PPGs - UFABC

David Correa Martins Junior

Possui Bacharelado (2001), Mestrado (2004) e Doutorado com menção honrosa pela CAPES (2008) em Ciência da Computação pelo Instituto de Matemática e Estatística - Universidade de São Paulo (IME-USP), tendo feito em 2007 um estágio de doutorado (sandwich) de 1 ano no Genomic Signal Processing Laboratory - Texas AM University - EUA. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Metodologia e Técnicas da Computação, atuando principalmente em reconhecimento de padrões com foco em aplicações de visão computacional, redes complexas e biologia sistêmica, incluindo modelagem, identificação e simulação de redes de interação gênica. Atualmente é professor associado do Centro de Matemática, Computação e Cognição da Universidade Federal do ABC. (Texto informado pelo autor)

http://lattes.cnpq.br/1228255861618623 (05/10/2023)

Rótulo/Grupo: neurociencia-e-cognicao

Bolsa CNPq:

Período de análise:

Endereço: Universidade Federal do ABC, Centro de Matemática, Computação e Cognição. Rua Arcturus, 03 Jardim Antares 09606070 - São Bernardo do Campo, SP - Brasil Telefone: (11) 23206279

Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Área: Ciência da Computação

Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Artigos completos publicados em periódicos (3)
1. SANTOS, MARCUS VINICIUS C. ; FELTRIN, ARTHUR S. ; COSTA-AMARAL, ISABELE C. ; TEIXEIRA, LILIANE R. ; PERINI, JAMILA A. ; Martins, David C. ; LARENTIS, ARIANE L.. Network Analysis of Biomarkers Associated with Occupational Exposure to Benzene and Malathion. INTERNATIONAL JOURNAL OF MOLECULAR SCIENCES. v. 24, p. 9415, issn: 1422-0067, 2023.
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2. EYILETEN, CEREN ; WICIK, ZOFIA ; SIMÕES, SÉRGIO N. ; Martins-Jr, David C. ; KLOS, KRZYSZTOF ; WLODARCZYK, WOJCIECH ; ASSINGER, ALICE ; SOLDACKI, DARIUSZ ; CHCIALOWSKI, ANDRZEJ ; SILLER-MATULA, JOLANTA M. ; POSTULA, MAREK. Thrombosis-related circulating miR-16-5p is associated with disease severity in patients hospitalised for COVID-19. Rna Biology. v. 19, p. 963-979, issn: 1555-8584, 2022.
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3. WICIK, ZOFIA ; EYILETEN, CEREN ; JAKUBIK, DANIEL ; SIMÕES, SÉRGIO N. ; Martins, David C. ; PAVÃO, RODRIGO ; SILLER-MATULA, JOLANTA M. ; POSTULA, MAREK. ACE2 Interaction Networks in COVID-19: A Physiological Framework for Prediction of Outcome in Patients with Cardiovascular Risk Factors. Journal of Clinical Medicine. v. 9, p. 3743, issn: 2077-0383, 2020.
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Livros publicados/organizados ou edições (0)
Capítulos de livros publicados (4)
1. BONINI, R. C. ; MARTINS-JR, DAVID CORREA. Gene Networks Inference by Reinforcement Learning. Brazilian Symposium on Bioinformatics (BSB): Advances in Bioinformatics and Computational Biology. 1ed. Em: . : Springer (Lectures Notes in Bioinformatics - LNBI). 2023.v. 13954, p. 135-147.
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2. FONSECA, A. B. ; MARTINS-JR, DAVID CORREA ; WICIK, ZOFIA ; POSTULA, MAREK ; SIMÕES, Sérgio Nery. Addressing Classification on Highly Imbalanced Clinical Datasets. International Conference on Computational Advances in Bio and Medical Sciences (ICCABS). 1ed. Em: . : Springer. 2022.v. 13254, p. 103-114.
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3. TAHIRA, A. C. ; MASCHIETTO, M. ; BRENTANI, H. ; MARTINS-JR, DAVID CORREA. Inovação e Tecnologia - análises no big data, no seguimento e na monitorização contínua em pediatria. Em: Magda Carneiro-Sampaio;Nairo Massakazu Sumita;Natasha Slhessarenko;Alberto José da Silva Duarte. (Org.). Medicina Laboratorial em Pediatria. 1ed. : Manole. 2022.p. 71-88.
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4. de O. Siqueira, Rodrigo A. ; Stefanes, Marco A. ; Rozante, Luiz C. S. ; Martins-Jr, David C. ; de Souza, Jorge E. S. ; Araujo, Eloi. Multi-GPU Approach for Large-Scale Multiple Sequence Alignment. Lecture Notes in Computer Science. -ed. Em: . : Springer International Publishing. 2021.v. 12949, p. 560-575.
