PROCC

Fabricio Alves Barbosa da Silva

Possui graduação em Engenharia Eletrônica pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1993), mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1995), doutorado em Architecture des Systemes Integres/Informatique - Université de Paris VI (Pierre et Marie Curie) (2000) e Pós-doutorado pela University of California - Irvine (2001), atuando também como professor visitante na mesma instituição. Coordenou projetos de pesquisa financiados pelo CNPq, RNP, FAPERJ, FIOCRUZ, Google e HP Brasil. Já atuou na coordenação de um programa de pós-graduação (mestrado) recomendado pela CAPES. Entre Janeiro de 2008 e Agosto de 2010 foi professor convidado do Departamento de Informática da Universidade de Lisboa. Atualmente é Pesquisador em Saúde Pública da FIOCRUZ (área: Matemática Aplicada à Saúde - Programa de Computação Científica), Professor Permanente do Corpo Docente do Programa de Pós-Graduação em Biologia Computacional e Sistemas do IOC/FIOCRUZ.e lider do grupo de pesquisa do CNPq "Modelagem Computacional de Bactérias Multirresistentes", certificado pela FIOCRUZ e que agrega pesquisadores de 6 instituições diferentes (http://pseudomonas.procc.fiocruz.br/). (Texto informado pelo autor)

http://lattes.cnpq.br/6679069461879682 (13/11/2019)

Rótulo/Grupo: Pesquisador

Bolsa CNPq:

Período de análise: 2013-HOJE

Endereço: Fundação Oswaldo Cruz, Presidência da Fiocruz. Avenida Brasil, 4365 Manguinhos 21040360 - Rio de Janeiro, RJ - Brasil Telefone: (021) 38361114 URL da Homepage: http://www.fiocruz.br

