Ruan Medina Carvalho

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Organização de eventos

Participação em eventos

Comissão julgadora das bancas

Foi orientado por

Produções bibliográficas

• Carvalho, Ruan M. ; Rosa, Iago G. L. ; Gomes, Diego E. B. ; Goliatt, Priscila V. Z. C. ; Goliatt, Leonardo . Gaussian processes regression for cyclodextrin host-guest binding prediction. JOURNAL OF INCLUSION PHENOMENA AND MACROCYCLIC CHEMISTRY (ONLINE) , v. 100, p. 1, 2021.

• CARVALHO, R. M. ; ROSSI, A. D. ; GOLIATT, P. V. Z. C. . QUALITY-MODEL CLUSTERING TOOL: A MODULE FOR CLUSTERING PROTEIN MODELS BASED ON QUALITY ATTRIBUTES. REVISTA MUNDI ENGENHARIA, TECNOLOGIA E GESTÃO , v. 5, p. 219-01-219-15, 2020.

• Carvalho, Ruan M. ; Rosa, Iago G. L. ; Goliatt, Priscila V. Z. C. ; Gomes, Diego E. B. ; Goliatt, Leonardo . Prediction of Cyclodextrin Host-Guest Binding Through a Hybrid Support Vector Method. Advances in Intelligent Systems and Computing. 1ed.: Springer Singapore, 2021, v. , p. 309-317.

• Saporetti, Camila M. ; Rosa, Iago G. L. ; Carvalho, Ruan M. ; Pereira, Egberto ; da Fonseca, Leonardo G. . Hybrid Unsupervised Extreme Learning Machine Applied to Facies Identification. Advances in Intelligent Systems and Computing. 1ed.: Springer Singapore, 2021, v. , p. 319-326.

• CAROLINA ESTORANI POLESSA DA SILVA, ANA ; GOULART TAVARES DA SILVA, GISELE ; MEDINA CARVALHO, RUAN ; CIAMPI DE MATTOS ROQUE, IGOR ; VICTOR DE MATTOS LOURO, JOÃO ; VANESSA ZABALA CAPRILES GOLIATT, PRISCILA ; GOLIATT DA FONSECA, LEONARDO . ODS MAPEADOS: UMA FERRAMENTA COMPUTACIONAL VOLTADA À GESTÃO ACADÊMICA E CIENTÍFICA PARA APOIO E ALINHAMENTO DA AGENDA 2030. In: III SUSTENTARE e VI WIPIS, 2022. Anais do Terceiro Sustentare e Sexto Wipis, 2021.

• CARVALHO, R. M. ; SILVA, G. G. T. ; GOLIATT, P. V. Z. C. ; ROCHA, B. M. ; BORGES, C. C. H. . A comparative study of Singular Value Decomposition (SVD) and Discrete Cosine Transform (DCT) techniques for image compression applications. In: XLI Ibero-Latin-American Congress on Computational Methods in Engineering, ABMEC, 2020, Foz do Iguaçu, PR, Brazil. Proceedings of the XLI Ibero-Latin-American Congress on Computational Methods in Engineering, 2020. v. 2. p. 8209.

• ROSA, I. G. L. ; CARVALHO, R. M. ; MARTINHO, A. D. ; FONSECA, L. G. ; F. NETO, R. ; BORGES, C. C. H. . Extensions and Improvements of the Extreme Learning Machine (ELM) Applied to Face Recognition. In: XLI Ibero-Latin-American Congress on Computational Methods in Engineering, ABMEC, 2020, Foz do Iguaçu, PR, Brazil. Proceedings of the XLI Ibero-Latin-American Congress on Computational Methods in Engineering, 2020. v. 2. p. 8212.

• CARVALHO, R. M. ; ROSSI, A. D. ; GOLIATT, P. V. Z. C. . Quality-model Clustering Tool: a Module for Clustering Protein Models Based on Quality Attributes. In: XXII Encontro Nacional de Modelagem Computacional e o X Encontro de Ciência e Tecnologia de Materiais, 2019, Juiz de Fora. Anais do XXII Encontro Nacional de Modelagem Computacional e X Encontro de Ciência e Tecnologia de Materiais, 2019. v. 2019.

