Somos um grupo de pesquisa com interesse na formação de pesquisadores de alto desempenho para atuação no campo da bioinformática e ciência da computação. Estamos hospedados no Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais. Agende uma visita.
O Laboratório de Bioinformática e Sistemas (LBS) foi fundado em 2003 com a intenção de agrupar especialistas nas áreas de ciência da computação e ciências biológicas. Desde então vem produzindo pesquisas de alta qualidade na área da Bioinformática.
O LBS está localizado no Departamento de Ciência da Computação (DCC) da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). ICEx, anexo U, 4º andar, Sala: 4340 | Telefone +55 31 3409-5896.
O LBS está sempre de portas abertas para receber novos colaboradores. Entre em contato para saber sobre nossos projetos de pesquisa.
Temos vagas para alunos de iniciação científica (IC), mestrado, doutorado e pós-doutorado principalmente para os cursos de bioinformática e ciência da computação. Entretanto, estamos abertos para receber alunos de diversas áreas de formação vindas das ciências exatas e biológicas. Consulte um dos professores vinculados para informações sobre bolsas de estudo disponíveis.
O LBS atualmente é coordenado pelos professores Marcos Augusto dos Santos e Raquel Cardoso de Melo Minardi.
Áreas de pesquisa: Programação matemática; Algoritmos; Computação científica; Bioinformática
ICEx/DCC, sala 7313, +55 (31) 3409-5871
marcos@dcc.ufmg.br
Áreas de pesquisa: Bioinformática; Visualização de dados; Mineração de dados
ICEx/DCC, sala 7320, +55 (31) 3409-5886
raquelcm@dcc.ufmg.br
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PROPEDIA é um banco de dados de complexos peptídeo-proteína agrupados em três metodologias: base...
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Propedia v2.3
http://bioinfo.dcc.ufmg.br/propedia2/
MARTINS, PEDRO ; MARIANO, DIEGO
PROPEDIA é um banco de dados de complexos peptídeo-proteína agrupados em três metodologias: baseado em sequências peptídicas ; com base na interface de estrutura ; e com base em sites de ligação . O principal objetivo da PROPEDIA é fornecer novos insights sobre o design de peptídeos de interesse biotecnológico.
2023
MARTINS, PEDRO ; MARIANO, DIEGO ; Carvalho, Frederico Chaves ; Bastos, Luana Luiza ; MORAES, LUCAS ; PAIXÃO, VIVIAN ; CARDOSO DE MELO-MINARDI, RAQUEL . Propedia v2.3: A novel representation approach for the peptide-protein interaction database using graph-based structural signatures. Frontiers in Bioinformatics, v. 3, p. 2023.1103103, 2023.
Glutantbase é um banco de dados, ferramenta web e método para avaliar mutações para proteínas ?...
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Glutantbase
http://bioinfo.dcc.ufmg.br/glutantbase/
Diego Mariano, Naiara Pantuza
Glutantbase é um banco de dados, ferramenta web e método para avaliar mutações para proteínas ?-glicosidases usadas em aplicações industriais. Glutantbase mostra informações de alinhamento múltiplo gerado com clustal-omega, estrutura modelada por homologia, localização de bolso catalítico, resíduos catalíticos, estrutura secundária e mutações extrapoladas para +3500 sequências de ?-glicosidases de GH1 extraídas do UniProt.
2020
Mariano, D., Pantuza, N., Santos, L.H. et al. Glutant?ase: a database for improving the rational design of glucose-tolerant ?-glucosidases. BMC Mol and Cell Biol 21, 50 (2020). https://doi.org/10.1186/s12860-020-00293-y
SSV (Structural Signature Variation ) is a method to propose mutations for enzymes used in industria...
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SSV
http://bioinfo.dcc.ufmg.br/ssv/
Diego Mariano
SSV (Structural Signature Variation ) is a method to propose mutations for enzymes used in industrial applications. SSV uses structural signatures to detect patterns, which can improve the activity of enzymes. A real and important application for SSV is the second-generation biofuel production.
2018
Mariano DCB, Santos LH, Machado KDS, Werhli AV, de Lima LHF, de Melo-Minardi RC. A Computational Method to Propose Mutations in Enzymes Based on Structural Signature Variation (SSV). Int J Mol Sci. 2019 Jan 15;20(2):333. doi: 10.3390/ijms20020333. PMID: 30650542; PMCID: PMC6359350.
Evolve is a Webtool designed to model mutations in the input protein complex using Modeller. Then, u...
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E-Volve
http://bioinfo.dcc.ufmg.br/evolve/
Vítor Pimentel / André Rodrigues / Gabriel Dutra / Diego Mariano
Evolve is a Webtool designed to model mutations in the input protein complex using Modeller. Then, uses VTR to calculate and compare the protein contacts. The software search for possibles matches between contacts, after, refine and select the bests matches for this reason, the bigger the input file(in number of atoms), or the bigger the similarity between then more time is taken to find all possible contact and more time is taken for the refinment. The loading page wait up to 30 minutes for the match completish, but some times the match process takes longer, so a "Time Out" alert is showed and the user recieves a link to try to access the alignment in future.
2022
DOS SANTOS, V. P. et al. E-Volve: understanding the impact of mutations in SARS-CoV-2 variants spike protein on antibodies and ACE2 affinity through patterns of chemical interactions at protein interfaces. PeerJ, v. 10, p. e13099, 2022.
VTR is a Webtool for calculate and match contacts in two proteins. Using TM-Align for the Protein Al...
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VTR
http://bioinfo.dcc.ufmg.br/vtr
Vitor Pimentel / Diego Mariano
VTR is a Webtool for calculate and match contacts in two proteins. Using TM-Align for the Protein Alignment And Multiprot for the Protein Equivalence.
2021
PIMENTEL, V. et al. VTR: A Web Tool for Identifying Analogous Contacts on Protein Structures and Their Complexes. Frontiers in Bioinformatics, v. 1, 2021. Disponível em:
PROPEDIA is a database of peptide-protein complexes clusterized in three methodologies: (i) peptide ...
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Propedia
http://bioinfo.dcc.ufmg.br/propedia/
Pedro Martins; Lucianna H. Santos; Diego Mariano; Raquel de Melo-Minardi
PROPEDIA is a database of peptide-protein complexes clusterized in three methodologies: (i) peptide sequences; (ii) structure interface; and (iii) binding sites. PROPEDIA main goal is to give new insights into peptide design of biotechnological interests.
2020
Martins, P. M., Mayrink, V. D., de A. Silveira, S., da Silveira, C. H., de Lima, L. H., & de Melo-Minardi, R. C. (2018, April). How to compute protein residue contacts more accurately?. In Proceedings of the 33rd Annual ACM Symposium on Applied Computing (pp. 60-67).
