WB2017 UTFPR-CP

Notícias

A data final é 06/08/2017;
A submissão de resumos deverá ser feita
clique aqui.

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Datas Importantes

O workshop acontecerá nos dia 24 e 25 de Agosto de 2017.
Sala A-128 da UTFPR - Cornélio Procópio - PR

Comitê Organizador

Integram a comissão de organização do evento, os professores
André Yoshiaki Kashiwabara - UTFPR
Douglas Silva Domimgues - UTFPR
Fábio F. R. Vicente - UTFPR
Fabrício Martins Lopes - UTFPR
Francismar Marcelino-Guimarães - EMBRAPA
Pedro H. Bugatti - UTFPR
Priscila Tiemi Maeda Saito - UTFPR
José Eduardo de Lima Simão - UTFPR

Programação

Veja a programação completa do evento.

24/08 (Quinta-feira)
Horário	Palestrante	Palestra
08:45	Fabrício Martins Lopes - UTFPR (Cornélio Procópio) Lattes
09:00	Pedro Henrique Bugatti - UTFPR (Cornélio Procópio) Lattes	Visão Computacional por meio de Deep Learning (Redes Neurais por Convolução) Redes neurais por convolução são um tipo especializado de redes neurais que leva em consideração a topologia dos dados. Exemplos de dados no qual a topologia é importante são: séries temporais, imagens e vídeos. Dessa forma percebe-se sua direta aplicação em problemas que envolvem a visão computacional. Na presente palestra serão abordadas as motivações para utilização de tais técnicas e respectivas variações, bem como suas principais características e operações. Além disso será explicitado como tais técnicas podem ser aplicadas para realização de classificação em imagens, detecção e localização de objetos e segmentação de imagens.
10:00	Priscila Tiemi Maeda Saito - UTFPR (Cornélio Procópio) Lattes	Técnicas de Aprendizado Ativo e suas Aplicações no Diagnóstico de Enteroparasitoses Amostras de espécies de parasitos e impurezas fecais segmentadas a partir de imagens de microscopia ótica formam grandes bases de dados. O aumento dessas bases torna inviável a anotação prévia de um número muito grande de amostras para treinamento de um classificador de padrões, criando a necessidade de minimizar o envolvimento do ser humano e ao mesmo tempo garantir o sucesso do aprendizado. Nessa palestra serão apresentadas técnicas de aprendizado ativo, as quais pré-organizam os dados e selecionam amostras mais representativas e mais informativas a serem anotadas pelos especialistas e utilizadas no treinamento do classificador. As técnicas desenvolvidas foram avaliadas, utilizando diferentes métodos de agrupamento de dados e de classificação, em comparação com abordagens de aprendizado ativo do estado-da-arte. Tais técnicas também foram avaliadas em um cenário realístico, consistindo de um conjunto com 140.000 amostras fecais, bem como incluindo a participação de um especialista em parasitologia no processo de anotação de 7% dessas amostras para treinamento do classificador. Os resultados obtidos indicam que as técnicas propostas mostram-se adequadas para o diagnóstico automatizado de parasitos intestinais, provendo elevadas acurácias de classificação em relação às obtidas a partir do processo de análise visual adotado em rotina laboratorial pelos especialistas.
11:00	Coffee-Break
11:30	Francismar Corrêa Marcelino-Guimarães - EMBRAPA-Soja Lattes	Application of next-generation sequencing (NGS) technologies to gene discovery in soybean-pathogen interaction The next-generation sequencing (NGS) technology is the most powerful technology to access the whole genomic and transcriptomic data of species available today. The technology make possible decode a complete gene catalogue or a global expression pattern of entire genes in a desired condition in transcriptomes studies. The large amount of data generated through whole genome and transcriptome sequencing not only provide a basis to study variation at gene sequence (such as single-nucleotide polymorphism and InDels, and gene variants), but also help to understand the evolutionary history, genomic organization and genetic diversity of species. Furthermore, NGS technologies have made possible the precise correlations of phenotypes with genotypes, allowing genome wide association studies (GWAS) in non-Mendelian populations, contributing for rapid gene discovery and molecular markers development to assist genetic breeding of crops. The talk will focus on the contribution of NGS in comprehension of the genetic base of the Brazilian soybean cultivars developed by Embrapa and in gene discovery during soybean-pathogen interactions based on RNASeq and GWAS studies.
12:30	Almoço
