Koala: sistema para integração de métodos de predição e análise de estruturas de proteína

A Biologia Computacional tem desenvolvido algoritmos aplicados a problemas relevantes da Biologia. Um desses problemas é a Protein Structure Prediction (PSP). Vários métodos têm sido desenvolvidos na literatura para lidar com esse problema. Porém a reprodução de resultados e a comparação dos mesmos não têm sido uma tarefa fácil. Nesse sentido, o Critical Assessment of protein Structure Prediction (CASP), busca entre seus objetivos, realizar tais comparações. Além disso, os sistemas desenvolvidos para esse problema em geral não possuem interface amigável, não favorecendo o uso por não especialistas da computação. Buscando reduzir essas dificuldades, este trabalho propões o Koala, um sistema baseado em uma plataforma web, que integra vários métodos de predição e análises de estruturas de proteínas, possibilitando a execução de experimentos complexos com o uso de fluxos de trabalhos. Os métodos de predição disponíveis podem ser integrados para a realização de análises dos resultados, usando as métricas RMSD, GDT-TS ou TM-Score. Além disso, o método Sort by front dominance (baseado no critério de optimalidade de Pareto), proposto nesse trabalho, consegue avaliar predições sem uma estrutura de referência. Os resultados obtidos, usando proteínas alvo de artigos recentes e do CASP11, indicam que o Koala tem capacidade de realizar um conjunto relativamente grande de experimentos estruturados, beneficiando a determinação de melhores estruturas de proteínas, bem como o desenvolvimento de novas abordagens para predição e análise por meio de fluxos de trabalho.

Ambientes tecno-pedagógicos para o desenvolvimento de competências transversais para a inovação em engenharia.

Muito se fala na crescente velocidade de inovações tecnológicas que se apresenta ao mundo e que vai se acelerando. Antes, gerações se passavam para termos uma evolução tecnológica. Hoje, uma mesma geração presencia vários saltos tecnológicos. Neste contexto de inovações frequentes, surge a preocupação sobre como formar um profissional responsável, ético e que consiga acompanhar e ser protagonista de tais mudanças. O trabalho desenvolvido nesta tese busca colaborar na discussão sobre a formação do engenheiro, com foco na engenharia elétrica e de computação, revisitando as definições de conceitos como educação em engenharia, aprendizagem ativa, inovação, Design Thinking e competências transversais, e definindo, como contribuição de pesquisa, os conceitos de tecno-pedagogia e ambientes tecno-pedagógicos, como pressuposto de convergência de estruturas tecnológicas, estratégias pedagógicas e métodos de avaliação em aprendizagem ativa para a inovação. Apresenta um método para identificar e quantificar o grau de ênfase das competências transversais para a inovação a partir da demanda de mercado para engenheiros eletricistas e da computação; e um método de observação, coleta e análise de dados sobre o desenvolvimento de competências transversais na participação em duas experiências de aula: na disciplina global ME310 da Universidade de Stanford; e na disciplina 030-3410 da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo. Com isso, foi possível elaborar um método para auxiliar no planejamento de disciplinas e cursos com foco em inovação, identificando as competências transversais que devem ser incentivadas e relacionando tais competências com estratégias de ensino e aprendizagem e sugerindo a estrutura tecnológica e método de avaliação a serem adotados.