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Artigo de periodico
Democratising artificial intelligence for pandemic preparedness and global governance in latin american and caribbean countries (2025)
Rocha, Ulisses Nunes da ; Bonidia, Robson Parmezan ; Kong, Jude Dzevela ; Dauhajre, Mariana; Struchiner, Claudio José ; Goedert, Guilherme Tegoni ; Stadler, Peter Florian ; Sanches, Danilo Sipoli ; Day, Troy ; Castro, Marcia Caldas de ; Edmunds, John ; Colomé-Hidalgo, Manuel ; Herrera Morban, Demian Arturo ; Franco, Edian Franklin ; Ugarte-Gil, César Augusto ; Espinoza-Lopez, Patricia ; Carrasco-Escobar, Gabriel ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Microbial Biotechnology. Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, SAÚDE PÚBLICA, PANDEMIAS, GOVERNANÇA, AMÉRICA LATINA, CARIBE
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ABNT
ROCHA, Ulisses Nunes da et al. Democratising artificial intelligence for pandemic preparedness and global governance in latin american and caribbean countries. Microbial Biotechnology, v. 18, n. 10, p. 1-7, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1111/1751-7915.70256. Acesso em: 26 nov. 2025.
APA
Rocha, U. N. da, Bonidia, R. P., Kong, J. D., Dauhajre, M., Struchiner, C. J., Goedert, G. T., et al. (2025). Democratising artificial intelligence for pandemic preparedness and global governance in latin american and caribbean countries. Microbial Biotechnology, 18( 10), 1-7. doi:10.1111/1751-7915.70256
NLM
Rocha UN da, Bonidia RP, Kong JD, Dauhajre M, Struchiner CJ, Goedert GT, Stadler PF, Sanches DS, Day T, Castro MC de, Edmunds J, Colomé-Hidalgo M, Herrera Morban DA, Franco EF, Ugarte-Gil CA, Espinoza-Lopez P, Carrasco-Escobar G, Carvalho ACP de LF de. Democratising artificial intelligence for pandemic preparedness and global governance in latin american and caribbean countries [Internet]. Microbial Biotechnology. 2025 ; 18( 10): 1-7.[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1111/1751-7915.70256
Vancouver
Rocha UN da, Bonidia RP, Kong JD, Dauhajre M, Struchiner CJ, Goedert GT, Stadler PF, Sanches DS, Day T, Castro MC de, Edmunds J, Colomé-Hidalgo M, Herrera Morban DA, Franco EF, Ugarte-Gil CA, Espinoza-Lopez P, Carrasco-Escobar G, Carvalho ACP de LF de. Democratising artificial intelligence for pandemic preparedness and global governance in latin american and caribbean countries [Internet]. Microbial Biotechnology. 2025 ; 18( 10): 1-7.[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1111/1751-7915.70256
Artigo de periodico
BioPrediction-RPI: democratizing the prediction of interaction between non-coding RNA and protein with end-to-end machine learning (2024)
Florentino, Bruno Rafael ; Bonidia, Robson Parmezan ; Sanches, Natan Henrique ; Rocha, Ulisses Nunes da ; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Computational and Structural Biotechnology Journal. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS, BIOINFORMÁTICA, GENÔMICA
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ABNT
FLORENTINO, Bruno Rafael et al. BioPrediction-RPI: democratizing the prediction of interaction between non-coding RNA and protein with end-to-end machine learning. Computational and Structural Biotechnology Journal, v. 23, p. 2267-2276, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.csbj.2024.05.031. Acesso em: 26 nov. 2025.
