Programa de Pós Graduação em Bioinformática

Ariane Machado Lima

possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade de São Paulo (1998), mestrado em Ciências da Computação pela Universidade de São Paulo (2002) e doutorado em Bioinformatica pela Universidade de São Paulo (2006), pós-doutorado pela Universidade de São Paulo. Atualmente é Professora do Curso de Sistemas de Informação da Universidade de São Paulo e orientadora nos seguintes programas de Pós-Graduação: Sistemas de Informação e Interunidades em Bioinformática. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: reconhecimento de padrões, linguagens formais, bioinformática, análise de sequências. (Texto informado pelo autor)

  • http://lattes.cnpq.br/6342311646947853 (30/05/2024)
  • Rótulo/Grupo:
  • Bolsa CNPq:
  • Período de análise:
  • Endereço: Universidade de São Paulo, USP Leste, Escola de Artes, Ciências e Humanidades. Rua Arlindo Béttio, 1000 Ermelino Matarazzo 03828-000 - Sao Paulo, SP - Brasil URL da Homepage: http://www.vision.ime.usp.br/~ariane
  • Grande área: Ciências Exatas e da Terra
  • Área: Ciência da Computação
  • Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

  • Total de projetos de pesquisa (11)
    1. 2020-2024. Sistema computacional de auxílio ao diagnóstico de transtornos psiquiátricos baseado em medidas antropométricas faciais
      Descrição: "A face prevê o cérebro", essa foi a frase utilizada por DeMyer, Zeman e Palmer, em 1964, ao descrever o fato de que todos os pacientes investigados com transtorno no desenvolvimento cerebral apresentavam anomalias faciais medianas. Outros estudos também sugerem que a morfologia facial seja um reflexo de problemas cerebrais. Tal relação pode ser esperada se considerarmos que muitas síndromes genéticas e transtornos psiquiátricos afetam ou são relacionados com problemas no neurodesenvolvimento. Exemplos são as síndromes de Prader-Willy, Angelman, Down e o Transtorno do Espectro Autista (TEA). O TEA, em particular, é dificilmente diagnosticado no Brasil antes da idade escolar, diminuindo a janela de oportunidade do tratamento dada pela plasticidade cerebral.Com base nesses fatos, estudos têm sido realizados no sentido de viabilizar uma abordagem computacional de auxílio ao diagnóstico desses transtornos baseado em imagens faciais. Muitos desses estudos utilizam imagens tridimensionais capturadas por um equipamento especial e de alto custo, ou não consideram o TEA. Para alguns transtornos a base de imagens é disponibilizada publicamente, mas para outros, como o TEA, não. Além disso, não foi encontrado nenhum estudo que trate a questão de comorbidades, ou seja, indivíduos acometidos por mais de um transtorno, o que não é raro nos transtornos do neurodesenvolvimento. Logo, além dos desafios computacionais de tratamento do problema, a aquisição de imagens é um fator dificultador para novos estudos.Esse projeto propõe o desenvolvimento de um sistema de auxílio ao diagnóstico desses transtornos, incluindo o TEA, com base em imagens bidimensionais, capturadas por uma câmera fotográfica digital, considerando também a possibilidade de comorbidades. Ou seja, tal sistema será baseado em um classificador multiclasse (considerando os vários transtornos possíveis) e multirrótulo (mais de um transtorno pode ser atribuído a cada indivíduo). Além disso, será desenvolvido um protótipo desse sistema para ser utilizado como um aplicativo em smartphones, comparando seu desempenho com o obtido com câmeras digitais. Um sistema como esse seria inédito e de grande ajuda na prática clínica, auxiliando o diagnóstico precoce de transtornos como o TEA e assim aumentando a chance de sucesso no tratamento.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) . Integrantes: Ariane Machado Lima - Coordenador / Helena Brentani - Integrante / NUNES, FÁTIMA L. S. - Integrante / Hélio Pedrini - Integrante. Financiador(es): (FAPESP) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 2
      Membro: Ariane Machado Lima.
    2. 2019-2020. Sistema inteligente de classificação de transtornos psiquiátricos baseada em medidas antropométricas faciais
      Descrição: Esse projeto propõe o desenvolvimento de um sistema de auxílio ao diagnóstico desses transtornos, incluindo o TEA, com base em imagens bidimensionais, capturadas por uma câmera fotográfica digital, considerando também a possibilidade de comorbidades.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Ariane Machado Lima - Coordenador / Fátima de Lourdes dos Santos Nunes - Integrante / Helena Brentani - Integrante / Hélio Pedrini - Integrante. Financiador(es): Universidade de São Paulo - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 3
      Membro: Ariane Machado Lima.
