, Bioinformática aplicada à genômica e proteômica, Genômica Funcional e Proteômica com ênfase na regulação da expressão gênica, formação da madeira, resistência à ferrugem e resistência ao estresse hídrico em plantas de eucalipto.


Carlos Eduardo Ferreira; IME-USP; cef@ime.usp.br
Linhas de pesquisa: Otimização Combinatória, Combinatória Poliédrica, Geometria Computacional, Biologia Computacional.


Carlos Frederico Martins Menck; ICB-USP; cfmmenck@usp.br
Linhas de pesquisa: Estudos de Reparo de DNA e suas consequências Biológicas.


Cléver Ricardo Guareis de Farias; FFCLRP-USP; farias@ffclrp.usp.br
Linhas de pesquisa: Métodos de análise e projeto de software baseados em componentes, Desenvolvimento de sistemas groupware baseado em componentes, Projeto e desenvolvimento de sistemas distribuídos, Modelagem Conceitual, Desenvolvimento Baseado em Modelos de Sistemas Sensíveis ao Contexto.


Eduardo Jordão Neves; IME-USP; neves@ime.usp.br
Linhas de pesquisa: Bioinformatica, Mecânica estatística, Microarray data analysis for cancer research, Interacting Particle Systems, Metaestabilidade/ Sistemas Dinâmicos.


Eduardo Moraes Rego Reis; IQ-USP; emreis@iq.usp.br
Linhas de pesquisa: Análise da expressão gênica em larga escala em câncer usando DNA microarrays.


Estér Cerdeira Sabino; Hemocentro; sabinoec@pq.cnpq.br
Linhas de pesquisa: Epidemiologia Molecular do HIV, Agentes transmissíveis pelo sangue, HIV, Hepatites virais, Segurança Transfusional.


Evandro Eduardo Seron Ruiz; FFCL-RP-USP; evandro@usp.br
Linhas de pesquisa: Recuperação e caracterização da informação em saúde;


Fabrício Martins Lopes; UTFPR-Cornélio Procópio; fabricio@utfpr.edu.br
Linhas de pesquisa: Bioinformática, Reconhecimento de Padrões, Visão Computacional.


Fernando Luis Barroso da Silva; FCFRP-USP; fernando@fcfrp.usp.br
Linhas de pesquisa: Modelagem Molecular, Bioinformática Estrutural, Interações fundamentais em Biofísica Molecular.


Glaucia Mendes Souza; IQ-USP; glmsouza@iq.usp.br
Linhas de pesquisa: Transdução de sinal da transição, crescimento/desenvolvimento, Transdução de Sinal da Cana-de-açúcar (SUCAST), Transcriptoma da Cana-de-açúcar.


Helena Paula Brentani; FM-USP; helena.brentani@gmail.com
Linhas de pesquisa: Expressão Gênica, Genômica, Microarray, Bioinformática, Câncer


Helaine Carrer; ESALQ-USP; hecarrer@esalq.usp.br
Linhas de pesquisa: Biotecnologia e Biologia Molecular de Organelas, Biologia Molecular da Interação Planta-microrganismo, Genômica e Bioinformática.


Hugo Aguirre Armelin; IQ-USP; haarmeli@iq.usp.br
Linhas de pesquisa: Interação Entre Fatores Peptídicos De Crescimento, Hormônios E Oncogenes, Circuitos Intracelulares De Transdução De Sinal, Controle Do Ciclo Celular.


Jefferson Antonio Galves; IME-USP; galves@ime.usp.br
Linhas de pesquisa: Processos Estocásticos Especiais, Técnicas Probabilísticas de Identificação de Padrões.


Joaquim Cézar Felipe; FFCLRP-USP; jfelipe@ffclrp.usp.br
Linhas de pesquisa: Software aplicativo, Projeto e Implementação de Bases de Dados, Bancos de Dados Geográficos e Temporais, Indexação e Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo, Imagens Médicas, Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo, Informática Biomédica.


João Carlos Setúbal; Linha de Pesquisa: Bioinformática.


João Dias de Toledo de Arruda Neto; IF-USP; arruda@if.usp.br
Linhas de pesquisa: Física médica; Ressonâncias bariônicas, hipernúcleos; Hipermídeos; Biofísica.


João Eduardo Ferreira; IME-USP; jef@ime.usp.br
Linhas de pesquisa: Banco de dados, Banco de dados para extração de conhecimento, Integração de Sistemas de Informação, Modelagem de banco de dados.


Jorge Alberto Achcar; FMRP-USP; achcar@fmrp.usp.br
Linhas de pesquisa: Inferência estatística, Inferência Bayesiana, Analise Bayesiana de dados médicos.


José Augusto Baranauskas; FFCL-RP-USP; augusto@usp.br
Linhas de pesquisa: Bioinformática e genômica funcional; Aprendizado de máquina; ATPases translocadora de íons; Mineração de dados.


Julia Maria Pavan Soler; IME-USP; pavan@ime.usp.br
Linhas de pesquisa: Aplicação e desencolvimento de métodos estatísticos na análise de dados genéticos e genômicos; Mapeamento genético de doenças complexas.


Julio Michael Stern; IME-USP; jstern@ime.usp.br
Linhas de pesquisa: Pesquisa Operacional, Estatística Bayesiana, Otimização Numérica, Reconhecimento de Padrões, Fundamentos de Estatística.


Junior Barrera; FFCLRP-USP; jb@ime.usp.br
Linhas de pesquisa: Aplicações da Morfologia Matemática em Análise de Imagens, Desenvolvimento de sistemas computacionais para análise de imagens, Pesquisa teórica em Morfologia Matemática, Identificação de redes de regulação gênica, Aplicação de projeto de operadores morfológicos a problemas reais de análise de imagens, Modelagem de sistemas multiagentes, Pesquisa teórica sobre o projeto de operadores morfológicos por aprendizado computacional.


