Publicações

Luiz Carlos da Silva Rozante

Possui graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (1993), mestrado em Ciências da Computação pela Universidade de São Paulo (2002) e doutorado em Bioinformática pela Universidade de São Paulo (2008). Atualmente é professor associado do Centro de Matemática, Computação e Cognição da Universidade Federal do ABC. Tem experiência de ensino na área de Ciência da Computação, com ênfase em disciplinas da área de fundamentos, como Projeto e Análise de Algoritmos, Estruturas de Dados e Linguagens de Programação. Desenvolve atividades de pesquisa em Bioinformática e Biologia Computacional, com ênfase em modelagem matemática de sistemas biológicos e algoritmos para predição de estruturas moleculares. (Texto informado pelo autor)

http://lattes.cnpq.br/3253111428517672 (14/10/2021)

Rótulo/Grupo:

Bolsa CNPq:

Período de análise:

Endereço: Universidade Federal do ABC, Centro de Matemática, Computação e Cognição. Avenida do Estado, 5001 Santa Terezinha 09210170 - Santo André, SP - Brasil Telefone: (11) 49968344 Ramal: 8344 URL da Homepage: http://www.ufabc.edu.br

Grande área: Engenharias

Área: Engenharia Biomédica

Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Artigos completos publicados em periódicos (4)
1. CARASTAN-SANTOS, DANILO ; MARTINS-JR, DAVID C. ; Song, Siang W. ; ROZANTE, LUIZ C.S. ; de Camargo, Raphael Y.. A hybrid CPU-GPU-MIC algorithm for minimal hitting set enumeration. CONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE. v. v, p. e5087, issn: 1532-0626, 2018.
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2. CARASTAN-SANTOS, DANILO ; de Camargo, Raphael Y. ; MARTINS, DAVID C. ; Song, Siang W. ; ROZANTE, LUIZ C.S.. Finding exact hitting set solutions for systems biology applications using heterogeneous GPU clusters. Future Generation Computer Systems. v. 67, p. 418-429, issn: 0167-739X, 2016.
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3. BORELLI, FABRIZIO F ; DE CAMARGO, RAPHAEL Y ; MARTINS, DAVID C ; ROZANTE, LUIZ CS. Gene regulatory networks inference using a multi-GPU exhaustive search algorithm. BMC Bioinformatics. v. 14, p. S5, issn: 1471-2105, 2013.
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4. de Camargo, Raphael Y. ; Rozante, Luiz ; Song, Siang W.. A multi-GPU algorithm for large-scale neuronal networks. Concurrency and Computation. v. 23, p. 556-572, issn: 1532-0626, 2011.
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Livros publicados/organizados ou edições (0)
Capítulos de livros publicados (6)
1. de O. Siqueira, Rodrigo A. ; Stefanes, Marco A. ; ROZANTE, LUIZ C. S. ; MARTINS-JR, DAVID C. ; de Souza, Jorge E. S. ; ARAUJO, ELOI. Multi-GPU Approach for Large-Scale Multiple Sequence Alignment. Lecture Notes in Computer Science. Em: . : Springer International Publishing. 2021.v. 12949, p. 560-575.
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2. Ma, Jean C. W. K. ; Stefanes, Marco A. ; Higa, Carlos H. A. ; ROZANTE, LUIZ C. S.. Inferring Gene Regulatory Networks Using Hybrid Parallel Computing. Lecture Notes in Computer Science. 1ed. Em: . : Springer International Publishing. 2018.v. 10960, p. 151-166.
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3. ROZANTE, L. C. S. Teoria dos Conjuntos: uma experiência formativa. Em: Luciana Zaterka; Itana Stiubiener. (Org.). Nascimento e Desenvolvimento da Ciência Moderna e seus Desdobramentos para a Contemporaneidade. 1ed.São Paulo. : LF Editorial. 2018.v. 1, p. 135-145.
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4. BATAGELO, H. C. ; GOIS, J. P. ; BUENO, L. R. ; ROZANTE, L. C. S. ; PRATI, R. C.. Lógica de Programação: Variáveis e Estruturas Sequenciais. Em: Maria das Graças Bruno Marietto, Mário Minami, Pieter Willem Westera. (Org.). Bases Computacionais da Ciência. 1ed.Santo André-SP. : Fino Traço. 2013.p. 143-159.