APA
Florentino, B. R., Bonidia, R. P., Sanches, N. H., Rocha, U. N. da, & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2024). BioPrediction-RPI: democratizing the prediction of interaction between non-coding RNA and protein with end-to-end machine learning. Computational and Structural Biotechnology Journal, 23, 2267-2276. doi:10.1016/j.csbj.2024.05.031
NLM
Florentino BR, Bonidia RP, Sanches NH, Rocha UN da, Carvalho ACP de LF de. BioPrediction-RPI: democratizing the prediction of interaction between non-coding RNA and protein with end-to-end machine learning [Internet]. Computational and Structural Biotechnology Journal. 2024 ; 23 2267-2276.[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.csbj.2024.05.031
Vancouver
Florentino BR, Bonidia RP, Sanches NH, Rocha UN da, Carvalho ACP de LF de. BioPrediction-RPI: democratizing the prediction of interaction between non-coding RNA and protein with end-to-end machine learning [Internet]. Computational and Structural Biotechnology Journal. 2024 ; 23 2267-2276.[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.csbj.2024.05.031
Monografia/livro
Ciência de dados: fundamentos e aplicações (2024)
Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Menezes, Angelo Garangau ; Bonidia, Robson Parmezan
Unidade: ICMC
Assuntos: PROCESSAMENTO ELETRÔNICO DE DADOS, PYTHON, ESTATÍSTICA
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ABNT
CARVALHO, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de e MENEZES, Angelo Garangau e BONIDIA, Robson Parmezan. Ciência de dados: fundamentos e aplicações. . Rio de Janeiro: LTC. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/307a60cf-17e3-43c9-9914-61e0092274cd/3238299.pdf. Acesso em: 26 nov. 2025. , 2024
APA
Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Menezes, A. G., & Bonidia, R. P. (2024). Ciência de dados: fundamentos e aplicações. Rio de Janeiro: LTC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/307a60cf-17e3-43c9-9914-61e0092274cd/3238299.pdf
NLM
Carvalho ACP de LF de, Menezes AG, Bonidia RP. Ciência de dados: fundamentos e aplicações [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/307a60cf-17e3-43c9-9914-61e0092274cd/3238299.pdf
Vancouver
Carvalho ACP de LF de, Menezes AG, Bonidia RP. Ciência de dados: fundamentos e aplicações [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/307a60cf-17e3-43c9-9914-61e0092274cd/3238299.pdf
Tese (Doutorado)
BioAutoML: Democratizing Machine Learning in Life Sciences (2024)
Bonidia, Robson Parmezan ; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, ANÁLISE DE DADOS, ASSISTÊNCIA À SAÚDE
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ABNT
BONIDIA, Robson Parmezan. BioAutoML: Democratizing Machine Learning in Life Sciences. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-01042024-092414/. Acesso em: 26 nov. 2025.
APA
Bonidia, R. P. (2024). BioAutoML: Democratizing Machine Learning in Life Sciences (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-01042024-092414/
NLM
Bonidia RP. BioAutoML: Democratizing Machine Learning in Life Sciences [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-01042024-092414/
Vancouver
Bonidia RP. BioAutoML: Democratizing Machine Learning in Life Sciences [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-01042024-092414/
Artigo de periodico
BioDeepfuse: a hybrid deep learning approach with integrated feature extraction techniques for enhanced non-coding RNA classification (2024)
Santos, Anderson Paulo Avila ; Almeida, Breno Lívio Silva de ; Bonidia, Robson Parmezan ; Stadler, Peter F ; Štefanič, Polonca; Mandic-Mulec, Ines; Rocha, Ulisses Nunes da ; Sanches, Danilo Sipoli ; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: RNA Biology. Unidades: ICMC, EESC E ICMC
Assuntos: BIOINFORMÁTICA, APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES NEURAIS, RNA, REGULAÇÃO GÊNICA, GENÔMICA
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ABNT
SANTOS, Anderson Paulo Avila et al. BioDeepfuse: a hybrid deep learning approach with integrated feature extraction techniques for enhanced non-coding RNA classification. RNA Biology, v. 21, n. 1, p. 1-12, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/15476286.2024.2329451. Acesso em: 26 nov. 2025.
APA
Santos, A. P. A., Almeida, B. L. S. de, Bonidia, R. P., Stadler, P. F., Štefanič, P., Mandic-Mulec, I., et al. (2024). BioDeepfuse: a hybrid deep learning approach with integrated feature extraction techniques for enhanced non-coding RNA classification. RNA Biology, 21( 1), 1-12. doi:10.1080/15476286.2024.2329451
NLM
Santos APA, Almeida BLS de, Bonidia RP, Stadler PF, Štefanič P, Mandic-Mulec I, Rocha UN da, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. BioDeepfuse: a hybrid deep learning approach with integrated feature extraction techniques for enhanced non-coding RNA classification [Internet]. RNA Biology. 2024 ; 21( 1): 1-12.[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1080/15476286.2024.2329451
Vancouver
Santos APA, Almeida BLS de, Bonidia RP, Stadler PF, Štefanič P, Mandic-Mulec I, Rocha UN da, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. BioDeepfuse: a hybrid deep learning approach with integrated feature extraction techniques for enhanced non-coding RNA classification [Internet]. RNA Biology. 2024 ; 21( 1): 1-12.[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1080/15476286.2024.2329451
Trabalho de evento
BioAutoML: democratizing machine learning in life sciences (2024)
Bonidia, Robson Parmezan ; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Anais estendidos. Nome do evento: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde - SBCAS. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, GENÔMICA
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ABNT
BONIDIA, Robson Parmezan e CARVALHO, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de. BioAutoML: democratizing machine learning in life sciences. 2024, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2024.2184. Acesso em: 26 nov. 2025.