Protein engineering is a widely adopted technique for the creation of synthetic proteins not found i...
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Proteus
José Renato / Diego Mariano
Protein engineering is a widely adopted technique for the creation of synthetic proteins not found in nature. These proteins are used for a broad range of purposes, from food and cosmetics industry to production of biofuels and new drugs. Such engineering (or mutations) are applied, for example, to increase the stability of the proteins, or increase the solubility to improve or maintain their activity under unusual conditions of pH and/or temperature. It is true that the best way to check the effects of a mutation is through the experimental validation, but this approach is costly and time-consuming. The use of bioinformatics techniques is a promising alternative since several mutations can be proposed and later evaluated in silico as a screening before experimentation. In this work, we present PROTEuS (PROTein Engineering Supporter) a platform based on a database of conformations of contacts and their neighborhood, cured of structures of proteins deposited in the PDB, which aims to assist in the proposal of mutations in pairs of residues involved in interactions. This platform can be accessed through a web interface, designed to facilitate communication with the database.
2017
Barroso, J. R. M., Mariano, D., Dias, S. R., Rocha, R. E., Santos, L. H., Nagem, R. A., & de Melo-Minardi, R. C. (2020). Proteus: An algorithm for proposing stabilizing mutation pairs based on interactions observed in known protein 3D structures. BMC bioinformatics, 21(1), 1-21.
The change of one amino acid by another within a tertiary structure may or may not affect the functi...
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MutaGraph
http://bioinfo.dcc.ufmg.br/mutagraph
Laerte Mateus Rodrigues
The change of one amino acid by another within a tertiary structure may or may not affect the function of a protein. Identifying this effect and understanding what structural changes may occur with a mutation is a crucial problem for both bioinformatics and biochemistry and other areas. The objective of this work is to present a computational model able to predict and evaluate the effect of the substitution of a single amino acid for another in a protein complex in order to evaluate the effect of this malfunction on the affinity of the complex.
2017
Studies involving protein structures most often deal with a large amount of information. To understa...
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CAPRI
http://bioinfo.dcc.ufmg.br/capri
Pedro Martins
Studies involving protein structures most often deal with a large amount of information. To understand the process of protein-protein interactions is necessary to study the process that occurs in this molecular interface. Interactions can be observed at the residue level, but it is known that they occur in reality at the atomic level. Several paradigms propose different ways to define atomic interactions, and it is known that it is necessary to compare these paradigms to improve our understanding of the molecular interactions allowing to expand our knowledge of the many mechanisms and cellular functions. Thus, we propose here the CAPRI database for comparative analysis of three different paradigms that are used to define contacts in protein-protein interface. CAPRI has information of about 45,000 protein complexes containing data about interactions between pairs of atoms, residue and chains. Four types of interactions are investigated: hydrogen bonds, hydrophobic interactions, ionic and aromatic stacking.
2017
Martins, P. M., Mayrink, V. D., de A. Silveira, S., da Silveira, C. H., de Lima, L. H., & de Melo-Minardi, R. C. (2018, April). How to compute protein residue contacts more accurately?. In Proceedings of the 33rd Annual ACM Symposium on Applied Computing (pp. 60-67).
Proteingo é um jogo para análise de contatos em proteínas.
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proteingo
http://bioinfo.dcc.ufmg.br/proteingo/
Marcos Felipe, Pedro Martins, Diego Mariano, Isabela Pastorini, Naiara Pantuza, Raquel Melo-Minardi
Proteingo é um jogo para análise de contatos em proteínas.
2016
Silva, M. F., Martins, P. M., Mariano, D. C., Santos, L. H., Pastorini, I., Pantuza, N., ... & de Melo-Minardi, R. C. (2019). Proteingo: Motivation, user experience, and learning of molecular interactions in biological complexes. Entertainment Computing, 29, 31-42.
We propose CALI (Complex network-based Analysis of protein-Ligand Interactions), a strategy based on...
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CALI
http://bioinfo.dcc.ufmg.br/cali
Susana Medina
We propose CALI (Complex network-based Analysis of protein-Ligand Interactions), a strategy based on complex network model of protein-ligand interactions, to reveal frequent and relevant patterns among them.
2017
MEDINA G., SUSANA ; FASSIO, ALEXANDRE VICTOR ; SILVEIRA, SABRINA DE A ; DA SILVEIRA, CARLOS H. ; DE MELO-MINARDI, RAQUEL C. . CALI: A Novel Visual Model for Frequent Pattern Mining in Protein-Ligand Graphs. In: 2017 IEEE 17th International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE), 2017, Washington. 2017 IEEE 17th International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE), 2017. p. 352.
PDBest (PDB Enhanced Structures Toolkit) is a user-friendly, freely available platform for acquiring...
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PDBest
http://www.pdbest.dcc.ufmg.br/
Wellisson R. S. Gonçalves
PDBest (PDB Enhanced Structures Toolkit) is a user-friendly, freely available platform for acquiring, manipulating and normalizing protein structures in a high-throughput and seamless fashion. With an intuitive graphical interface it allows users with no programming background to download and manipulate their files. The platform also exports protocols, enabling users to easily share PDB searching and filtering criteria, enhancing analysis reproducibility.
2015
Gonçalves, W. R., Gonçalves-Almeida, V. M., Arruda, A. L., Meira Jr, W., da Silveira, C. H., Pires, D. E., & de Melo-Minardi, R. C. (2015). PDBest: a user–friendly platform for manipulating and enhancing protein structures. Bioinformatics, 31(17), 2894-2896.
VERMONT allowed us to understand mutations by interpreting position-specific structural and physicoc...
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VERMONT
http://bioinfo.dcc.ufmg.br/vermont/
Alexandre V. Fassio, Pedro M. Martins, Samuel da S. Guimarães, Sócrates S. A. Junior, Vagner S. Ribe
VERMONT allowed us to understand mutations by interpreting position-specific structural and physicochemical properties. Additionally, we note some specific positions we believe have an impact on protein function/structure in the case of mutation.
2017
Alexandre V. Fassio, Pedro M. Martins, Samuel da S. Guimarães, Sócrates S. A. Junior, Vagner S. Ribeiro, Raquel C. de Melo-Minardi and Sabrina de A. Silveira. Vermont: a multi-perspective visual interactive platform for mutational analysis. BMC Bioinformatics. 18(Suppl 10):403. 2017.
Betagdb é uma base de dados para estruturas de beta-glicosidases resistentes a inibição por glico...
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betagdb
http://bioinfo.dcc.ufmg.br/betagdb
Diego Mariano
Betagdb é uma base de dados para estruturas de beta-glicosidases resistentes a inibição por glicose.