Grande área: Ciências da Saúde

Área: Saúde Coletiva

Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Artigos completos publicados em periódicos (10)
1. DUVAL, F. ; SILVA, F. A. B.. O uso do Twitter como minerador de eventos adversos de medicamentos de combate à malária: o caso da doxiciclina. CADERNOS DE SAÚDE PÚBLICA. v. 35, p. e00033417, issn: 1678-4464, 2019.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
2. BARCELOS, FLÁVIA CAMPOS ; MATOS, GUACIRA CORRÊA DE ; SILVA, MARIO JORGE SOBREIRA DA ; SILVA, FABRÍCIO ALVES BARBOSA DA ; LIMA, ELISANGELA DA COSTA. Suspected Adverse Drug Reactions Related to Breast Cancer Chemotherapy: Disproportionality Analysis of the Brazilian Spontaneous Reporting System. Frontiers in Pharmacology. v. 10, p. 1, issn: 1663-9812, 2019.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
3. MEDEIROS FILHO, F. ; NASCIMENTO, A. P. B. ; SANTOS, M. T. ; ASSEF, A. P. D. C. ; SILVA, F. A. B.. Gene regulatory network inference and analysis of multidrug-resistant Pseudomonas aeruginosa. Memórias do Instituto Oswaldo Cruz. v. 114, p. e190105, issn: 1678-8060, 2019.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
4. MERIGUETI, T. C. ; CARNEIRO, M. W. ; ASSEF, A. P. D. C. ; SILVA JUNIOR, F. P. ; SILVA, F. A. B.. FindTargetsWEB: A User-Friendly Tool for Identification of Potential Therapeutic Targets in Metabolic Networks of Bacteria. Frontiers in Genetics. v. 10, p. 633, issn: 1664-8021, 2019.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
5. CONFORTE, ALESSANDRA J. ; TUSZYNSKI, JACK ADAM ; SILVA, FABRICIO ALVES BARBOSA DA ; Carels, Nicolas. Signaling Complexity Measured by Shannon Entropy and Its Application in Personalized Medicine. Frontiers in Genetics. v. 10, p. 930, issn: 1664-8021, 2019.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
6. CASTRO, M. R. ; TOSTES, C. S. ; DAVILA, A. M. R. ; SENGER, H ; SILVA, F. A. B.. SparkBLAST: scalable BLAST processing using in-memory operations. BMC BIOINFORMATICS. v. 18, p. 318, issn: 1471-2105, 2017.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
7. RODRIGUES, L. M. L. ; SILVA, F. A. B. ; CORREIA, R. J. C. ; RIJO, R. P. C. L. ; ALVES, D.. Proposal of a gold standard database model of adverse drug reactions reports. PROCEDIA COMPUTER SCIENCE. v. 121, p. 883-888, issn: 1877-0509, 2017.
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8. SILVA, F. A. B. Big Data e Nuvens Computacionais: Aplicações em Saúde Pública e Genômica. Journal of Health Informatics. v. 8, p. 74-79, issn: 2175-4411, 2016.
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9. DUVAL, FELIPE ; CAFFARENA, ERNESTO ; CRUZ, O. G. ; SILVA, G. M. S. ; SILVA, F. A. B.. AdverseMiner: Minerador de efeitos adversos em bases convencionais e não-convencionais. Medicina (Ribeirao Preto. Online). v. 48(s3), p. 6-11, issn: 0076-6046, 2015.
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10. SENGER, Hermes ; GIL-COSTA, VERONICA ; ARANTES, LUCIANA ; MARCONDES, CESAR A. C. ; MARÍN, MAURICIO ; SATO, LIRIA M. ; da Silva, Fabrício A.B.. BSP cost and scalability analysis for MapReduce operations. CONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE. v. 28, p. n/a-n/a, issn: 1532-0626, 2015.
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Livros publicados/organizados ou edições (1)
1. Alves Barbosa da Silva, Fabricio; Carels, Nicolas ; Paes Silva Junior, Floriano. Theoretical and Applied Aspects of Systems Biology. 1 ed. Springer International Publishing, 2018. v. 1, p. 259.
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Capítulos de livros publicados (7)
1. DA SILVA, FABRICIO ALVES BARBOSA; Filho, Fernando Medeiros ; Merigueti, Thiago Castanheira ; Giannini, Thiago ; BRUM, RAFAELA ; de Faria, Laura Machado ; do Nascimento, Ana Paula Barbosa ; Belloze, Kele Teixeira ; Silva, Floriano Paes ; Albano, Rodolpho Mattos ; dos Santos, Marcelo Trindade ; de Castro, Maria Clicia Stelling ; de Menezes, Marcio Argollo ; Carvalho-Assef, Ana Paula D A.. Computational Modeling of Multidrug-Resistant Bacteria. Em: Fabrício Alves Barbosa da Silva; Nicolas Carels; Floriano Paes Silva Junior. (Org.). Computational Biology. 1ed. : Springer International Publishing. 2018.v. 1, p. 195-220.
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2. dos Santos, Marcelo Trindade ; do Nascimento, Ana Paula Barbosa ; Filho, Fernando Medeiros ; DA SILVA, FABRICIO ALVES BARBOSA. Modeling Gene Transcriptional Regulation: A Primer. Em: Fabrício Alves Barbosa da Silva; Nicolas Carels;Floriano Paes Silva Junior. (Org.). Computational Biology. 1ed. : Springer International Publishing. 2018.v. 1, p. 27-39.
