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  • Tese (Doutorado)

    Analysis and classification of human microbiomes: detection of bioindicators and optimization through machine learning (2025)

    Kasmanas, Jonas Coelho ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Orientador) ; Rocha, Ulisses Nunes da

    Unidade: ICMC

    Assuntos: ANÁLISE DE DADOS, BIOINFORMÁTICA, GENOMAS, BANCO DE DADOS, HOMEOSTASE, BANCO DE DADOS, DIETA

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      KASMANAS, Jonas Coelho e ROCHA, Ulisses Nunes da. Analysis and classification of human microbiomes: detection of bioindicators and optimization through machine learning. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13082025-104726/. Acesso em: 15 nov. 2025.

    • APA

      Kasmanas, J. C., & Rocha, U. N. da. (2025). Analysis and classification of human microbiomes: detection of bioindicators and optimization through machine learning (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13082025-104726/

    • NLM

      Kasmanas JC, Rocha UN da. Analysis and classification of human microbiomes: detection of bioindicators and optimization through machine learning [Internet]. 2025 ;[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13082025-104726/

    • Vancouver

      Kasmanas JC, Rocha UN da. Analysis and classification of human microbiomes: detection of bioindicators and optimization through machine learning [Internet]. 2025 ;[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13082025-104726/

  • 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

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIComo citar
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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: 15 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. 15 ] 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. 15 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-01042024-092414/

  • Artigo de periodico

    Towards more reproducibility in vegetation research (2024)

    Sperandii, Marta Gaia ; Bazzichetto, Manuele ; Mendieta‐Leiva, Glenda ; Schmidtlein, Sebastian ; Bott, Michael ; Lima, Renato Augusto Ferreira de ; Pillar, Valério D ; Price, Jodi N ; Wagner, Viktoria ; Chytrý, Milan

    Fonte: Journal of Vegetation Science. Unidade: ESALQ

    Assuntos: ANÁLISE DE DADOS, BIOINFORMÁTICA, PESQUISA CIENTÍFICA, PRODUÇÃO CIENTÍFICA, REPRODUTIBILIDADE DE RESULTADOS, VEGETAÇÃO

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      SPERANDII, Marta Gaia et al. Towards more reproducibility in vegetation research. Journal of Vegetation Science, v. 35, p. 1-6, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1111/jvs.13224. Acesso em: 15 nov. 2025.

    • APA

      Sperandii, M. G., Bazzichetto, M., Mendieta‐Leiva, G., Schmidtlein, S., Bott, M., Lima, R. A. F. de, et al. (2024). Towards more reproducibility in vegetation research. Journal of Vegetation Science, 35, 1-6. doi:10.1111/jvs.13224

    • NLM

      Sperandii MG, Bazzichetto M, Mendieta‐Leiva G, Schmidtlein S, Bott M, Lima RAF de, Pillar VD, Price JN, Wagner V, Chytrý M. Towards more reproducibility in vegetation research [Internet]. Journal of Vegetation Science. 2024 ; 35 1-6.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1111/jvs.13224

    • Vancouver

      Sperandii MG, Bazzichetto M, Mendieta‐Leiva G, Schmidtlein S, Bott M, Lima RAF de, Pillar VD, Price JN, Wagner V, Chytrý M. Towards more reproducibility in vegetation research [Internet]. Journal of Vegetation Science. 2024 ; 35 1-6.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1111/jvs.13224

  • Artigo de periodico

    ACDBio: the biological data computational analysis group at ICMC/USP, IFSP, and Barretos Cancer Hospital (2024)

    Simão, Adenilso da Silva ; Evangelista, Adriane Feijó ; Souza, Alfredo Guilherme da Silva ; Ferreira, Cynthia de Oliveira Lage ; Cutigi, Jorge Francisco ; Ribeiro, Paulo Henrique ; Ramos, Rodrigo Henrique

    Fonte: Journal of Information and Data Management. Unidades: RUSP, ICMC

    Assuntos: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, ANÁLISE DE DADOS, BIOINFORMÁTICA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      SIMÃO, Adenilso da Silva et al. ACDBio: the biological data computational analysis group at ICMC/USP, IFSP, and Barretos Cancer Hospital. Journal of Information and Data Management, v. 15, n. 1, p. 61-68, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5753/jidm.2024.2622. Acesso em: 15 nov. 2025.