2017
D.C.B. Mariano, C. Leite, L.H.S. Santos, L.F. Marins, K.S. Machado, A.V. Werhli, L.H.F. Lima and R.C. de Melo-Minardi.Characterization of glucose-tolerant beta-glucosidases used in biofuel production under the bioinformatics perspective: a systematic review. Genet. Mol. Res. 16 (3): 2017.
nAPOLI é um webserver para análise de interações proteína-ligante em larga escala.
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nAPOLI
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Alexandre Fassio
nAPOLI é um webserver para análise de interações proteína-ligante em larga escala.
2017
FASSIO, ALEXANDRE VICTOR; SANTOS, LUCIANNA H. ; SILVEIRA, SABRINA A. ; FERREIRA, RAFAELA S. ; DE MELO-MINARDI, RAQUEL CARDOSO . nAPOLI: a graph-based strategy to detect and visualize conserved protein-ligand interactions in large-scale. IEEE-ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2019.
Raquel Cardoso de Melo Minardi
Raquel Cardoso de Melo Minardi
Descrição: Possui doutorado em Bioinformática pela Universidade Federal de Minas Gerais (2008) e graduação em Ciência da Computação pela mesma instituição (2004). Realizou seu pós-doutorado no Comissariat à l'Energie Atomique et aux Énergies Alternatives / Genoscope na França (2008/2009). Atualmente é Professora Classe C Nível 4 (antigo Adjunto 4) da Universidade Federal de Minas Gerais no Departaento de Ciência da Computação. Atua nos Programas de Pós-Graduação em Ciência da Computação e em Bioinformática. Seus principais interesses de pesquisa são em Bioinformática e em Visualização de Dados.
Categoria: Professor
Ano de entrada no LBS: 2004
Marcos Augusto dos Santos
Marcos Augusto dos Santos
Descrição: Áreas de pesquisa: Programação matemática; Algoritmos; Computação científica; Bioinformática
Categoria: Professor
Ano de entrada no LBS: 2003
Diego Mariano
Diego Mariano
Descrição: Doutorando em Bioinformática na Universidade Federal de Minas Gerais. Possui mestrado em Bioinformática (UFMG), bacharelado em Sistemas de Informação (Faculdade Anhanguera de Belo Horizonte), diploma técnico em Redes Computacionais (Senac Minas) e profissionalizante em Aprendizagem Industrial em Pré-Impressão Gráfica (SENAI). Tem experiência em desenvolvimento de sistemas Web, habilidade em programação com as linguagens PHP, JavaScript, Python e Perl, além de conhecimentos nas áreas de: Bioinformática, visualização de dados, design pra impressão gráfica e web, montagem e anotação de genomas bacterianos.
Categoria: Pós-doc
Formação: Bioinformática
Ano de entrada no LBS: 2014
Website: http://diegomariano.com
Alessandra Lima da Silva
Alessandra Lima da Silva
Descrição: Doutora em Genética, MSc. em Bioinformática pela Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG e Bacharel em Biotecnologia pela Universidade Federal da Bahia - UFBA - Instituto Multidisciplinar em Saúde -IMS/CAT - situado em Vitória da Conquista -BA. Tem como experiência profissional: Coordenar e executar diferentes projetos em Bioinformática, com o foco em medicina veterinária e humana, envolvendo pesquisas com NGS, do sequenciamento à análise de metadados, possuindo amplos conhecimentos em plataformas, ferramentas e bancos de dados biológicos, manipulação de amostras em bancada. Além da pesquisa científica, possui experiencia em organização de eventos online e presencial, com o objetivo de levar a ciência à comunidade por meio da divulgação científica.
Categoria: Pós-doc
Formação: Biotecnologia
Ano de entrada no LBS: 2023
Sheila Cruz Araujo
Sheila Cruz Araujo
Descrição: Possui graduação em Licenciatura em Ciências da Natureza (2008 - 2012) pela Escola de Artes, Ciências e Humanidades - Universidade de São Paulo (EACH-USP), mestrado em Ciência e Tecnologia - Química (2013 - 2015) pela Universidade Federal do ABC (UFABC), doutorado em Ciência e Tecnologia - pela UFABC concluído(2016 - 2021) com estágio sanduíche no Vancouver Prostate Centre - University of British Columbia, Canada (2018 - 2019) com foco em doenças negligenciadas, em particular, a doença de Chagas. Foi professora de Ciências e Química na educação básica (Fundamental II e Ensino médio) na rede pública e privada no estado de São Paulo entre 2012-2018. Lecionou no ensino médio como professora contratada pela Secretaria da Educação do estado de São Paulo, atuou como professora tutora na disciplina de estágio obrigatório na Universidade Aberta do Brasil (UAB) no polo Jardim Miragaia - Vila Curuçá vinculado ao Instituto Federal de São Paulo (IFSP) no curso de Pedagogia e EPT. Além disso atua como colaboradora voluntária no projeto de extensão da UFABC, blog de divulgação científica "Guia dos entusiastas da Ciência". Participou em projetos com a temática em Química Teórica, atuando principalmente nos seguintes temas: química medicinal, computacional, modelagem molecular e bioinformática. Atualmente é pós-doutoranda do programa de bioinformática da UFMG com temas como biofísica, dinâmica molecular de enzimas e macromoléculas, triagem virtual, química teórica e medicinal.
Categoria: Pós-doc
Formação: Ciência e Tecnologia - Química
Ano de entrada no LBS: 2023
Tatiane Senna Bialves
Tatiane Senna Bialves
Descrição: FotoLicenciada em Ciências Biológicas (2015), pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Sul Rio-Grandense Campus Pelotas Visconde da Graça (IFSUL CaVG). Mestre em Biologia Animal, pela Universidade Federal de Pelotas - UFPEL (2018). Doutora em Ciências Fisiológicas pela Universidade Federal do Rio Grande - FURG (2023). Atuou como bolsista de apoio técnico na UFPEL, atuando nas áreas de biologia molecular, imunologia, microbiologia. Também atuou como Professora Voluntária em Cursos de Educação popular, ministrando aulas, palestras e atividades na área de Ciências Biológicas e suas subáreas.
Categoria: Pós-doc
Formação: Ciências Biológicas
Ano de entrada no LBS: 2024
Luana Luiza Bastos
Luana Luiza Bastos
Descrição: Possui graduação em Biomedicina pela Faculdade de Minas-BH (2018) e mestrado em Bioinformática pela Universidade Federal de Minas Gerais (2021). Atuando em bioinformática estrutural com enfoque em interações proteína-proteína. Possui experência com modelagem estrutural de proteínas, as linguagens de programação pyton, perl e R, e docking proteína-proteína.