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3. Sgariglia, Domenico ; Conforte, Alessandra Jordano ; de Carvalho, Luis Alfredo Vidal ; Carels, Nicolas ; DA SILVA, FABRICIO ALVES BARBOSA. Cellular Reprogramming. Em: Fabrício Alves Barbosa da Silva; Nicolas Carels; Floriano Paes Silva Junior. (Org.). Computational Biology. 1ed. : Springer International Publishing. 2018.v. 1, p. 41-55.
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4. Conforte, Alessandra Jordano ; Magalhães, Milena ; Tilli, Tatiana Martins ; DA SILVA, FABRICIO ALVES BARBOSA ; Carels, Nicolas. The Challenge of Translating System Biology into Targeted Therapy of Cancer. Computational Biology. 1ed. Em: . : Springer International Publishing. 2018.v. 1, p. 175-194.
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5. CORREIA, R. J. C. ; RIBEIRO-VAZ, I. ; SILVA, A. M. M. ; SILVA, F. A. B. ; ALVES, D.. Pharmacovigilance Informatics. Em: Maria Manuela Cruz-Cunha, Isabel Miranda. (Org.). Encyclopedia of E-Health and Telemedicine. 1ed.Hershey. : IGI-Global. 2016.v. 1, p. 300-316.
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6. SILVA, F. A. B.; SENGER, Hermes. Scalability Analysis of BoT Applications on Large Distributed Computing Systems. Em: Inês Dutra; Jorge Barbosa. (Org.). Grid Computing: techniques and future prospects. 1ed.Hauppauge. : Nova Science Publishers. 2015.v. 1, p. 99-128.
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7. SILVA, F. A. B.; MOURA, D. F. C. ; GALDINO, J. F.. Security Issues in Tactical Software-Defined Radios: Analysis of Attacks and Case Studies. Em: Seppo Virtanen. (Org.). Advancing Embedded Systems and Real-Time Communications with Emerging Technologies. 1ed.Hershey, Pennsylvania. : IGI Global. 2014.v. 1, p. 22-53.
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Textos em jornais de notícias/revistas (0)
Trabalhos completos publicados em anais de congressos (7)
1. SOUZA, J. F. ; SILVA, F. A. B. ; SENGER, Hermes. Escalabilidade de Aplicac ̧o ̃es Bag-of-Tasks em Plataformas Heteroge?neas. Em: XXXVII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos - SBRC 2019, v. 1, p. 679-692, 2019.
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2. BRUM, RAFAELA ; DE CASTRO, MARIA CLICIA S. ; SILVA, FABRICIO A. B.. A whole-cell simulator in GNU Octave. Em: PROCEEDINGS OF THE INTERNATIONAL CONFERENCE OF COMPUTATIONAL METHODS IN SCIENCES AND ENGINEERING 2017 (ICCMSE2017), v. 1906, p. 130004, 2017.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
3. FERREIRA, LUIZ HENRIQUE O. ; DE CASTRO, MARIA CLICIA S. ; DA SILVA, FABRICIO A. B.. Modeling gene regulatory networks: A network simplification algorithm. Em: INTERNATIONAL CONFERENCE OF COMPUTATIONAL METHODS IN SCIENCES AND ENGINEERING 2016 (ICCMSE 2016), p. 100003, 2016.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
4. ABREU, RAPHAEL ; CASTRO, MARIA CLICIA S. ; SILVA, FABRÍCIO ALVES B.. Simulation step size analysis of a whole-cell computational model of bacteria. Em: INTERNATIONAL CONFERENCE OF COMPUTATIONAL METHODS IN SCIENCES AND ENGINEERING 2016 (ICCMSE 2016), p. 100014, 2016.
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5. SOARES, RAFAEL FERREIRA ; DA SILVA, FABRÍCIO ALVES BARBOSA ; GUIMARÃES, ANA CAROLINA RAMOS ; CAFFARENA, ERNESTO RAUL. The influence of the pentose?s pathway of the Clostridium Acetobutylicum on the production of butanol: Insights from mathematical modeling. Em: INTERNATIONAL CONFERENCE OF COMPUTATIONAL METHODS IN SCIENCES AND ENGINEERING 2016 (ICCMSE 2016), v. 1790, p. 100011, 2016.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
6. DUVAL, FELIPE ; CAFFARENA, ERNESTO ; JEZUZ, MILENE ; SILVA, FABRICIO ; G. CRUZ, OSWALDO ; BARÇANTE, EDUARDO. Identifying Drug Repositioning Targets Using Text Mining. Em: International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval, p. 348, 2014.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
7. DUVAL, F. ; CAFFARENA, E. R. ; CRUZ, O. G. ; SILVA, F. A. B.. Mining for adverse drug events on twitter. Em: 6th International Conference on Knowledge Discovery, 2014.
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Resumos expandidos publicados em anais de congressos (0)
Resumos publicados em anais de congressos (0)
Artigos aceitos para publicação (0)
Apresentações de trabalho (3)
1. SILVA, F. A. B. Modelagem Computacional de Bactérias Resistentes a Antibióticos. 2016. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
2. SILVA, F. A. B. AdverseMiner - Minerador de Efeitos Adversos em Bases Convencionais e Não Convencionais. 2015. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
3. SILVA, F. A. B. Big Data e Nuvens Computacionais: Aplicações em Saúde Pública. 2014. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
Demais tipos de produção bibliográfica (0)

