Diogo Ferreira

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Resumo

Liderou a implementação de pipelines de bioinformática para análise de dados genômicos no Instituto Hermes Pardini, resultando em uma otimização de 30% no tempo de processamento de amostras. Possui 7 anos de experiência na aplicação de métodos computacionais avançados para desvendar complexidades biológicas, com foco em genômica, transcriptômica e proteômica. Desenvolveu ferramentas personalizadas para visualização e interpretação de grandes volumes de dados biológicos, contribuindo para a descoberta de biomarcadores para doenças raras.

Experiência Profissional

Cientista Sênior de Bioinformática, Instituto Hermes Pardini -- Belo Horizonte, Brazil

Março 2020 – presente

• Coordenou uma equipe de 3 bioinformatas no desenvolvimento e manutenção de pipelines para sequenciamento de nova geração (NGS), processando mais de 5.000 amostras anualmente.

• Implementou algoritmos de aprendizado de máquina para classificação de variantes genéticas de significado incerto, aumentando a precisão diagnóstica em 25%.

• Publicou 3 artigos em periódicos revisados por pares sobre a aplicação de bioinformática em medicina personalizada.

• Desenvolveu uma plataforma interna para integração de dados multiômicos, facilitando a colaboração entre equipes de pesquisa clínica e laboratorial.

Cientista de Bioinformática, Fundação Ezequiel Dias (FUNED) -- Belo Horizonte, Brazil

Agosto 2017 – Fevereiro 2020

• Analisou dados de sequenciamento de patógenos para vigilância epidemiológica, identificando novas cepas e padrões de resistência a antibióticos.

• Colaborou no desenvolvimento de um banco de dados de genomas de interesse em saúde pública, melhorando a capacidade de resposta a surtos em 15%.

• Realizou análises de expressão gênica diferencial em resposta a tratamentos antivirais, contribuindo para a identificação de alvos terapêuticos.

Pesquisador Assistente de Bioinformática, Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) -- Belo Horizonte, Brazil

Janeiro 2015 – Julho 2017

• Participou de projeto de pesquisa para mapeamento de genomas de plantas tropicais, utilizando ferramentas de alinhamento e anotação genômica.

• Desenvolveu scripts em Python para automação de tarefas de pré-processamento de dados de RNA-Seq, reduzindo o tempo de análise em 20%.

• Auxiliou na modelagem de redes de interação proteína-proteína, fornecendo insights sobre vias metabólicas em doenças negligenciadas.

Formação Acadêmica

Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Doutorado (PhD) em Bioinformática -- Belo Horizonte, Brazil

Março 2016 – Fevereiro 2020

Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Mestrado (MSc) em Bioinformática -- Belo Horizonte, Brazil

Março 2014 – Fevereiro 2016

Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Bacharelado em Ciências Biológicas -- Belo Horizonte, Brazil

Março 2010 – Fevereiro 2014

Competências

Linguagens de Programação: Python (Pandas, NumPy, Biopython), R (Bioconductor, ggplot2), Shell Scripting

Ferramentas e Plataformas de Bioinformática: BLAST, Bowtie2, BWA, GATK, samtools, bedtools, Nextflow, Snakemake, Galaxy

Análise de Dados Biológicos: Genômica, Transcriptômica (RNA-Seq), Proteômica, Metagenômica, Análise de Variantes, Filogenética

Bancos de Dados: SQL, NoSQL, GenBank, Ensembl, UniProt

Estatística e Aprendizado de Máquina: Modelagem Estatística, Scikit-learn, TensorFlow, Análise de Componentes Principais (PCA), Clustering

Sistemas Operacionais: Linux, macOS

Outras Competências: Visualização de Dados (Plotly, Matplotlib), Controle de Versão (Git), Computação em Nuvem (AWS, GCP)