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Textos em jornais de notícias/revistas (0)
Trabalhos completos publicados em anais de congressos (2)
1. TOVAR, CARLOS R. P. ; Martins, David C. ; Rozante, Luiz C. S. ; Araujo, Eloi. A Method for Computing Attractor Fields in Coupled Boolean Networks. Em: 2022 IEEE 22nd International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE), p. 315, 2022.
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2. COSTA, H. S. ; CARDOSO, A. C. ; MENDES-NETTO, C. ; MARTINS-JR, DAVID CORREA ; SIMÕES, Sérgio Nery. A Framework for prediction of dropout in distance learning through XAI techniques in Virtual Learning Environment. Em: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2022.
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Resumos expandidos publicados em anais de congressos (5)
1. WICIK, ZOFIA ; EYILETEN, CEREN ; NOWAK, A ; KESHWANI, D ; SIMÕES, Sérgio Nery ; MARTINS-JR, DAVID CORREA ; KLOS, KRZYSZTOF ; WLODARCZYK, WOJCIECH ; ASSINGER, ALICE ; SOLDACKI, DARIUSZ ; CHCIALOWSKI, ANDRZEJ ; SILLER-MATULA, JOLANTA M. ; POSTULA, MAREK. Alteration of circulating ACE2-network related miRNAs in patients with COVID-19. Em: European Society of Cardiology (ESC) Preventive Cardiology Congress, 2023, Malaga. ESC Preventive Cardiology Congress, v. 30, p. zwad125.305, 2023.
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2. KESWANI, DISHA ; MARSZALEK, MIKOLAJ ; WICIK, ZOFIA ; EYILETEN, CEREN ; NOWAK, ANNA ; SIMÕES, SÉRGIO ; MARTINS, DAVID ; KLOS, KRZYSZTOF ; WLODARCZYK, WOJCIECH ; ASSINGER, ALICE ; SOLDACKI, DARIUSZ ; CHCIALOWSKI, ANDRZEJ ; SILLER-MATULA, JOLANTA ; POSTULA, MAREK. Changes of ACE-2 related-miR-200b-3p expression over time are a predictive factor of long hospitalization for COVID-19: in silico, machine learning and validation analysis. Em: ASPET 2023 Annual Meeting Abstracts, 2023, Saint Louis. ASPET 2023 Annual Meeting Abstract - Cardiovascular Pharmacology, v. 385, p. 307, 2023.
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3. JAROSZ-POPEK, J ; EYILETEN, CEREN ; WICIK, ZOFIA ; NOWAK, A ; WOLSKA, M ; SHAHZADI, A ; JAKUBIK, DANIEL ; SIMÕES, Sérgio Nery ; MARTINS-JR, DAVID CORREA ; SILLER-MATULA, JOLANTA M. ; POSTULA, MAREK. Expression changes of circulating ACE2 regulating-microRNA profiles in patients with COVID-19 during hospitalisation. Em: European Society of Cardiology (ESC) Congress, 2022, Barcelona. ESC Congress 2022, v. 43, p. ehac544. 2941-ehac544. 2941, 2022.
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4. KESHWANI, D ; EYILETEN, CEREN ; WICIK, ZOFIA ; NOWAK, A ; JAKUBIK, DANIEL ; SIMÕES, Sérgio Nery ; MARTINS-JR, DAVID CORREA ; SHAHZADI, A ; JAROSZ-POPEK, J ; WOLSKA, M ; SILLER-MATULA, JOLANTA M. ; POSTULA, MAREK. Thrombosis-related miR-16-5p predicts the disease severity in patients hospitalised for COVID-19. Em: European Society of Cardiology (ESC) Congress, 2022, Barcelona. ESC Congress 2022, v. 43, p. ehac544.3071-ehac544.3071, 2022.
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5. WICIK, ZOFIA ; EYILETEN, CEREN ; JAROSZ-POPEK, J ; JAKUBIK, DANIEL ; NOWAK, A ; WOLSKA, M ; SHAHZADI, A ; MARTINS-JR, DAVID CORREA ; SIMÕES, Sérgio Nery ; SILLER-MATULA, JOLANTA M. ; POSTULA, MAREK. Alteration of circulating ACE2 regulating microRNAs profiles in patients with COVID-19. Em: International Society on Thrombosis and Haemostasis Congress, 2022, Londres. ISTH Congress, 2022.
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Resumos publicados em anais de congressos (7)
1. COSTA, H. S. ; NETTO, C. M. ; OLIVEIRA, L. M. ; SIMÕES, Sérgio Nery ; MARTINS-JR, DAVID CORREA. Criação do arcabouço Engajamais para uso de inteligência artificial aplicada à Educação a Distância. Em: 21° Simpósio de Pesquisa e Iniciação Científica - UNIVALE: 'Ciência e sociedade: a Univale no cenário científico', 2023. 21° Simpósio de Pesquisa e Iniciação Científica - UNIVALE: "Ciência e sociedade: a Univale no cenário científico", 2023.