Produção técnica

Programas de computador com registro de patente (0)
Programas de computador sem registro de patente (0)
Produtos tecnológicos (0)
Processos ou técnicas (0)
Trabalhos técnicos (0)
Demais tipos de produção técnica (0)

Produção artística

Total de produção artística (0)

Orientações em andamento

Supervisão de pós-doutorado (1)
1. Ana Paula Barbosa do Nascimento. . Fundação Oswaldo Cruz, INOVA-FIOCRUZ.. Início: 2019.
  Supervisor: Fabricio Alves Barbosa da Silva.
Tese de doutorado (3)
1. Felicita Mabel Dure Pérez. Creación de un repositorio Nacional de datos genómicos de Patógenos Bacterianos Entéricos del Paraguay para la exploración y análisis de secuencias. Tese (Doutorado em Biologia Computacional e Sistemas) - Fundação Oswaldo Cruz, Fundo para a Convergência Estrutural do MERCOSUL. Início: 2019.
  Orientador: Fabricio Alves Barbosa da Silva.
2. Fernando Medeiros Filho. Identificação e caracterização de alvos terapêuticos no clone endêmico brasileiro de Pseudomonas aeruginosa (ST277) através da análise de modelos integrados. Tese (Doutorado em Biologia Computacional e Sistemas) - Fundação Oswaldo Cruz, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2017.
  Orientador: Fabricio Alves Barbosa da Silva.
3. Alessandra Jordano Conforte. Caracterização de alvos terapêuticos e modelagem de rede de sinalização no contexto de medicina personalizada do câncer. Tese (Doutorado em Biologia Computacional e Sistemas) - Fundação Oswaldo Cruz. (Coorientador)., . Início: 2016.
  Supervisor: Fabricio Alves Barbosa da Silva.
Dissertação de mestrado (1)
1. Milton Carlos da Silva Araujo. Desenvolvimento de Aplicativo Embarcado Em Dispositivo Móvel para Apoio à Vigilância de Triatomíneos. Dissertação (Mestrado profissional em Programa de Pós-graduação em Vigilância e Controle de Vetores) - Fundação Oswaldo Cruz. (Coorientador)., . Início: 2018.
  Supervisor: Fabricio Alves Barbosa da Silva.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
Iniciação científica (0)
Orientações de outra natureza (0)

Supervisões e orientações concluídas

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (0)
Dissertação de mestrado (5)
1. Luiz Henrique Oliveira Ferreira. Modelagem de Rede de Regulação Celular Aplicada ao Câncer de Mama. Dissertação (Mestrado em Ciências Computacionais) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, . 2019.
  Supervisor: Fabricio Alves Barbosa da Silva.
2. Thiago Castanheira Merigueti. Identificação de alvos terapêuticos para a bactéria multirresistente P. aeruginosa CCBH 4851 através da análise de redes metabólicas. Dissertação (Mestrado em Biologia Computacional e Sistemas) - Fundação Oswaldo Cruz, . 2018.
  Orientador: Fabricio Alves Barbosa da Silva.
3. Thiago Gianinni Ramos. Reconstrução da Rede Metabólica da Pseudomonas aeruginosa CCBH 4851. Dissertação (Mestrado em Biologia Computacional e Sistemas) - Fundação Oswaldo Cruz, . 2018.
  Orientador: Fabricio Alves Barbosa da Silva.
4. Felipe Vieira Duval. Minerador de Eventos Adversos Maláricos no Twitter ? O Caso da Doxiciclina. Dissertação (Mestrado em Biologia Computacional e Sistemas) - Fundação Oswaldo Cruz, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2016.
  Orientador: Fabricio Alves Barbosa da Silva.
5. Eduardo Barçante. Reposicionamento de fármacos para malária: Um método que identifica alvos no domínio das doenças negligenciadas. Dissertação (Mestrado em Biologia Computacional e Sistemas) - Fundação Oswaldo Cruz, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2015.
  Orientador: Fabricio Alves Barbosa da Silva.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
Iniciação científica (0)
Orientações de outra natureza (0)

Projetos de pesquisa

Total de projetos de pesquisa (5)

