Graduado em Estatística pela Universidade Federal do Espírito Santo (2007). Mestre em Estatística Aplicada e Biometria pela Universidade Federal de Viçosa (2009). Doutor em Estatística e Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras (2011). Curso de curta duração em Seleção Genômica Ampla pela Universidade Zaragoza (Espanha, 2014). Realizou, com bolsa CAPES, Pós Doutorado em Análise de dados Genômicos via Métodos Econométricos na North Carolina State University (EUA, 2016). Foi bolsista do Programa de bolsas de qualidade em pesquisa de excelência para jovens docentes pesquisadores da Fundação Arthur Bernardes 2014-2015 (Funarbe). Foi bolsista do Programa Pesquisador Mineiro da FAPEMIG (2015-2017). Foi bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq - Nível 2 (2017-2020). Foi coordenador do Programa de Pós-Graduação em Estatística Aplicada e Biometria (2017-2019). Atualmente é Professor Associado III do Departamento de Estatística da Universidade Federal de Viçosa e bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq - Nível 1D (2020-2024). Orientador de mestrado e doutorado nos Programas de Pós-Graduação em Estatística Aplicada e Biometria e Genética e Melhoramento da UFV. Professor e membro da comissão coordenadora do curso de Pós-Graduação Lato Sensu em Inteligência Artificial e Computacional da UFV. Um dos fundadores do Laboratório de Inteligência Computacional e Aprendizado Estatístico (LICAE-UFV). Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística Aplicada, com ênfase em Métodos Estatísticos Aplicados ao Melhoramento - Plantas e Animais, Inteligência Computacional e Aprendizado Estatístico. Mais informações podem ser encontradas no site do Laboratório de Inteligência Computacional e Aprendizado Estatístico (LICAE-UFV): LICAE.

Projetos

• GenomicLand: Software para predição e associação genômica
• Modelos Mistos e Bayesianos no estudo de associação genômica para características em arroz (Oryza sativa)
• Aprendizado de máquina na predição de valores genéticos visando avaliar o desempenho de populações híbridas

Orientações em Andamento

• Tese de Doutorado:
Wanessa Alves Lima
Weverton Gomes da Costa
Carla Galvão
Vitor Seite Sagai
Matheus Massariol Suela
Maurício de Oliveira Celeri
Helaine Claire Ferreira de Almeida
Jackson Tavela da Silva

Publicações Sugeridas

NASCIMENTO, ANA CAROLINA C. et al. Quantile regression for genomic selection of growth curves. ACTA SCIENTIARUM-AGRONOMY, v. 46, p. 1-12, 2024.

AZEVEDO, CAMILA F. et al. Using visual scores for genomic prediction of complex traits in breeding programs. THEORETICAL AND APPLIED GENETICS, v. 137, p. 1, 2024.

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SOUZA, I. C. et al. The trade-off between density marker panels size and predictive ability of genomic prediction for agronomic traits in Coffea canephora. EUPHYTICA, v. 220, p. 1, 2024.

GOMES, R. S. et al. Artificial neural networks optimize the establishment of a Brazilian germplasm core collection of winter squash (Cucurbita moschata D.). Scientific Reports, v. 14, p. 1, 2024.