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2. COSTA, H. S. ; MENDES-NETTO, C. ; SANTOS, A. C. C. ; SIMÕES, Sérgio Nery ; MARTINS-JR, DAVID CORREA. Automatização de resultados do arcabouço Engajamais para retreino de modelos preditivos aplicados na Educação a Distância. Em: 21° Simpósio de Pesquisa e Iniciação Científica - UNIVALE: 'Ciência e sociedade: a Univale no cenário científico', 2023. 21° Simpósio de Pesquisa e Iniciação Científica - UNIVALE: "Ciência e sociedade: a Univale no cenário científico", 2023.
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3. KUNIYOSHI, M. L. G. ; SIMÕES, Sérgio Nery ; MARTINS-JR, DAVID CORREA ; BRENTANI, H.. Possible pathways affecting brain development associated with gestational COVID-19 based on RNA-Seq data integration. Em: AB3C X-Meeting, 2023, Curitiba. AB3C X-Meeting, 2023.
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4. SOUZA, J. Y. K. ; MOREIRA, L. P. B. ; MARTINS-JR, DAVID CORREA ; WICIK, ZOFIA ; SIMÕES, Sérgio Nery. Comparison of Models for Link Prediction in Protein-Protein Interaction Networks. Em: AB3C X-Meeting, 2023, Curitiba. AB3C X-Meeting, 2023.
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5. MOREIRA, L. P. B. ; SOUZA, J. Y. K. ; MARTINS-JR, DAVID CORREA ; WICIK, ZOFIA ; SIMÕES, Sérgio Nery. A graphical tool to assist healthcare professionals in the analysis of biological data and interpretability. Em: AB3C X-Meeting, 2023, Curitiba. AB3C X-Meeting, 2023.
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6. TOVAR, C. R. P. ; MARTINS-JR, DAVID CORREA ; L. C. S. Rozante ; ARAUJO, E.. Computing Attractor Fields in Coupled Boolean Networks. Em: AB3C X-Meeting, 2023, Curitiba. AB3C X-Meeting, 2023.
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7. BIZINELLI, D. ; OYAMA, K. T. ; SILVA, V. S. E. ; MELLO, C. A. L. ; OLIVIERI, E. H. R. ; MOTA, L. D. C. ; BROT, M. ; MARTINS-JR, DAVID CORREA ; BARBOSA, P. N. V. P. ; ROGATTO, SILVIA REGINA ; MARCHI, FABIO ALBUQUERQUE. A multi-omic integrative approach to explore vulnerabilities in drug-resistant colon tumors and hit oncogenic signaling modulators. Em: XMeeting XPerience, 2021, Evento realizado online. XMeeting XPerience, 2021.
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Artigos aceitos para publicação (0)
Apresentações de trabalho (0)
Demais tipos de produção bibliográfica (1)
1. MARCHI, C. E. ; MARTINS-JR, DAVID CORREA. A Hybrid AI-driven Algorithm to Uncover Potential Therapeutic Targets for COVID-19 Using Network-based Drug Repurposing. Preprints. 2022. Pré-Print
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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 (7)
1. MARTINS-JR., DAVID CORREA. International Conference on Ambient Intelligence in Health Care (Comitê de Programa). 2023.
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2. MARTINS-JR, DAVID CORREA. Brazilian Symposium on Bioinformatics (Comitê de Programa). 2023.
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3. MARTINS-JR, DAVID CORREA. International Conference on Ambient Intelligence in Health Care (Comitê de Programa). 2022.
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4. MARTINS-JR, DAVID CORREA. BreSci - XV Brazilian e-Science Workshop (Comitê de Programa). 2021.
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5. MARTINS-JR, DAVID CORREA. BRACIS - 9th Brazilian Conference on Intelligent Systems (Comitê de Programa). 2020.
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6. MARTINS-JR, DAVID CORREA. MMPrag: 3rd International Workshop on Multimedia Pragmatics (Comitê de Programa). 2020.
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7. SASAKI, S. D. ; TAMBOSI, L. R. ; MARTINS-JR, DAVID CORREA ; RODRIGUES, G. M. A. ; MOURA-JR, C. A.. [UFABC para Todos] Conheça os cursos de Pós-Graduação da UFABC!. 2020. (Programa de rádio ou TV/Mesa. 2020.
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Demais tipos de produção técnica (0)