14:00	João Marcelo Pereira Alves - ICB-USP Lattes	Protozoogenômica O grande desenvolvimento das técnicas de sequenciamento de DNA e dos recursos computacionais, de miniaturização e automação tem levado a uma explosão no número de sequências genômicas depositadas em bancos de dados públicos como o GenBank. Inicialmente, devido a interesse médico ou econômico, o sequenciamento de genomas era feito prioritariamente para organismos modelo, patógenos ou bactérias de interesse biotecnológico; até recentemente, outros organismos que não se encaixassem em nenhuma dessas categorias teria somente um ou dois genes sequenciados, geralmente. Com a queda no custo e no tempo necessários para sequenciamento, um número crescente de genomas passou a ser estudado, possibilitando uma gama de investigações impossíveis quando se dispõe de somente uma ou duas sequências gênicas de cada organismo. O estudo comparativo de genomas permite investigar, entre outras coisas, a evolução das espécies, a estrutura e evolução dos genomas e o potencial metabólico e como está correlacionado com os modos de vida dos organismos, além de potencializar outras técnicas como a proteômica e a transcritômica. Protozoários são organismos eucarióticos unicelulares das mais diferentes linhagens evolutivas; muitos deles têm grande importância médica –por exemplo, Plasmodium (causador da malária), Entamoeba (disenteria) e Giardia (disenteria). A grande maioria dos protozoários, não tem importância médica; são estes organismos os que mais se beneficiaram da revolução genômica. Nesta apresentação, serão descritos os avanços e usos da genômica, com ênfase nos estudos de protozoários e bactérias.
15:00	David Correa Martins Jr - UFABC Lattes	Inferência de redes de interação gênica e busca por biomarcadores de doenças complexas via análise de redes complexas e integração de dados A Biologia Sistêmica (Systems Biology) é uma área interdisciplinar que estuda o funcionamento de seres vivos como uma rede complexa de interações entre diversas entidades biológicas. Esta área apresenta vários problemas importantes em aberto, tais como a inferência de redes de regulação gênica (gene regulatory networks - GRN) e a priorização de genes potencialmente associados a doenças complexas. Com relação ao problema de inferência de GRNs, esta apresentação discutirá sobre os conceitos básicos e apresentará alguns resultados e pesquisas em andamento envolvendo seleção de características e conhecimento a priori sobre a estrutura topológica global de GRNs (um misto de topologias livre de escala e mundo pequeno). O problema da priorização gênica é outro tópico importante, já que o principal desafio do estudo de doenças complexas é devido ao fato que elas são caracterizadas por serem poligênicas e multifatoriais, onde o ambiente também exerce um papel importante. Esta apresentação discutirá brevemente sobre um método que integra redes de interação proteína-proteína (PPI) com fontes de dados específicas de doença, tais como os estudos de associação do genoma inteiro (GWAS), e dados de expressão gênica das condições controle e doença, para encontrar genes mais específicos de uma dada doença complexa. Resultados e trabalhos em andamento neste tópico serão discutidos.
16:00	Café / Apresentação de Pôsteres
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25/08 (Sexta-feira)
Horário	Palestrante	Palestra
09:00	Alexandre Rossi Paschoal - UTFPR (Cornélio Procópio) Lattes	Motif computational approach for ceRNAs discovery in plants The competing endogenous RNA (ceRNA) hypothesis suggests that, under certain conditions, highly abundant MRE-bearing RNAs (also known as target mimics: TMs) have the potential to titrate away miRNAs from their other targets, and thus to compete for post-transcriptional control. The ceRNA hypothesis has gained increasing attention as a potential global regulatory mechanism of miRNAs, and as powerful tool to predict the function of many non-coding RNAs. Most studies have been focused on animals, although TMs discoveries as well as significant computational and experimental advances have been developed in plants over the last decade. We provide here a novel bioinformatics approach for the discovery of potential TMs cross-targeting miRNA families in plants, based on the identification of consensus miRNA binding sites from known TMs across sequenced genomes, transcriptomes and known miRNAs.
10:00	Claudia Barros Monteiro-Vitorello - ESALQ-USP Lattes	As ciências ômicas nos estudos sobre a interação planta-patógeno: o caso do carvão da cana Resumo indisponível no momento.
11:00	Coffee-Break