Categoria: Doutorando
Formação: Biomedicina
Ano de entrada no LBS: 2019
Marcos José Andrade Viana
Marcos José Andrade Viana
Descrição: Mestre em bioinformática, especialista em telemática, graduado em análise de sistemas, técnico em eletrotécnica, com certificações em linux e ITIL, com conhecimento em data science, python, ampla experiência em suporte de gestão de infraestrutura de TI, gerencia de servidores e redes de windows e linux, infraestrutura de redes de telecomunicações, suporte para aplicações web, banco de dados, segurança de TI e análise de dados.
Categoria: Doutorando
Formação: ANÁLISE DE SISTEMAS
Ano de entrada no LBS: 2021
Ana Paula de Abreu
Ana Paula de Abreu
Descrição: Graduada em Bioquímica pela Universidade Federal de Viçosa. MBA Executivo Internacional em Gerenciamento de Projetos pela Fundação Getúlio Vargas (FGV) visando desenvolver seus conhecimentos, capacidade e habilidade para atuar como gerente de projetos de qualquer natureza, porte ou complexidade, liderando equipes multidisciplinares, gerenciando recursos, tempo, orçamentos e riscos e implementando-os com sucesso. Mestre em Bioinformática pela Universidade Federal de Minas Gerais, atuou na Prospecção de Biomarcadores para o Câncer de Mama Subtipo Luminal A em estágio inicial, utilizando Álgebra Linear. Atualmente doutoranda em Bioinformática pela Universidade Federal de Minas Gerais, atuando com algoritmos para desenho racional e otimização de compostos peptidomiméticos pra inibição é potenciais alvos do SARS-CoV-2.
Categoria: Doutorando
Formação: Bioquímica
Ano de entrada no LBS: 2019
Frederico Chaves Carvalho
Frederico Chaves Carvalho
Descrição: Doutorando em Ciência da Computação na Univesidade Federal de Minas Gerais. Mestre em Modelagem Computacional em Ciência e Tecnologia pela Universidade Estadual de Santa Cruz. Graduado em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal da Bahia.
Categoria: Doutorando
Formação: Engenharia Mecânica
Ano de entrada no LBS: 2020
Lucas Moraes dos Santos
Lucas Moraes dos Santos
Descrição: Mestre em bioinformática pelo programa de pós graduação em bioinformática da UFMG. Bacharel em Engenharia da Computação pela Universidade de Caxias do Sul (2019). Técnico em Eletrônica pelo Instituto Federal Sul-riograndense (2013). Possui experiência na área de engenharia, com ênfase em computação, atuando nos seguintes temas: microcontroladores, sistemas de informação, e engenharia de dados. Tem interesse em pesquisas no campo da inteligência artificial, especialmente, em aprendizado de máquina aplicado à problemas de biologia estrutural. Atualmente é mestrando no Programa de Pós-Graduação em Bioinformática da UFMG.
Categoria: Doutorando
Formação: Engenharia da Computação
Ano de entrada no LBS: 2020
Juliana Rodrigues Pereira Silva
Juliana Rodrigues Pereira Silva
Descrição: Mestre em bioinformática pelo programa de pós graduação em bioinformática da UFMG. Graduada em biomedicina pela Universidade Federal de Minas Gerais. Foi bolsista de iniciação científica no laboratório de Microbiologia Oral e Anaeróbios do departamento de microbiologia. E bolsista de iniciação científica no laboratório de Biologia Computacional de Proteínas do departamento de bioquímica e imunologia com projeto para o qual foi seu trabalho de conclusão de curso intitulado Papel de resíduos conservados e correlacionados na estrutura e função das proteínas tirosina cinase e Ras envolvidas no câncer de ovário. Realizou estágio curricular em análises clínicas no Hospital Universitário Risoleta Tolentino Neves.
Categoria: Doutorando
Formação: Biomedicina
Ano de entrada no LBS: 2023
Rafael Pereira Lemos
Rafael Pereira Lemos
Descrição: Doutorando em Bioinformática pela Universidade Federal de Minas Gerais. Mestre em Bioinformática pela mesma universidade (2022), sob orientação da Profª Drª. Mariana Quezado de Magalhães. Bacharel em Ciências Biológicas pela UFMG (2019), com Formação Complementar (Minor) em Bioinformática. Durante a graduação, realizou Iniciação Científica no Núcleo de Proteômica Funcional/Laboratório de Hipertensão, sob orientação do Prof. Dr. Thiago Verano-Braga (2016-2019). Também foi monitor do Departamento de Fisiologia e Biofísica, nas disciplinas de Fisiologia para as áreas biológicas e de saúde. Técnico em Informática pelo CEFET-MG (2014), possuindo Ensino Médio pela mesma instituição. Possui experiência em bioinformática, biologia estrutural, modelagem, evolução e dinâmica computacional de proteínas, espectrometria de massa, proteômica e fosfoproteômica.
Categoria: Doutorando
Formação: Ciências Biológicas
Ano de entrada no LBS: 2023
Angie Lissette Atoche Puelles
Angie Lissette Atoche Puelles
Descrição: Possue graduação em Licenciatura em Ciências Biológicas pela Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro (2017) e Bacharel em Biologia com ênfase em Biotecnologia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro, realizou iniciação cientifica pelo Grupo de Biologia do Desenvolvimento e Sistemas Dinâmicos no NUMPEX-BIO (Núcleo Multidisciplinar de Pesquisa UFRJ/Xerém). Tem experiência na área de Biotecnologia, com ênfase em Biologia Molecular, possui nteresse em aplicações na Bioinformática.
Categoria: Mestrando
Formação: Ciências Biológicas
Ano de entrada no LBS: 2022
Alessandra Gomes Cioletti
Alessandra Gomes Cioletti
Descrição: Possui graduação em Farmácia pela Universidade Federal de Minas Gerais (1992), doutorado em Quimica pela Universidade Federal de Minas Gerais (2000), pós-doutorado em Química de Carboidratos e Peptídeos (Université Henri Poincaré e LAPP/CNRS) e especialização em Ciência de Dados e Big Data pela PUC-MG. Tem experiência na área de Química, com ênfase em Síntese Orgânica, atuando principalmente nos seguintes temas: carboidratos, peptideos, quimica combinatorial, peptideomimético e eletroquimica.
Categoria: Mestrando
Formação: Farmácia
Ano de entrada no LBS: 2022
Eduardo Utsch Madureira Moreira
Eduardo Utsch Madureira Moreira
Descrição: Possui graduação em Biomedicina pelo Centro Universitário UNA (2019), sendo habilitado nas áreas de análises clínicas e biologia molecular. Possui experiências nas áreas de imunologia, parasitologia, cultivo celular e biologia molecular. Atualmente é mestrando pela Universidade Federal de Minas Gerais pelo Programa Interunidades de Pós-Graduação em Bioinformática, conceito CAPES nível 7.