Produção artística

Total de produção artística (0)

Orientações em andamento

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (3)
1. Maria Laura Gabriel Kuniyoshi. RNAs codificantes e não codificantes associados à COVID-19 gestacional e ao neurodesenvolvimento fetal. Tese (Doutorado em Bioinformática) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Coorientador).. Início: 2022.
  Orientadores: David Corrêa Martins Junior, David Corrêa Martins Junior.
2. Caio Isaias da Silva Braga. Caracterização da reprogramação placentária em resposta à exposição ao estresse pré-natal e suas implicações sobre o desfecho do neurodesenvolvimento. Tese (Doutorado em Neurociência e Cognição) - Universidade Federal do ABC, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Início: 2020.
  Orientadores: David Corrêa Martins Junior, David Corrêa Martins Junior.
3. Carlos Reynaldo Portocarrero Tovar. Estabilidade e Sincronização em Redes Dinâmicas Discretas Acopladas: uma Abordagem Computacional. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Coorientador).. Início: 2020.
  Orientadores: David Corrêa Martins Junior, David Corrêa Martins Junior, Luiz Carlos da Silva Rozante.
Dissertação de mestrado (0)
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
Iniciação científica (0)
Orientações de outra natureza (7)
1. Rafael Vieira Fernandes. Estágio na Telefonica Brasil S.A. Orientação de outra natureza. Universidade Federal do ABC, . Início: 2023.
  Orientadores: David Corrêa Martins Junior, David Corrêa Martins Junior.
2. Renan Cordeiro. Estágio na Scania na área de Data Science. Orientação de outra natureza. Universidade Federal do ABC, . Início: 2022.
  Orientadores: David Corrêa Martins Junior, David Corrêa Martins Junior.
3. Ronan Alkmin Coelho. Estágio na Algar Soluções em TIC S/A. Orientação de outra natureza. Universidade Federal do ABC, . Início: 2022.
  Orientadores: David Corrêa Martins Junior, David Corrêa Martins Junior.
4. Barbara Heloisa da Silva Ramalho. Estágio no Banco J. Safra S/A. Orientação de outra natureza. Universidade Federal do ABC, . Início: 2022.
  Orientadores: David Corrêa Martins Junior, David Corrêa Martins Junior.
5. Marcos Vinícius Medeiros da Silva. Estágio na Thales Group. Orientação de outra natureza. Universidade Federal do ABC, . Início: 2022.
  Orientadores: David Corrêa Martins Junior, David Corrêa Martins Junior.
6. Vitoria Ribeiro de Souza. Estágio como Suporte Técnico Nível 1, no setor de Corporate and Investment Banking da J.P. Morgan Chase. Orientação de outra natureza. Universidade Federal do ABC, . Início: 2022.
  Orientadores: David Corrêa Martins Junior, David Corrêa Martins Junior.
7. Bruno Kuvasney. Estágio na DSM Produtos Nutricionais Brasil S.A.. Orientação de outra natureza. Universidade Federal do ABC, . Início: 2021.
  Orientadores: David Corrêa Martins Junior, David Corrêa Martins Junior.

