Joicymara Santos Xavier

Doutora em Bioinformática pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), com período Sanduíche na Stellenbosch University (África do Sul) através do programa Capes PRINT ( Programa Institucional de Internacionalização) e colaboração com o Center of Epidemic Response and Inovation (CERI - África do Sul), Fiocruz-MG, University of Melbourne (Austrália) e Baker Heart and Diabetes Institute (Austrália). Professora Adjunta na Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM) onde é responsável pelas disciplinas de Programação, Tecnologia da Informação e Ciência de Dados. Mestra em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Uberlândia (UFU), onde foi membro do High Performance and Dependable Computing System Laboratory (HPDCS) trabalhando com Confiabilidade de Software. Graduada em Sistemas de Informação pela Universidade Estadual de Montes Claros (Unimontes), onde também trabalhou como analista e desenvolvedora de sistemas por cinco anos. Atualmente coordena o Grupo de Estudos em Programação (GESPRO) na UFVJM, o Laboratório de Bioinformática e Inteligência Artificial (BIA) e é Diretora Administrativa e co-fundadora da ONG Código X, que visa despertar o interesse de meninas em situação de vulnerabilidade social para a tecnologia. Atua também como consultora de Data Science no projeto DS-I INFORM Africa, um consórcio que visa desenvolver ferramentas que auxiliem no combate de futuras epidemias, financiado pelo National Institutes of Health (NIH). Seus principais interesses de pesquisa são: engenharia de dados biológicos, vigilância genômica, predição de efeitos de mutações, mutações compensatórias, estrutura e função de proteínas, banco de dados, aprendizado de máquina.

Graduation at Sistemas de Informação from Universidade Estadual de Montes Claros (2011), master's at Computer Science from Universidade Federal de Uberlândia (2015) and doctorate at Genetics from Universidade Federal de Minas Gerais (2022). Has experience in Computer Science, acting on the following subjects: bioinformatics, machine learning, graph-based signatures, mcsm and mutation.