Categoria: Mestrando
Formação: Biomedicina
Ano de entrada no LBS: 2021
Giovana de Castro Fiorini Maia
Giovana de Castro Fiorini Maia
Descrição: Formada em ciências Biológicas na Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Atualmente, é mestranda pelo programa de pós graduação em bioinformática na UFMG, onde realiza um projeto que visa a criação de algoritmos para realizar docking proteína-peptídeo baseado em assinatura estrutural. Anteriormente, foi aluna de Iniciação científica na Faculdade de Educação (FAE) da UFMG, integrando projeto que buscou avaliar o papel que ocupa a leitura mediada de textos didáticos de Ciências e de Química nas práticas pedagógicas desenvolvidas em sala de aula. Durante dois anos ainda, integrou o laboratório de Biologia Molecular e Imunologia da Malária, no Instituto René Rachou (Fiocruz Minas), também como aluna de Iniciação Científica, onde realizou projeto na área de imunologia e adquiriu experiência nas técnicas de PCR convencional, clonagem molecular, expressão de proteínas em sistema procarioto, ensaios imunológicos e cultivo de células eucariotas. Além disso, foi monitora das disciplinas de Bioquímica para os cursos de graduação da UFMG.
Categoria: Mestrando
Formação: Ciências Biológicas
Ano de entrada no LBS: 2021
Leandro Morais
Leandro Morais
Descrição: Bacharel e licenciado em Ciências Biológicas pela PUC Minas. Atualmente, sou estudante de Mestrado no Programa Interunidades de Pós-Graduação em Bioinformática, da Universidade Federal de Minas Gerais(UFMG), atuando em bioinformática estrutural de proteínas. Além disso, já fui aluno de iniciação científica no Instituto de Ciências Biológicas(ICB) da UFMG, com foco na Imunologia e Bioquímica.
Categoria: Mestrando
Formação: Ciências Biológicas
Ano de entrada no LBS: 2023
Ana Luísa Araújo Bastos
Ana Luísa Araújo Bastos
Descrição: Graduanda em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Possui interesse nas áreas de Bioinformática e Inteligência Artificial. Durante o ano de 2023 atuou como monitora nas disciplinas de programação do curso técnico de Desenvolvimento de Sistemas do Colégio Técnico da UFMG (COLTEC). Atualmente faz Iniciação Científica no Laboratório de Bioinformática e Sistemas (DCC/UFMG).
Categoria: IC
Formação: Ciência da Computação
Ano de entrada no LBS: 2024
João Paulo
Sabrina de Azevedo Silveira
Sabrina de Azevedo Silveira
Descrição: Professora no Departamento de Informática (DPI) na Universidade Federal de Viçosa. Realizou pós doutorado no Laboratório de Bioinformática e Sistemas (LBS) no Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais. Possui doutorado em Bioinformática (2013) e graduação em Ciência da Computação (2008) pela mesma universidade. Tem experiência na área de Ciência da Computação e Bioinformática, atuando principalmente nos seguintes temas: predição de função de enzima, mineração de dados, bases de dados biológicos e visualização de dados.
Categoria: Pesquisador/professor externo associado
Formação: Bioinformática
Ano de entrada no LBS: 2009
Carlos Henrique da Silveira
Carlos Henrique da Silveira
Descrição: Possui graduação incompleta em Ciências Biológicas (1988-1990) e graduação completa em Ciência da Computação (1991-1994), ambas pela Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG. Doutorou-se em Bioinformática, também pela UFMG (2008). Teve sua tese eleita a melhor do programa em Workshop de 2007. Tem um perfil interdisciplinar, com experiência de mercado e acadêmica. No mercado, foi Gerente de TI pela RM Sistemas (1997-2001), Sócio-Gerente e Fundador da Polygonus Ltda (2001-2007). No ensino, atuou como Professor Assistente na Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais - PUC-MG e Professor Adjunto na Universidade Federal de Itajubá - UNIFEI. Foi professor adjunto III, do Departamento de Biotecnologia, Centro de Biotecnologia - CBIOTEC, na Universidade Federal da Paraíba - UFPB. Retornou à UNIFEI - Campus de Itabira, no final de 2013. Na pesquisa, tem experiência acadêmica na área de Bioinformática, com ênfase em Bioinformática Estrutural, Quimioinformática e Nanobioinformática, atuando principalmente nos seguintes temas: Modelagem Computacional de Biomoléculas e Nanomateriais Bioativos, Integração de Banco de Dados Bioquímicos, Mineração de Dados Bioquímicos, Simulações de Dinâmica Molecular e Ancoragem Molecular, Triagem Virtual de Alvos Biomoleculares Terapêuticos, Ligantes Moleculares ou Nanoestruturas Biomiméticas Drogáveis, Relação Sequência-Estrutura em Biomoléculas, Redes Interatômicas e Inter-resíduos em Biomoléculas. Membro do NDP do Programa de Pós-Graduação Multicêntrico em Química - PPGMQ-MG, da Rede Mineira de Química - RQ-MG. Na extensão, atuou na pós-graduação lato sensu em Engenharia Web da UNIFEI - campus de Itajubá. Administrativamente, foi membro do colegiado do curso de Ciência da Computação, na UNIFEI - campus de Itajubá, e coordenador do curso de Engenharia da Computação, UNIFEI - campus de Itabira. Assessor de TI - CBiotec/UFPB, membro do NDE do curso de Biotecnologia/UFPB e do NDE do curso de Engenharia de Computação - campus de Itabira. Atualmente, é o Diretor de Pesquisa e Pós-Graduação da UNIFEI - Campus de Itabira.
Categoria: Pesquisador/professor externo associado
Formação: Bioinformática
Ano de entrada no LBS: 2003
Leonardo Henrique Franca de Lima
Leonardo Henrique Franca de Lima
Descrição: Possui graduação em Ciências Biológicas pela Universidade Federal de Minas Gerais (2002), Mestrado em Engenharia Química - Processos Biotecnológicos pela Universidade Estadual de Campinas (2006) e Doutorado em Física Biomolecular pela Universidade de São Paulo (2011). Atualmente é Professor Adjunto na Universidade Federal de São João Del-Rei, Campus Sete Lagoas. Realizou estágio Pós-Doutoral com bolsa "Programas Estratégicos - DR1 (CAPES)" na área de Biofísica Computacional no "Institut für Allgemeine, Anorganische und Theoretische Chemie" do "Centrum für Chemie und Biomedizin (CCB)" da "Universität Innsbruck (UIBK)", Innsbruck, Áustria (2019). Atua nas áreas de Bioquímica Computacional, Biofísica Molecular e teórica, Biologia Estrutural, Modelagem Molecular e Biotecnologia. Temas de interesse particular são a biofísica e dinâmica molecular de enzimas, macromoléculas e sistemas de aplicabilidade biotecnológica em geral, interação proteína-ligante, interação proteína-DNA, complexos macromoleculares, estabilidade e evolução de proteínas, bioquímica/química teórica e medicinal.
