Publicações

RIBEIRO, P. H.; SIMÃO, A. S. Exploring intratumor heterogeneity in cancer: A comparative evaluation of clustering methods. Journal of Computational Biology, v. 33, p. 787-803, 2026. http://dx.doi.org/10.1177/15578666261449274. 

RAMOS, R. H.; BARDELOTTE, Y. A.; FERREIRA, C. O. L.; SIMÃO, A. S. Identifying key genes in cancer networks using persistent homology. Scientific Reports, v. 15, p. 2751, 2025. http://dx.doi.org/10.1038/s41598-025-87265-4. 

RIBEIRO, P. H.; CUTIGI, J. F.; RAMOS, R. H.; FERREIRA, C. O. L.; EVANGELISTA, A. F.; SIMÃO, A. S. Exploring the influence of gene networks on driver gene classification. Journal of Computational Biology, v. 00, p. 00, 2025. http://dx.doi.org/10.1089/cmb.2025.0043. 

RIBEIRO, P. H.; SIMÃO, A. S. Analysis of clonal evolution in cancer: A computational perspective. Journal Of Bioinformatics And Computational Biology, v. 00, p. 00, 2025. http://dx.doi.org/10.1142/S0219720025310018. 

RAMOS, R. H.; FERREIRA, C. O. L.; SIMÃO, A. S. Human protein-protein interaction networks: A topological comparison review. HELIYON, v. 10, p. e27278, 2024. http://dx.doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e27278. 

SIMÃO, A. S.; EVANGELISTA, A. F.; SOUZA, A. G.; FERREIRA, C. O. L.; CUTIGI, J. F.; RIBEIRO, P. H.; RAMOS, R. H. ACDBio: The Biological Data Computational Analysis group at ICMC/USP, IFSP, and Barretos Cancer Hospital. Journal of Information and Data Management - JIDM, v. 15, p. 61-68, 2024. http://dx.doi.org/10.5753/jidm.2024.2622. 

CUTIGI, J. F.; EVANGELISTA, A. F.; REIS, R. M.; SIMÃO, A. S. A computational approach for the discovery of significant cancer genes by weighted mutation and asymmetric spreading strength in networks. Scientific Reports, v. 11, p. 1, 2021. http://dx.doi.org/10.1038/s41598-021-02671-8. 

CUTIGI, J. F.; EVANGELISTA, A. F.; SIMÃO, A. S. Approaches for the identification of driver mutations in cancer: A tutorial from a computational perspective. Journal of Bioinformatics and Computational Biology, v. 18, p. 2050016, 2020. http://dx.doi.org/10.1142/S021972002050016X. 

RAMOS, R. H.; SIMÃO, A. S. ; MOUSAVI, M. R. Causal Model Discovery in Cancer Guided by Cellular Pathways. International Conference on Computational Methods in Systems Biology. Berlin: Springer, 2024. v. 14971. p. 174-195. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-71671-3_13. 

RAMOS, R. H.; FERREIRA, C. O. L.; SIMÃO, A. S. The Survival Rate Among Unvaccinated, First Dose, and Second Dose Brazilian Hospitalized and ICU COVID Patients by Age Group. Anais do XXII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2022). p. 48-59. http://dx.doi.org/10.5753/sbcas.2022.222445. 

RIBEIRO, P. H.; CUTIGI, J. F.; EVANGELISTA, A. F.; SIMÃO, A. S. Aplicação de simulated annealing para descobrir mutações drivers. Anais do XXII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2022). p. 60-71. http://dx.doi.org/10.5753/sbcas.2022.222451. 

SOUZA, A. G. S.; SIMÃO, A. S. Investigation of the performance of driver mutation identification methods using biological networks and enriched biological networks. Anais do XXII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2022). p. 84. http://dx.doi.org/10.5753/sbcas.2022.222457. 

RAMOS, R. H.; CUTIGI, J. F.; FERREIRA, C. O. L.; SIMÃO, A. S. Topological characterization of cancer driver genes using reactome super pathways networks. Brazilian Symposium on Bioinformatics - BSB. Berlin: Springer, 2021. v. 13063. p. 26-37. https://doi.org/10.1007/978-3-030-91814-9_3. 

RAMOS, R. H.; CUTIGI, J. F.; FERREIRA, C. O. L.; EVANGELISTA, A. F.; SIMÃO, A. S. Analyzing different cancer mutation data sets from breast invasive carcinoma (BRCA), lung adenocarcinoma (LUAD), and prostate adenocarcinoma (PRAD). Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2020). p. 37. http://dx.doi.org/10.5753/sbcas.2020.11500. 

CUTIGI, J. F.; EVANGELISTA, R. F. ; RAMOS, R. H.; FERREIRA, C. O. L.; EVANGELISTA, A. F.; CARVALHO, A. C. P. L. F ; SIMÃO, A. S. Combining Mutation and Gene Network Data in a Machine Learning Approach for False-Positive Cancer Driver Gene Discovery. Brazilian Symposium on Bioinformatics - BSB. Berlin: Springer, 2020. v. 13. p. 81-92. https://doi.org/10.1007/978-3-030-65775-8_8. 

SOUZA, A. G. S. Investigation of the use of functional interaction networks and enriched functional interaction networks in methods for identifying significant mutations applied to cancer research. Tese de Doutorado, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. http://dx.doi.org/10.11606/T.55.2025.tde-02092025-104234. 

RAMOS, R. H. Utilizing Structural Features from Protein Interaction Sub-Networks to Analyze Cancer Genes. Tese de Doutorado, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. http://dx.doi.org/10.11606/T.55.2025.tde-13082025-150930.

CUTIGI, J. F. Computational approaches for the discovery of significant genes in cancer. Tese de Doutorado, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. http://dx.doi.org/10.11606/T.55.2021.tde-18082021-100555.