    • APA

      Simão, A. da S., Evangelista, A. F., Souza, A. G. da S., Ferreira, C. de O. L., Cutigi, J. F., Ribeiro, P. H., & Ramos, R. H. (2024). ACDBio: the biological data computational analysis group at ICMC/USP, IFSP, and Barretos Cancer Hospital. Journal of Information and Data Management, 15( 1), 61-68. doi:10.5753/jidm.2024.2622

    • NLM

      Simão A da S, Evangelista AF, Souza AG da S, Ferreira C de OL, Cutigi JF, Ribeiro PH, Ramos RH. ACDBio: the biological data computational analysis group at ICMC/USP, IFSP, and Barretos Cancer Hospital [Internet]. Journal of Information and Data Management. 2024 ; 15( 1): 61-68.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.5753/jidm.2024.2622

    • Vancouver

      Simão A da S, Evangelista AF, Souza AG da S, Ferreira C de OL, Cutigi JF, Ribeiro PH, Ramos RH. ACDBio: the biological data computational analysis group at ICMC/USP, IFSP, and Barretos Cancer Hospital [Internet]. Journal of Information and Data Management. 2024 ; 15( 1): 61-68.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.5753/jidm.2024.2622

  • Tese (Doutorado)

    Desenvolvimento de um software para armazenamento e exploração de dados genômicos (2022)

    Damasceno, Jullian Gabriel; Kulikowski, Leslie Domenici (Orientador)

    Unidade: FM

    Assuntos: ANÁLISE DE DADOS, BIOINFORMÁTICA, GENÔMICA, SOFTWARES

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      DAMASCENO, Jullian Gabriel. Desenvolvimento de um software para armazenamento e exploração de dados genômicos. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5144/tde-20012023-170800/. Acesso em: 15 nov. 2025.

    • APA

      Damasceno, J. G. (2022). Desenvolvimento de um software para armazenamento e exploração de dados genômicos (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5144/tde-20012023-170800/

    • NLM

      Damasceno JG. Desenvolvimento de um software para armazenamento e exploração de dados genômicos [Internet]. 2022 ;[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5144/tde-20012023-170800/

    • Vancouver

      Damasceno JG. Desenvolvimento de um software para armazenamento e exploração de dados genômicos [Internet]. 2022 ;[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5144/tde-20012023-170800/

  • Artigo de periodico

    BCyto: a shiny app for flow cytometry data analysis (2022)

    Bonilha, Caio Santos

    Fonte: Molecular and Cellular Probes. Unidade: FMRP

    Assuntos: ALGORITMOS, BIOINFORMÁTICA, ANÁLISE DE DADOS, CITOMETRIA DE FLUXO, APLICATIVOS MÓVEIS

    Acesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      BONILHA, Caio Santos. BCyto: a shiny app for flow cytometry data analysis. Molecular and Cellular Probes, v. 65, p. 1-5, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.mcp.2022.101848. Acesso em: 15 nov. 2025.

    • APA

      Bonilha, C. S. (2022). BCyto: a shiny app for flow cytometry data analysis. Molecular and Cellular Probes, 65, 1-5. doi:10.1016/j.mcp.2022.101848

    • NLM

      Bonilha CS. BCyto: a shiny app for flow cytometry data analysis [Internet]. Molecular and Cellular Probes. 2022 ; 65 1-5.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.mcp.2022.101848

    • Vancouver

      Bonilha CS. BCyto: a shiny app for flow cytometry data analysis [Internet]. Molecular and Cellular Probes. 2022 ; 65 1-5.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.mcp.2022.101848

  • Apresentacao sonora/cenica/entrevista

    Outbreak Tool: Uma ferramenta computacional para vigilância de epidemias e monitoramento de casos (2020)

