Professor e pesquisador especializado em quimiometria, aprendizado de máquina e análise de produtos naturais, atuando na formação de novos pesquisadores na interseção entre química, estatística e ciência da computação.
Livros, plataformas e ferramentas desenvolvidas para pesquisa e ensino.
Abordagem completa combinando quimiometria e machine learning para análise de produtos naturais, com datasets e código-fonte reproduzível.
Acessar site → PlataformaPlataforma para docking proteína-ligante e preparação de dinâmica molecular, com detecção automática de sítios ativos usando AutoDock Vina.
Acessar site → EnsinoPlataforma de revisão para o ENADE voltada a estudantes de Licenciatura em Química.
Acessar site → ProgramasPlataforma RV_MASS (MOLECULAR ANALYSIS, STRUCTURE & SPECTRAL SIMULATION).
Acessar plataforma → ExtensãoLindo projeto de Extensão realizado pela profa. Dr. Joci Neuby.
Acessar site →Plataformas de estudo com flashcards, quizzes e vídeo-aulas para os estudantes de Licenciatura em Química do IFRO.
Uma seleção dos principais artigos publicados em periódicos internacionais. Perfil completo no ORCID.
Artigo que apresenta o Dynamic Dock, plataforma que automatiza o fluxo de docking molecular, detectando sítios ativos e substituindo ligantes automaticamente — a base científica por trás da ferramenta disponível no site do projeto.
Investigação computacional que combina modelagem molecular e aprendizado de máquina para identificar produtos naturais com potencial de ação contra a COVID-19.
Apresenta o LUMIOS, software que integra dereplicação, docking molecular e algoritmos de machine e deep learning para acelerar a identificação de compostos em amostras orgânicas.
Propõe o CHEIC, sistema inteligente baseado em Deep Learning para identificar, a partir de imagens químicas, compostos voláteis com potencial terapêutico para doenças respiratórias.
Revisão coletiva que celebra 25 anos do NuBBE, banco de dados de referência em produtos naturais, destacando sua contribuição para dereplicação e pesquisa quimiotaxonômica no Brasil.
Estudo que utiliza a abordagem OSMAC combinada a planejamento experimental para ampliar a variabilidade metabólica do fungo endofítico Xylaria sp., visando a descoberta de novos metabólitos bioativos.
Para colaborações acadêmicas, dúvidas sobre os projetos ou oportunidades de pesquisa.