Desde 2020, sou pós-doutoranda na FGV-EMAp sob supervisão do Prof. Alberto Paccanaro. Obtive meu bacharelado (2012), mestrado (2015) e doutorado (2020) em ciência da computação no Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo. Tanto minha tese de mestrado quanto minha tese de doutorado foram orientadas pelo Prof. André Fujita. Durante meu mestrado, desenvolvi um teste estatístico para comparar redes de coexpressão de genes. Obtive o terceiro lugar no XXIII Concurso Latino-Americano de Dissertações de Mestrado, XLII Conferência Latino-Americana de Informática - CLEI 2016, e o melhor pôster de Software e desenvolvimento, no X-meeting 2015 - 11º Congresso Internacional do AB3C + Simpósio Brasileiro de Bioinformática. Posteriormente, no meu doutorado, fiz um estágio de pesquisa no Laboratório de Probabilidade, Estatística e Modelagem da Universidade Sorbonne, sob supervisão da Profa. Catherine Matias. Nós provamos a consistência de um procedimento de estimação de parâmetros para grafos aleatórios desenvolvido pelo nosso grupo de pesquisa, que se baseia na densidade espectral. Também estudei propriedades do maior autovalor de grafos aleatórios e apliquei esse conhecimento à análise de redes funcionais do cérebro. Atualmente estou trabalhando com problemas de biologia computacional. Em particular, eu estou desenvolvendo abordagens de network medicine e aprendizado de máquina para reposicionamento de medicamentos para COVID-19.

ÁREAS DE INTERESSE: 

• Biologia computacional
• Medicina de rede
• Biología de sistemas
• Aprendizado de máquina
• Grafos aleatórios
• Teoria espectral de grafos