APA
Bonidia, R. P., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2024). BioAutoML: democratizing machine learning in life sciences. In Anais estendidos. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbcas_estendido.2024.2184
NLM
Bonidia RP, Carvalho ACP de LF de. BioAutoML: democratizing machine learning in life sciences [Internet]. Anais estendidos. 2024 ;[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2024.2184
Vancouver
Bonidia RP, Carvalho ACP de LF de. BioAutoML: democratizing machine learning in life sciences [Internet]. Anais estendidos. 2024 ;[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2024.2184
Trabalho de evento
Breaking barriers: democratizing machine learning for RNA-protein interaction prediction in life sciences (2024)
Florentino, Bruno Rafael ; Bonidia, Robson Parmezan ; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Anais estendidos. Nome do evento: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde - SBCAS. Unidade: ICMC
Assuntos: BIOINFORMÁTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FRAMEWORKS, GENÔMICA
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ABNT
FLORENTINO, Bruno Rafael e BONIDIA, Robson Parmezan e CARVALHO, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Breaking barriers: democratizing machine learning for RNA-protein interaction prediction in life sciences. 2024, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2024.2238. Acesso em: 26 nov. 2025.
APA
Florentino, B. R., Bonidia, R. P., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2024). Breaking barriers: democratizing machine learning for RNA-protein interaction prediction in life sciences. In Anais estendidos. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbcas_estendido.2024.2238
NLM
Florentino BR, Bonidia RP, Carvalho ACP de LF de. Breaking barriers: democratizing machine learning for RNA-protein interaction prediction in life sciences [Internet]. Anais estendidos. 2024 ;[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2024.2238
Vancouver
Florentino BR, Bonidia RP, Carvalho ACP de LF de. Breaking barriers: democratizing machine learning for RNA-protein interaction prediction in life sciences [Internet]. Anais estendidos. 2024 ;[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2024.2238
Trabalho de evento-resumo
BioPrediction: democratizando a aprendizagem de máquina no estudo de interações moleculares (2023)
Florentino, Bruno Rafael ; Bonidia, Robson Parmezan ; Sanches, Natan Henrique ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Resumos. Nome do evento: Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da Universidade de São Paulo - SIICUSP. Unidades: ICMC, IFSC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, SEQUENCIAMENTO GENÉTICO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FLORENTINO, Bruno Rafael et al. BioPrediction: democratizando a aprendizagem de máquina no estudo de interações moleculares. 2023, Anais.. São Paulo: Universidade de São Paulo - USP, 2023. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/ddf5c4b7-e8be-421e-9fa0-4f41c019ab9e/3175721.pdf. Acesso em: 26 nov. 2025.
APA
Florentino, B. R., Bonidia, R. P., Sanches, N. H., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2023). BioPrediction: democratizando a aprendizagem de máquina no estudo de interações moleculares. In Resumos. São Paulo: Universidade de São Paulo - USP. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/ddf5c4b7-e8be-421e-9fa0-4f41c019ab9e/3175721.pdf
NLM
Florentino BR, Bonidia RP, Sanches NH, Carvalho ACP de LF de. BioPrediction: democratizando a aprendizagem de máquina no estudo de interações moleculares [Internet]. Resumos. 2023 ;[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/ddf5c4b7-e8be-421e-9fa0-4f41c019ab9e/3175721.pdf
Vancouver
Florentino BR, Bonidia RP, Sanches NH, Carvalho ACP de LF de. BioPrediction: democratizando a aprendizagem de máquina no estudo de interações moleculares [Internet]. Resumos. 2023 ;[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/ddf5c4b7-e8be-421e-9fa0-4f41c019ab9e/3175721.pdf
Trabalho de evento
BioPrediction: democratizing machine learning in the study of molecular interactions (2023)
Florentino, Bruno Rafael ; Sanches, Natan Henrique ; Bonidia, Robson Parmezan ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Anais. Nome do evento: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional - ENIAC. Unidades: ICMC, IFSC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, SEQUENCIAMENTO GENÉTICO
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ABNT
FLORENTINO, Bruno Rafael et al. BioPrediction: democratizing machine learning in the study of molecular interactions. 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234271. Acesso em: 26 nov. 2025.