• POLESSA, A. C. E. ; SILVA, G. G. T. ; CARVALHO, R. M. ; FONSECA, L. G. ; GOLIATT, P. V. Z. C. . Uso de Dados Abertos Para Pesquisa e Desenvolvimento de Cidades Conectadas: Um Breve Debate Sobre o Conceito de Smart Cities. In: Simpósio Nacional de ABCiber, 2018, Juiz de Fora. ABCIBER XI - SIMPÓSIO NACIONAL DA ABCIBER 2018, 2018. v. 2018. p. 449.

• CARVALHO, RUAN ; ROSA, PEDRO ; MACHADO, JOÃO VÍTOR ; JÚNIOR, JOSÉ GERALDO RIBEIRO ; COSTA, GABRIELLA . Ferramenta para Auxílio na Aprendizagem de Lógica de Programação em Sistemas Informatizados. In: I Workshop de Jogos Educativos Digitais Interdisciplinares, 2015, Maceió. org.crossref.xschema._1.Title@73c8978, 2015. p. 1144.

• MOTA, A. F. S. ; PIRES, C. A. A. ; SALES, F. O. ; MIRANDA, G. B. ; MACHADO, G. O. ; IWASHIMA, G. C. ; SILVA, G. A. F. ; ROSA, I. G. L. ; CEDRO, J. B. S. ; CARVALHO, R. M. ; MARINS, T. S. ; MORAES, V. R. ; GOULART, V. M. A. ; CORREA, Y. R. ; TOLEDO, E. M. . Atividades de Pesquisa do GET-EngComp: Organização e Planejamento para a Formação de Alunos. In: XXIII Encontro Nacional dos Grupos do Programa de Educação Tutorial [ENAPET], 2018, Campinas - SP. XXIII Encontro Nacional dos Grupos do Programa de Educação Tutorial [ENAPET], 2018. v. 2018. p. ---.

• MOTA, A. F. S. ; PIRES, C. A. A. ; MIRANDA, G. B. ; MACHADO, G. O. ; ROSA, I. G. L. ; CEDRO, J. B. S. ; SILVA, L. O. P. H. ; SILVA, P. H. S. M. E. ; CARVALHO, R. M. ; MARINS, T. S. ; GOULART, V. M. A. ; CORREA, Y. R. ; TOLEDO, E. M. . Práticas de Divulgação do Curso de Engenharia Computacional Pela Educação Tutorial. In: XVIII Encontro Regional dos Grupos do Programa de Educação Tutorial do Sudeste [SudestePET], 2018, Jaboticabal - SP. XVIII Encontro Regional dos Grupos do Programa de Educação Tutorial do Sudeste [SudestePET], 2018. v. 2018. p. ---.

• PIRES, C. A. A. ; CARVALHO, R. M. ; CEDRO, J. B. S. ; COELHO, A. L. A. B. ; MAGALHÃES, M. T. ; MELAO, E. ; MENDES, I. T. ; ROSA, I. G. L. ; SOUZA, G. H. ; SUTTER, L. F. M. ; VERDE, R. C. V. ; BERNARDINO, H. S. . Auxílio à Disciplina de Introdução à Engenharia Computacional. In: XVII Encontro Regional dos Grupos do Programa de Educação Tutorial do Sudeste [SudestePET], 2017, Vitória - ES. ANAIS ELETRÔNICOS XVII SUDESTE PET - Política e Educação: Influências no Programa de Educação Tutorial. Vitória ? ES: PROEX/UFES, 2017. v. 17. p. 128-133.

• CARVALHO, R. M. ; ROSA, I. G. L. ; COELHO, A. L. A. B. ; PIRES, C. A. A. ; MELAO, E. ; MIRANDA, G. B. ; SOUZA, G. H. ; FRITIS, G. C. ; MENDES, I. T. ; CEDRO, J. B. S. ; SUTTER, L. F. M. ; MAGALHÃES, M. T. ; SILVA, P. H. S. M. E. ; VERDE, R. C. V. ; GOULART, V. M. A. ; TOLEDO, E. M. ; BERNARDINO, H. S. . Minicursos Oferecidos pelo GET Engenharia Computacional nos Anos de 2016 e 2017. In: XXII Encontro Nacional dos Grupos do Programa de Educação Tutorial [ENAPET], 2017, Brasília - DF. XXII Encontro Nacional dos Grupos do Programa de Educação Tutorial [ENAPET], 2017. v. 2017. p. ---.