Supervisões e orientações concluídas

Supervisão de pós-doutorado (1)
1. Zofia Agnieszka Wicik. . Universidade Federal do ABC, . 2022.
  Orientadores: David Corrêa Martins Junior, David Corrêa Martins Junior.
Tese de doutorado (2)
1. Arthur Sant'Anna Feltrin. Análise consensual de redes complexas integradas de transcriptoma e metiloma para o estudo do dimorfismo sexual no Transtorno do Espectro da Esquizofrenia. Tese (Doutorado em Neurociência e Cognição) - Universidade Federal do ABC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2020.
  Orientadores: David Corrêa Martins Junior, David Corrêa Martins Junior.
2. Carlos Fernando Montoya Cubas. Agrupamento de instâncias em classes de equivalência para lidar com o problema da dimensionalidade em inferência de redes gênicas. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2020.
  Orientadores: David Corrêa Martins Junior, David Corrêa Martins Junior.
Dissertação de mestrado (1)
1. Leonardo Andrade Castro. Análise topológica de redes moleculares integradas de co-expressão e interações proteína-proteína no transtorno do espectro autista. Dissertação (Mestrado em Neurociência e Cognição) - Universidade Federal do ABC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2021.
  Orientadores: David Corrêa Martins Junior, David Corrêa Martins Junior.
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 (2)
1. 2022-Atual. Uso de deep learning e grafos para a predicao da interacao entre alvos de vias celulares relacionadas a celulas cancerosas
  Descrição: O câncer é uma doença complexa com grande número de incidências na população mundial, no Brasil, por exemplo, é esperado que surjam 625 mil casos novos por ano. Existem diversos estudos com o objetivo de novas descobertas que possam colaborar para o desenvolvimento de novos tratamentos para diversos tipos de câncer. Pesquisas relacionadas sobre vias de sinalização celular e inibição de proteínas podem ser muito promissoras para novos avanços na pesquisa de futuros novos tratamentos. Nas vias de sinalização, temos a interação entre diversos complexos de proteínas e mudanças pós-traducionais. Elucidar as interações entre diferentes complexos proteina-proteina na via podem ser muito importantes para possíveis estudos para ativar ou inativar vias, podendo ser alvos para tratamentos em diversos tipos de câncer. Para os casos de inibição de proteínas, podemos procurar moléculas que, após a interação com determinado sítio, alterem a estrutura tridimensional da proteína podendo inibir algum efeito não desejado. Com modelos de deep learning e usos de análises de expressão gênica iremos definir alvos de interações entre proteínas em vias que podem tanto serem alvo de estudo sobre a interação entre proteínas, como alvos para a inibição com ligante. Para os casos de interação proteína-proteína, nosso grupo desenvolve um método com o uso de grafos e deep learning para predizer a interação entre duas proteínas. Para os casos de interação proteína ligante, usaremos técnicas de virtual screening para o docking de uma grande quantidade de dados, após sendo ranqueados novamente com o uso de redes neurais. Todos os resultados relevantes serão submetidos a uma validação por dinâmica molecular. Esperamos, ao final, chegar a resultados que possam elucidar novos conhecimentos sobre diversos tipos de câncer relacionados a via de sinalização celular e realizarmos parcerias para testes experimentais dos nossos resultados.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: David Corrêa Martins Junior - Integrante / Ronaldo Fumio Hashimoto - Coordenador / MARCHI, FABIO ALBUQUERQUE - Integrante / Marcos Freitas Parra - Integrante / Carlos Reynaldo Portocarrero Tovar - Integrante / Simone Queiroz Pantaleão - Integrante / Maria Claudia Negret Lopez - Integrante / Daniella Bizinelli - Integrante / Rodrigo Cesar Bonini - Integrante / Caio Isaias da Silva Braga - Integrante / Aarão Melo Lopes - Integrante / Dennis José da Silva - Integrante / Gabriel Pinheiro Strini Piedade - Integrante / Lyang Higa Cano - Integrante / Irina Yuri Kawashima - Integrante / Salvador Sánchez Vinces - Integrante / Shantanu Gupta - Integrante.
  Membro: David Correa Martins Junior.
  Descrição: O câncer é uma doença complexa com grande número de incidências na população mundial, no Brasil, por exemplo, é esperado que surjam 625 mil casos novos por ano. Existem diversos estudos com o objetivo de novas descobertas que possam colaborar para o desenvolvimento de novos tratamentos para diversos tipos de câncer. Pesquisas relacionadas sobre vias de sinalização celular e inibição de proteínas podem ser muito promissoras para novos avanços na pesquisa de futuros novos tratamentos. Nas vias de sinalização, temos a interação entre diversos complexos de proteínas e mudanças pós-traducionais. Elucidar as interações entre diferentes complexos proteina-proteina na via podem ser muito importantes para possíveis estudos para ativar ou inativar vias, podendo ser alvos para tratamentos em diversos tipos de câncer. Para os casos de inibição de proteínas, podemos procurar moléculas que, após a interação com determinado sítio, alterem a estrutura tridimensional da proteína podendo inibir algum efeito não desejado. Com modelos de deep learning e usos de análises de expressão gênica iremos definir alvos de interações entre proteínas em vias que podem tanto serem alvo de estudo sobre a interação entre proteínas, como alvos para a inibição com ligante. Para os casos de interação proteína-proteína, nosso grupo desenvolve um método com o uso de grafos e deep learning para predizer a interação entre duas proteínas. Para os casos de interação proteína ligante, usaremos técnicas de virtual screening para o docking de uma grande quantidade de dados, após sendo ranqueados novamente com o uso de redes neurais. Todos os resultados relevantes serão submetidos a uma validação por dinâmica molecular. Esperamos, ao final, chegar a resultados que possam elucidar novos conhecimentos sobre diversos tipos de câncer relacionados a via de sinalização celular e realizarmos parcerias para testes experimentais dos nossos resultados.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: David Corrêa Martins Junior - Integrante / Ronaldo Fumio Hashimoto - Coordenador / MARCHI, FABIO ALBUQUERQUE - Integrante / Marcos Freitas Parra - Integrante / Carlos Reynaldo Portocarrero Tovar - Integrante / Simone Queiroz Pantaleão - Integrante / Maria Claudia Negret Lopez - Integrante / Daniella Bizinelli - Integrante / Rodrigo Cesar Bonini - Integrante / Caio Isaias da Silva Braga - Integrante / Aarão Melo Lopes - Integrante / Dennis José da Silva - Integrante / Gabriel Pinheiro Strini Piedade - Integrante / Lyang Higa Cano - Integrante / Irina Yuri Kawashima - Integrante / Salvador Sánchez Vinces - Integrante / Shantanu Gupta - Integrante.
