Apresentação

Tem experiência em análise proteômica baseada em espectrometria de massas (shotgun proteomics) e biologia de sistemas in silico, aplicadas a modelos clínicos e pré-clínicos associados a distúrbios psiquiátricos. É Professor Associado de Bioquímica (Livre Docente), Chefe do Departamento de Bioquímica e Biologia Tecidual, além de um dos Coordenadores da Área de Biologia da FAPESP e Membro do Comitê de Assessoramento do CNPq (CA BF). É membro eleito do Conselho Universitário da Unicamp (mais votado representante MS5). Foi Eleito Membro Afiliado da Academia Brasileira de Ciências (17-21) e da Academia de Ciências do Estado de São Paulo (19-23). Foi entre 2017-2021 assessor Docente da Pró-Reitoria de Pesquisa da Unicamp. Estabeleceu o Laboratório de Neuroproteômica em 2014, depois de retornar da Alemanha após um período de 2 anos como Investigador Principal na LMU - Ludwig Maximilians Universität Muenchen (12-14). Daniel é Biólogo (03), com Doutorado em Bioquímica (08) pela Unicamp. Suas experiências de pós-doutorado foram no Max Planck Institute of Psychiatry na Alemanha (08-10) e na Universidade de Cambridge no Reino Unido (10-12), onde inclusive chefiou o grupo de Espectrometria de Massas do Cambridge Centre for Neuropsychiatric Research (CCNR). Foi na mesma época consultor da Psynova Neurotech Ltd. Daniel é Membro Fundador da BrProt (2012) e foi Membro do Conselho da BrMass (2014-2023). Foi eleito para o conselho da Human Proteome Organisation (15-17) e faz parte do Comitê Gestor do Human Brain Proteome Project desde 2015, sendo seu chair em 2023. É Editor Associado da npj Schizophrenia (Nature), membro do corpo editorial de outros 8 periódicos científicos e editor permanente séries de livros "Proteomics, Metabolomics, Interactomics and Systems Biology" pela editora Springer-Nature (EUA). Proferiu mais de 60 apresentações orais em congressos internacionais, inclusive como Plenary Speaker, Keynote Speaker e Chair. Índices H38 (ISI) e H47 (Scholar) com mais de 8200 citações (Scholar).

Atividades de pesquisa

Análise proteômica baseada em espectrometria de massas (shotgun proteomics) e biologia de sistemas in silico, aplicadas a modelos clínicos e pré-clínicos associados a distúrbios psiquiátricos.

Atividades de ensino

Professor de Bioquímica e Proteômica

Atividades de extensão

Cursos sobre a caracterização molecular de doenças e espectrometria de massas.

Publicações destacadas

martins-de-souza D; Maccarrone G; Ising, M; Kloiber, S; Lucae, S; Holsboer, F; Turck, Christoph W; Blood mononuclear cell proteome suggests Integrin and Ras signaling as critical pathways for antidepressant treatment response. Biological Psychiatry (1969), v.3223, p. 86-89, 2014 [ doi:10.1016/j.biopsych.2014.01.022 ]

Crunfli, Fernanda; Carregari, Victor C.; Veras, Flavio P.; Silva, Lucas S.; Nogueira, Mateus Henrique; Antunes, André Saraiva Leão Marcelo; Vendramini, Pedro Henrique; Valença, Aline Gazzola Fragnani; Brandão-teles, Caroline; Zuccoli, Giuliana Da Silva; Reis-de-oliveira, Guilherme; Silva-costa, Lícia C.; Saia-cereda, Verônica Monteiro; Smith, Bradley J.; Codo, Ana Campos; De Souza, Gabriela F; Muraro, Stéfanie P.; Parise, Pierina Lorencini; Toledo-teixeira, Daniel A.; martins-de-souza D; Morphological, cellular, and molecular basis of brain infection in COVID-19 patients. PROCEEDINGS OF THE NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES OF THE UNITED STATES OF AMERICA, v.119, p. e2200960119-, 2022 [ doi:10.1073/pnas.2200960119 ]

Nascimento, Juliana Minardi; Saia-cereda, Verônica M.; Zuccoli, Giuliana S.; Reis-de-oliveira, Guilherme; Carregari, Victor Corasolla; Smith, Bradley J.; Rehen, Stevens K.; martins-de-souza D; martins-de-souza, Daniel; Proteomic signatures of schizophrenia-sourced iPSC-derived neural cells and brain organoids are similar to patients' postmortem brains. Cell and Bioscience, v.12, p. 1-, 2022 [ doi:10.1186/s13578-022-00928-x ]

Reis-de-oliveira, Guilherme; Carregari, Victor Corasolla; Sousa, Gabriel Rodrigues Dos Reis De; martins-de-souza D; martins-de-souza, Daniel; OmicScope unravels systems-level insights from quantitative proteomics data. Nature Communications, v.15, p. 6510-, 2024 [ doi:10.1038/s41467-024-50875-z ]