• SUTTER, L. F. M. ; CARVALHO, R. M. ; CEDRO, J. B. S. ; COELHO, A. L. A. B. ; MAGALHÃES, M. T. ; MELAO, E. ; MENDES, I. T. ; PIRES, C. A. A. ; ROSA, I. G. L. ; SOUZA, G. H. ; VERDE, R. C. V. ; BERNARDINO, H. S. . Curso de Mídias Digitais para Professores da Rede Pública de Ensino. In: XVII Encontro Regional dos Grupos do Programa de Educação Tutorial do Sudeste [SudestePET], 2017, Vitória - ES. ANAIS ELETRÔNICOS XVII SUDESTE PET - Política e Educação: Influências no Programa de Educação Tutorial. Vitória ? ES: PROEX/UFES, 2017. v. 17. p. 208-212.

• CARVALHO, R. M. ; IWASHIMA, G. C. ; SOUZA, V. C. ; GLANZMANN, N. ; SILVA, A. D. ; GOLIATT, P. V. Z. C. . 3D model, parameterization and molecular dynamics of a triazole derivative. In: IX Escola de Modelagem Molecular e Sistemas Biológicos [EMMSB], 2018, Petrópolis - RJ. Anais da IX EMMSB 2018, 2018. v. 18.

• CARVALHO, R. M. ; SANTANA, L. ; COSTA, G. C. B. . @genda Mobile - Um Aplicativo da @genda Online Utilizando Web Services. In: Feira Brasileira de Ciências e Engenharia [FEBRACE], 2015, São Paulo - SP. ANAIS 2015. São Paulo, 2015. v. 13. p. 3-3.

• CARVALHO, R. M. ; SOUZA, T. F. ; MACHADO, J. V. S. ; COSTA, G. C. B. . @genda online: facilitando a organização das atividades acadêmicas de discentes e docentes. In: Feira Brasileira de Ciências e Engenharia [FEBRACE], 2014, São Paulo - SP. ANAIS 2014. São Paulo, 2014. v. 12. p. 3-3.

• CARVALHO, R. M. ; MACHADO, J. V. S. ; ROSA, P. A. ; NOGUEIRA, S. L. O. ; RIBEIRO JUNIOR, J. G. ; COSTA, G. C. B. . Auto - Móvel: Simplificando o início ao ensino da programação de sistemas. In: Mostra Brasileira de Ciência e Tecnologia, 2014, Novo Hamburgo. RESUMOS MOSTRATEC, 2014. v. 6. p. 103-103.

• CARVALHO, R. M. ; ROSA, I. G. L. ; GOLIATT, P. V. Z. C. ; GOMES, D. E. B. ; FONSECA, L. G. . Prediction of Cyclodextrin Host-Guest Binding Through a Hybrid Support Vector Method. ADVANCES IN INTELLIGENT SYSTEMS AND COMPUTING , 2020.

• SAPORETTI, C. M. ; ROSA, I. G. L. ; CARVALHO, R. M. ; PEREIRA, E. ; FONSECA, L. G. . Hybrid Unsupervised Extreme Learning Machine applied to facies identification. ADVANCES IN INTELLIGENT SYSTEMS AND COMPUTING , 2020.

• CARVALHO, R. M. ; ROSA, I. G. L. ; GOLIATT, P. V. Z. C. ; GOMES, D. E. B. ; FONSECA, L. G. . A Comparison of Machine Learning Approaches for Cyclodextrin Host-Guest Binding Prediction. ADVANCES IN INTELLIGENT SYSTEMS AND COMPUTING , 2020.

• MAGALHÃES, M. T. ; CARVALHO, R. M. ; PACHAS, D. A. G. . Aproximações Numéricas do Problema Five-spot pelo Método da Direção Implícita Alternada - ADI. CNMAC , 2018.

