Publicações

Resumos expandidos publicados em anais de congressos

SILVA, R. M. ; BRASIL, C R. S. . Aplicação de um algoritmo genético a um jogo com modelo presa-predador. In: XIII Encontro Acadêmico de Modelagem Computacional, 2020. XIII EAMC.

SILVA, R. M. ; BRASIL, C R. S. . A adaptabilidade de NPCs em jogos com estilo Presa-Predador usando Algoritmo Genético. In: Computer on the Beach 2020, 2020. COBT, 2020.

MANFRIN, J. ; BRASIL, C R. S. . Estudo dos parâmetros do Algoritmo Evolutivo aplicado ao Problema de Predição de Estruturas de Proteínas usando modelo HP-2D.. In: III FACOM TechWeek, 2016, Uberlândia, MG. III FACOM TechWeek, 2016.

Resumos publicados em anais de congressos

RIBEIRO, B. B. ; BRASIL, C R. S. . Um estudo comparativo de algoritmos genéticos aplicados ao problema das N rainhas. In: Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 2024, Porto de Galinhas. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics, 2024. v. 11.

SILVA, R. M. ; BRASIL, C R. S. . Programação Genética aplicada ao Problema Presa-Predador. In: V FACOM TechWeek, 2018, Uberlândia. V FACOM TechWeek, 2018.

CAVALCANTI, D. M. ; BRASIL, C R. S. . Técnicas de inteligência de enxame para o problema do caixeiro viajante. In: I Mostra de Trabalhos - TechnoMonte, 2018, Monte Carmelo. TechnoMonte, 2018.

OLIVEIRA, G. G. ; BRASIL, C R. S. . Uma introdução à predição de estruturas proteicas por homologia. In: XXI Jornada em Engenharia Química, 2016, Uberlandia. XXI Jornada em Engenharia Química, 2016.

DIAS, J. M. ; BRASIL, C R. S. . Estudo das abordagens do algoritmo de colônia de formigas para o problema do caixeiro viajante.. In: Encontro Anual de Computação, 2015, Catalão - GO. XII EnAComp, 2015.

RIBEIRO, P. H. R. ; BRASIL, C R. S. . Uma aplicação de Algoritmos Evolutivos em Problema de Transporte na Engenharia de Tráfego. 2014. 

Artigos completos em periódicos

NASCIMENTO, M. O. ; BRASIL, C R. S. . Uma investigação sobre os operadores genéticos no Algoritmo Evolutivo aplicado ao Problema do Percurso do Cavalo. REVISTA BRASILEIRA DE COMPUTAÇÃO APLICADA, v. 16, p. 48-62, 2024.

Brasil, Christiane R. S.; DIAS, JULIA M. Um estudo sobre funções de energia com modelo HP-2D no algoritmo de colônia de formigas com método de backtracking. REVISTA BRASILEIRA DE COMPUTAÇÃO APLICADA, v. 12, p. 122-133, 2020.

BRASIL, C R. S.; DIAS, J. M. . Comparando algoritmos de otimização computacional aplicados ao problema de predição de estruturas proteicas com modelo HP-2D. REVISTA BRASILEIRA DE COMPUTAÇÃO APLICADA, v. 9, p. 87-99, 2017.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos

BRASIL, C R. S.; MACRI, A. . Uma análise de múltiplos critérios do Problema de Roteamento de Veículos usando o AEMMT. In: XVI Computer on the Beach, 2025, Itajaí-SC. XVI Computer on the Beach, 2025.

CAVALCANTI, D. M. ; BRASIL, C R. S. . Algoritmos de inteligência de enxame com busca local baseada em pull move aplicados ao problema de predição de estrutura de proteínas no modelo 2D HP. In: Encontro Acadêmico de Modelagem Computacional 2019, 2019, Petrópolis - RJ. EAMC 2019, 2019.

BRASIL, C R. S.; DIAS, J. M. . Comportamento da energia no Algoritmo de Colônia de Formiga para predição de estruturas de proteínas. In: Computer on the beach, 2018, Florianópolis, SC. Computer on the Beach, 2018.