    Nakaya, Helder Takashi Imoto

    Fonte: Canal YouTube AUSPIN Agência USP de Inovação. Unidade: FCF

    Assuntos: ANÁLISE DE DADOS, BIOINFORMÁTICA, VIGILÂNCIA EPIDEMIOLÓGICA

    Acesso à fonteComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      NAKAYA, Helder Takashi Imoto. Outbreak Tool: Uma ferramenta computacional para vigilância de epidemias e monitoramento de casos. Canal YouTube AUSPIN Agência USP de Inovação. São Paulo: Universidade de São Paulo. Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=4HMnbg7sSCE&ab_channel=AUSPINAg%C3%AAnciaUSPdeInova%C3%A7%C3%A3o. Acesso em: 15 nov. 2025. , 2020

    • APA

      Nakaya, H. T. I. (2020). Outbreak Tool: Uma ferramenta computacional para vigilância de epidemias e monitoramento de casos. Canal YouTube AUSPIN Agência USP de Inovação. São Paulo: Universidade de São Paulo. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=4HMnbg7sSCE&ab_channel=AUSPINAg%C3%AAnciaUSPdeInova%C3%A7%C3%A3o

    • NLM

      Nakaya HTI. Outbreak Tool: Uma ferramenta computacional para vigilância de epidemias e monitoramento de casos [Internet]. Canal YouTube AUSPIN Agência USP de Inovação. 2020 ;[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://www.youtube.com/watch?v=4HMnbg7sSCE&ab_channel=AUSPINAg%C3%AAnciaUSPdeInova%C3%A7%C3%A3o

    • Vancouver

      Nakaya HTI. Outbreak Tool: Uma ferramenta computacional para vigilância de epidemias e monitoramento de casos [Internet]. Canal YouTube AUSPIN Agência USP de Inovação. 2020 ;[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://www.youtube.com/watch?v=4HMnbg7sSCE&ab_channel=AUSPINAg%C3%AAnciaUSPdeInova%C3%A7%C3%A3o

  • Tese (Doutorado)

    Machine Learning Tools for Bioinformatics Problems (2020)

    Padilha, Victor Alexandre; Backofen, Rolf (Orientador); Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE DADOS, EXPRESSÃO GÊNICA, PROTEÍNAS, BIOINFORMÁTICA

    Acesso à fonteComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PADILHA, Victor Alexandre. Machine Learning Tools for Bioinformatics Problems. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03122020-111926/. Acesso em: 15 nov. 2025.

    • APA

      Padilha, V. A. (2020). Machine Learning Tools for Bioinformatics Problems (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03122020-111926/

    • NLM

      Padilha VA. Machine Learning Tools for Bioinformatics Problems [Internet]. 2020 ;[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03122020-111926/

    • Vancouver

      Padilha VA. Machine Learning Tools for Bioinformatics Problems [Internet]. 2020 ;[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03122020-111926/

  • Tese (Doutorado)

    Biologia computacional aplicada para a análise de dados em larga escala (2013)

    Oliveira, Daniele Yumi Sunaga de; Passos-Bueno, Maria Rita (Orientador) ; Hashimoto, Ronaldo Fumio (Orientador)

    Unidade: IB

    Assuntos: EXPRESSÃO GÊNICA, BIOINFORMÁTICA, ANÁLISE DE DADOS

    Acesso à fonteComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      OLIVEIRA, Daniele Yumi Sunaga de. Biologia computacional aplicada para a análise de dados em larga escala. 2013. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2013. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/41/41131/tde-28082013-094721/. Acesso em: 15 nov. 2025.

    • APA

      Oliveira, D. Y. S. de. (2013). Biologia computacional aplicada para a análise de dados em larga escala (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/41/41131/tde-28082013-094721/

    • NLM

      Oliveira DYS de. Biologia computacional aplicada para a análise de dados em larga escala [Internet]. 2013 ;[citado 2025 nov. 15 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/41/41131/tde-28082013-094721/

    • Vancouver

      Oliveira DYS de. Biologia computacional aplicada para a análise de dados em larga escala [Internet]. 2013 ;[citado 2025 nov. 15 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/41/41131/tde-28082013-094721/
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