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PADM2 – Plataforma de Análise de Dados e Modelagem Molecular

Universidade Federal de Uberlândia (UFU)

Coordenação:

Matheus Souza Gomes

Professor/Pesquisador da UFU

http://lattes.cnpq.br/8674610062329213

Sobre o Projeto:

A Data Analysis and Molecular Modeling Platform – PADM2 é uma facility em desenvolvimento dedicada à integração de bioinformática, análise de dados de alto desempenho e modelagem molecular aplicada às ciências biológicas. A plataforma reúne infraestrutura computacional avançada, softwares especializados e uma equipe multidisciplinar focada em soluções inovadoras em ciência de dados, biotecnologia, bioinformática, modelagem computacional e inteligência artificial.

Infraestrutura, Softwares e Desenvolvimento:

Infraestrutura Computacional
A PADM2 conta com um ambiente de computação de alta performance composto por um Servidor Dell PowerEdge R7625 equipado com: Processamento: Dual AMD EPYC 9634, totalizando 336 vCPUs, possibilitando análises paralelas, pipelines complexos de NGS e aplicações intensivas em CPU. Aceleradores Gráficos: 2× NVIDIA A16 (vGPU), que viabilizam tarefas com aprendizado de máquina, visão computacional, aceleração de simulações e execução otimizada de workflows. Essa infraestrutura sustenta desde análises computacionais de sequenciamento de DNA, simulações moleculares, docking, aplicações de IA e ciência de dados.

Ferramentas e Softwares Especializados
A plataforma dispõe da licença do MOE (Molecular Operating Environment), ferramenta essencial para:

Docking molecular
Modelagem e dinâmica molecular
Análises de propriedades fisicoquímicas
Desenvolvimento e avaliação de candidatos bioativos

A equipe recebeu treinamento especializado ministrado pela Chemical Computing Group, garantindo domínio técnico para execução avançada das rotinas de modelagem.

Desenvolvimento de Softwares e Algoritmos
A PADM2 vem estruturando soluções próprias em bioinformática, com foco especial em tecnologias baseadas em RNA:

Software para identificação e caracterização de siRNAs de fita simples: SiRNAseeker, algoritmo voltado à seleção prioritária de siRNAs com base em critérios estruturais, termodinâmicos e funcionais.
Ferramentas auxiliares para exploração de miRNAs e moléculas regulatórias, integrando pipelines de anotação, predição e validação computacional.

O grupo tem trabalhado intensivamente em: Análise de dados de sequenciamento de DNA e RNA (NGS); Desenvolvimento de modelos preditivos e pipelines em IA aplicada à diversas áreas; Modelagem molecular, docking e dinâmica molecular; Bioinformática aplicada a moléculas regulatórias como siRNAs e miRNAs; Integração de dados ômicos, análises estatísticas e workflows personalizados de pesquisa.

Equipe Associada (Colaboradores e Alunos):

Membros Colaboradores:

Matheus Souza Gomes – Professor/Pesquisador da UFU
Laurence Rodrigues do Amaral – Professor/Pesquisador da UFU
Pedro Luiz Lima Bertarini – Professor/Pesquisador da UFU
Frederico Pittella Silva – Professor/Pesquisador da UFJF
Silvia Ligorio Fialho – Servidora Fundação Ezequiel Dias

Alunos Vinculados:

Carlos Bruno de Araújo – Estudante Doutorado UFU
Valdeir Braz de Paula – Estudante de graduação UFU
Catarina Ribeiro Rezende de Freitas – Estudante de graduação UFU
Davi Trombini Aleixo – Estudante de Pós-graduação UFJF
Ana Beatriz Caribé dos Santos Valle – Estudante de Pós-graduação UFJF

Fotos da Equipe:

Publicações e Resultados:

Artigos Publicados (Google Scholar): Google Scholar