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Marcelo da Silva Reis
CV Lattes
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Secretaria da Saúde (São Paulo - Estado). Instituto Butantan (Instituição-sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Doutor em Ciência da Computação pela Universidade de São Paulo (2012), pós-graduado em Bioinformática pela Universität zu Köln (2005) e bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (2004). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Aprendizado de Máquina, Otimização Combinatória e Biologia Computacional. Atualmente é Pesquisador Associado ao Laboratório Especial de Ciclo Celular do Instituto Butantan, onde atua principalmente na modelagem matemática e simulação computacional de sistemas biológicos (celulares e/ou moleculares). (Fonte: Currículo Lattes)
Auxílios à pesquisa
Bolsas no país
- Identificação de vias de sinalização celular baseada em repositórios de cinética de reações bioquímicas, BP.MS
Resumo
Vias de sinalização celular são compostas por um conjunto de reações bioquímicas que estão associadas à transmissão de informação no interior de uma célula e suas imediações. Tradicionalmente, essas vias são identificadas com análises estatísticas sobre resultados de ensaios biológicos que quantificam espécies químicas envolvidas. Todavia, como geralmente são medidos apenas alguns inst...
- Análise filogenética computacional de serpentes do gênero Bothrops a partir de proteomas de venenos, BP.IC
Resumo
Venenos de serpentes são complexas misturas proteicas, cujas proteínas podem receber quantidades variadas de glicosilação. Existe variação inter-espécie tanto na composição da mistura (proteoma) quanto nos tipos de glicanos que se ligam a suas proteínas. Recentemente, foram demonstradas evidências de que, entre serpentes do gênero Bothrops, tanto um cladograma obtido a partir do proteo...
- Projeto de algoritmos baseados em florestas de posets para o problema de otimização U-curve, BP.IC
Resumo
O problema U-curve é uma formulação de um problema de otimização que pode ser utilizado na etapa de seleção de características em Aprendizado de Máquina, com aplicações em desenho de modelos computacionais de sistemas biológicos. Não obstante, soluções propostas até o presente momento para atacar esse problema têm limitações do ponto de vista de consumo de tempo computacional e/ou de m...
- Desenho e simulação de modelos computacionais da dinâmica de replicação de DNA em Kinetoplastídeos, BP.IC
Resumo
A replicação de DNA de células eucariotas é um processo que ocorre essencialmente de forma paralelizada, iniciando-se diversas vezes ao longo da fase S do ciclo celular em sítios denominados "origens de replicação". Todavia, a dinâmica desse processo é sujeita a fatores tais como a frequência de disparo de cada origem e eventuais colisões entre as maquinarias de replicação e de transcr...
Aprendizado computacional
Bioinformática
Biologia Computacional
Biologia Geral
Biologia Molecular
Biologia computacional
Biologia
Bioquímica
Brevipalpus phoenicis
Ciência da Computação
Ciências Biológicas
Ciências Exatas e da Terra
Equações diferenciais ordinárias
Espectrometria de massas
Filogenia
Genética
Inferência bayesiana
Interdisciplinar
Metagenoma
Metodologia e Técnicas da Computação
Morfologia matemática
Otimização combinatória
Otimização
Reconhecimento de padrões
Seleção de modelos
Teoria da Computação
Transcriptoma
Trypanosoma cruzi
Venenos de Serpentes
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
| Publicações | 2 |
| Citações | 1 |
| Cit./Artigo | 0,5 |
| Dados do Web of Science | |
REIS, MARCELO S.; ESTRELA, GUSTAVO; FERREIRA, CARLOS EDUARDO; BARRERA, JUNIOR. featsel: A framework for benchmarking of feature selection algorithms and cost functions. SOFTWAREX, v. 6, p. 193-197, 2017. Citações Web of Science: 1. (13/03447-6, 13/07467-1, 16/25959-7, 15/01587-0)
REIS, MARCELO S.; ESTRELA, GUSTAVO; FERREIRA, CARLOS EDUARDO; BARRERA, JUNIOR. Optimal Boolean lattice-based algorithms for the U-curve optimization problem. INFORMATION SCIENCES, v. 471, p. 97-114, JAN 2019. Citações Web of Science: 0. (13/07467-1, 11/50761-2, 14/23564-0)
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