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5. BATAGELO, H. C. ; GOIS, J. P. ; BUENO, L. R. ; ROZANTE, L. C. S. ; PRATI, R. C.. Lógica de Programação: Estruturas Condicionais. Em: Maria das Graças Bruno Marietto, Mário Minami, Pieter Willem Westera. (Org.). Bases Computacionais da Ciência. 1ed.Santo André-SP. : Fino Traço. 2013.p. 161-173.
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6. BATAGELO, H. C. ; GOIS, J. P. ; BUENO, L. R. ; ROZANTE, L. C. S. ; PRATI, R. C.. Lógica de Programação: Estruturas de Repetição. Em: Maria das Graças Bruno Marietto, Mário Minami, Pieter Willem Westera. (Org.). Bases Computacionais da Ciência. 1ed.Santo André-SP. : Fino Traço. 2013.p. 175-183.
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Textos em jornais de notícias/revistas (0)
Trabalhos completos publicados em anais de congressos (5)
1. PORTOCARRERO TOVAR, CARLOS REYNALDO ; ARAUJO, ELOI ; CARASTAN-SANTOS, DANILO ; MARTINS, DAVID CORREA ; Rozante, Luiz. Finding Attractors in Biological Models Based on Boolean Dynamical Systems Using Hitting Set. Em: 2019 IEEE 19th International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE), p. 235-239, 2019.
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2. STEFANES, M. A. ; ARAUJO, E. ; FERLETE, V. O. ; ROZANTE, LUIZ C. S.. Multiple Sequence Alignment using Hybrid Parallel Computing. Em: IEEE International Conference on BioInformatics and BioEngineering, p. 1-8, 2017.
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3. CARASTAN-SANTOS, D. ; Martins Jr. ; ROZANTE, LUIZ C. S. ; Song, Siang W. ; CAMARGO, RAPHAEL Y.. A hybrid CPU-GPU-MIC algorithm for hitting set problem. Em: XVIII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho - WSCAD, p. 196-217, 2017.
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4. CARASTAN-SANTOS, DANILO ; CAMARGO, RAPHAEL YOKOINGAWA DE ; MARTINS, DAVID CORREA ; SONG, SIANG WUN ; ROZANTE, LUIZ CARLOS SILVA ; BORELLI, FABRIZIO FERREIRA. A Multi-GPU Hitting Set Algorithm for GRNs Inference. Em: 2015 15th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, p. 313, 2015.
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5. BORELLI, FABRIZIO F. ; CAMARGO, RAPHAEL Y. ; MARTINS, DAVID C. ; STRANSKY, BEATRIZ ; ROZANTE, LUIZ C. S.. Accelerating gene regulatory networks inference through GPU/CUDA programming. Em: 2012 IEEE 2nd International Conference on Computational Advances in Bio and Medical Sciences (ICCABS), p. 1, 2012.
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Resumos expandidos publicados em anais de congressos (2)
1. CARASTAN-SANTOS, D. ; Martins Jr. ; ROZANTE, LUIZ C. S. ; SONG, SIANG WUN ; DE CAMARGO, RAPHAEL Y. Um Algoritmo Exato em Intel Xeon Phi para o Hitting Set Voltado para Aplicações de Biologia de Sistemas. Em: VII Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo (ERAD-SP), 2016, São Paulo. Anais da VII Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo (ERAD-SP), 2016.
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2. CARASTAN-SANTOS, DANILO ; Martins Jr. ; ROZANTE, L. C. S. ; SONG, SIANG WUN ; CAMARGO, RAPHAEL Y.. Um Algoritmo Exato em Intel Xeon Phi para o Hitting Set Voltado para Aplicações de Biologia de Sistemas. Em: VII Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo (ERAD-SP), 2016, São Paulo. VII Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo (ERAD-SP), 2016.
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Resumos publicados em anais de congressos (1)
1. AFFONSO, L. R. ; ROZANTE, L. C. S. ; SANTANA, F. ; STRANSKY, BEATRIZ. Modelling population dynamics of human epithelial cell lines: the differential expression of c-erbB2 oncogene and breast tumour development. Em: 8th European Conference on Mathematical and Theoretical Biology, 2011, Cracóvia. Proceedings of the 8th European Conference on Mathematical and Theoretical Biology, 2011.
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Artigos aceitos para publicação (0)
Apresentações de trabalho (0)
Demais tipos de produção bibliográfica (0)