2019-Atual. Analise dos principais determinantes de formacao de biofilme atraves da modelagem computacional da Pseudomonas aeruginosa multirresistente produtora de SPM-1 (ST277)
Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de um modelo computacional integrado da P. aeruginosa multirresistente produtora de SPM-1 (São Paulo metalo-beta-lactamase) pertencente ao clone SP/ST277, a fim de prever com precisão uma ampla gama de comportamentos celulares observáveis, inclusive aqueles relacionados com multirresistência e suscetibilidade a novos fármacos e, a partir dele, identificar os principais alvos que, quando inibidos, reduzem ou impedem a formação de biofilmes e o crescimento bacteriano.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . Integrantes: Fabricio Alves Barbosa da Silva - Coordenador / Maria Clicia Stelling de Castro - Integrante / Ana Paula D'Alincourt Carvalho Assef - Integrante / Floriano Paes Silva Júnior - Integrante / Marcelo Trindade dos Santos - Integrante / Belloze, Kele Teixeira - Integrante. Financiador(es): Fundação Oswaldo Cruz - Auxílio financeiro.
Membro: Fabricio Alves Barbosa da Silva.
2017-Atual. Identificacao e descoberta de alvos terapeuticos da bacteria multirresistente P. aeruginosa CCBH 4851 atraves da analise de redes metabolicas
Descrição: As infecções relacionadas ao ambiente hospitalar constituem grave problema de saúde pública. Podem ser associadas com a morbidade e mortalidade e são responsáveis pelo aumento no tempo de hospitalização do paciente. A Pseudomonas aeruginosa CCBH 4851 é um patógeno versátil, encontrado em hospitais públicos brasileiros, associado com um amplo espectro de infecções em seres humanos. O controle da infecção é difícil, pois a P. aeruginosa CCBH 4851 é inerentemente resistente a muitos antibióticos. Cabe ressaltar que o desenvolvimento da resistência antimicrobiana entre bactérias gram-negativas como a P. aeruginosa CCBH 4851 tem sido progressivo e irrefreável. Além disso, o tratamento está sendo comprometido, cada vez mais, devido ao surgimento e disseminação dessa resistência. Assim, temos poucos agentes como opções terapêuticas. Neste contexto, é importante identificar estratégias que possam impedir a disseminação desta bactéria em pacientes hospitalizados, sendo que estudos adicionais são necessários para descobrir novos alvos terapêuticos contra este patógeno altamente resistente a antibióticos. Por outro lado, entender como fenótipos complexos surgem a partir de moléculas individuais e suas interações é um desafio fundamental em biologia, no qual as abordagens computacionais estão sendo cada vez mais utilizadas. A biologia de sistemas representa uma nova perspectiva para a identificação e descoberta de novos alvos terapêuticos para bactérias resistentes a antibióticos. Redes metabólicas em escala genômica, obtidas através de genomas anotados e da utilização de uma vasta gama de recursos de bioinformática/bioquímicos, serve como plataforma à geração de hipóteses experimentais e identificação de novos alvos terapêuticos. Neste projeto, analisaremos a rede metabólica da bactéria multirresistente P.aeruginosa CCBH 4851 para identificar e descobrir novos alvos terapêuticos em uma abordagem de biologia de sistemas.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (1) . Integrantes: Fabricio Alves Barbosa da Silva - Coordenador / Floriano Paes Silva Júnior - Integrante. Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - Auxílio financeiro. Número de produções C, T A: 1 / Número de orientações: 3
Membro: Fabricio Alves Barbosa da Silva.
2016-Atual. Modelagem Computacional da P. aeruginosa CCBH 4851
Descrição: As infecções relacionadas ao serviço de saúde constituem grave problema de saúde pública. Podem ser associadas com a morbidade e mortalidade e são responsáveis pelo aumento no tempo de hospitalização do doente. A P. aeruginosa é um patógeno versátil associado com um amplo espectro de infecções em seres humanos. O controle da infecção é difícil, pois a P. aeruginosa é inerentemente resistente a muitos antibióticos. Além disso, o tratamento está sendo comprometido, cada vez mais, devido ao surgimento e disseminação dessa resistência. Assim, temos poucos agentes como opções terapêuticas. Neste contexto, é importante identificar estratégias que possam impedir a disseminação desta bactéria em pacientes hospitalizados. Está claro que estudos adicionais são necessários para descobrir novos mecanismos de virulência bacteriana e alvos terapêuticos contra este patógeno altamente resistente a antibióticos e com ocorrência de cepas resistentes a todas as opções de tratamento. O objetivo principal deste projeto é criar um modelo computacional integrados da Pseudomonas aeruginosa CCBH4851, que é uma cepa encontrada em hospitais públicos brasileiros cujos dados são fornecidos pelo LAPIH/IOC/IOCRUZ, a fim de que possamos prever os fenômenos complexos de células inteiras em termos de moléculas individuais e suas interações. Alguns objetivos específicos são: 1. Descrever o ciclo de vida de uma única célula a partir do nível de moléculas individuais e as suas interações; 2. Prever com precisão uma ampla gama de comportamentos celulares observáveis, inclusive aqueles relacionados com multirresistência e suscetibilidade a novos fármacos; Site do projeto: http://pseudomonas.procc.fiocruz.br. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (1) . Integrantes: Fabricio Alves Barbosa da Silva - Coordenador / Maria Clicia Stelling de Castro - Integrante / Ana Paula D'Alincourt Carvalho Assef - Integrante / Kele Teixeira Belloze - Integrante / Nicolas Carels - Integrante / Floriano Paes Silva Júnior - Integrante / Daniel Antunes Maciel Villela - Integrante / Márcio Argollo Ferreira de Menezes - Integrante / Rodolpho Mattos Albano - Integrante / Marcelo Trindade dos Santos - Integrante. Número de produções C, T A: 2 / Número de orientações: 3