APA
Florentino, B. R., Sanches, N. H., Bonidia, R. P., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2023). BioPrediction: democratizing machine learning in the study of molecular interactions. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/eniac.2023.234271
NLM
Florentino BR, Sanches NH, Bonidia RP, Carvalho ACP de LF de. BioPrediction: democratizing machine learning in the study of molecular interactions [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234271
Vancouver
Florentino BR, Sanches NH, Bonidia RP, Carvalho ACP de LF de. BioPrediction: democratizing machine learning in the study of molecular interactions [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234271
Artigo de periodico
Information theory for biological sequence classification: a novel feature extraction technique based on Tsallis entropy (2022)
Bonidia, Robson Parmezan ; Santos, Anderson Paulo Avila ; Almeida, Breno Lívio Silva de ; Stadler, Peter F ; Rocha, Ulisses Nunes da ; Sanches, Danilo Sipoli ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Entropy. Unidades: ICMC, EESC E ICMC
Assuntos: BIOINFORMÁTICA, SEQUENCIAMENTO GENÉTICO, TEORIA DA INFORMAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BONIDIA, Robson Parmezan et al. Information theory for biological sequence classification: a novel feature extraction technique based on Tsallis entropy. Entropy, v. 24, n. 10, p. 1-17, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e24101398. Acesso em: 26 nov. 2025.
APA
Bonidia, R. P., Santos, A. P. A., Almeida, B. L. S. de, Stadler, P. F., Rocha, U. N. da, Sanches, D. S., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2022). Information theory for biological sequence classification: a novel feature extraction technique based on Tsallis entropy. Entropy, 24( 10), 1-17. doi:10.3390/e24101398
NLM
Bonidia RP, Santos APA, Almeida BLS de, Stadler PF, Rocha UN da, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. Information theory for biological sequence classification: a novel feature extraction technique based on Tsallis entropy [Internet]. Entropy. 2022 ; 24( 10): 1-17.[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e24101398
Vancouver
Bonidia RP, Santos APA, Almeida BLS de, Stadler PF, Rocha UN da, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. Information theory for biological sequence classification: a novel feature extraction technique based on Tsallis entropy [Internet]. Entropy. 2022 ; 24( 10): 1-17.[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e24101398
Artigo de periodico
Pilot sequence allocation schemes in massive MIMO systems using heuristic approaches (2022)
Matos, Everton Alex ; Bonidia, Robson Parmezan ; Sanches, Danilo Sipoli ; Pozza, Rogério Santos ; Sampaio, Lucas Dias Hiera
Fonte: Applied Sciences. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, HEURÍSTICA, ALGORITMOS GENÉTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MATOS, Everton Alex et al. Pilot sequence allocation schemes in massive MIMO systems using heuristic approaches. Applied Sciences, v. 12, n. 10, p. 1-21, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/app12105117. Acesso em: 26 nov. 2025.
APA
Matos, E. A., Bonidia, R. P., Sanches, D. S., Pozza, R. S., & Sampaio, L. D. H. (2022). Pilot sequence allocation schemes in massive MIMO systems using heuristic approaches. Applied Sciences, 12( 10), 1-21. doi:10.3390/app12105117
NLM
Matos EA, Bonidia RP, Sanches DS, Pozza RS, Sampaio LDH. Pilot sequence allocation schemes in massive MIMO systems using heuristic approaches [Internet]. Applied Sciences. 2022 ; 12( 10): 1-21.[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/app12105117
Vancouver
Matos EA, Bonidia RP, Sanches DS, Pozza RS, Sampaio LDH. Pilot sequence allocation schemes in massive MIMO systems using heuristic approaches [Internet]. Applied Sciences. 2022 ; 12( 10): 1-21.[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/app12105117
Artigo de periodico
MathFeature: feature extraction package for DNA, RNA and protein sequences based on mathematical (2022)
Bonidia, Robson Parmezan ; Domingues, Douglas S ; Sanches, Danilo Sipoli ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Briefings in Bioinformatics. Unidade: ICMC
Assuntos: BIOINFORMÁTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PYTHON
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BONIDIA, Robson Parmezan et al. MathFeature: feature extraction package for DNA, RNA and protein sequences based on mathematical. Briefings in Bioinformatics, v. 23, n. 1, p. 1-10, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/bib/bbab434. Acesso em: 26 nov. 2025.