    3. 2016-2020. Armazenagem, Modelagem e Análise de Sistemas Dinâmicos para Aplicações de e-Science
      Descrição: A surpreendente e rápida evolução da tecnologia deu origem a uma nova era de descoberta de conhecimento científico. Essa nova era da ciência, conhecida como e-Science é descrita como uma nova ciência computacional e composta por uma equipe multidisciplinar que exige novas metodologias para o armazenamento, modelagem e análise de dados. Em particular, o desenvolvimento de sistemas de software transacionais e analíticos para aplicações e-Science visto como sistemas dinâmicos apresenta novos desafios computacionais. Entre eles, destacam-se os desafios dos processos de descoberta de conhecimento científico que, na maioria das vezes, envolvem mudanças frequentes de requisitos para armazenagem, modelagem e análise de dados. A necessidade de abordar sistemas dinâmicos científicos para tratar complexas aplicações de eScience despertou a comunidade científica para a necessidade de sistemas de software robustos e evolutivos para atender a esses novos desafios. Sistema dinâmico é um arcabouço matemático clássico para representar fenômenos que evoluem no tempo e que são de grande interesse na ciência. Neste projeto, nosso principal objetivo é desenvolver modelos computacionais e metodologias para apoiar as aplicações e-Science. Nossa pesquisa fundamental cobre três principais áreas: armazenagem, modelagem e análise de sistemas dinâmicos. Essas áreas de pesquisa são importantes e relevantes para o Programa e-Science FAPESP já que muitos dos desafios atuais de e-Science estão relacionadas ao tratamento adequado dos sistemas dinâmicos. Assim, pretendemos desenvolver e aplicar metodologias computacionais que irão facilitar o desenvolvimento de aplicações e-Science contribuindo assim para a melhoria do conhecimento científico mundial, respeitando as restrições legais e éticas na gestão de dados.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . Integrantes: Ariane Machado Lima - Integrante / João Eduardo Ferreira - Coordenador.
      Membro: Ariane Machado Lima.
    4. 2014-2017. Interações gênicas na região anterior da blastoderme sincicial de Drosophila melanogaster e do sciarídeo Trichosia pubescens
      Descrição: No projeto propomos estudar a regulação da expressão gênica e sondar mecanismos evolutivos envolvidos na segmentação dos dípteros. Nosso principal objetivo é investigar a regulação transcricional dos genes gap da cascata de segmentação de Drosophila melanogaster. Focamos a porção anterior da blastoderme sincicial de Drosophila onde os genes gap têm domínios de expressão parcialmente sobrepostos. Investigamos a hipótese de que esse padrão de expressão é responsável por um mecanismo combinado de atividades repressoras da transcrição que delimitam faixas pair-rule mais anteriores, bem como limites dos domínios de expressão entre os genes gap. Dados da literatura e principalmente dados genéticos não publicados do nosso laboratório sustentam essa hipótese. Propomos experimentos genéticos, bioquímicos e a utilização de recursos da área da computação e bioinformática para verificar o papel dos genes gap CG9571 e Tll nesse sistema combinatorial e também, para elaborar um modelo de regulação da expressão gênica envolvida na segmentação da parte anterior da futura cabeça. Paralelamente, nosso objetivo é a identificação de ortólogos da segmentação no díptero Trichosia pubescenes, e mapear o padrão de expressão destes genes. Esses resultados poderão revelar uma situação mais típica para os dípteros, pois a Drosophila parece não ser o modelo mais representativo para o grupo, de acordo com a literatura e dados preliminares do laboratório.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Ariane Machado Lima - Integrante / Lauretto, Marcelo S - Integrante / Luiz Paulo Andrioli - Coordenador / Luciano A. Digiampietri - Integrante. Financiador(es): (FAPESP) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Ariane Machado Lima.
    5. 2012-2017. NAP-USP eScience
