Uma metodologia para seleção de parâmetros em modelos de classificação de proteínas.

Os principais desafios relacionados ao problema de classificação de enzimas em banco de dados de estruturas de proteínas são: 1) o ruído presente nos dados; 2) o grande número de variáveis; 3) o número não-balanceado de membros por classe. Para abordar esses desafios, apresenta-se uma metodologia para seleção de parâmetros, que combina recursos de matemática (ex: Transformada Discreta do Cosseno) e da estatística (ex:.g., correlação de variáveis e amostragem com reposição). A metodologia foi validada considerando-se os três principais métodos de classificação da literatura, a saber; árvore de decisão, classificação Bayesiana e redes neurais. Os experimentos demonstram que essa metodologia é simples, eficiente e alcança resultados semelhantes àqueles obtidos pelas principais técnicas para seleção de parâmetros na literatura.Termos para indexação classificação de enzimas,predição de função de proteínas, estruturas de proteínas, banco de dados de proteínas, seleção de parâmetros, métodos para classsificação de dados.

Mapstore: sustentabilidade e recuperação de pastagens: aspectos técnicos, ambientais e econômicos com transferência de tecnologia e tomada de decisão.

2010

Controle químico de doenças na cultura do milho: aspectos a serem considerados na tomada de decisão sobre aplicação.

2009

Milho Bt: teoria e prática da produção de plantas transgênicas resistentes a insetos-praga.

A biotecnologia moderna está gerando um grande número de genes passíveis de serem utilizados para a melhoria genética do milho, e as técnicas de transformação genética de plantas poderão ser empregadas para alterar a funcionalidade in vivo destes genes via complementação, superexpressão ou silenciamento. Progressos expressivos foram conseguidos no desenvolvimento da tecnologia de transformação genética de milho na última década. A transformação genética do milho, considerada por algum tempo problemática, tornou-se, atualmente, um procedimento de rotina para vários genótipos na maioria dos laboratórios públicos e privados trabalhando com esta cultura. Nesta Circular Técnica, serão abordados aspectos da produção e utilização em campo do milho Bt, englobando desde as pesquisas iniciais para o isolamento e caracterização dos genes cry, sua transferência para cultivares de milho via biobalística ou Agrobacterium, sua integração em programas de melhoramento clássico assistido por marcadores moleculares e utilização destas novas cultivares em campo.

Estatística aplicada a dados ambientais: influência da qualidade d'água da sub-bacia do Lajeado dos Fragosos sobre a população de borrachudos.

2003

A soja no Brasil: história e estatística.

Origem e distribuicao no mundo; Introducao e primeiras experiencias no Brasil; Evolucao da producao; Destino da producao; Capacidade de processamento; Portos de embarque; Meios de transporte; Precos recebidos pelos produtores; Custos de producao.

Uma abordagem orientada a objetos para ambiente de diagnóstico remoto.

No escopo deste trabalho é apresentada uma infra- estrutura orientada a objetos, desenvolvida no âmbito do projeto proposto por massuruhá(2004), que suporta via web a abordagem integrada para diágnostico, investigação e tratamento de desordens proposta em massruhá(2003). Nesta nova abordagem, o conhecimento é basicamente modelado através de associações causais entre objrtos e a inferência é abdutiva.Conceitos de parsimonious covering theory(pct), lógica nebulosa e teoria de decisão são também integrados, de maneira a tratar os vários aspectos inerentes aos processos envolvidos em raciocínio clínico. A validação do modelo teórico foi realizada em fitopatologia, abordando especificamente a diagnose, investigação e tratamento de doenças de milho.Entretanto, devido a sua generalidade, espera-se que os desenvolvimentos teóricos obtidos possam ser aplicados para resolver problemas de diagnóstico tanto na área vegetal quanto na área animal.Termos para indexação: inferência abdutiva, lógica nebulosa, orientação a objetos, sistemas especialistas, representação do conhecimento, doenças de plantas.

Cálculo analítico de parâmetros estruturais de proteínas usando a teoria Alpha Shapes.

2007

Uma abordagem nebulosa para solução de problemas de diagnóstico, investigação e tratamento de desordens.