BRASIL, C R. S.; OLIVEIRA, G. P. . Algoritmo Evolutivo com Método de Correção de Infactibilidade para o Problema de Estruturas de Proteínas.. In: Enacomp, 2018, Goiânia. Enacomp, 2018.

LAFETA, T. F. Q. ; BUENO, M. L. P. ; BRASIL, C R. S. ; OLIVEIRA, G. B. . Many-objective Evolutionary Algorithms for Multicast Routing with Quality of Service Problem. In: BRACIS, 2016, Recife - PE. 5th Brazilian Conference on Intelligent System, 2016.

LAFETA, T. F. Q. ; OLIVEIRA, G. M. B. ; BRASIL, C R. S. . Um Estudo Comparativo de Estratégias Evolutivas Aplicadas ao Problema de Roteamento Multicast. In: Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2015, Curitiba - PR. XII CBIC, 2015.

Cover Image of Journal of Computational Chemistry: 

The cover shows  some predictions obtained by computational optimization method called ``Multiobjective evolutionary algorithm with many tables'' (MEAMT) - an approach that can predict relevant protein structures in a purely-ab initio way, considering four energy terms.  The ability to handle many simultaneous objectives enables MEAMT to use efficiently  the solvation energy and hydrogen bond interaction terms, essential to predict beta-sheet structures by a purely ab initio strategy.  The predictions (in pink) appear aligned with their corresponding native structures (in cyan), such as:  gelsolin (1SOL, alpha-helix), 12-residues beta hairpin HP7 molecule (2EVQ, beta-sheet), and granulin A (1G26, beta-sheet). 

http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/jcc.v34.20/issuetoc

Book Chapter:

Lima, T. W. ; Caliri, A. ; Silva, F. L. B. ; Tinos, R. ; Travieso, G. ; Silva, I. N. ; de Souza, P. S. L. ; Marques, E. ; Delbem, A. C. B. ; Bonatto, V. ; Faccioli, R. ; Brasil, C R. S. ; Gabriel, P. H. R. ; DO O, V. T. ; Bonetti, D. Some Modeling Issues for Protein Structure Prediction Using Evolutionary Algorithms. In: Wellington Pinheiro dos Santos. (Org.). Evolutionary Computation. : IN-TECH, 2009, v. , p. 158-173.

Paper in International Journal:

LAFETA, T. F. Q. ; BUENO, M. L. P. ; BRASIL, C R. S. ; OLIVEIRA, G. M. B. . MEANDS: A Many-Objective Evolutionary Algorithm based on Non-dominated Decomposed Sets applied to Multicast Routing. APPLIED SOFT COMPUTING, v. 09-17, p. 1-16, 2017.

Brasil, C. R. S., Delbem, A. C. D., da Silva, F. L. B. Multiobjective Evolutionary Algorithm with Many Tables for purely-ab initio Protein Structure Prediction, Journal of Computational Chemistry, 2013.

Paper in International Conferences:

Brasil, C R. S. ; Delbem, A. C. B. ; BONETTI, D. Investigating relevant aspects of MOEAs for protein structures prediction. In: GECCO, 2011, Dublin, 2011. v. 11. p. 705-712.

Posters in Conferences:

Brasil, C R. S. ; Delbem, A. C. B. ; Bonetti, D. ; Silva, F. L. B. . Multi and many objectives approaches in evolutionary algorithms for the protein structure prediction problem. 2012. (Apresentação de Trabalho/Outra).

Bonetti, D. ; Delbem, A. C. B. ; Andrade, F. B. ; Brasil, C R. S. A web interface for ab initio protein structure prediction with estimation of distribution algoritthm. 2012. (Apresentação de Trabalho/Outra).