      Descrição: Modern science is interdisciplinary and data-intensive. For instance, in the 1000 Genomes Project (www.1000genomes.org), the comparative study of 629 individuals has already generated 7.3 TB of data. Analogous situations exist in fields such as astronomy, agriculture, social sciences, etc. Ten years ago, the problem was how to obtain data. Today, the bottleneck is the need for new computational strategies and tools so that scientists can manage these massive volumes of heterogeneous, distributed, data, so that they can generate new knowledge from the processing, analysis and visualization of the data. This launched the basis of the so-called eScience: the combination of advanced research in computer science and mathematical modeling to allow and accelerate research in other knowledge domains. National programs in eScience have been created in the US, GB, Australia and other countries, that recognized the importance of this theme for the advancement of science. The main goal of this project is the design and construction of a collaborative network for research in eScience, in a partnership that involves computer science, mathematical modeling and specific domains in the exact, life, agricultural sciences and social sciences.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Ariane Machado Lima - Integrante / Roberto Marcondes Cesar Jr. - Coordenador.
      Membro: Ariane Machado Lima.
    6. 2011-2013. Investigações da cascata de segmentação na região anterior do embrião de Drosophila melanogaster e do sciarídeo Trichosia pubescens
      Descrição: A cascata de segmentação na região anterior do embrião da Drosophila melanogaster, correspondente a futura cabeça, foi pouco estudada e seu funcionamento é pouco conhecido em relação à outras partes. Dados recentes da literatura indicam a existência de uma rede gênica complexa regulando esta parte do embrião. Nossa hipótese é de que desta rede façam parte atividades repressoras necessárias para posicionar corretamente faixas de expressão pair-rule, e impedir que estas faixas sejam formadas na região anterior da cabeça onde elas normalmente não ocorrem. Nosso objetivo é investigar a regulação transcricional dos promotores modulares dos genes pair-rule com a finalidade de identificar os fatores trans-reguladores e os mecanismos moleculares de repressão atuando nos alvos cis-reguladores. Para isto propomos experimentos genéticos e de expressão ectópica para analisar in vivo, por meio de hibridações in situ de todo embrião, os efeitos desencadeados por candidatos reguladores dos genes pair-rule. Paralelamente, propomos estudar a segmentação do sciarídeo Trichosia pubescens. Aspectos moleculares da segmentação foram investigados em poucas espécies, contudo, as evidências já obtidas indicam diferenças fundamentais entre o funcionamento da cascata na região anterior do embrião de Drosophila e de outros insetos e mesmo de outros dípteros. A Drosophila é uma espécie derivada entre os dípteros, portanto, somente estudos com outras espécies revelariam formas da cascata de segmentação mais comuns dentro do grupo, e possibilitariam um entendimento do processo evolutivo da segmentação nos dípteros e em insetos de uma forma geral. Nossa opção pela Trichosia reside no fato de que esta é uma espécie da base do grupo, diferentemente da Drosophila. Além disso, a Trichosia reúne características favoráveis para estudos de embriogênese que pretendemos explorar. Para esta solicitação propomos a clonagem e determinação de padrões de expressão de ortólogos de genes gap da cabeça, que fornec. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) . Integrantes: Ariane Machado Lima - Integrante / Luiz Paulo Andrioli - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 3
      Membro: Ariane Machado Lima.
    7. 2010-2018. Predição computacional de alvos de microRNAs
      Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . Integrantes: Ariane Machado Lima - Coordenador / Helena P. Brentani - Integrante / Patrícia Severino - Integrante. Número de produções C, T & A: 6
      Membro: Ariane Machado Lima.
    8. 2010-Atual. Utilização de gramáticas em reconhecimento de padrões em imagens
      Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Ariane Machado Lima - Coordenador / Fátima de Lourdes dos Santos Nunes - Integrante. Número de produções C, T & A: 2
      Membro: Ariane Machado Lima.
    9. 2009-2014. Classificação multiclasse de RNAs codificantes e não codificantes
      Descrição: Até os anos 80 apenas três classes de RNAs eram conhecidas: mensageiros (mRNAs), transportadores (tRNAs) e ribossomais (rRNAs). Os mRNAs codicam proteínas, então chamados RNAs codicantes. Por sua vez, os dois últimos são considerados RNAs não codicantes (ncRNAs). Desde então, inúmeros outros ncRNAs foram identicados, e acredita-se que ainda muitos outros estão por serem descobertos. De fato, enquanto 2% do genoma humano e anotado como sendo genes codicantes, estudos recentes demonstram que na verdade grande parte do genoma humano e transcrito. Os RNAs não codicantes conhecidos até o momento desempenham diversas atividades importantes e muitos deles estão associados a diversas doenças. A descoberta de novos ncRNAs e de seus papéis moleculares não só traz avanços no conhecimento da biologia molecular como também pode auxiliar no desenvolvimento de novas terapias de doenças associadas. No entanto, identificar genes de RNAs não codicantes nos genomas é um problema em aberto. Uma alternativa é já partir de sequências transcritas e então classificá-las em RNAs codicantes ou não codicantes. Essa alternativa tem se tornado ainda mais atraente agora com as novas técnicas de sequenciamento usadas por sequenciadores como o 454 e Solid. Mas mesmo esse processo não e trivial, pois há fatores confundidores que prejudicam essa classificação. Este projeto visa ao desenvolvimento de um classificador de RNAs que não apenas lide com esses problemas mas também que realize uma classificação multiclasse que auxilie o pesquisador na caracterização do transcrito.