Koichi Sameshima; FM-USP; ksameshi@usp.br
Linhas de pesquisa: Estudo dos mecanismos de processamento temporal de informação nos sistemas sensoriais: abordagens eletrofisiológica, psicofísica e computacional, Abordagens psicofísicas e neuropsicológicas aplicadas no estudo dos sistemas sensoriais e na avalliação de cognitiva em humanos, Neuroimagem funcional.


Luciano da Fontoura Costa; IFSC-USP; luciano@if.sc.usp.br
Linhas de pesquisa: Processamento e Análise de Imagens, Modelagem e Simulação de Sistemas Neuronais, Bioinformática, Biologia Computacional.


Luiz Antonio Baccalá; POLI-USP; baccala@lcs.poli.usp.br
Linhas de pesquisa: Equalização Cega de Canais, Causalidade entre Séries Temporais Muiltivariadas, Conectividade Neural.


Marco Dimas Gubitoso; IME-USP; gubi@ime.usp.br
Linhas de pesquisa: Desenvolvimento de ambientes de programação e paralelização, Processamento distribuído, Bioinformatica, Paralelismo.


Mari Cleide Sogayar; IQ-USP; mcsoga@iq.usp.br
Linhas de pesquisa: Desenvolvimento De Metodologia Para Controle De Qualidade, Produção de Fator VIII Humano Recombinante, Produção de Leptina Humana Recombinante, Microenpsulamento de Ilhotas Pancreáticas Humanas, Isolamento e Purificação de Ilhotas Pancreáticas Humanas, Transplante de Ilhotas Pancreáticas Humanas em Pacientes Diabéticos Tipo I hiperlábio, Produção de Prolactina Humana Recombinante.


Nina Sumiko Tomita Hirata; IME-USP; nina@ime.usp.br
Linhas de pesquisa: Reconhecimento de padrões, Aprendizado computacional (machine learning), Projeto de operadores de imagens, Processamento de imagens (morfologia matemática, segmentação, filtragem).


Odemir Martinez Bruno; IFSC-USP; bruno@pq.cnpq.br
Linhas de pesquisa: Visão Computacional, Computação Paralela, Análise e processamento de imagens, Visão Artificial, Reconhecimento de padrões.


Otavio Henrique Thiemann; IFSC-USP; thiemann@if.sc.usp.br
Linhas de pesquisa: Cristalografia de Macromoléculas, Biologia Molecular Estrutural, Parasitologia Molecular.


Paolo Marinho de Andrade Zanotto; ICB-USP; pzanotto@usp.br
Linhas de pesquisa: Biologia Molecular de Baculovirus, Cultura de Tecidos de Insetos, Sequenciamento de DNA viral em grande escala, Virologia Molecular, Estudos de expressão gênica viral por realtime PCR e RLM-RACE, clonagem de DNA, Cultivo celular para replicação viral, Detecção viral por PCR.


Paulo Sérgio Lopes de Oliveira; LNBIO; paulo.oliveira@lnbio.org.br
Linhas de pesquisa: Desenvolvimento de ferramentas computacionais para análise de genomas, Modelagem de bases de dados de transcriptomas, Abordagem computacional de problemas genéticos associados ao sistema cardiovascular, Análise de expressão gênica, Análise de regulação gênica usando modelagem molecular por homologia e dinâmica molecular, Splicing alternativo e função protéica: Uma bordagem através de estruturas de proteínas, Análise funcional de mutações através de abordagem computacional de estruturas protéicas, Seleção de marcadores genéticos de interesse comercial em bovinos.


Renato Tinós; FFCLRP-USP; rtinos@ffclrp.usp.br
Linhas de pesquisa: Tolerância a Falhas, Robótica, Inteligência Artificial, Algoritmos Genéticos, Redes Neurais Artificiais, Informática Biomédica, Robótica.


Ricardo Z.N. Vêncio; FMRP-USP; rvencio@fmrp.usp.br
Linhas de pesquisa: Bioinformática, Biologia Computacional, Biologia Sistêmica, genômica, transcritômica, metabolômica, variômica, biomarcadores, etc. Visite nossa página para detalhes: http://labpib.openwetware.org/


Roberto Marcondes Cesar Junior; IME-USP; cesar@ime.usp.br
Linhas de pesquisa: Reconhecimento de padrões, Modelagem por redes, Visão Computacional, Análise de imagens, Bioinformática.


Ronaldo Fumio Hashimoto; IME-USP; ronaldo@ime.usp.br
Linhas de pesquisa: Processamento de Imagens, Reconhecimento de Padrões, Morfologia Matemática, Bioinformática, Redes Booleanas Probabilísticas, Redes Booleanas.


Sandro José de Souza; LIRC; sandro@compbio.ludwig.org.br
Linhas de pesquisa: Bioinformática, Transcritoma, Evolução Molecular.


Sergio Russo Matioli; IB-USP; srmatiol@ib.usp.br
Linhas de pesquisa: Genética evolutiva, Genética quantitativa.


Sergio Verjovski-Almeida; IQ-USP; verjo@iq.usp.br
Linhas de pesquisa: Expressão gênica diferencial em câncer, Expressão gênica em larga escala em Schistosoma mansoni - efeito de hormônios.


Tie Koide; FMRP-USP; tkoide@fmrp.usp.br
Linhas de pesquisa: Biologia Sistêmica de microorganismos.


Zilá Luz Paulino Simões; FFCLRP-USP; zlpsimoe@usp.br
Linhas de pesquisa: Genética do desenvolvimento, Genômica funcional de Apis Mellifera.



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