Produção técnica

Programas de computador com registro de patente (0)
Programas de computador sem registro de patente (0)
Produtos tecnológicos (0)
Processos ou técnicas (0)
Trabalhos técnicos (0)
Demais tipos de produção técnica (0)

Produção artística

Total de produção artística (0)

Orientações em andamento

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (1)
1. Carlos Reynaldo Portocarrero Tovar. Estabilidade e Sincronização em Redes Dinâmicas Discretas Acopladas: uma Abordagem Computacional. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Coorientador).. Início: 2020.
  Supervisor: Luiz Carlos da Silva Rozante.
Dissertação de mestrado (1)
1. Cláudio Ribeiro de Amorim. Problemas Combinatórios Aplicados ao Mercado Financeiro. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . Início: 2018.
  Orientador: Luiz Carlos da Silva Rozante.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
Iniciação científica (0)
Orientações de outra natureza (0)

Supervisões e orientações concluídas

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (0)
Dissertação de mestrado (4)
1. Rodrigo Dias Castelhano. Mineração de Dados sobre Mortes por Abuso de Tricloroetileno: Traçando o Perfil de Vítimas da Região Leste de São Paulo. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . 2021.
  Orientador: Luiz Carlos da Silva Rozante.
2. Carlos Reynaldo Portocarrero Tovar. Computação de Campos Atratores em Redes Dinâmicas Discretas Acopladas. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2020.
  Orientador: Luiz Carlos da Silva Rozante.
3. Danilo Carastan dos Santos. Um Algoritmo Exato em clusters de GPUs para o Hitting Set Aplicado à Inferência de Redes de Regulação Gênica. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2015.
  Orientador: Luiz Carlos da Silva Rozante.
4. Fabrizio Ferreira Borelli. Inferência de redes de regulação gênica usando algoritmo de busca exaustiva em cluster de GPUs. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2013.
  Orientador: Luiz Carlos da Silva Rozante.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (2)

Danilo Carastan dos Santos. Plugin de Inferência de Redes de Regulação Gênica para Cytoscape. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . 2012.
Orientador: Luiz Carlos da Silva Rozante.
Fabrizio Ferreira Borelli. Uso de Computação de AltoDesempenho Baseada em GPUs na Inferência de Redes de Regulação Gênica. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . 2011.
Orientador: Luiz Carlos da Silva Rozante.
Iniciação científica (7)