  Membro: David Correa Martins Junior.
2. 2020-2022. Determinacao de inibidores para as proteinas nao estruturais de SARS-CoV-2 com o uso de tecnicas computacionais e modelagem molecular (covdock)
  Descrição: No dia 11 de março de 2020 foi caracterizada pela Organização Mundial da Saúde (OMS) a COVID-19 como uma pandemia. De acordo com a OMS, até o dia 19 de maio, temos mais de 4,7 milhões de casos confirmados no mundo com mais de 300 mil mortes confirmadas, com casos confirmados em 216 países, no Brasil, temos mais de 270 mil casos e um número próximo a 20 mil mortes. Os casos de COVID-19 são causados pelo virion SARS-CoV-2, e os primeiros casos foram relatados em dezembro de 2019. O virion SARS-CoV-2 pertence a família Coronaviridae juntamente com as espécies SARS-CoV e MERS-CoV, também causadoras de epidemias. As três espécies pertencem ao gênero Betacoronavirus, onde o virion é composto por um capsídeo com as proteínas estruturais E, M e S. Internamente, seu genoma é uma RNA de fita positiva que é traduzido em duas poliproteínas ORF1a e ORF1b. Dentre as proteínas não estruturais, estamos interessados inicialmente nas proteínas PL polimerase e RNA dependente de polimerase RNA (RdRp). Em razão da severidade dessa doença, existe uma necessidade de novos compostos antivirais que possam ser utilizados para a intervenção profilática ou terapêutica no combate aos seus agentes patogênicos. Os estudos demonstram que os alvos na proteína viral são o principal foco no desenvolvimento de novas terapias antivirais. Atualmente, muitas técnicas de modelagem molecular têm sido utilizadas a fim de realizar uma triagem (virtual screening) de possíveis compostos inibidores, principalmente, considerando a flexibilidade das proteínas virais, uma vez que movimentos conformacionais de alta amplitude normalmente estão associados a mecanismos de regulação alostérica. Assim, para este projeto determinaremos variantes conformacionais das proteínas PL protease e RNA dependente de polimerase RNA utilizando a metodologia de análise de modos normais e, assim, após a seleção dos tipos conformacionais mais prováveis a partir de critérios energéticos (entropia conformacional - densidade de estados), realizaremos um virtual screening com um banco de dados de compostos e um novo ranqueamento com o uso de redes neurais. Com a determinação dos compostos candidatos, realizaremos simulações de dinâmica molecular longas para a validação dos resultados. Ao final, com essas análises, esperamos determinar moléculas líderes que poderão ser desenvolvidas como inibidores efetivos para as referidas proteínas virais. Também esperamos que este projeto possa ter um futuro impacto social e de saúde pública, uma vez que os resultados obtidos poderão fornecer uma base conceitual para o desenvolvimento de novas estratégias para o combate às infecções causadas por espécies do gênero Betacoronavirus.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: David Corrêa Martins Junior - Coordenador / MARCHI, FABIO ALBUQUERQUE - Integrante / Antonio Sergio Kimus Braz - Integrante / Zofia Agnieszka Wicik - Integrante.
  Membro: David Correa Martins Junior.
  Descrição: No dia 11 de março de 2020 foi caracterizada pela Organização Mundial da Saúde (OMS) a COVID-19 como uma pandemia. De acordo com a OMS, até o dia 19 de maio, temos mais de 4,7 milhões de casos confirmados no mundo com mais de 300 mil mortes confirmadas, com casos confirmados em 216 países, no Brasil, temos mais de 270 mil casos e um número próximo a 20 mil mortes. Os casos de COVID-19 são causados pelo virion SARS-CoV-2, e os primeiros casos foram relatados em dezembro de 2019. O virion SARS-CoV-2 pertence a família Coronaviridae juntamente com as espécies SARS-CoV e MERS-CoV, também causadoras de epidemias. As três espécies pertencem ao gênero Betacoronavirus, onde o virion é composto por um capsídeo com as proteínas estruturais E, M e S. Internamente, seu genoma é uma RNA de fita positiva que é traduzido em duas poliproteínas ORF1a e ORF1b. Dentre as proteínas não estruturais, estamos interessados inicialmente nas proteínas PL polimerase e RNA dependente de polimerase RNA (RdRp). Em razão da severidade dessa doença, existe uma necessidade de novos compostos antivirais que possam ser utilizados para a intervenção profilática ou terapêutica no combate aos seus agentes patogênicos. Os estudos demonstram que os alvos na proteína viral são o principal foco no desenvolvimento de novas terapias antivirais. Atualmente, muitas técnicas de modelagem molecular têm sido utilizadas a fim de realizar uma triagem (virtual screening) de possíveis compostos inibidores, principalmente, considerando a flexibilidade das proteínas virais, uma vez que movimentos conformacionais de alta amplitude normalmente estão associados a mecanismos de regulação alostérica. Assim, para este projeto determinaremos variantes conformacionais das proteínas PL protease e RNA dependente de polimerase RNA utilizando a metodologia de análise de modos normais e, assim, após a seleção dos tipos conformacionais mais prováveis a partir de critérios energéticos (entropia conformacional - densidade de estados), realizaremos um virtual screening com um banco de dados de compostos e um novo ranqueamento com o uso de redes neurais. Com a determinação dos compostos candidatos, realizaremos simulações de dinâmica molecular longas para a validação dos resultados. Ao final, com essas análises, esperamos determinar moléculas líderes que poderão ser desenvolvidas como inibidores efetivos para as referidas proteínas virais. Também esperamos que este projeto possa ter um futuro impacto social e de saúde pública, uma vez que os resultados obtidos poderão fornecer uma base conceitual para o desenvolvimento de novas estratégias para o combate às infecções causadas por espécies do gênero Betacoronavirus.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: David Corrêa Martins Junior - Coordenador / MARCHI, FABIO ALBUQUERQUE - Integrante / Antonio Sergio Kimus Braz - Integrante / Zofia Agnieszka Wicik - Integrante.
  Membro: David Correa Martins Junior.

