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Identificação

Identificação pessoal

Nome completo
Ana Margarida Antunes Coelho Alão de Freitas

Nomes de citação

  • Freitas, Ana Alão

Identificadores de autor

Ciência ID
5215-238D-58F2
ORCID iD
0000-0001-9454-4874

Endereços de correio eletrónico

  • ana.alao@itqb.unl.pt (Profissional)

Moradas

  • Instituto de Tecnologia Química e Biológica António Xavier, Universidade Nova de Lisboa, Av. da República, 2780-157, Oeiras, Oeiras, Portugal (Profissional)

Domínios de atuação

  • Ciências Exatas - Ciências da Computação e da Informação - Bioinformática
Formação
Grau Classificação
2012 - 2014
Concluído
 Mestrado em Bioinformática (Mestrado)
Universidade do Minho, Portugal
"Extraction of Kinetic Information from Literature" (TESE/DISSERTAÇÃO)
 17
2003 - 2008
Concluído
 Licenciatura em Bioinformática (Licenciatura)
Universidade Católica Portuguesa Escola Superior de Biotecnologia, Portugal
 14
Percurso profissional

Outros

Categoria Profissional
Instituição de acolhimento 		Empregador
2018/11/01 - Atual Aluno Doutoramento Universidade Nova de Lisboa Instituto de Tecnologia Química e Biológica, Portugal
2017/07/19 - 2017/12/31 Bolsa de Investigação (UMINHO/BI/258/2017)), no âmbito do Projecto "DeYeastLib; ERA-IB-2/003/2013". Universidade do Minho Centro de Engenharia Biológica, Portugal
2016/02/01 - 2017/01/31 Bolsa de Investigação (UMINHO/BI/13/2016), no âmbito do Projecto SISBI-Sistema Inteligente de Suporte à Decisão para a Biotecnologia Industrial. Universidade do Minho Centro de Engenharia Biológica, Portugal
2014/12/29 - 2015/07/31 Bolsa de Investigação (UMINHO/BI/388/2014), no âmbito do Projecto "Caracterização dos princípios de design de circuitos metabólicos prevalentes", com a Ref. PTDC/QUI-BIQ/119657/2010-FCOMP-01-0124-FEDE Universidade do Minho Centro de Engenharia Biológica, Portugal
2014/01/01 - 2014/12/11 Projecto/Tese de mestrado, realizada no grupo BioSystems e em colaboração com SilicoLife Lda, com o tema “Extraction of kinetic information from literature” e sob a orientação da Prof. Doutora Isabel Universidade do Minho Centro de Engenharia Biológica, Portugal
2013/03/18 - 2014/03/17 Bolsa de Iniciação Científica (UMINHO/BIC/4/2013), no âmbito do Projecto "Caracterização dos princípios de design de circuitos metabólicos prevalentes", com a Ref. PTDC/QUI_BIQ/119657/2010. Universidade do Minho Centro de Engenharia Biológica, Portugal
2009/02/15 - 2009/07/31 Estágio de mestrado realizado, no âmbito do programa Erasmus, no “Comparative Genomics Group” – CMBI, com o tema: “Analysis of Aspergillus Fumigatus – Solexa sequencing data”, sob a orientação do Prof Radboud Universiteit Centre for Molecular and Biomolecular Informatics, Países Baixos
2007/09/01 - 2008/03/05 Projeto final de curso realizado, no âmbito do programa Erasmus, no “Comparative Genomics Group” – CMBI , com o tema: “Evolution of functions in the p53 family – Alignment analysis”, sob a orientação Radboud Universiteit Centre for Molecular and Biomolecular Informatics, Países Baixos
Produções

Publicações

Livro
  1. Freitas, A.A.; Costa, H.; Rocha, M.; Rocha, I.. A text mining approach for the extraction of kinetic information from literature. 2015.
    10.1007/978-3-319-19776-0_10
Tese / Dissertação
  1. Freitas, Ana Alão. "Extraction of kinetic information from literature". Mestrado, 2014. http://hdl.handle.net/1822/37497.

Outros

Outra produção
  1. A DREAM challenge to build prediction models for short-term discontinuation of docetaxel in metastatic castration-resistant prostate cancer. Purpose Docetaxel has a demonstrated survival benefit for patients with metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC); however, 10% to 20% of patients discontinue docetaxel prematurely because of toxicity-induced adverse events, and the management of risk factors for toxicity remains a challenge. Patients and Methods The comparator arms of four phase III clinical trials in first-line mCR. 2019. Prostate Cancer DREAM Challenge Community; Correia, Sara; Freitas, Ana Alão; Rocha, Miguel; Vieira, Vítor. http://hdl.handle.net/1822/59520.
    10.1200/CCI.17.00018
  2. Prediction of overall survival for patients with metastatic castration-resistant prostate cancer: development of a prognostic model through a crowdsourced challenge with open clinical trial data. Background: Improvements to prognostic models in metastatic castration-resistant prostate cancer have the potential to augment clinical trial design and guide treatment strategies. In partnership with Project Data Sphere, a not-for-profit initiative allowing data from cancer clinical trials to be shared broadly with researchers, we designed an open-data, crowdsourced, DREAM (Dialogue for Reverse E. 2017. Guinney, Justin; Wang, Tao; Laajala, Teemu D.; Winner, Kimberly Kanigel; Bare, J. Christopher; Neto, Elias Chaibub; Khan, Suleiman A.; et al. http://hdl.handle.net/1822/44342.
    10.1016/S1470-2045(16)30560-5
  3. Extracting kinetic information from literature with KineticRE. To better understand the dynamic behavior of metabolic networks in a wide variety of conditions, the field of Systems Biology has increased its interest in the use of kinetic models. The different databases, available these days, do not contain enough data regarding this topic. Given that a significant part of the relevant information for the development of such models is still wide spread in the. 2015. Freitas, Ana Alão; Costa, Hugo; Rocha, Miguel; Rocha, I.. http://hdl.handle.net/1822/38891.
    10.2390/biecoll-jib-2015-282