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (5) . Integrantes: Ariane Machado Lima - Coordenador / Lauretto, Marcelo S - Integrante. Financiador(es): Universidade de São Paulo - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 6
      Membro: Ariane Machado Lima.
    10. 2007-2011. Identificação de RNAs não codificantes em transtornos psiquiátricos e envelhecimento cerebral
      Descrição: RNAs não codificantes (ncRNAs) são RNAs funcionais que, ao invés de serem traduzidos para proteínas, desempenham eles mesmos diversas atividades importantes. Muitos deles exercem um papel regulatório do mecanismo de expressão gênica, controlando a atividade de diversos genes, codificantes ou não. Mutações ou a má regulação desses ncRNAs estão relacionadas com diversas doenças como enfarto, câncer e transtornos neurológicos e transtornos neuropsiquiátricos (TNPs). Um transtorno neuropsiquiátrico de relevância mundial é conhecido como Transtorno Obsessivo-Compulsivo (TOC). O TOC é um transtorno que causa acentuado sofrimento e/ou prejuízo funcional e que afeta aproximadamente 1 a 3\% da população mundial. A exemplo de outros TNPs, ainda não foi identificado nenhum ncRNA associado ao TOC. No entanto, recentes e constantes descobertas têm revelado o envolvimento dessas moléculas em muitos TNPs. Dentre esses TNPs estão Alzheimer, epilepsia, X frágil, Parkinson, ataxia espinocerebelar, doenças de príons, esquizofrenia, síndrome de Tourette e de Prader-Willi, sendo que as três últimas apresentam comorbidade com TOC. Além de associação com transtornos, vários ncRNAs exercem importantes papéis no desenvolvimento normal do sistema nervoso central e de várias outras atividades celulares. É esperado que muitos ncRNAs ainda não tenham sido identificados. Desta forma, novos ncRNAs envolvidos em TNPs podem estar ocultos nas regiões ``intergênicas'' e intrônicas. Considerando essas evidências, acreditamos que devam existir ncRNAs envolvidos não só em TOC como também em um amplo espectro de TNPs. A descoberta desses ncRNAs e de seus envolvimentos com os vários TNPs pode auxiliar no desenvolvimento de novas terapias. A fim de iniciar esse processo de descoberta, este projeto propõe a realização de uma seleção de ncRNAs já conhecidos e de uma busca por novos ncRNAs, ambos potencialmente relacionados com TNPs, incluindo TOC. O projeto também inclui uma validação inicial de candida. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . Integrantes: Ariane Machado Lima - Coordenador / Carlos Alberto de Bragança Pereira - Integrante / Helena P. Brentani - Integrante / Eurípedes Constantino Miguel Filho - Integrante / Ana G. Hounie - Integrante / Carolina Cappi - Integrante / Lea Grindberg - Integrante / Wilson Jacob Filho - Integrante / Kátia Oliveira - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 1
      Membro: Ariane Machado Lima.
    11. 2007-2011. Banco de Dados para as pesquisas do programa Transtornos do Espectro Obsessivo-Compulsivo do Instituto de Psiquiatria da Faculdade de Medicina da USP
      Descrição: A articulação e o cruzamento das informações geradas a partir dos diversos módulos do projeto temático FAPESP "CARACTERIZAÇÃO FENOTÍPICA, GENÉTICA E NEUROBIOLÓGICA DO TRANSTORNO OBSESSIVO-COMPULSIVO E SUAS IMPLICAÇÕES PARA O TRATAMENTO" requerem uma infra-estrutura eficiente de armazenamento e recuperação de informação. Este projeto tem o objeivo de desenvolver um banco de dados para apoiar às necessidades de busca e recuperação de informações geradas neste projeto temático, atendendo os desafios computacionais nele envolvidos. Coordenadores: João Eduardo Ferreira e Ariane Machado Lima. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . Integrantes: Ariane Machado Lima - Coordenador / João Eduardo Ferreira - Integrante / Eurípedes Constantino Miguel Filho - Integrante / Beny Lafer - Integrante / Rodrigo da Silva Dias - Integrante / Rodrigo Müller de Carvalho - Integrante / Mina Cintho - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 2
      Membro: Ariane Machado Lima.