APA
Bonidia, R. P., Domingues, D. S., Sanches, D. S., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2022). MathFeature: feature extraction package for DNA, RNA and protein sequences based on mathematical. Briefings in Bioinformatics, 23( 1), 1-10. doi:10.1093/bib/bbab434
NLM
Bonidia RP, Domingues DS, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. MathFeature: feature extraction package for DNA, RNA and protein sequences based on mathematical [Internet]. Briefings in Bioinformatics. 2022 ; 23( 1): 1-10.[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1093/bib/bbab434
Vancouver
Bonidia RP, Domingues DS, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. MathFeature: feature extraction package for DNA, RNA and protein sequences based on mathematical [Internet]. Briefings in Bioinformatics. 2022 ; 23( 1): 1-10.[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1093/bib/bbab434
Artigo de periodico
BioAutoML: automated feature engineering and metalearning to predict noncoding RNAs in bacteria (2022)
Bonidia, Robson Parmezan ; Santos, Anderson Paulo Avila ; Almeida, Breno Lívio Silva de; Stadler, Peter F ; Rocha, Ulisses Nunes da ; Sanches, Danilo Sipoli ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Briefings in Bioinformatics. Unidades: ICMC, EESC E ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, SEQUENCIAMENTO GENÉTICO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BONIDIA, Robson Parmezan et al. BioAutoML: automated feature engineering and metalearning to predict noncoding RNAs in bacteria. Briefings in Bioinformatics, v. 23, n. 4, p. 1-13, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/bib/bbac218. Acesso em: 26 nov. 2025.
APA
Bonidia, R. P., Santos, A. P. A., Almeida, B. L. S. de, Stadler, P. F., Rocha, U. N. da, Sanches, D. S., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2022). BioAutoML: automated feature engineering and metalearning to predict noncoding RNAs in bacteria. Briefings in Bioinformatics, 23( 4), 1-13. doi:10.1093/bib/bbac218
NLM
Bonidia RP, Santos APA, Almeida BLS de, Stadler PF, Rocha UN da, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. BioAutoML: automated feature engineering and metalearning to predict noncoding RNAs in bacteria [Internet]. Briefings in Bioinformatics. 2022 ; 23( 4): 1-13.[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1093/bib/bbac218
Vancouver
Bonidia RP, Santos APA, Almeida BLS de, Stadler PF, Rocha UN da, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. BioAutoML: automated feature engineering and metalearning to predict noncoding RNAs in bacteria [Internet]. Briefings in Bioinformatics. 2022 ; 23( 4): 1-13.[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1093/bib/bbac218
Trabalho de evento-anais periodico
Feature importance analysis of non-coding DNA/RNA sequences based on machine learning approaches (2021)
Almeida, Breno Lívio Silva de; Queiroz, Alvaro Pedroso; Santos, Anderson Paulo Avila ; Bonidia, Robson Parmezan ; Rocha, Ulisses Nunes da ; Sanches, Danilo Sipoli ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Lecture Notes in Bioinformatics. Nome do evento: Brazilian Symposium on Bioinformatics - BSB. Unidades: ICMC, EESC E ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ALMEIDA, Breno Lívio Silva de et al. Feature importance analysis of non-coding DNA/RNA sequences based on machine learning approaches. Lecture Notes in Bioinformatics. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91814-9_8. Acesso em: 26 nov. 2025. , 2021
APA
Almeida, B. L. S. de, Queiroz, A. P., Santos, A. P. A., Bonidia, R. P., Rocha, U. N. da, Sanches, D. S., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2021). Feature importance analysis of non-coding DNA/RNA sequences based on machine learning approaches. Lecture Notes in Bioinformatics. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-91814-9_8
NLM
Almeida BLS de, Queiroz AP, Santos APA, Bonidia RP, Rocha UN da, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. Feature importance analysis of non-coding DNA/RNA sequences based on machine learning approaches [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics. 2021 ; 13063 81-92.[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91814-9_8
Vancouver