Membro: Fabricio Alves Barbosa da Silva.
2015-2016. Identification and categorization of radiation-resistant genes and the potential for bioremediation
Descrição: Bioremediation has been viewed as the ecologically responsible alternative to environmentally destructive physical remediation. Microorganisms carry endogenous genetic, biochemical and physiological properties that make them ideal agents for pollutant remediation. The study of bacteria with radiation resistance is biotechnological and public health interesting because these bacteria besides being resistant, probably keep mechanisms for bioremediation of ionizing radiation. The project aims the identification and functional categorization of genes available in GenBank and publicly available metagenomes data, which are prevalent and shared among these resistant bacteria that metabolize ionizing radiation (and absent in the genomes of microorganisms sensitive to ionizing radiation) through comparative genomics. By searching the public metagenomes, we also aim to identify species that can be manipulated more easily in the laboratory, particularly for biotechnological research on ionizing radiation targets for bioremediation ("cellfree" type). Thus, use of cloud computing and Big Data techniques will be fundamental to mine large public metagenomes databases for the genes identified in the genomes of microorganisms which are resistant to ionizing radiation and are described in the literature as having potential for bioremediation of ionizing radiation, using similarity tools such as BLAST and HMMER and phylogeny tools as RaxML, which are computation intensive. An initial orthology analysis was performed using the genomes of four species of bacteria resistant to radiation (K. radiotolerans, R. sphaeroides, D. radiodurans, D. geothermalis) and a susceptible species radiation (E. coli) obtained from GenBank, identifying orthologous and species-specific genes, in order to infer if the later are genes associated with ionizing radiation resistance and metabolism. This small test (only 5 bacterial genomes) was perfomed in about 36 hours without the use of HMMER and RaxML tools, using a 16-core Dell server. These preliminary results show that these five bacterial genomes share 637 genes. The largest number of species-specific genes was found in K. radiotolerans (246 genes) and the lowest in D. geothermalis (24 genes). Although it was possible to identify 122 genes shared between the four radiation-resistant bacteria that are not part of the genome of E. coli (radiation sensitive). The complete research (involving all the bacterial genomes associated with ionizing radiation available at GenBank and publicly available metagenomes) is expected to be performed using the Stingray@Galaxy software developed by us, that can be used in a virtual machine and work in a cloud-based environment. In order to process the large amount of data related to this proposal, we intend to deploy multiple instances of Stingray@Galaxy on the Google Cloud.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Fabricio Alves Barbosa da Silva - Coordenador / Hermes Senger - Integrante / Alberto Martín Rivera Dávila - Integrante / Marcelo Rodrigo de Castro - Integrante / Catherine dos Santos Tostes - Integrante. Financiador(es): Google Inc. - Auxílio financeiro. Número de produções C, T A: 1
Membro: Fabricio Alves Barbosa da Silva.
2014-2015. AdverseMiner - Minerador de efeitos adversos em bases convencionais e nao convencionais
Descrição: Durante o período de pós-comercialização, quando medicamentos são usados por grandes populações e por períodos de tempo maiores, eventos adversos (EA) inesperados podem ocorrer, o que altera a relação risco-benefício dos medicamentos o suficiente para exigir uma ação regulatória. EA pós-comercialização podem requerer um aumento significativo de cuidados de saúde e resultar em danos desnecessários, muitas vezes fatais, ao pacientes. Portanto, a descoberta o quanto antes de EA no período de pós-comercialização é um objetivo principal do sistema de saúde, em particular dos sistemas de farmacovigilância. O objetivo principal desta proposta é desenvolver um sistema de mineração de EA (AdverseMiner), um sistema automatizado para a farmacovigilância que será capaz de processar dados oriundos de múltiplas fontes heterogêneas em nuvens privadas. Através do processamento automático de um grande volume de dados, este sistema será capaz de identificar novas associações ?medicamento ? evento adverso?. Este sistema deverá ser executado regularmente em recursos computacionais disponibilizados pela FIOCRUZ, e servirá de apoio às redes de farmacovigilância implantadas no Brasil. O objeto desta proposta possui grande relevância social, pois permitirá a identificação prematura de EA ainda desconhecidos ou não confirmados, e permitirá a otimização dos recursos utilizados para a investigação detalhada dos eventos cuja causalidade ainda não tenha sido confirmada. Bem como monitorar o aumento das incidências dos EA já descritos, muitas vezes originados por desvios da qualidade.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Fabricio Alves Barbosa da Silva - Coordenador / Ernesto Raúl Caffarena - Integrante / Oswaldo Gonçalves Cruz - Integrante / Gilberto Marcelo Sperandio da Silva - Integrante / Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil - Integrante. Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - Auxílio financeiro. Número de produções C, T A: 5 / Número de orientações: 1
Membro: Fabricio Alves Barbosa da Silva.