Categoria: Pesquisador/professor externo associado
Formação: Ciências Biológicas
Ano de entrada no LBS:
Rodrigo Bentes Kato
Ciência da computação (Outros)
Período:
2010 - 2020
José Renato de Moura Silva Barroso
Bioinformática (Mestrando)
Período:
2015 - 2017
Thiago Da Silva Correia
Matemática Computacional (IC)
Período:
2015 - 2016
Alexandre Victor Fassio
Graduado em Ciência da Computação e Mestrado em Bioinformática (Outros)
Período:
2013 - 2020
Francisco de Assis Sobrinho
Sistemas de Informação (Mestrando)
Período:
2016 - 2018
Susana Medina Gordillo
Ciência da Computação (Mestrando)
Período:
2014 - 2017
Pedro Magalhães Martins
Graduado em Ciência da Computação e Mestre em Bioinformática (Pós-doc)
Período:
2012 -
Wellisson Rodrigo Santos Gonçalves
Mestre em Bioinformática (Doutorando)
Período:
2013 - 2018
Rafael Eduardo Oliveira Rocha
Biossistemas (Doutorando)
Período:
2016 - 2022
Lucianna Helene Santos
Matemática (Pós-doc)
Período:
2015 - 2022
Laerte M Rodrigues
Bioinformática (Doutorando)
Período:
2013 - 2017
João Arthur Ferreira Gadelha Campelo
Bioinformática (Doutorando)
Período:
2012 - 2017
Marcos Martins
Ciência da computação (Mestrando)
Período:
2015 - 2017
Larissa Fernandes Leijôto
Ciência da computação (Mestrando)
Período:
2015 - 2019
Carmelina Leite
Farmácia (Doutorando)
Período:
2015 - 2020
Breno Augusto Martins
Ciência da Computação (IC)
Período:
2017 - 2018
Otávio Augusto Silva
Ciência da Computação (IC)
Período:
2017 - 2018
Henrique Cesar Barbosa
Ciência da Computação (IC)
Período:
2017 - 2018
Naiara de Almeida Pantuza
Matemática Computacional (Mestrando)
Período:
2016 - 2019
Daniel Viana
Bioinformática (Mestrando)
Período:
2017 - 2020
Elisa Boari de Lima
Bioinformática (Doutorando)
Período:
2011 - 2015
Sandro Carvalho Izidoro
Bioinformática (Doutorando)
Período:
2011 - 2015
Douglas Eduardo Valente Pires
Ciência da computação (Doutorando)
Período:
2009 - 2012
Nilma Rodrigues Alves
Bioinformática (Doutorando)
Período:
2011 - 2015
Valdete Maria Gonçalves de Almeida
Bioinformática (Doutorando)
Período:
2006 - 2011
Letícia Xavier Silva Cantão
Ciências Biológicas (Mestrando)
Período:
2019 - 2021
Leandro Libório da Silva Matos
Sistemas de Informação (Mestrando)
Período:
2019 - 2021
Vivian Morais Paixão
Ciências Biológicas (Mestrando)
Período:
2021 - 2023
Gabriel Dutra de Oliveira
Engenharia de Controle e Automação (IC)
Período:
2020 - 2022
É inestimável a nossa gratidão para com o Prof. Dr. Marcelo Matos Santoro, um dos grandes mentores deste grupo. Uma grande perda para bioquímica e a bioinformática mineira e nacional. Publicou cerca de 100 artigos em revistas internacionais qualificadas. Contribuiu na formação de mais de 60 pesquisadores, entre alunos de iniciação científica, mestrado, doutorado e pós-doutorado. Um dos seus artigos publicados na consagrada revista Biochemistry, em 1998, ainda figura entre os 50 mais citados desde o lançamento do periódico¹.
¹SANTORO, Marcelo M.; BOLEN, D. W. Unfolding free energy changes determined by the linear extrapolation method. 1. Unfolding of phenylmethanesulfonyl. alpha.-chymotrypsin using different denaturants. Biochemistry, v. 27, n. 21, p. 8063-8068, 1988.
Rodrigo Bentes Kato
Descrição: Possui graduação em Bacharelado em Ciência da Computação pelo Centro Universitário do Pará (2002), mestrado no Programa de Pós-Graduação de Engenharia Elétrica com ênfase em Computação pela Universidade Federal do Pará (2008), doutorado no Programa de Pós-Graduação em Bioinformatica pela Universidade Federal de Minas Gerais (2014) e pos-doutorado (2015) na França em metagenômica realizado na Universidade de Rennes (IRISA). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligencia Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: algoritmo genético, cálculos quânticos, lógica fuzzy, data mining e parametrizacao de campo de força. Atualmente é residente do pós-doutoral na UFMG
Categoria: Outros
Formação: Ciência da computação
Ano de entrada no LBS: 2010
José Renato de Moura Silva Barroso
Descrição: Mestre em Bioinformática pela Universidade Federal de Minas Gerais, vinculado ao Instituto de Ciências Biológicas, trabalha com bioinformática estrutural de proteínas e desenvolvimento de sistemas. É Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Piauí (UFPI), onde realizou iniciação científica na área de bioinformática com ênfase em transplantes de órgãos e integrou o LIB-UFPI ( Laboratório de Imunogenética e Biologia Molecular) como aluno-pesquisador.
Categoria: Mestrando
Formação: Bioinformática
Ano de entrada no LBS: 2015
Thiago Da Silva Correia
Descrição: Bacharel em Matemática Computacional pela Universidade Federal de Minas Gerais. Tem experiência na área de Matemática, com ênfase em Matemática Aplicada e na área de Bioinformática, atuando em projetos envolvendo clusterização de beta-glicosidase.
Categoria: IC
Formação: Matemática Computacional
Ano de entrada no LBS: 2015
Alexandre Victor Fassio
Descrição: Doutorando em Bioinformática pela Universidade Federal de Minas Gerais, atua no Laboratório de Bioinformática e Sistemas (LBS) localizado no Departamento de Ciência da Computação. Graduado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Lavras (UFLA) em 2013, e Mestre em Bioinformática pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) em 2015. Trabalhou em pesquisas voltadas para a área de Bioinformática com foco em Biologia Estrutural (modelagem molecular, docking, virtual screening, predição de função, mutações em proteínas e interações intermoleculares), Algoritmos Genéticos e Visualização de Dados. Possui experiência em linguagem de programação JAVA, Perl, Python, HTML5, PHP e JavaScript, e possui conhecimento em Banco de Dados, Bioinformática, Computação Natural, Inteligência Artificial, Visualização de dados e Desenvolvimento Web.