• CARVALHO, R. M. . A comparative study of Singular Value Decomposition (SVD) and Discrete Cosine Transform (DCT) techniques for image compression applications. 2020. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• CARVALHO, R. M. ; ROSSI, A. D. ; GOLIATT, P. V. Z. C. . Quality-model Clustering Tool: a Module for Clustering Protein Models Based on Quality Attributes. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• CARVALHO, R. M. ; IWASHIMA, G. C. ; SOUZA, V. C. ; GLANZMANN, N. ; SILVA, A. D. ; GOLIATT, P. V. Z. C. . 3D model, parameterization and molecular dynamics of a triazole derivative. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• CARVALHO, R. M. ; IWASHIMA, G. C. ; GOLIATT, P. V. Z. C. . Construção, parametrização e simulação computacional de derivado triazólico de miltefosina. 2018. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• CARVALHO, R. M. ; GOLIATT, P. V. Z. C. . Agrupamento de modelos 3D de proteínas no refinamento estrutural automático do MHOLline. 2017. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• CARVALHO, R. M. ; ROSA, I. G. L. . Minicursos Oferecidos pelo GET Engenharia Computacional nos Anos de 2016 e 2017. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2018 - Atual

  Estudo do Comportamento Estrutural de Moléculas no Processo de Formação de Agregados em Dinâmicas Moleculares, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Priscila Vanessa Zabala Capriles Goliatt em 30/11/2019., Descrição: Estratégias computacionais vêm sendo cada vez mais utilizadas para auxiliar em diversos campos da ciência. Dessa forma, se tratando do desenvolvimento racional de fármacos, por ser um problema que possui como alicerce a predição, simulações computacionais e análise de dados para big data são estratégias presentes em todo processo de pesquisa e desenvolvimento, desde a identificação de alvos e mecanismos de ação até a escolha de candidatos a fármacos e estudos sobre a dinâmica dos mesmos. Nesta linha de pesquisa, o intuito é analisar e gerar mecanismos computacionais para acompanhar o processo de formação de agregados moleculares durante dinâmicas moleculares. Esse tipo de análise auxilia na identificação de formação de estruturas estáveis como micelas e podem ser utilizadas para desenvolvimento de estratégias de drug delivery, ou mesmo para explicar atributos da farmacocinética da molécula no corpo.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Ruan Medina Carvalho - Integrante / Gabriele Cesar Iwashima - Integrante / Vinicius Carios Souza - Integrante / Nicolas Glanzmann - Integrante / Adilson D. Silva - Integrante / Priscila Vanessa Zabala Capriles Goliatt - Coordenador., Número de produções C, T & A: 7

• 2016 - Atual

  Agrupamento de Modelos 3D de Proteínas para Refinamento Estrutural Automático Baseado em Atributos de Qualidade., Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Priscila Vanessa Zabala Capriles Goliatt em 30/11/2019., Descrição: Conhecer a estrutura tridimensional (3D) de uma proteína é de alta relevância para o estudo de doenças como parasitoses, viroses e cânceres. Na tentativa de acelerar o processo de obtenção de estruturas 3D de proteínas, tem-se recorrido ao uso de métodos computacionais sendo um dos mais significativos nessa área a modelagem comparativa. Esse método faz uso de moldes 3D de estruturas proteicas já conhecidas e depositadas em bancos de dados públicos, porém é altamente dependente da qualidade do molde e da relação evolutiva entre este e a proteína que deseja-se modelar. Desta forma, uma quantidade considerável de modelos precisam ser gerados e necessitam de várias etapas de refinamento envolvendo um conjunto grande de ferramentas computacionais, o que por vezes torna o processo de modelagem muito demorado. Nesta linha de pesquisa, desenvolve-se uma ferramenta para refinamento automático baseado na análise da qualidade do modelo gerado a partir de um conjunto de atributos sobre a estereoquímica e energia da proteína. Espera-se gerar um conjunto de conformações 3D otimizadas e usar ferramentas de agrupamento (clustering methods) para identificar grupos de conformações proteicas com propriedades similares. A partir destes dados, pede-se propor ao usuário uma estrutura ou um conjunto de estruturas representativas e refinadas automaticamente.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . , Integrantes: Ruan Medina Carvalho - Integrante / Priscila Vanessa Zabala Capriles Goliatt - Coordenador / Artur Duque Rossi - Integrante., Número de produções C, T & A: 6

Prêmios