Prêmios e títulos

Total de prêmios e títulos (2)

Best Paper Award - Multi-GPU Approach for Large-Scale Multiple Sequence Alignment, 21st International Conference on Computational Science and Applications (ICCSA).. 2021.
Membro: David Corrêa Martins Junior.
Honorable Mention Award - A multi-omic integrative approach to explore vulnerabilities in drug-resistant colon tumors and hit oncogenic signaling modulators, XMeeting XPerience.. 2021.
Membro: David Corrêa Martins Junior.

Participação em eventos

Total de participação em eventos (3)

Seminários do grupo DATAS.Análise, inferência e simulação de redes biológicas na medicina (Network Medicine). 2022. (Seminário).
Workshop DATAS.Análise, inferência e simulação de redes biológicas na medicina (Network Medicine). 2022. (Oficina).
Forum da Pós-Graduação em Ciência da Computação - CSBC. 2020. (Encontro).

Organização de eventos

Total de organização de eventos (5)

MARTINS-JR, DAVID CORREA. Brazil-China Workshop of Computational Modeling and Simulation. 2017. (Congresso).. . 0.
MARTINS-JR, DAVID CORREA. III Congresso de Matemática Aplicada do Sudeste (CMAC-SE). 2015. (Congresso).. . 0.
MARTINS-JR, DAVID CORREA. 10th IEEE International Conference on e-Science. 2014. (Congresso).. . 0.
MARTINS JR, David Corrêa. 15th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP). 2010. (Congresso).. . 0.
MARTINS JR, David Corrêa. ICoBiCoBi - International Conference on Bioinformatics and Computational Biology. 2003. (Congresso).. . 0.

Lista de colaborações

Colaborações endôgenas (3)

