Mestrando em Bioinformática pelo Centro de Energia Nuclear na Agicultura - CENA/USP, no Laboratório de Biologia Computacional, Evolutiva e de Sistemas (LabBCES). Iniciou carreira em bioinformática em 2019 através de Iniciação Científica com auxilio de bolsa FAPESP (Processo: 2019/24796-5), projeto no qual utilizou dados públicos de RNA-Seq de diversos genótipos da cana-de-açúcar para realizar a inferência e anotação do pan-transcriptoma da cana. Durante essa pesquisa, desenvolveu habilidades nas linguagens de programação Python e R, autonomia na escrita e execução de scripts em clusters de computação de alto desempenho (especificamente em ambientes SGE e PBS) e possui familiaridade com Linux, com ferramentas bioinformáticas de código aberto, bancos de dados biológicos e elaboração de relatórios científicos. Atualmente, seu objeto de estudo no mestrado são RNAs não codificantes de proteínas no pan-transcriptoma de cana-de-açúcar. (Fonte: Currículo Lattes)
| Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o(a) pesquisador(a) |
| Mais itensMenos itens |
| TITULO |
| Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias ( ): |
| Mais itensMenos itens |
| VEICULO: TITULO (DATA) |
| VEICULO: TITULO (DATA) |
A cana-de-açúcar (Saccharum spp.) inclui plantas dentro à família Poaceae e tem enorme importância na agricultura, indústria e economia brasileira, sendo fonte de açúcar, etanol e eletricidade. Os programas de melhoramento da cultura no país estão cada vez mais explorando aproximações moleculares, com o fim de gerar variedades de uma forma mais dirigida e rápida. Mas, a cana-de-açúcar tem…
| 1 | Bolsas no país concluídas |
| Processos vinculados | |
CV Lattes
ORCID