Almeida BLS de, Queiroz AP, Santos APA, Bonidia RP, Rocha UN da, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. Feature importance analysis of non-coding DNA/RNA sequences based on machine learning approaches [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics. 2021 ; 13063 81-92.[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91814-9_8
Trabalho de evento-anais periodico
MathPIP: classification of proinflammatory peptides using mathematical descriptors (2021)
Cavalcante, João Pedro Uchôa; Gonçalves, Anderson Cardoso; Bonidia, Robson Parmezan ; Sanches, Danilo Sipoli ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Lecture Notes in Bioinformatics. Nome do evento: Brazilian Symposium on Bioinformatics - BSB. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CAVALCANTE, João Pedro Uchôa et al. MathPIP: classification of proinflammatory peptides using mathematical descriptors. Lecture Notes in Bioinformatics. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91814-9_13. Acesso em: 26 nov. 2025. , 2021
APA
Cavalcante, J. P. U., Gonçalves, A. C., Bonidia, R. P., Sanches, D. S., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2021). MathPIP: classification of proinflammatory peptides using mathematical descriptors. Lecture Notes in Bioinformatics. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-91814-9_13
NLM
Cavalcante JPU, Gonçalves AC, Bonidia RP, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. MathPIP: classification of proinflammatory peptides using mathematical descriptors [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics. 2021 ; 13063 131-136.[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91814-9_13
Vancouver
Cavalcante JPU, Gonçalves AC, Bonidia RP, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. MathPIP: classification of proinflammatory peptides using mathematical descriptors [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics. 2021 ; 13063 131-136.[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91814-9_13
Artigo de periodico
Feature extraction approaches for biological sequences: a comparative study of mathematical features (2021)
Bonidia, Robson Parmezan ; Sampaio, Lucas Dias Hiera ; Domingues, Douglas S ; Paschoal, Alexandre Rossi ; Lopes, Fabrício Martins ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Sanches, Danilo Sipoli
Fonte: Briefings in Bioinformatics. Unidade: ICMC
Assuntos: BIOINFORMÁTICA, GENÔMICA, REDES COMPLEXAS, ENTROPIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BONIDIA, Robson Parmezan et al. Feature extraction approaches for biological sequences: a comparative study of mathematical features. Briefings in Bioinformatics, v. 22, n. 5, p. Se 2021, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/bib/bbab011. Acesso em: 26 nov. 2025.
APA
Bonidia, R. P., Sampaio, L. D. H., Domingues, D. S., Paschoal, A. R., Lopes, F. M., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Sanches, D. S. (2021). Feature extraction approaches for biological sequences: a comparative study of mathematical features. Briefings in Bioinformatics, 22( 5), Se 2021. doi:10.1093/bib/bbab011
NLM
Bonidia RP, Sampaio LDH, Domingues DS, Paschoal AR, Lopes FM, Carvalho ACP de LF de, Sanches DS. Feature extraction approaches for biological sequences: a comparative study of mathematical features [Internet]. Briefings in Bioinformatics. 2021 ; 22( 5): Se 2021.[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1093/bib/bbab011
Vancouver
Bonidia RP, Sampaio LDH, Domingues DS, Paschoal AR, Lopes FM, Carvalho ACP de LF de, Sanches DS. Feature extraction approaches for biological sequences: a comparative study of mathematical features [Internet]. Briefings in Bioinformatics. 2021 ; 22( 5): Se 2021.[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1093/bib/bbab011
Artigo de periodico
CRISPRloci: comprehensive and accurate annotation of CRISPR-Cas systems (2021)
Alkhnbashi, Omer S ; Mitrofanov, Alexander; Bonidia, Robson Parmezan ; Raden, Martin ; Tran, Van Dinh ; Eggenhofer, Florian ; Shah, Shiraz A ; Ozturk, Ekrem; Padilha, Victor Alexandre ; Sanches, Danilo Sipoli ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Backofen, Rolf
Fonte: Nucleic Acids Research. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, GENES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ALKHNBASHI, Omer S et al. CRISPRloci: comprehensive and accurate annotation of CRISPR-Cas systems. Nucleic Acids Research, v. 49, p. w125-w130, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/nar/gkab456. Acesso em: 26 nov. 2025.