Prêmios e títulos

  • Total de prêmios e títulos (4)
    1. Menção honrosa do Prêmio Mercosul de Ciência e Tecnologia 2017 (pesquisador sênior), com o trabalho "Classificação multiclasse de transtornos psiquiátricos baseada em medidas antropométricas faciais", Reunião Especializada em Ciência e Tecnologia do Mercosul (RECyT),.. 2018.
      Membro: Ariane Machado Lima.
    2. Melhor pôster da VII Jornada de Iniciação Científica, com o título "Desenvolvimento de uma metodologia de Bioinformática para busca de riboswitches de tiamina pirofosfato no genoma humano"., Instituto Nacional do Câncer.. 2010.
      Membro: Ariane Machado Lima.
    3. Melhor pôster de transcriptômica e proteômica, entitulado "The Development of a Bioinformatics Methodology to Search for Riboswitches in the Human Transcriptome", Associação de Bioinformática e Biologia Computacional.. 2009.
      Membro: Ariane Machado Lima.
    4. Menção Honrosa ao Pôster "Desenvolvimento de uma metodologia de bioinformática para a busca de eventos de riboswitch de TPP no transcriptoma humano" na VI Jornada de Iniciação Científica, Instituto Nacional do Câncer (INCA).. 2009.
      Membro: Ariane Machado Lima.