Prêmios e títulos

Total de prêmios e títulos (1)

Prêmio Top Desempenho 2012/2, Instituto Infnet.. 2013.
Membro: Fabricio Alves Barbosa da Silva.

Participação em eventos

Total de participação em eventos (3)

I Workshop UNA-SUS Amazônia de tecnologias educacionais na.Ciência de Dados em Saúde: aspectos tecnológicos e educacionais. 2017. (Simpósio).
II Workshop Ibero-Americano de Sistemas Interoperáveis em Saúde.AdverseMiner - Minerador de efeitos adversos em bases convencionais e não-convencionais. 2015. (Oficina).
I Workshop Ibero-Americano de Sistemas Interoperáveis em Saúde.Big Data e Nuvens Computacionais: Aplicações em Saúde Pública. 2014. (Oficina).

Organização de eventos

Total de organização de eventos (2)

SILVA, F. A. B.; CARELS, N. ; SILVA JUNIOR, F. P.. International Course on Theoretical and Applied Aspects of Systems Biology 2017. 2017. Outro
SILVA, F. A. B.; PASSETTI, F.. International Course on Theoretical and Applied Aspects of Systems Biology. 2016. Outro

Lista de colaborações

Colaborações endôgenas (1)

Fabricio Alves Barbosa da Silva ⇔ Ernesto Raúl Caffarena (3.0)
DUVAL, FELIPE ; CAFFARENA, ERNESTO ; CRUZ, O. G. ; SILVA, G. M. S. ; SILVA, F. A. B.. AdverseMiner: Minerador de efeitos adversos em bases convencionais e não-convencionais. Medicina (Ribeirao Preto. Online). v. 48(s3), p. 6-11, issn: 0076-6046, 2015.
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SOARES, RAFAEL FERREIRA ; DA SILVA, FABRÍCIO ALVES BARBOSA ; GUIMARÃES, ANA CAROLINA RAMOS ; CAFFARENA, ERNESTO RAUL. The influence of the pentose?s pathway of the Clostridium Acetobutylicum on the production of butanol: Insights from mathematical modeling. Em: INTERNATIONAL CONFERENCE OF COMPUTATIONAL METHODS IN SCIENCES AND ENGINEERING 2016 (ICCMSE 2016), v. 1790, p. 100011, 2016.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
DUVAL, FELIPE ; CAFFARENA, ERNESTO ; JEZUZ, MILENE ; SILVA, FABRICIO ; G. CRUZ, OSWALDO ; BARÇANTE, EDUARDO. Identifying Drug Repositioning Targets Using Text Mining. Em: International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval, p. 348, 2014.
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Data de processamento: 19/11/2019 14:47:18

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