Alexandre Ferreira Ramos.

We aim to characterize the inflammatory profile of patientspresenting post-acute sequelae of SARS-CoV-2 infection (PASC, orlong covid) by means of artificial intelligence (AI). Themechanisms causing the most frequent self reported symptoms ofPASC patients, e.g. fatigue, remains elusive. The complexity ofPASC is manifested by a plethora of symptoms resulting fromaction of multiple subsystems of the organism, includinginflammatory response. Understanding how imbalanced inflammatoryresponse affects PASC symptoms is a major challenge. Because ofthe complexity of the inflammatory system, its data-drivenanalysis demands AI tools. We use data generated in across-sectional study performed by the consortium COVIDHC fromthe *Faculdade de Medicina da USP*. Data was collected from 228participants hospitalized with acute COVID-19 in 2020 whoreturned for a follow-up assessment. Clinical data was combinedwith serum cytokine quantification as a measure of theirinflammatory profile. We expect to conclude two preliminaryanalyses in which we established: a) clusters uniting patientshaving similar cytokines profiles; b) differences on inflammatoryresponse by male and female patients. Aim a) requires determiningthe association between the clusters and clinical symptoms. Aimb) requires establishing whether differential inflammatoryresponse has hormonal or genetic causes. Our results will enableimproved diagnostics, treatment designs, and prognostics for longcovid patients.

The project is dedicated to elucidating gene transcription bursts that occur during the development of Drosophila melanogaster embryos. These bursts, occurring at random times, imply the transcription of a random (and large) amount of mRNAs during brief intervals of time. Despite this randomness, it is remarkable that Drosophila embryos develop according to precisely space-time regulated gene expression patterns that ensure their viability into adulthood. Therefore, we will investigate the hypothesis of these transcriptional bursts being regulated by the presence of transcription factors (proteins that bind to the regulatory regions of a gene and modulate its transcription).

Durante a última década a pesquisa em câncer recebeu uma nova ferramenta: os modelos matemáticos dedicados à análise de vários aspectos sobre o crescimento e a proliferação celular. Os modelos atualmente disponíveis na literatura dedicam-se à descrição e análise do regime estacionário do processo ocupação do espaço por uma população celulas tumorais. Neste projeto propomos o uso de uma versão generalizada do modelo de Widom-Rowlinson para o estudo dos processos de proliferação celular estocásticos. Esperamos que esse projeto possa contribuir para o entendimento e estabelecimento de ao menos uma recomendação prática a ser utilizada no tratamento do câncer.

ESTUDO DOS NOVOS PROCESSOS DE FISSÃO-FUSÃO PARA GERAÇÃO DE ELETRICIDADE, INSUMOS ESTRATÉGICOS E REUTILIZAÇÃO DO COMBUSTÍVEL IRRADIADO.

Este projeto é dedicado à investigação das estratégias de regulação da expressão do gene estocástico. Visamos classificar as diferentes formas de ruído originárias de cada forma de regulação gênica e, em seguida, estudar suas funções numa célula. Utilizaremos métodos analíticos da Teoria dos Processos Estocásticos, da Teoria dos Grupos de Lie e da Teoria das Funções Complexas. Também pretendemos desenvolver uma metodologia para compreendermos os mecanismos matemáticos que possam resultar em redução de variância a partir do acoplamento de processos estocásticos.