Alexandre Costa Goulart. Método para Computação de Campos Atratores em Redes Dinâmicas Discretas. (Graduando em Ciência e Tecnologia) - Universidade Federal do ABC, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2015.
Orientador: Luiz Carlos da Silva Rozante.
Gustavo Santos Costa. Usando Dinâmica de Redes Booleanas para Comparar Métodos de Inferência de GRNs. (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2014.
Orientador: Luiz Carlos da Silva Rozante.
Karenin de Oliveira Juraitis. Modelagem e Análise de Processos de Proliferação Celular Usando GIM-Sim. (Graduando em Ciência e Tecnologia) - Universidade Federal do ABC, . 2013.
Orientador: Luiz Carlos da Silva Rozante.
Fabrizio Ferreira Borelli. Identificação de Diferenças e Semelhanças em Redes de Interação Gênica de Esquizofrenia e Transtorno Bipolar Obtidas a Partir de Dados de Microarray. (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Universidade Federal do ABC. 2011.
Orientador: Luiz Carlos da Silva Rozante.
Rodrigo Teiske China. Comparação de Métodos de Inferência de Redes Booleanas Usando Critérios Baseados em Propriedades Dinâmicas. Iniciação Científica - Universidade Federal do ABC, Universidade Federal do ABC. 2011.
Orientador: Luiz Carlos da Silva Rozante.
Danilo Carastan dos Santos. Usando Dados de Interatoma e Microarray na Caracterização de Interações Gênicas em Esquizofrenia. (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Universidade Federal do ABC. 2011.
Orientador: Luiz Carlos da Silva Rozante.
Amanda Cássia Moraes da Costa. Comparação Estrutural entre as Redes de Interação Gênica em Esquizofrenia e Transtorno Bipolar. Iniciação Científica - Universidade Federal do ABC, Universidade Federal do ABC. 2010.
Orientador: Luiz Carlos da Silva Rozante.
Orientações de outra natureza (0)

Projetos de pesquisa

Total de projetos de pesquisa (5)

