Camila Pereira Perico

Sou formada em Biologia com mestrado em Bioinformática ambos na Universidade Federal do Paraná (UFPR). Estou concluindo neste ano de 2024 meu doutorado também em Bioinformática pela UFPR. Me especializei em análise genômica, desenvolvimento de ferramentas para análises livres de alinhamento e aplicação de métodos de machine learning e inteligência artificial para o processamento de grandes volumes de dados em bioinformática, incluindo análises de genomas virais e bacterianos.

Tenho experiência em áreas interdisciplinares, como o uso de ML no estudo das emoções humanas, e didática adquirida na licenciatura em Ciências Biológicas, além de ministrar minicursos em inteligência artificial, biologia e ferramentas de bioinformática. Minha contribuição acadêmica inclui publicações relevantes na área, com artigos recentes aceitos e em fase de submissão em periódicos de impacto.

Entre meus projetos, destaco o desenvolvimento do método rSWeeP para análise livre de alinhamento (disponível no Bioconductor) e um estudo acerca da pandemia de SARS-CoV-2 no Brasil, que gerou insights sobre a dinâmica e diversidade do vírus no país (DOI:10.3389/fmicb.2022.1037455). Possuo experiência no ambiente Linux e nas linguagens de programação R, Python, MATLAB, C e Shell Script, além de habilidades para elaboração de textos acadêmicos em LaTeX.

Tenho interesse em colaborar com pesquisas assim como na formação e orientação de futuros profissionais na área.

Minha experiência profissional foi obtida durante o mestrado e doutorado em bioinformática. Minha atuação abrangeu a genômica e proteômica, principalmente viral e bacteriana. Estudos filogenéticos globais com grande número de amostras. Implementação de métodos de inteligência artificial (supervisionados e não supervisionados) e desenvolvimento de pacote R (rSWeeP) para análise livre de alinhamento. 

Sou bióloga e mestre em bioinformática formada pela Universidade Federal do Paraná. Atualmente estou concluindo meu doutorado em bioinformática pela mesma instituição, com perspectiva de conclusão em dezembro de 2024. Meu enfoque foi na aplicação de métodos de inteligência artificial para a análise de sequencias biológicas, e no desenvolvimento de ferramentas computacionais. Meus estudos foram voltados para a análise genômica viral (SARS-CoV-2) e bacteriana de grande número de sequências (big data).