Re-Design of ribbon for new applications

O conceito de qualidade de vida surge pela primeira vez em 1920, através do economista inglês Arthur Cecil Pigou, que utiliza este termo para descrever o impacto governamental sobre a vida das pessoas mais desfavorecidas. Com a instalação de uma era industrializada e com o fim da 2º Guerra Mundial, a sociedade mudou de paradigma e iniciou uma procura incessante de formas para melhorar a sua qualidade de vida. Este conceito desenvolve-se juntamente com o desenvolvimento do conceito de educação, saúde, habitação, transporte, trabalho e lazer, bem como indicadores do aumento da esperança de vida, a diminuição da mortalidade infantil e dos níveis de poluição. O avanço da tecnologia teve um papel fundamental para a evolução desses conceitos, bem como o Design na procura de soluções para aplicação dessas mesmas tecnologias. No caso concreto da indústria tèxtil, a tendência é o desenvolvimento de têxteis inteligentes envolvendo a engenharia electrónica no seu processo de conceptualização e de fabrico. A chamada tecnologia wearable abre novos horizontes para a criação de soluções inovadoras, abrindo novos nichos de mercado com elevado valor acrescentado. Existem atualmente vários produtos no mercado cuja funcionalidade e utilidade lhes conferiu um estatuto imutável ao longo dos anos, onde a evolução não avançou na tendência atual. Esse é o caso dos tecidos estreitos, cuja funcionalidade poderá adquirir novas capacidades e ser utilizada em diferentes componentes têxteis nas mais variadas áreas. Essas capacidades poderão ser acrescentadas pela incorporação de materiais com luminosidade (Led’s e L-Wire) nas suas estruturas. Neste estudo realizado o design de produtos com novas funcionalidades, adaptando as tecnologias até agora desenvolvidas em novas soluções e/ou novas recriações de produto.

An R package for the integrated analysis of metabolomics and spectral data

Recently, there has been a growing interest in the field of metabolomics, materialized by a remarkable growth in experimental techniques, available data and related biological applications. Indeed, techniques as Nuclear Magnetic Resonance, Gas or Liquid Chromatography, Mass Spectrometry, Infrared and UV-visible spectroscopies have provided extensive datasets that can help in tasks as biological and biomedical discovery, biotechnology and drug development. However, as it happens with other omics data, the analysis of metabolomics datasets provides multiple challenges, both in terms of methodologies and in the development of appropriate computational tools. Indeed, from the available software tools, none addresses the multiplicity of existing techniques and data analysis tasks. In this work, we make available a novel R package, named specmine, which provides a set of methods for metabolomics data analysis, including data loading in different formats, pre-processing, metabolite identification, univariate and multivariate data analysis, machine learning, and feature selection. Importantly, the implemented methods provide adequate support for the analysis of data from diverse experimental techniques, integrating a large set of functions from several R packages in a powerful, yet simple to use environment. The package, already available in CRAN, is accompanied by a web site where users can deposit datasets, scripts and analysis reports to be shared with the community, promoting the efficient sharing of metabolomics data analysis pipelines.

From perfect strangers to research partners: a study of relationships, resource sharing and perceived benefits within R&D cooperation networks

Doctoral thesis in Marketing and Strategy.