APA
Alkhnbashi, O. S., Mitrofanov, A., Bonidia, R. P., Raden, M., Tran, V. D., Eggenhofer, F., et al. (2021). CRISPRloci: comprehensive and accurate annotation of CRISPR-Cas systems. Nucleic Acids Research, 49, w125-w130. doi:10.1093/nar/gkab456
NLM
Alkhnbashi OS, Mitrofanov A, Bonidia RP, Raden M, Tran VD, Eggenhofer F, Shah SA, Ozturk E, Padilha VA, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de, Backofen R. CRISPRloci: comprehensive and accurate annotation of CRISPR-Cas systems [Internet]. Nucleic Acids Research. 2021 ; 49 w125-w130.[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1093/nar/gkab456
Vancouver
Alkhnbashi OS, Mitrofanov A, Bonidia RP, Raden M, Tran VD, Eggenhofer F, Shah SA, Ozturk E, Padilha VA, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de, Backofen R. CRISPRloci: comprehensive and accurate annotation of CRISPR-Cas systems [Internet]. Nucleic Acids Research. 2021 ; 49 w125-w130.[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1093/nar/gkab456
Artigo de periodico
Procedural versus human level generation: two sides of the same coin? (2020)
Rodrigues, Luiz Antonio Lima; Bonidia, Robson Parmezan ; Brancher, Jacques
Fonte: International Journal of Human-Computer Studies. Unidade: ICMC
Assuntos: INTERAÇÃO USUÁRIO-COMPUTADOR, JOGOS DE COMPUTADOR, DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RODRIGUES, Luiz Antonio Lima e BONIDIA, Robson Parmezan e BRANCHER, Jacques. Procedural versus human level generation: two sides of the same coin?. International Journal of Human-Computer Studies, v. 141, p. Se 2020, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2020.102465. Acesso em: 26 nov. 2025.
APA
Rodrigues, L. A. L., Bonidia, R. P., & Brancher, J. (2020). Procedural versus human level generation: two sides of the same coin? International Journal of Human-Computer Studies, 141, Se 2020. doi:10.1016/j.ijhcs.2020.102465
NLM
Rodrigues LAL, Bonidia RP, Brancher J. Procedural versus human level generation: two sides of the same coin? [Internet]. International Journal of Human-Computer Studies. 2020 ; 141 Se 2020.[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2020.102465
Vancouver
Rodrigues LAL, Bonidia RP, Brancher J. Procedural versus human level generation: two sides of the same coin? [Internet]. International Journal of Human-Computer Studies. 2020 ; 141 Se 2020.[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2020.102465
Artigo de periodico
A novel decomposing model with evolutionary algorithms for feature selection in long non-coding RNAs (2020)
Bonidia, Robson Parmezan ; Machida, Jaqueline Sayuri; Negri, Tatianne Costa ; Alves, Wonder Alexandre Luz ; Kashiwabara, André Yoshiaki ; Domingues, Douglas S ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Paschoal, Alexandre Rossi ; Sanches, Danilo Sipoli
Fonte: IEEE Access. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, HEURÍSTICA, ALGORITMOS GENÉTICOS, RNA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BONIDIA, Robson Parmezan et al. A novel decomposing model with evolutionary algorithms for feature selection in long non-coding RNAs. IEEE Access, v. 8, p. 181683-181697, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3028039. Acesso em: 26 nov. 2025.
APA
Bonidia, R. P., Machida, J. S., Negri, T. C., Alves, W. A. L., Kashiwabara, A. Y., Domingues, D. S., et al. (2020). A novel decomposing model with evolutionary algorithms for feature selection in long non-coding RNAs. IEEE Access, 8, 181683-181697. doi:10.1109/ACCESS.2020.3028039
NLM
Bonidia RP, Machida JS, Negri TC, Alves WAL, Kashiwabara AY, Domingues DS, Carvalho ACP de LF de, Paschoal AR, Sanches DS. A novel decomposing model with evolutionary algorithms for feature selection in long non-coding RNAs [Internet]. IEEE Access. 2020 ; 8 181683-181697.[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3028039
Vancouver
Bonidia RP, Machida JS, Negri TC, Alves WAL, Kashiwabara AY, Domingues DS, Carvalho ACP de LF de, Paschoal AR, Sanches DS. A novel decomposing model with evolutionary algorithms for feature selection in long non-coding RNAs [Internet]. IEEE Access. 2020 ; 8 181683-181697.[citado 2025 nov. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3028039

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