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Mauro Antônio Alves Castro

Ciências Biológicas

Genética
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  • desenvolvimento de ferramentas de bioinformática para reconhecimento de padrões em dados ômicos (dna, rna e proteína) de tecidos totais e células únicas
  • O tamanho e a complexidade dos dados moleculares gerados por técnicas de genômica funcional demandam uma constante procura por métodos inovadores. Atualmente é possível sequenciar o código genético de um organismo a um custo acessível, gerando quantidades massivas de dados. Entretanto, o estado da arte das técnicas computacionais para a predição de padrões em dados de genômica funcional não são totalmente eficazes, sendo um desafio propor novos métodos para extrair informação destes dados. O sequenciamento genômico de um organismo é apenas uma parte do processo de descoberta do conhecimento, sendo etapas fundamentais a montagem do genoma, anotação de genes, classificação funcional, identificação de polimorfismos, detecção de variantes, identificação de genes marcadores, entre outras. Existe grande demanda por métodos computacionais capazes de caracterizar e classificar de forma eficiente esse grande volume de dados biológicos. Por mais de uma década nosso grupo de pesquisa desenvolve métodos computacionais para atender esta demanda, com foco no estudo do genoma funcional, em colaboração com diversos parceiros nacionais e internacionais. O presente projeto visa dar continuidade à construção destas estratégias, aplicadas ao desenvolvimento de novas metodologias de biologia de sistemas para o estudo de interações em redes de regulação gênica, com uso de abordagens de aprendizado de máquina para classificação de sequências biológicas de diferentes contextos e granularidades. Este projeto também propõe soluções metodológicas com ganho de eficiência e escala dado o elevado volume de dados biológicos, bem como a necessidade de escalabilidade dos métodos propostos. Antecipamos que nossas ferramentas computacionais irão contribuir no entendimento de interações funcionais em sistemas biológicos, com aplicações na área da medicina molecular e biotecnologia agrícola.
  • Universidade Federal do Paraná - PR - Brasil
  • 30/11/2022-30/11/2025
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