Participação em eventos

  • Total de participação em eventos (14)
    1. Congresso Iberoamericano de Reconhecimento de Padrões. 2010. (Congresso).
    2. I Escola Brasileira de Bioinformática.RNAs não codificantes em transtornos neuropsiquiátricos e envelhecimento cerebral. 2008. (Outra).
    3. III Brazilian Symposium on Bioinformatics. 2008. (Simpósio).
    4. IX Simpósio Nacional de Biologia Molecular Aplicada à Medicina. 2008. (Simpósio).
    5. Bayesianismo: Fundamentos e Aplicações. 2007. (Oficina).
    6. VII CTOC - Consórcio Brasileiro de Pesquisas sobre Transtorno Obsessivo-Compulsivo.Bioinformática em Psiquiatria. 2007. (Encontro).
    7. X-meeting. TERP: TElomerase RNA Predictor. 2007. (Congresso).
    8. X-meeting. Molecular Markers Identified by Statistical Methods Using Serial Analysis of Gene Expression and Public Microarray Data. 2007. (Congresso).
    9. Intelligent Systems for Molecular Biology. Telomerase RNA searching using an Infernal-based pipeline. 2006. (Congresso).
    10. II International Conference on Bioinformatics and Computational Biology. RNA Modeling with Stochastic Context Free Grammars. 2004. (Congresso).
    11. II International Conference on Bioinformatics and Computational Biology. Plasmodium vivax: towards a global study of virulence in natural infections. 2004. (Congresso).
    12. II International Conference on Bioinformatics and Computational Biology. Splice site prediction using grammar inference. 2004. (Congresso).
    13. I International Conference on Bioinformatics and Computational Biology. A Framework for Generation of Sequence Classifiers. 2003. (Congresso).
    14. 6th Brazilian School of Probability.Laboratory for automatic generation of classifiers for sequences. 2002. (Outra).

Organização de eventos

  • Total de organização de eventos (1)
    1. PEREIRA, C. A. B. ; ARMELIN, H. A. ; CESAR JR., R. M. ; REIS, E. M. R. ; MACHADO-LIMA, A. ; Nakano, F. ; OLIVEIRA, G. C. ; SANTOS, R. M. Z. ; SOUZA, O. N. ; BRANDAO, M. M. ; DURHAM, A.M. ; MENOSSI, M. ; BARRERA, J. ; FALCAO, P. R. K.. X-meeting 2007 - terceira reunião da Associação Brasileira de Bioinformática e Biologia Computacional. 2007. Congresso

Lista de colaborações

  • Colaborações endôgenas (3)
    • Ariane Machado Lima ⇔ Alan Mitchell Durham (7.0)
      1. MACHADO-LIMA, A. ; KASHIWABARA, A. Y. ; DURHAM, A. M.. Decreasing the number of false positives in sequence classification. BMC Genomics. v. 11, p. S10, 2010. Qualis: A2
      2. Araújo, F. M. G. ; MACHADO-LIMA, A. ; DURHAM, A.M. ; TEIXEIRA, R. ; OLIVEIRA, G. C.. Sequence and structural analysis of the 5- noncoding region of hepatitis C virus in patients with chronic infection. Journal of Medical Virology. v. 81, p. 1212-1219, 2009. Qualis: B1
      3. KASHIWABARA, A. Y. ; VIEIRA, D. C. G. ; MACHADO-LIMA, A. ; DURHAM, A.M.. Splice site prediction using stochastic regular grammars. GENETICS AND MOLECULAR RESEARCH. v. 6, p. 105-115, 2007.Qualis: B3
      4. Merino, Emilio F ; Fernandez-Becerra, Carmen ; Madeira, Alda MBN ; MACHADO, Ariane L ; Durham, Alan ; Gruber, Arthur ; Hall, Neil ; del Portillo, Hernando A. Pilot survey of expressed sequence tags (ESTs) from the asexual blood stages of Plasmodium vivax in human patients. Malaria Journal (Online), Internet. v. 2, n. 21, p. 21, 2003. Qualis: Não identificado (MALARIA JOURNAL , INTERNET)
      5. KASHIWABARA, A. Y. ; MACHADO-LIMA, A. ; DURHAM, A.M.. Splice site prediction using grammar inference. Em: II International Conference on Bioinformatics and Computational Biology, 2004, Angra dos Reis. Proceedings of the II International Conference on Bioinformatics and Computational Biology, 2004.
      6. LIMA, A. M. ; Hernando A. del Portillo ; DURHAM, A. M.. RNA Modeling with Stochastic Context Free Grammars. Em: II International Conference on Bioinformatics and Computational Biology, 2004, Angra dos Reis. Proceedings of the II International Conference on Bioinformatics and Computational Biology, 2004.
      7. Emilio F. Merino ; DURHAM, A. M. ; TUMILASCI, V. F. ; LIMA, A. M. ; FERNANDEZ-BECERRA, C. ; DARC-NEVES, J. ; OIKAWA, M. ; FERREIRA, J. E. ; Hernando A. del Portillo. Plasmodium vivax: towards a global study of virulence in natural infections. Em: II International Conference on Bioinformatics and Computational Biology, 2004, Angra dos Reis. Proceedings of the II International Conference on Bioinformatics and Computational Biology, 2004.