2018-Atual. [CAPES-PrInt UFABC] Combinatoria e aplicacoes em Bioinformatica, Cientometria, e Computacao Grafica
Descrição: A Ciência da Computação está cada vez mais presente em diversas áreas do conhecimento, fomentando a necessidade de criar novas tecnologias para lidar com problemas crescentemente complexos de diversas áreas da ciência. Tais avanços tecnológicos são possíveis através de resultados teóricos que sustentem a geração de modelos computacionais adaptados aos novos problemas interdisciplinares. Por exemplo, o estudo de estruturas combinatórias tem um papel fundamental no desenvolvimento de algoritmos eficientes para resolver problemas nas áreas de Bioinformática, Cientometria e Computação Gráfica. Em particular, análise de redes complexas, que são grafos com características topológicas não triviais que ocorrem em muitas situações do mundo real, é uma área de pesquisa com diversas aplicações atuais e de interesse público que permite entender desde o comportamento social nas redes até o funcionamento biológico das redes neuronais e de genes e proteínas. Dividimos os objetivos deste projeto em duas frentes: 1) Investigar propriedades estruturais, combinatórias e algorítmicas de grafos e estruturas discretas relacionadas; 2) Aplicar técnicas combinatórias para obter avanços em problemas de Bioinformática, Cientometria e Computação Gráfica. Em Bioinformática, o foco será na inferência, modelagem e simulação de redes de biologia molecular, empregando-se análise de redes complexas, incluindo o desenvolvimento de métodos de detecção de comunidades e padrões estruturais locais que se repetem e que normalmente estão associados a alguma função importante na rede. Já em Cientometria, o foco é na aplicação de conceitos de teoria dos grafos e de redes complexas para análise de redes de pesquisadores, que também envolve busca de comunidades, padrões estruturais locais em grafos e predição de ligações futuras. Finalmente, em Computação Gráfica o objetivo é segmentar imagens e vídeos através da aplicação de grafos Laplacianos construídos a partir das entradas para o problema de segmentação ou co-segmentação. Embora o foco das aplicações seja dado principalmente nas três frentes supracitadas, praticamente todas as áreas da ciência dependem de análise combinatória, mais notadamente: física, química, biologia, engenharias, astronomia, ciências sociais (especialmente análise de redes sociais), dentre outras.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Carlos da Silva Rozante - Integrante / David Correa Martins Jr. - Integrante / Harlen Costa Batagelo - Integrante / João Paulo Gois - Coordenador / Daniel Morgato Martin - Integrante / Fabrício Olivetti de França - Integrante / Jesús Pacual Mena- Chalco - Integrante / Saul de Castro Leite - Integrante / Carla Negri Lintzmayer - Integrante / Cláudio Nogueira de Meneses - Integrante / Guilherme Oliveira Mota - Integrante / Cristiane Maria Sato - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
Membro: Luiz Carlos da Silva Rozante.
2014-2016. Modelos de Programacao e Algoritmos para a Execucao Eficiente de Aplicacoes Paralelas em Aglomerados Heterogeneos
Descrição: Com o advento de diferentes classes de aceleradores, como as GPUs (Graphical Processing Units) e os Intel MICs (Many Integrated Cores), aglomerados heterogêneos, formados por diferentes tipos de aceleradores e processadores, se tornaram realidade. Estes aglomerados podem ser dedicados ou simplesmente um conjunto de estações de trabalho, distribuídas em diferentes laboratórios e que ficam ociosas durante a maior parte do tempo. As diferenças arquiteturais entre processadores e os diversos tipos de aceleradores tornam difícil o desenvolvimento de aplicações que utilizem estes aglomerados de modo eficiente.A proposta deste projeto consiste em avaliar modelos de programação que facilitem o desenvolvimento e a previsão do desempenho de aplicações para aglomerados heterogêneos. Também será desenvolvido um mecanismo de distribuição dinâmica de carga para estes aglomerados, que serão implementados em uma biblioteca já existente. O objetivo é facilitar tanto a implementação quanto a execução de aplicações para estes aglomerados. Na área de aplicações, serão desenvolvidos algoritmos de bioinformática para a inferência de redes de regulação gênica (Gene Regulatory Networks - GRNs), onde é preciso avaliar um vasto número de combinações de genes candidatos a preditores. Na área de neurociência computacional, será implementado o suporte a aceleradores em simuladores neuronais, como o MOOSE, de modo a permitir a simulação de redes neuronais compostas por milhares de neurônios. Para tal, serão desenvolvidos algoritmos para a solução eficiente de conjuntos de sistemas lineares, que são a base para a simulação de neurônios. Para ambas as áreas, o foco dos esforços será o suporte à execução eficiente em aglomerados heterogêneos.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Carlos da Silva Rozante - Integrante / Alfredo Goldman vel Lejbman - Integrante / CAMARGO, RAPHAEL Y. - Coordenador / Daniel Cordeiro - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Luiz Carlos da Silva Rozante.
2013-2015. Aglomerados de GPUs em Simulacoes de Modelos Biologicos
