Contexto e modularização em redes neurais recorrentes para aprendizagem de seqüências temporais

Este trabalho apresenta um sistema neural modular, que processa separadamente informações de contexto espacial e temporal, para a tarefa de reprodução de sequências temporais. Para o desenvolvimento do sistema neural foram considerados redes neurais recorrentes, modelos estocásticos, sistemas neurais modulares e processamento de informações de contexto. Em seguida, foram estudados três modelos com abordagens distintas para aprendizagem de seqüências temporais: uma rede neural parcialmente recorrente, um exemplo de sistema neural modular e um modelo estocástico utilizando a teoria de modelos markovianos escondidos. Com base nos estudos e modelos apresentados, esta pesquisa propõe um sistema formado por dois módulos sucessivos distintos. Uma rede de propagação direta (módulo estimador de contexto espacial) realiza o processamento de contexto espacial identificando a seqüência a ser reproduzida e fornecendo um protótipo do contexto para o segundo módulo. Este é formado por uma rede parcialmente recorrente (módulo de reprodução de sequências temporais) para aprender as informações de contexto temporal e reproduzir em suas saídas a seqüência identificada pelo módulo anterior. Para a finalidade mencionada, este mestrado utiliza a distribuição de Gibbs na saída do módulo para contexto espacial de forma que este forneça probabilidades de contexto espacial, indicando o grau de certeza do módulo e possibilitando a utilização de procedimentos especiais para os casos de dúvida. O sistema neural foi testado em conjuntos contendo trajetórias abertas, fechadas, e com diferentes situações de ambigüidade e complexidade. Duas situações distintas foram avaliadas: (a) capacidade do sistema em reproduzir trajetórias a partir de pontos iniciais treinados; e (b) capacidade de generalização do sistema reproduzindo trajetórias considerando pontos iniciais ou finais em situações não treinadas. A situação (b) é um problema de difícil ) solução em redes neurais devido à falta de contexto temporal, essencial na reprodução de seqüências. Foram realizados experimentos comparando o desempenho do sistema modular proposto com o de uma rede parcialmente recorrente operando sozinha e um sistema modular neural (TOTEM). Os resultados sugerem que o sistema proposto apresentou uma capacidade de generalização significamente melhor, sem que houvesse uma deterioração na capacidade de reproduzir seqüências treinadas. Esses resultados foram obtidos em sistema mais simples que o TOTEM.

Modulação da diferenciação neural de células troco embrionárias por transientes de cálcio intracelulares: papéis dos receptores purinérgicos e de canais de cálcio voltagem-dependentes

Receptores purinérgicos e canais de cálcio voltagem-dependentes estão envolvidos em diversos processos biológicos como na gastrulação, durante o desenvolvimento embrionário, e na diferenciação neural. Quando ativados, canais de cálcio voltagem-dependentes e receptores purinérgicos do tipo P2, ativados por nucleotídeos, desencadeiam transientes de cálcio intracelulares controlando diversos processos biológicos. Neste trabalho, nós estudamos a participação de canais de cálcio voltagem-dependentes e receptores do tipo P2 na geração de transientes de cálcio espontâneos e sua regulação na expressão de fatores de transcrição relacionados com a neurogênese utilizando como modelo células tronco (CTE) induzidas à diferenciação em células tronco neurais (NSC) com ácido retinóico. Descrevemos que CTE indiferenciadas podem ter a proliferação acelerada pela ativação de receptores P2X7, enquanto que a expressão e a atividade desse receptor precisam ser inibidas para o progresso da diferenciação em neuroblasto. Além disso, ao longo da diferenciação neural, por análise em tempo real dos níveis de cálcio intracelular livre identificamos 3 padrões de oscilações espontâneas de cálcio (onda, pico e unique), e mostramos que ondas e picos tiveram a frequência e amplitude aumentadas conforme o andamento da diferenciação. Células tratadas com o inibidor do receptor de inositol 1,4,5-trifosfato (IP3R), Xestospongin C, apresentaram picos mas não ondas, indicando que ondas dependem exclusivamente de cálcio oriundo do retículo endoplasmático pela ativação de IP3R. NSC de telencéfalo de embrião de camundongos transgênicos ou pré-diferenciadas de CTE tratadas com Bz-ATP, o agonista do receptor P2X7, e com 2SUTP, agonista de P2Y2 e P2Y4, aumentaram a frequência e a amplitude das oscilações espontâneas de cálcio do tipo pico. Dados, obtidos por microscopia de luminescência, da expressão em tempo real de gene repórter luciferase fusionado à Mash1 e Ngn2 revelou que a ativação dos receptores P2Y2/P2Y4 aumentou a expressão estável de Mash1 enquanto que ativação do receptor P2X7 levou ao aumento de Ngn2. Além disso, células na presença do quelante de cálcio extracelular (EGTA) ou do depletor dos estoques intracelulares de cálcio do retículo endoplasmático (thapsigargin) apresentaram redução na expressão de Mash1 e Ngn2, indicando que ambos são regulados pela sinalização de cálcio. A investigação dos canais de cálcio voltagem-dependentes demonstrou que o influxo de cálcio gerado por despolarização da membrana de NSC diferenciadas de CTE é decorrente da ativação de canais de cálcio voltagem-dependentes do tipo L. Além disso, esse influxo pode controlar o destino celular por estabilizar expressão de Mash1 e induzir a diferenciação neuronal por fosforilação e translocação do fator de transcrição CREB. Esses dados sugerem que os receptores P2X7, P2Y2, P2Y4 e canais de cálcio voltagem-dependentes do tipo L podem modular as oscilações espontâneas de cálcio durante a diferenciação neural e consequentemente alteram o padrão de expressão de Mash1 e Ngn2 favorecendo a decisão do destino celular neuronal.

A contribution on modeling methodologies for multibody systems.

Multibody System Dynamics has been responsible for revolutionizing Mechanical Engineering Design by using mathematical models to simulate and optimize the dynamic behavior of a wide range of mechanical systems. These mathematical models not only can provide valuable informations about a system that could otherwise be obtained only by experiments with prototypes, but also have been responsible for the development of many model-based control systems. This work represents a contribution for dynamic modeling of multibody mechanical systems by developing a novel recursive modular methodology that unifies the main contributions of several Classical Mechanics formalisms. The reason for proposing such a methodology is to motivate the implementation of computational routines for modeling complex multibody mechanical systems without being dependent on closed source software and, consequently, to contribute for the teaching of Multibody System Dynamics in undergraduate and graduate levels. All the theoretical developments are based on and motivated by a critical literature review, leading to a general matrix form of the dynamic equations of motion of a multibody mechanical system (that can be expressed in terms of any set of variables adopted for the description of motions performed by the system, even if such a set includes redundant variables) and to a general recursive methodology for obtaining mathematical models of complex systems given a set of equations describing the dynamics of each of its uncoupled subsystems and another set describing the constraints among these subsystems in the assembled system. This work also includes some discussions on the description of motion (using any possible set of motion variables and admitting any kind of constraint that can be expressed by an invariant), and on the conditions for solving forward and inverse dynamics problems given a mathematical model of a multibody system. Finally, some examples of computational packages based on the novel methodology, along with some case studies, are presented, highlighting the contributions that can be achieved by using the proposed methodology.