CV Lattes
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Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística (IME) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
possui graduação em Ciência da Computação (2003), doutorado em Bioinformática (2007) e livre-docência (2016), todos pela Universidade de São Paulo. Realizou pós-doutorado no Instituto de Ciências Médicas da Universidade de Tóquio (2007-2009) e no Computational Science Research Program do RIKEN (2009-2011) (Japão). Foi Pesquisador Visitante no Cancer Research Institute da Kanazawa University (Japão), no Dept. de Ciência da Computação da Leipzig University (Alemanha), no Institute of Psychiatry, Psychology Neuroscience do King's College London (Reino Unido) e no Dept. de Matemática e Estatística da Boston University. Recebeu diversos prêmios nacionais (melhor tese em computação - SBC, Menção Honrosa no prêmio de teses - CAPES, Jovem Pesquisador Destaque - AB3C) e internacionais (Latin America Research Award - Google, Alexander von Humboldt Fellowship - Alemanha, Newton Advanced Fellowship - Reino Unido, SPDR Fellowship - Japão, Fulbright Fellowship - EUA e Intercontinental Academia Fellowship - University-Based Institutes for Advanced Study). Trabalha com temas relacionados à conectividade e métodos estatísticos em grafos, ambos com aplicações na análise de dados biológicos. Atualmente é Professor Associado do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo, Professor Titular no Medical Institute of Bioregulation da Kyushu University (Japão) e Pesquisador Adjunto no Institute for Human Robot Co-Creation da Waseda University (Japão). (Fonte: Currículo Lattes)
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Redes permeiam diversos domínios, desde a biologia molecular até as redes sociais. No entanto, as redes empíricas frequentemente exibem comportamento estocástico, desafiando abordagens tradicionais baseadas na teoria dos grafos. Estas abordagens tradicionais enfrentam limitações em capturar a natureza estocástica das redes empíricas, motivando a necessidade de metodologias alternativas. R…
Avanços tecnológicos na área de sensores permitiu que redes dinâmicas ou temporais, como redes funcionais do cérebro, Internet das Coisas (IoT) e redes do mercado de ações, se tornassem mais facilmente disponíveis. A análise dessas redes muitas vezes envolve o estudo da distribuição espectral da rede, que fornece insights sobre a estrutura da rede como também é uma base para a análise est…
O Trypanosoma é um gênero que contém duas espécies patogênicas para os seres humanos: Trypanosoma brucei e Trypanosoma cruzi. Essas duas espécies são relevantes em termos de economia, bem-estar e saúde. O metabolismo dos diferentes estágios de ambos os tripanossomatídeos patogênicos tem sido objeto de estudo não apenas por sua relevância para a economia e a saúde humana, mas também por se…
Desde a época em que coletávamos dados de apenas um único neurônio até os dias de hoje em que coletamos dados multivariados de ressonância magnética funcional, um dos temas predominantes em neurociência tem sido o desenvolvimento de abordagens para leitura do cérebro e interfaces homem-máquina. Apesar de décadas de pesquisa, em ambas as áreas, os avanços são insatisfatórios, muito aquém d…
O projeto CAPOEIRA abrangerá temas de ciência da computação teórica (essencialmente teoria dos grafos), matemática (combinatória, estatística e probabilidade) e de desenvolvimento de algoritmos para abordar várias questões biológicas, em particular, as interações intra e interespécies, que têm implicações em todos os aspectos das ciências da vida, incluindo saúde, ecologia e meio ambiente…
Na última década introduzimos uma série de métodos estatísticos para redes: estimador de parâmetros, seleção de modelos, testes comparativos, medidas de correlação e causalidade, e algoritmos de agrupamento supervisionado e não supervisionado. No entanto, todos esses métodos se baseiam na densidade espectral da matriz de adjacências da rede. Para redes grandes, isso se torna um problema, …
Um dos gargalos dos métodos para estatísticas de rede é o alto custo computacional para calcular a distribuição espectral (métodos para estimação de parâmetros, seleção de modelos e testes comparativos, por exemplo, são baseados na distribuição espectral deo gráfico) (Fujita et al., 2016; Takahashi et al., 2012). Atualmente, para estimar a distribuição espectral do grafo, calculamos todos…
Evidências sugerem que as emoções/estados cerebrais envolvem padrões de comportamento, ativação fisiológica e neural. Algumas emoções foram classificadas com sucesso a partir de respostas fisiológicas periféricas, padrões de ativação corporal (Kragel e Labar, 2015; Kreibig et al., 2007; Nummenmaa et al., 2014; Hietanen et al. 2016; Siegel et al., 2018), e sentimentos subjetivos (Saarimäki…
Ao longo dos últimos anos muitos dados do mundo real tem sido modelados usando grafos. Consequentemente, tanto o número de grafos quanto o seu tamanho aumentaram. Atualmente é possível encontrar grafos muito grandes (milhões de vértices). Neste contexto, o desenvolvimento de métodos computacionais eficientes para analisar grandes grafos e o treinamento de pessoas capacitadas para usar ess…
Existem pelo menos três razões principais para a dificuldade em reduzir o número de pessoas que abusam de álcool, ou sofrem de depressão ou transtorno de déficit de atenção e hiperatividade (TDAH). São elas (i) o diagnóstico tardio num momento quando a psicopatologia já está bastante avançada, (ii) uma classificação baseada em critérios subjetivos, i.e., baseada na observação do comportam…
A teoria dos grafos é utlizada em muitas áreas do conhecimento. Por exemplo, em biologia molecular grafos podem representar redes de interação proteína-proteína ou redes de regulação genética; e em neurociência eles são utilizados para estudar redes funcionais do cérebro. Como redes do mundo real usualmente apresentam flutuações intrínsecas (por exemplo, redes funcionais do cérebro podem …