Este trabalho tem por objetivo apresentar uma abordagem integrada para diagnóstico, investigação e tratamentos de desordens (doenças, falhas de computadores, etc.). Nesta nova abordagem, denominada Teoria das Coberturas Nebulosas (TCN), o conhecimento é basicamente modelado através de associações causais e a inferência é abdutiva. Conceitos de Parsimonious Covering Theory (PCT), lógica nebulosa e teoria de decisão são também integrados, de maneira a tratar os vários aspectos inerentes aos processos envolvidos em raciocínio clínico. Por exemplo, a possibilidade de diversas desordens estarem conjuntamente causando um conjunto de manifestações, a manipulação de informações temporais, a consideração de condições favoráveis ao desenvolvimento de uma desordem, a incapacidade do especialista em oferecer conhecimento generalizado desprovido de incerteza e/ou imprecisão, a manipulação de fatores cruciais na tomada de decisão nas tarefas de investigação e tratamento como o custo e o risco são alguns dos aspectos abordados neste trabalho. A validação do modelo teórico foi realizada em fitopatologia, abordando especificamente a diagnose, investigação e tratamento de doenças de milho. Entretanto, devido a sua generalidade, espera-se que os desenvolvimentos teóricos obtidos possam ser aplicados para resolver problemas de diagnóstico em outras áreas de conhecimento.

Entendendo e interpretando os parâmetros utilizados por BLAST.

O método BLAST para determinação de similaridades entre sequências biológicas. Score e matrizes de substituição. Determinação de matrizes de substituição BLOSUM. Determinação de matrizes de substituição PAM. Resultados da teoria Estatística de comparação local de sequências. O Algoritmo usado por BLAST. NCBI-BLAST. Exemplo de busca.

C4.5: um recurso para geração de árvores de decisão.

O Sistema de Indução C4.5. Requerimentos-chave para a utilização do software. Um exemplo ilustrativo. Algumas dicas de uso.

Sistemas de apoio à decisão para problemas de localização e roteamento.

O objetivo deste trabalho é mostrar os sistemas de apoio à decisão desenvolvidos para solucionar problemas de localização e roteamento, composto pelos novos enfoques de algoritmos de localização e roteamento e sistemas de informação geográfica Spring, Map Objects, Transcard e Arc View.

Banco de dados e sistema de apoio a decisão para as culturas de milho e soja.

A agricultura de precisão pode ser vista como uma forma de gerenciamento da variabilidade espaço-temporal dos sistemas de produção, que visa: a) diminuir as vulnerabilidaes; b) aumentar a competitividade dos produtos agrícolas nacionais; c) assegurar respostas com bases científicas às questões ambientais: e d) contribuir para o aumento da qualificação técnica e da oferta de empregos na cadeia produtiva do agronegócio. O tema é estratégico para o país, na medida em que busca a consolidação de um segmento de tecnologia avançada aplicada à potencialização dos sistemas produtivos nos aspectos, produtividade, qualidade e sustentabilidade.

Utilização de aplicativos Base e Calc do pacote BrOffice.org para criação de Sistema de Suporte à Decisão.

Neste trabalho, tem-se uma proposta de mostrar como se constrói um sistema de apoio à decisão de pequeno porte, usando-se os aplicativos Calc e Base. O aplicativo Base será usado para armazenar dados que estão em suas tabelas ou para importá-los a partir de uma outra fonte, isto é, a partir de um outro banco de dados (MySQL, PostgreSQL, etc.) ou de arquivos. Com os dados no aplicativo Base, o Calc irá acessá-los e manipulá-los para, finalmente, mostrar os resultados de apoio à decisão do usuário.

Árvores de decisão aplicadas na análise e no alerta da ferrugem do cafeeiro.

A ferrugem do cafeeiro é a principal doença da cultura do café. O conhecimento dos fatores que condicionam as epidemias de ferrugem e a sua previsão são importantes. Uma instância do processo de descoberta de conhecimento em bases de dados foi realizada para avaliar a aplicação de árvores de decisão na análise e no alerta da ferrugem. As classes do atributo meta foram definidas por intervalos da taxa de progresso da doença. Dados meteorológicos, a carga pendente de frutos e o espaçamento entre plantas serviram de atributos preditivos. As árvores de decisão obtidas auxiliaram na compreensão de quais variáveis, e como as interações dessas variáveis, conduziram a ferrugem no campo. O modelo de alerta para lavouras com alta carga pendente de frutos apresentou bom desempenho e pode ajudar na tomada de decisão referente ao controle da ferrugem do cafeeiro.