Categoria: Outros
Formação: Graduado em Ciência da Computação e Mestrado em Bioinformática
Ano de entrada no LBS: 2013
Francisco de Assis Sobrinho
Descrição: Possui bacharelado em Sistemas de Informação (2015) pela Universidade Federal do Sul e Sudeste do Pará. Na graduação trabalhou no estudo de jogos digitais aplicados à educação de crianças, participou da pesquisa e desenvolvimento de um Serious Game para educação ambiental de crianças ribeirinhas do norte do Pará. Iniciou o mestrado em bioinformática em 2016 na Universidade Federal de Minas Gerais, onde tem estudado a aplicação de algoritmos de aprendizagem supervisionada de máquina para classificação funcional de proteínas, baseando-se em assinaturas estruturais. Suas principais competências são o desenvolvimento em Python e Javascript, no entanto possui um amplo background de métodos e ferramentas computacionais para transmissão, tratamento, mineração, análise, visualização e persistência da informação. Desde 2016 é membro do Laboratório de Bioinformática e Sistemas, sob a orientação da Profª Raquel Minardi.
Categoria: Mestrando
Formação: Sistemas de Informação
Ano de entrada no LBS: 2016
Susana Medina Gordillo
Descrição: Atualmente professora de meio tempo de informática do Instituto Tecnológico Autónoma del Pacífico de Cali, Colômbia. Foi bolsista do CNPq durante o mestrado em Ciências da Computação (CAPES 7) no Departamento de Ciência da Computação (DCC) do Instituto de Ciências Exatas (iceX) da UFMG. A pesquisa durante o curso de mestrado no DCC foi feita com o apoio de colegas e professores do LBS. Tem experiência em desenvolvimento de software usando as metodologias Kanban e Scrum. Trabalhou num Projeto de pesquisa apoiado por COLCIENCIAS (Departamento Administrativo de Ciência y Tecnologia do governo da Colômbia) sobre caracterização da estrutura secundária de proteínas. Principais áreas de foco: Mineração de Grafos, Mineração de dados, Redes Complexas, Bioinformática e Biologia Estrutural. Linguagens de programação: C/C++, Java, Python. Ferramentas e bibliotecas: WEKA, scikit-learn, R, networkx, Pandas, SciPy, Matplotlib.
Categoria: Mestrando
Formação: Ciência da Computação
Ano de entrada no LBS: 2014
Pedro Magalhães Martins
Descrição: Mestre em Bioinformática pela Universidade Federal de Minas Gerais em 2015. Possui graduação em Ciência da Computação pelo Centro Universitário de Belo Horizonte (2012). Possui experiência na área de Análise de Sistemas, Análise Comparativa de Software, Banco de Dados (Big Data e Business Intelligence), Bioinformática Estrutural, Desenvolvimento de Sistemas, Linguagem de Programação C, C++, JAVA, Perl, HTML5, PHP, Python e Visualização de dados. Atua como pesquisador no Laboratório de Bioinformática e Sistemas (LBS) ICEx/DCC - UFMG
Categoria: Pós-doc
Formação: Graduado em Ciência da Computação e Mestre em Bioinformática
Ano de entrada no LBS: 2012
Wellisson Rodrigo Santos Gonçalves
Descrição: Wellisson é mestre em Bioinformática pela Universidade Federal de Minas Gerais e graduado em Sistemas de Informação pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais. Acumula Experiências em Bioinformática Estrutural com ênfase em Banco de Dados Biológicos, Data Warehouse, Arquitetura Cliente Servidor e Desenvolvimento para Dispositivos Móveis.
Categoria: Doutorando
Formação: Mestre em Bioinformática
Ano de entrada no LBS: 2013
Rafael Eduardo Oliveira Rocha
Descrição: Tem experiência na área de Bioinformática, com ênfase em bioinformática estrutural, atuando principalmente nos seguintes temas: atracamento molecular, dinâmica molecular.
Categoria: Doutorando
Formação: Biossistemas
Ano de entrada no LBS: 2016
Lucianna Helene Santos
Descrição: Possui graduação em Licenciatura em Matemática pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (2009) e mestrado em Ciências Computacionais pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (2012). Possui doutorado pelo Programa de Pós-Graduação em Biologia Computacional e Sistemas do Instituto Oswaldo Cruz (FIOCRUZ) trabalhando com modelagem molecular de sistemas biológicos. Atualmente, realiza o pós doutoramento na Universidade Federal de Minas Gerais.
Categoria: Pós-doc
Formação: Matemática
Ano de entrada no LBS: 2015
Laerte M Rodrigues
Descrição: Professor Instituto Federal de Minas Gerais, doutorando em Bioinformática na Universidade Federal de Minas Gerais, Mestre em Informática na Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (2012) e Bacharel em Ciência da Computação na Universidade FUMEC (2010). Têm experiência nas áreas de Ciência da Computação e Bioinformática com interesse nas seguintes áreas: Bioinformática Estrutural, Computação paralela de alto desempenho e Mineração de dados.
Categoria: Doutorando
Formação: Bioinformática
Ano de entrada no LBS: 2013
João Arthur Ferreira Gadelha Campelo
Descrição: Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (2009). Atualmente é voluntário no Laboratório de Bioinformatica e Sistemas (LBS) ICEx/DCC - UFMG e trabalha com Bioinformática Estrutural de Proteínas.
Categoria: Doutorando
Formação: Bioinformática
Ano de entrada no LBS: 2012
Marcos Martins
Descrição: Assistente de Pesquisa/desenvolvedor da George Mason University. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Bioinformática.
Categoria: Mestrando
Formação: Ciência da computação
Ano de entrada no LBS: 2015
Larissa Fernandes Leijôto
Descrição: Mestranda em Ciência da computação e pesquisadora no Laboratório de Bioinformática e Sistemas (LBS) da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Bacharel em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (PUC Minas) . Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em inteligência artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: Bioinformática, Mineração de dados, Aprendizado de Máquina e Computação Evolucionária.
Categoria: Mestrando
Formação: Ciência da computação
Ano de entrada no LBS: 2015
Carmelina Leite
Descrição: Possui mestrado pela Faculdade de Farmácia da Universidade do Porto (2010). Foi estagiária na OMS, Genebra. Tem experiência na área de Farmácia (comunitária, hospitalar e laboratorial) e em missões humanitárias. Atualmente, faz Doutorado de Bioinformática da Universidade Federal de Minas Gerais, atuando principalmente nos seguintes temas: predição estruturas, bioassays, regressão logística, clusterização e decomposição por valores singulares. O seu diploma já se encontra revalidado pela Faculdade de Farmácia da UFMG.