    • Ariane Machado Lima ⇔ Helena Paula Brentani (6.0)
      1. ROSINDO DAHER DE BARROS, FÁBIO ; NOVAIS F. DA SILVA, CAIO ; DE CASTRO MICHELASSI, GABRIEL ; BRENTANI, HELENA ; NUNES, FÁTIMA L.S. ; MACHADO-LIMA, ARIANE. Computer aided diagnosis of neurodevelopmental disorders and genetic syndromes based on facial images - A systematic literature review. HELIYON. v. 9, p. e20517, 2023. Qualis: A4
      2. FEITOSA, RAYSSA M.M.W. ; PRIETO-OLIVEIRA, PAULA ; BRENTANI, HELENA ; MACHADO-LIMA, ARIANE. MicroRNA target prediction tools for animals: Where we are at and where we are going to - A systematic review. COMPUTATIONAL BIOLOGY AND CHEMISTRY. v. 100, p. 107729, 2022. Qualis: A3
      3. OLIVEIRA, JESSICA S. ; FRANCO, FELIPE O. ; REVERS, MIRIAN C. ; SILVA, ANDRÉIA F. ; PORTOLESE, JOANA ; BRENTANI, HELENA ; MACHADO-LIMA, ARIANE ; NUNES, FÁTIMA L. S.. Computer-aided autism diagnosis based on visual attention models using eye tracking. Scientific Reports. v. 11, p. 10131, 2021. Qualis: A2
      4. BASTOS, ELEN PEREIRA ; BRENTANI, HELENA ; PASINI, FATIMA SOLANGE ; SILVA, ADERBAL RUY T. ; TORRES, CESAR HENRIQUE ; Puga, Renato David ; OLIVIERI, ELOISA HELENA RIBEIRO ; PIOVEZANI, AMANDA RUSISKA ; PEREIRA, CARLOS ALBERTO DE BRAGANÇA ; MACHADO-LIMA, ARIANE ; Carraro, Dirce Maria ; Brentani, Maria Mitzi. MicroRNAs Discriminate Familial from Sporadic Non-BRCA1/2 Breast Carcinoma Arising in Patients ≤35 Years. Plos One. v. 9, p. e101656, 2014. Qualis: A1
      5. Mello, B. P. ; Abrantes, E. F. ; Torres, C. H. ; MACHADO-LIMA, A. ; Fonseca, R. d. S. ; CARRARO, D. M. ; BRENTANI, R. R. ; Reis, L. F. L. ; Brentani, H.. No-match ORESTES explored as tumor markers. Nucleic Acids Research. v. 37, p. 2607-2617, 2009. Qualis: A1
      6. PIOVEZANI, A. ; BRENTANI, H. P. ; MACHADO-LIMA, A.. MicroRNAs targets predictions in complex diseases. Em: MicroRNA 2012: International Symposium, 2012, São Paulo. Abstracts of MicroRNA 2012: International Symposium, p. 42-42, 2012.

    • Ariane Machado Lima ⇔ Silvana Giuliatti (1.0)
      1. SIMOES, A. C. ; MACHADO-LIMA, A. ; CARRER, H.. Introdução à Bioinformática. 2007. Curso de curta duração ministrado/Outra




(*) Relatório criado com produções desde 2000 até 2024
Data de processamento: 05/12/2024 01:27:53