Descrição: Inferência de redes de regulação gênica (GRNs) é um importante problema da bioinformática --- com várias aplicações em biologia de sistemas --- no qual tenta-se deduzir as interações entre genes a partir de dados de expressão gênica, como por exemplo dados de microarray ou RNA-Seq. Métodos de seleção de características podem ser aplicados neste problema. Um método de seleção de características é composto por duas partes: um algoritmo de busca e uma função critério. No contexto desse projeto, trataremos de uma técnica já bem estabelecida na literatura para inferência de GRNs, baseada em seleção de características, e que usa busca exaustiva como algoritmo de busca e entropia condicional média como função critério. Busca exaustiva tem a vantagem de sempre retornar o melhor subconjunto de características, mas é computacionalmente inviável na maioria das situações, o que torna soluções baseadas em computação de alto-desempenho atraentes; entretanto, plataformas de alto-desempenho tradicionais são ainda caras e de difícil manutenção. O objetivo deste trabalho é desenvolver uma solução paralela de custo relativamente baixo --- baseada na arquitetura GPU/CUDA --- para busca exaustiva. CUDA é uma arquitetura paralela de propósito geral com um novo modelo de programação paralela que permite que as GPUs da NVIDIA resolvam problemas complexos de forma mais eficiente a um custo relativamente baixo. Essa solução deverá ser capaz de executar em aglomerados de GPUs, isto é, em múltiplas máquinas (heterogêneas ou não) com múltiplas GPUs cada uma; além disso, deverá também ser capaz de detectar automaticamente as características (número de SMs, tamanho da memória local, etc) de cada componente do aglomerado, de modo a otimizar, também automaticamente, a distribuição da carga de trabalho entre as diversas máquinas e GPUs. Essa solução exigirá o desenvolvimento de técnicas -- em especial no que diz respeito a estratégias para gerência do tráfego entre as memórias local e global dos dispositivos -- que poderão ser utilizadas em outros problemas combinatórios, com uma vasta gama de aplicações.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Carlos da Silva Rozante - Integrante / de Camargo, Raphael Y. - Coordenador / David Correa Martins Jr. - Integrante / F. F. Borelli - Integrante.
Membro: Luiz Carlos da Silva Rozante.
2013-2015. Inferencia de GRNs em Aglomerados de GPUs
Descrição: O objetivo deste trabalho é desenvolver uma solução paralela - baseada na arquitetura GPU/CUDA - para o problema de inferência de GRNs através da aplicação do problema do Hitting Set, que é um problema equivalente ao do Set Cover. Essa solução deverá ser capaz de executar em aglomerados de GPUs, isto é, em múltiplas máquinas (heterogêneas ou não) com múltiplas GPUs cada uma; além disso, deverá também ser capaz de detectar automaticamente as características (número de SMs, tamanho da memória local, etc) de cada componente do aglomerado, de modo a otimizar, também automaticamente, a distribuição da carga de trabalho entre as diversas máquinas e GPUs. Essa solução exigirá o desenvolvimento de técnicas em especial no que diz respeito a estratégias para gerência do tráfego entre as memórias local e global dos dispositivos que poderão ser utilizadas em outros problemas combinatórios, com uma vasta gama de aplicações. Os experimentos serão realizados com diferentes combinações das seguintes máquinas: a) 4 máquinas hive com 2 placas gtx 680, processador intel i7 3930k e 32G de RAM; b) 1 máquina montada com 12G de RAM e com 2 placas de video GTX 295 cada contendo dois chips, totalizando 4 GPUS e c) dois servidores Supermicro modelo 7047GR-TPRF, sendo cada servidor possui 4 GPUs Tesla K20X com 2688 cores e 6G de RAM.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: Luiz Carlos da Silva Rozante - Coordenador / de Camargo, Raphael Y. - Integrante / Song, Siang W. - Integrante / David Correa Martins Jr. - Integrante / Francisco Eloi Soares de Araujo - Integrante / Marco Aurélio Stefanes - Integrante / BORELLI, FABRIZIO F - Integrante / Danilo Carastan dos Santos - Integrante.
Membro: Luiz Carlos da Silva Rozante.
2011-2013. Simulacao de Sistemas Biologicos Utilizando GPUs
Descrição: A área de biologia de sistemas é um campo de pesquisa interdisciplinar que foca no estudo sistêmico de interações complexas verificadas em organismos vivos. Um dos principais objetivos das pesquisas nessa área é descobrir propriedades novas que podem surgir da visão sistêmica para um melhor en- tendimento dos processos que ocorrem em sistemas biológicos. Em particular, esta proposta pretende focar em três aspectos importantes em biologia de sistemas: i) a investigação das interações entre neurô- nios em redes neuronais de grande escala; ii) o estudo e desenvolvimento de métodos de inferência de redes de regulação gênica e iii) o estudo e desenvolvimento de métodos de análise do comporta- mento dinâmico de redes de regulação gênica. O estudo de tais aspectos normalmente envolve um poder computacional significativo devido ao elevado número de elementos interagentes nesses sistemas. Para amenizar esse problema, uma possibilidade é o emprego de aglomerados de processadores gráficos (do inglês: Graphics processing unit - GPU). As GPUs geralmente são bastante eficientes em aplicações que envolvem exaustivas operações de ponto flutuante. A idéia central deste projeto é a obtenção e de- senvolvimento de conhecimento e técnicas que permitam a exploração do poder de computacional das GPUs para fins de desenvolvimento de soluções relativamente baratas e eficientes para problemas críti- cos colocados no contexto dos três aspectos mencionados acima. Este projeto pretende fazer parte dos esforços do projeto do Centro Nacional de Processamento em Bioinformática de Intenso Desempenho (CENABID).. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) . Integrantes: Luiz Carlos da Silva Rozante - Integrante / de Camargo, Raphael Y. - Integrante / Song, Siang W. - Integrante / David Correa Martins Jr. - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Luiz Carlos da Silva Rozante.