Categoria: Doutorando
Formação: Farmácia
Ano de entrada no LBS: 2015
Breno Augusto Martins
Descrição: Graduação em andamento em Ciência da Computação. Universidade Federal de Minas Gerais, UFMG, Brasil.
Categoria: IC
Formação: Ciência da Computação
Ano de entrada no LBS: 2017
Otávio Augusto Silva
Descrição: Possui ensino-medio-segundo-graupelo Colégio Santo Agostinho de Contagem (2015). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Bioinformática.
Categoria: IC
Formação: Ciência da Computação
Ano de entrada no LBS: 2017
Henrique Cesar Barbosa
Descrição: Graduação em andamento em Ciência da Computação. Universidade Federal de Minas Gerais, UFMG, Brasil.
Categoria: IC
Formação: Ciência da Computação
Ano de entrada no LBS: 2017
Naiara de Almeida Pantuza
Descrição: Possui graduação em Matemática Computacional pela Universidade Federal de Minas Gerais (2016). Atualmente é mestranda em Bioinformática na Universidade Federal de Minas Gerais.
Categoria: Mestrando
Formação: Matemática Computacional
Ano de entrada no LBS: 2016
Daniel Viana
Descrição:
Categoria: Mestrando
Formação: Bioinformática
Ano de entrada no LBS: 2017
Elisa Boari de Lima
Descrição: Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Lavras (2008), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (2011) e doutorado em Bioinformática pela Universidade Federal de Minas Gerais (2015). Suas áreas de interesse são Mineração de Dados e Computação Natural, com ênfase em suas aplicações em Bioinformática.
Categoria: Doutorando
Formação: Bioinformática
Ano de entrada no LBS: 2011
Sandro Carvalho Izidoro
Descrição: Possui graduação em Tecnologia em Processamento de Dados pela Universidade José do Rosário Vellano (1993), graduação em Bacharelado em Ciência da Computação pela Universidade José do Rosário Vellano (1994), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Itajubá (2001) e doutorado em Bioinformática pela Universidade Federal de Minas Gerais (2015) com período sanduíche no Centre Nacional de Séquençage Genoscope (CEA - França). Atualmente é professor adjunto da Universidade Federal de Itajubá (Campus de Itabira). Tem experiência na área de Bioinformática Estrutural e Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, Algoritmos Genéticos e Predição de Função de Proteínas.
Categoria: Doutorando
Formação: Bioinformática
Ano de entrada no LBS: 2011
Douglas Eduardo Valente Pires
Descrição: Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (2009 - GPA:4.5/5.0) e Doutor em Bioinformática pela mesma universidade (2012 - Best thesis award). Realizou pós-doutorado na University of Cambridge/UK. Atualmente é pesquisador na Fundação Oswaldo Cruz (Centro de Pesquisas René Rachou -CPqRR). Suas áreas de interesse são: mineração de dados, redes complexas, teoria dos grafos e bioinformática estrutural com foco em: projeto de farmacos, função proteica, predição de ligantes, impacto de mutações em proteínas e sua relação com doenças e o aparecimento de resistência a medicamentos.
Categoria: Doutorando
Formação: Ciência da computação
Ano de entrada no LBS: 2009
Nilma Rodrigues Alves
Descrição: Possui graduação em Informática pela Universidade Federal de Viçosa (1999) e mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (2001). Atualmente é programação de computadores - Tribunal Regional Eleitoral e professor assistente iii da Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Engenharia de Software, atuando principalmente nos seguintes temas: usabilidade, requisitos, qualidade, qfd e sistema especialista.
Categoria: Doutorando
Formação: Bioinformática
Ano de entrada no LBS: 2011
Valdete Maria Gonçalves de Almeida
Descrição: Possui doutorado em Bioinformática pela Universidade Federal de Minas Gerais (2011) e graduação em Sistemas de Informação pela Faculdade Metodista Granbery-Juiz de Fora/MG (2005). Atua em projetos de pesquisa no Laboratório de Bioinformatica e Sistemas no Departamento de Ciências da Computação-UFMG e professora Adjunta do Centro Universitário de Belo Horizonte - UNIBH. Tem experiência na área de Ciência da Computação, Desenvolvimento de Sistemas e Mineração de Dados (incluindo Redes Complexas e Teoria de Grafos), com ênfase em Bioinformática.
Categoria: Doutorando
Formação: Bioinformática
Ano de entrada no LBS: 2006
Letícia Xavier Silva Cantão
Descrição: Bacharela em Ciências Biológicas pelo Centro Universitário Metodista Izabela Hendrix -2018.
Categoria: Mestrando
Formação: Ciências Biológicas
Ano de entrada no LBS: 2019
Leandro Libório da Silva Matos
Descrição: Mestrando em Bioinformática pela Universidade Federal de Minas Gerais. Possui graduação em Sistemas de Informação pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (2013). Atualmente é Técnico em Informática da Empresa de Informática e Informação do Município de Belo Horizonte desenvolvendo atividades profissionais nas áreas de banco de dados e sistemas operacionais.
Categoria: Mestrando
Formação: Sistemas de Informação
Ano de entrada no LBS: 2019
Vivian Morais Paixão
Descrição: Bacharel em Ciências Biológicas pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Realizou iniciação científica nos laboratórios de Micologia e Microbiologia clínica da UFMG, adquirindo experiência em estudos de interação microrganismo-hospedeiro, cultivo celular e biologia molecular. Foi bolsista DTI-C no Laboratório Institucional de Pesquisa em Biomarcadores (LINBIO), realizando testes laboratoriais de COVID-19 por qPCR em amostras clínicas. Atualmente é mestranda no Programa Interunidades de Pós-Graduação em Bioinformática (UFMG).
Categoria: Mestrando
Formação: Ciências Biológicas
Ano de entrada no LBS: 2021
Gabriel Dutra de Oliveira
Descrição: Cursando Engenharia de Controle e Automação na Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), com previsão de formatura dezembro de 2024. Atualmente realiza iniciação científica no laboratório de Bioinformática e Sistemas (Departamento de Ciências da Computação, UFMG) atuando no desenvolvimento de ferramenta web para análise de proteínas, tendo foco nas mutações do Sars-cov-2. Além disso, trabalhou como consultor de tecnologia na empresa júnior na Consultoria e Projetos Elétricos Júnior( CPEjr) e atualmente atuo como Gerente de Produtos na empresa júnior
Categoria: IC
Formação: Engenharia de Controle e Automação
Ano de entrada no LBS: 2020