Brasil, C R. S. ; Delbem, A. C. B. ; Lima, T. W. ; Bonetti, D. Algoritmo evolutivo para o problema de predição de proteínas, considerando a interação soluto solvente no critério de avaliação. 2009. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

Brasil, C R. S. ; Bonetti, D. ; Faria, E. F. ; Delbem, A. C. B. ; Silva, F. L. B. Evolutionary algorithms approaches for the protein structure prediction with new criteria. 2009. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

Brasil, C R. S. ; Delbem, A. C. B. ; Bonetti, D. ; Faria, E. F. Ab initio studies using hydrogen bond in evolutionary algorithm. 2009. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

Brasil, C R. S. ; Lima, T. W. ; Gabriel, P. H. R. ; Delbem, A. C. B. Mo-protpred: a multi-objective evolutionary algorithm to protein structure prediction with surface accessibility. 2008. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

Pesquisa do Doutorado

Uma grande contribuição para a humanidade é o avanço científico no tratamento de doenças consideradas incuráveis. Diversos pesquisadores de âmbito mundial têm unido esforços a fim de buscar a solução ou amenização de tais doenças, agregando conhecimento de diferentes áreas de pesquisa (como Farmácia, Biologia Molecular, Bioinformática, etc.) para aumentar as chances de descoberta de novos fármacos, e descrever e/ou controlar a base molecular da vida. Uma vez que as funções vitais de um organismo estão diretamente relacionadas à conformação tridimensional das proteínas presentes no mesmo, a predição da estrutura de uma proteína (PSP) é é um tema que vem sendo largamente investigado na comunidade científica. O problema de PSP é um dos maiores desafios no contexto bioquímico, posto que os métodos experimentais convencionais aplicados a este problema, como ressonância nuclear magnética e cristalografia, ainda são insuficientes para determinar/predizer as estruturas desconhecidas do vasto universo das proteínas. Esses métodos possuem questões não resolvidas, como a limitação no tamanho das proteínas para ressonância nuclear magnética e o longo tempo necessário para cristalizar uma proteína, além de ser um processo significativamente caro. Neste contexto, muitas heurísticas computacionais são estudadas e aprofundadas para a aproximação de boas soluções para o problema de PSP, destacando-se os Algoritmos Evolutivos (AEs) e suas adaptações para o problema, que vem obtendo resultados relevantes e promissores quanto à predição de proteínas. Outras heurísticas podem ainda ser trabalhos futuros para investigação do problema de PSP, como Redes Neurais e outros métodos inspirados na Biologia (algoritmo de colônia de formigas, algoritmo de enxame, etc). Por ser uma tema que abrange diferentes campos de pesquisa há uma grande demanda de pesquisadores provenientes de pesquisadores provenientes de áreas bem distantes, estimulando a interação multidisciplinar.

Proteins Structures Prediction A great contribution to humanity is the scientific advancement in the treatment of incurable diseases. Many researchers worldwide have united efforts to seek a solution or mitigation of such diseases, adding knowledge from different research areas (like Pharmacy, Molecular Biology, Bioinformatics, etc..) to increase the chances of discovery of new drugs, and describing and / or controlling the molecular basis of life. 

Once the vital functions of an organism are directly related to the three-dimensional conformation of proteins present in the same, the prediction of the structure of a protein (PSP) is is a topic that has been widely investigated in the scientific community. The PSP problem is one of the biggest challenges in the biochemical context, since the conventional experimental methods applied to this problem, such as nuclear magnetic resonance and crystallography, are still insufficient to determine / predict unknown structures of the vast universe of proteins. These methods have unresolved issues such as size limitation of protein for nuclear magnetic resonance and the long time required to crystallize a protein, and is a process significantly expensive.

In this context, many computational heuristics are studied and thorough approach to good solutions to the problem of PSP, highlighting the Evolutionary Algorithms (EAs) and their adaptation to the problem, which has achieved significant and promising results in predicting protein . Other heuristics can also be further work to investigate the problem of PSP, such as neural networks and other methods inspired by biology (ant colony algorithm, swarm algorithm, etc.). Because it is a topic that covers different fields of research there is a great demand of researchers from researchers from areas quite distant, encouraging multidisciplinary interaction.