Prêmios e títulos

Total de prêmios e títulos (0)

Participação em eventos

Total de participação em eventos (1)

II Seminários Avançados em Tecnologia de Microarrays e Next Generation Sequencing. 2010. (Seminário).

Organização de eventos

Total de organização de eventos (5)

Martins Jr. ; ROZANTE, LUIZ C.S.. II Workshop André Balan de Pós-Graduação em Ciência da Computação. 2019. Outro
ROZANTE, L. C. S.. Semana do Centro de Matemática, Cognição e Computação. 2009. (Congresso).. . 0.
ROZANTE, L. C. S.. Coordenador de Seção no II Congresso de Iniciação Científica da Universidade Imes. 2007. (Congresso).. . 0.
ROZANTE, L. C. S.. Avaliador de Trabalhos no I Congresso de Iniciação Científica da Universidade Imes. 2006. (Congresso).. . 0.
ROZANTE, L. C. S.. Coordenação de Seção no I Congresso de Iniciação Científica da Universidade Imes. 2006. (Congresso).. . 0.

Lista de colaborações

Colaborações endôgenas (2)

Luiz Carlos da Silva Rozante ⇔ João Paulo Gois (3.0)
BATAGELO, H. C. ; GOIS, J. P. ; BUENO, L. R. ; ROZANTE, L. C. S. ; PRATI, R. C.. Lógica de programação: Variáveis e estruturas sequenciais. Em: Maria ds Graças Bruno Mrietto; Mário Minami; Pieter Willem Westera. (Org.). Bases Computacionais da Ciência. 1ed.Belo Horizonte (MG). : Fino Traço Editora. 2013.p. 143-160.
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BATAGELO, H. C. ; GOIS, J. P. ; BUENO, L. R. ; ROZANTE, L. C. S. ; PRATI, R. C.. Lógica de programação: Estruturas condicionais. Em: Maria das Graças Bruno Marietto, Mário Minami, Pieter Willem Westera. (Org.). Bases Computacionais da Ciência. 1ed.Santo André-SP. : Belo Horizonte (MG). 2013.p. 161-174.
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BATAGELO, H. C. ; GOIS, J. P. ; BUENO, L. R. ; ROZANTE, L. C. S. ; PRATI, R. C.. Lógica de programação: Estruturas de repetição. Em: Maria das Graças Bruno Marietto, Mário Minami, Pieter Willem Westera. (Org.). Bases Computacionais da Ciência. 1ed.Santo André-SP. : Belo Horizonte (MG). 2013.p. 175-184.
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Luiz Carlos da Silva Rozante ⇔ Ronaldo Cristiano Prati (3.0)
BATAGELO, H. C. ; GOIS, J. P. ; BUENO, L. R. ; ROZANTE, L. C. S. ; PRATI, R. C.. Lógica de programação: Variáveis e estruturas sequenciais. Em: Maria ds Graças Bruno Mrietto; Mário Minami; Pieter Willem Westera. (Org.). Bases Computacionais da Ciência. 1ed.Belo Horizonte (MG). : Fino Traço Editora. 2013.p. 143-160.
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BATAGELO, H. C. ; GOIS, J. P. ; BUENO, L. R. ; ROZANTE, L. C. S. ; PRATI, R. C.. Lógica de programação: Estruturas condicionais. Em: Maria das Graças Bruno Marietto, Mário Minami, Pieter Willem Westera. (Org.). Bases Computacionais da Ciência. 1ed.Santo André-SP. : Belo Horizonte (MG). 2013.p. 161-174.
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BATAGELO, H. C. ; GOIS, J. P. ; BUENO, L. R. ; ROZANTE, L. C. S. ; PRATI, R. C.. Lógica de programação: Estruturas de repetição. Em: Maria das Graças Bruno Marietto, Mário Minami, Pieter Willem Westera. (Org.). Bases Computacionais da Ciência. 1ed.Santo André-SP. : Belo Horizonte (MG). 2013.p. 175-184.
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