11:30	Ricardo Cerri – UFSCAR Lattes	TE-Learner: um framework utilizando Aprendizado de Máquina para identificação e classificação de Elementos Transponíveis Elementos Transponíveis (TEs) são sequências de DNA que podem mudar sua localização dentro do genoma de uma célula. TEs compõem uma grande porção do DNA em organismos eucarióticos, contribuindo para a diversidade genética dentro e entre espécies. Além disso, seus mecanismos de transposição aumentam o tamanho do genoma, e podem afetar a funcionalidade dos genes. Assim, a identificação precisa, e a classificação de TEs presentes em um genoma, são passos importantes para a compreensão dos seus efeitos nos genes, e seu papel na evolução do genoma. Nessa palestra, será apresentado o TE-Learner, um framework que utiliza Aprendizado de Máquina para a identificação e classificação de TEs. TE-Learner utiliza Modelos Ocultos de Markov e Árvores de Decisão para a identificação, e posterior classificação automática de TEs em um dado genoma. Será apresentada uma implementação específica para LTR Retrotransposons, um tipo particular de TEs caracterizado por possuir repetições terminais longas (LTRs). Será também apresentada uma avaliação do framework utilizando o genoma da Drosophila Melanogaster. Os resultados obtidos em três superfamílias de LTR Retrotransposons são comparados com os resultados de diferentes métodos da literatura.
12:30	Almoço
14:00	Seção Técnica Liliane Santana - Doutoranda em Bioinformática - USP	Desenvolvimento de ferramentas para a descoberta de vírus em dados metagenômicos. Vírus são as entidades biológicas mais abundantes no planeta e desempenham um importante papel na composição das comunidades microbianas. Porém o conhecimento a respeito da diversidade viral ainda é pequeno, principalmente devido a limitações técnicas. Embora o surgimento da metagenômica tenha aumentado a habilidade de detecção de um grande número de vírus, estima-se que somente 1% da diversidade viral real seja atualmente conhecida. Um protocolo clássico para a detecção de sequências virais a partir de dados metagenômicos é a montagem das leituras resultantes do sequenciamento e a posterior busca de similaridade com o BLAST dos contigs montados contra bases de dados genomas virais ou sequências protéicas conhecidas. Essa abordagem, porém, é limitada pelo fato que métodos de busca de similaridade falham em detectar sequências filogeneticamente distantes. Essa limitação torna-se ainda mais evidente quando se busca descobrir novos vírus, uma vez que as taxas de mutação podem ser muito elevadas. Métodos de busca de similaridade baseados em perfis são muito mais sensíveis à detecção de sequências filogeneticamente distantes, pois são modelos capazes de incorporar informações posição-específicas de acordo com os padrões de conservação dos membros de determinado grupo taxonômico. Dos vários métodos disponíveis, HMMs de perfis (pHMMs) parecem representar a abordagem mais efetiva para se detectar sequências de organismos evolutivamente distantes. Assim, o nosso objetivo é o desenvolvimento abordagem integrada de detecção, classificação e reconstrução de sequências genômicas de vírus emergentes, que inclui a seleção racional de sequências para a construção de HMMs de perfil capazes de identificar a diversidade viral em amostras metagenômicas.
14:30	Danilo Sipoli Sanches - UTFPR (Cornélio Procópio) Lattes	Algoritmos evolutivos aplicados em problemas complexos de otimização: A nova geração dos Algoritmos Genéticos. Um dos grandes desafios na atualiade encontra-se na investigação de novas formas de representações para algoritmos evolutivos aplicados no tratamento de problemas complexos de otimização como: agendamento de tarefas, caixeiro viajante, restrição de satisfatibilidade e Vidro de Spin Ising. Diante disto, a codificação é uma das etapas mais críticas na definição de um algoritmo evolutivo, sendo que uma definição inadequada da codificação pode levar a superfícies de fitness distante dos valores desejados. Além disso, outro problema desafiador consiste na investigação de novas formas de representações para tratar de problemas de otimização em ambientes dinâmicos, que dificultam a análise dos aspectos teóricos devido as mudanças que podem ocorrer na superfície de fitness.
15:30	César M. Vargas Benítez - UTFPR (Curitiba) Lattes	O Problema de Dobramento de Proteínas: Um dos problemas mais importantes não resolvidos pela Ciência e o papel da Ciência da Computação O Problema de Dobramento de Proteínas (PDP) é um dos maiores desafios abertos mais importantes na Biologia Molecular e Bioinformática. Sabe-se que proteínas mal-formadas (devido a um dobramento errôneo) podem originar diversas enfermidades, como o mal de Alzheimer, alguns tipos de câncer, fibrose Cística, a encefalopatia espongiforme bovina (doença da vaca louca), entre outras. A Ciência da Computação desempenha um papel importante nisto, desenvolvendo modelos computacionais e soluções para o PDP. Contudo, a abordagem computacional para o PDP leva a um problema NP-difícil. Este fato enfatiza a necessidade de se utilizar métodos heurísticos para lidar com o problema. Neste cenário, métodos de Inteligência Computacional, Machine Learning e Deep Learning tem se mostrado muito eficientes. Nesta palestra, serão apresentados conceitos relacionados ao PDP e o papel da Ciência da Computação no estudo e abordagem do problema, incluindo os modelos para representação de proteínas e os métodos computacionais utilizados.
16:30	Premiação e Encerramento