David Corrêa Martins Junior ⇔ David Corrêa Martins Junior (9.0)
SANTOS, MARCUS VINICIUS C. ; FELTRIN, ARTHUR S. ; COSTA-AMARAL, ISABELE C. ; TEIXEIRA, LILIANE R. ; PERINI, JAMILA A. ; Martins, David C. ; LARENTIS, ARIANE L.. Network Analysis of Biomarkers Associated with Occupational Exposure to Benzene and Malathion. INTERNATIONAL JOURNAL OF MOLECULAR SCIENCES. v. 24, p. 9415, issn: 1422-0067, 2023.
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EYILETEN, CEREN ; WICIK, ZOFIA ; SIMÕES, SÉRGIO N. ; Martins-Jr, David C. ; KLOS, KRZYSZTOF ; WLODARCZYK, WOJCIECH ; ASSINGER, ALICE ; SOLDACKI, DARIUSZ ; CHCIALOWSKI, ANDRZEJ ; SILLER-MATULA, JOLANTA M. ; POSTULA, MAREK. Thrombosis-related circulating miR-16-5p is associated with disease severity in patients hospitalised for COVID-19. Rna Biology. v. 19, p. 963-979, issn: 1555-8584, 2022.
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WICIK, ZOFIA ; EYILETEN, CEREN ; JAKUBIK, DANIEL ; SIMÕES, SÉRGIO N. ; Martins, David C. ; PAVÃO, RODRIGO ; SILLER-MATULA, JOLANTA M. ; POSTULA, MAREK. ACE2 Interaction Networks in COVID-19: A Physiological Framework for Prediction of Outcome in Patients with Cardiovascular Risk Factors. Journal of Clinical Medicine. v. 9, p. 3743, issn: 2077-0383, 2020.
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BONINI, R. C. ; MARTINS-JR, DAVID CORREA. Gene Networks Inference by Reinforcement Learning. Brazilian Symposium on Bioinformatics (BSB): Advances in Bioinformatics and Computational Biology. 1ed. Em: . : Springer (Lectures Notes in Bioinformatics - LNBI). 2023.v. 13954, p. 135-147.
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FONSECA, A. B. ; MARTINS-JR, DAVID CORREA ; WICIK, ZOFIA ; POSTULA, MAREK ; SIMÕES, Sérgio Nery. Addressing Classification on Highly Imbalanced Clinical Datasets. International Conference on Computational Advances in Bio and Medical Sciences (ICCABS). 1ed. Em: . : Springer. 2022.v. 13254, p. 103-114.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
TAHIRA, A. C. ; MASCHIETTO, M. ; BRENTANI, H. ; MARTINS-JR, DAVID CORREA. Inovação e Tecnologia - análises no big data, no seguimento e na monitorização contínua em pediatria. Em: Magda Carneiro-Sampaio;Nairo Massakazu Sumita;Natasha Slhessarenko;Alberto José da Silva Duarte. (Org.). Medicina Laboratorial em Pediatria. 1ed. : Manole. 2022.p. 71-88.
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de O. Siqueira, Rodrigo A. ; Stefanes, Marco A. ; Rozante, Luiz C. S. ; Martins-Jr, David C. ; de Souza, Jorge E. S. ; Araujo, Eloi. Multi-GPU Approach for Large-Scale Multiple Sequence Alignment. Lecture Notes in Computer Science. -ed. Em: . : Springer International Publishing. 2021.v. 12949, p. 560-575.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
TOVAR, CARLOS R. P. ; Martins, David C. ; Rozante, Luiz C. S. ; Araujo, Eloi. A Method for Computing Attractor Fields in Coupled Boolean Networks. Em: 2022 IEEE 22nd International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE), p. 315, 2022.
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COSTA, H. S. ; CARDOSO, A. C. ; MENDES-NETTO, C. ; MARTINS-JR, DAVID CORREA ; SIMÕES, Sérgio Nery. A Framework for prediction of dropout in distance learning through XAI techniques in Virtual Learning Environment. Em: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2022.
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David Corrêa Martins Junior ⇔ Luiz Carlos da Silva Rozante (2.0)
de O. Siqueira, Rodrigo A. ; Stefanes, Marco A. ; Rozante, Luiz C. S. ; Martins-Jr, David C. ; de Souza, Jorge E. S. ; Araujo, Eloi. Multi-GPU Approach for Large-Scale Multiple Sequence Alignment. Lecture Notes in Computer Science. -ed. Em: . : Springer International Publishing. 2021.v. 12949, p. 560-575.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
TOVAR, CARLOS R. P. ; Martins, David C. ; Rozante, Luiz C. S. ; Araujo, Eloi. A Method for Computing Attractor Fields in Coupled Boolean Networks. Em: 2022 IEEE 22nd International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE), p. 315, 2022.
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David Corrêa Martins Junior ⇔ Rodrigo Pavão (1.0)
WICIK, ZOFIA ; EYILETEN, CEREN ; JAKUBIK, DANIEL ; SIMÕES, SÉRGIO N. ; Martins, David C. ; PAVÃO, RODRIGO ; SILLER-MATULA, JOLANTA M. ; POSTULA, MAREK. ACE2 Interaction Networks in COVID-19: A Physiological Framework for Prediction of Outcome in Patients with Cardiovascular Risk Factors. Journal of Clinical Medicine. v. 9, p. 3743, issn: 2077-0383, 2020.
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Data de processamento: 23/12/2023 16:59:01

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