Submissão

Normas de submissão

Autores são convidados a submeter resumos de trabalhos originais, concluídos ou em andamento, relacionados com a área de Bioinformática.

Pôster

Para seleção de posters deverá ser submetido um resumo.
Instruções para o Resumo:

Informar título do trabalho;
Todos os autores, afiliações, e agências financiadoras devem ser declaradas;
O resumo deve ser em português;
O resumo deve ter entre 200 e 400 palavras;
Não conter figuras, tabelas, ou referências;
Sugerimos a presença da descrição de resultados preliminares;

Veja um modelo para o resumo aqui.

Utilize um dos templates para o resumo: .TEX, .DOCX.

Período de Submissão:

De 28/06/2017 até 06/08/2017 às 23h55min (Horário de Brasília);
Notificação de aceitação : 11/08/2017;
Enviar o trabalho (em formato PDF).
O formato do pôster deve seguir as recomendações abaixo:
Obrigatórios: título do trabalho, nome e instituição do aluno e dos orientadores, agência(s) financiadora(s) do trabalho (se houver) e palavras-chave que identificam o trabalho.
Para verificar os trabalhos aceitos clique aqui.
Em caso de dúvidas escreva para para
fabiofernandes@utfpr.edu.br

Instruções para elaboração do pôster para o WB2017

Tamanho

Largura: 80 a 90cm
Altura: 100 a 120cm
Disposição visual O pôster pode ser feito em papel, lona ou outro material adequado. Não é necessário que o pôster seja confeccionado com o cordão para pendurar, mas é recomendável se for impresso em lona.

Modelo/ Template

Não há um modelo visual padrão para o pôster.
No entanto, é recomendável que contenha os seguintes elementos:
Título
Lista de autores e respectivas instituições
Seções:

Introdução;
Metodologia;
Resultados e Conclusões;
Referências bibliográficas principais.

Modelo de Pôster

Informações

Informações úteis aos participantes.

Hospedagem

Sugestão de hospedagem para participantes do evento:

Hotel Midas
http://hotelmidas.com.br/
Fone: (43) 3520-3300

Hotel London
http://www.hotellondonprime.com.br
Fone: (43) 3524-1240

Colombo Hotel
Rua Colombo, 27 - Centro - Cornélio Procópio
Fone: (43) 3524-6560

Galeria

Veja aqui informações sobre o campus da Universidade Tecnológica Federal do Paraná - Cornélio Procópio.
Será disponibilizado transporte para o evento.