Efeitos da mecanização agrícola da cultura da cana-de-açúcar nos processos erosivos: dimensionamento de terraços com base na Equação Universal de Perdas de Solo (EUPS)

A cultura da cana-de-açúcar é a segunda maior movimentação econômica na cadeia do agronegócio no Brasil. Gera riquezas através da fabricação de açúcar, etanol e cogeração de energia elétrica, além de outros subprodutos. Considerada fonte de energia renovável, a cana-de- açúcar a princípio tinha sua imagem associada a impactos negativos principalmente devido as queimadas realizadas nas lavouras para colheita manual. Nos últimos anos, baseado em decretos e no Protocolo Agro-ambiental, essa prática vem sendo abolida. Para se manter e até mesmo aumentar o rendimento das colhedoras nos canaviais, os gestores têm adotado práticas para reduzir os terraços agrícolas, com impacto nos sistemas de conservação de solos. Assim, este trabalho teve como objetivo identificar os impactos ambientais provocados pela mecanização agrícola decorrente do mau manejo e dimensionamento dos mecanismos de conservação do solo. Neste estudo também se realizou uma análise à Equação Universal de Perdas de Solo (EUPS), como ferramenta para o dimensionamento de terraços agrícolas. O estudo foi realizado em uma microbacia hidrográfica, denominada Ribeirão da Bocaina, localizada na UGRHI-13 (Tietê - Jacaré). Foi possível identificar a variabilidade amostral do solo para o dimensionamento conservacionista, gerando curvas de nível com Desníveis Verticais (D.V) desuniformes, contrariando a sistemática atual de terraços que respeita cotas múltiplas ou mesmo dimensionamentos empiristas, segundo o conhecimento local e o histórico recente da área. Algumas sugestões também foram feitas afim de torná-la uma ferramenta ainda mais eficiente, considerando condições particulares à cultura da cana-de-açúcar, tais como a influência da palhada, sulcos de plantio e diversos tipos de terraços como meios de controle à erosão. A metodologia foi satisfatória, no que tange a compreensão pelos meios de correlação entre as práticas conservacionistas e modelos de predição de perda de solo, trazendo luz à ciência na interpretação das ferramentas existentes e as lacunas a serem preenchidas.

QSAR e dinâmica molecular no estudo de sistemas biomoleculares: predição da atividade biológica de antagonistas do receptor sigma-1 e simulações de bicamadas lipídicas

Diferentes abordagens teóricas têm sido utilizadas em estudos de sistemas biomoleculares com o objetivo de contribuir com o tratamento de diversas doenças. Para a dor neuropática, por exemplo, o estudo de compostos que interagem com o receptor sigma-1 (Sig-1R) pode elucidar os principais fatores associados à atividade biológica dos mesmos. Nesse propósito, estudos de Relações Quantitativas Estrutura-Atividade (QSAR) utilizando os métodos de regressão por Mínimos Quadrados Parciais (PLS) e Rede Neural Artificial (ANN) foram aplicados a 64 antagonistas do Sig-1R pertencentes à classe de 1-arilpirazóis. Modelos PLS e ANN foram utilizados com o objetivo de descrever comportamentos lineares e não lineares, respectivamente, entre um conjunto de descritores e a atividade biológica dos compostos selecionados. O modelo PLS foi obtido com 51 compostos no conjunto treinamento e 13 compostos no conjunto teste (r² = 0,768, q² = 0,684 e r²teste = 0,785). Testes de leave-N-out, randomização da atividade biológica e detecção de outliers confirmaram a robustez e estabilidade dos modelos e mostraram que os mesmos não foram obtidos por correlações ao acaso. Modelos também foram gerados a partir da Rede Neural Artificial Perceptron de Multicamadas (MLP-ANN), sendo que a arquitetura 6-12-1, treinada com as funções de transferência tansig-tansig, apresentou a melhor resposta para a predição da atividade biológica dos compostos (r²treinamento = 0,891, r²validação = 0,852 e r²teste = 0,793). Outra abordagem foi utilizada para simular o ambiente de membranas sinápticas utilizando bicamadas lipídicas compostas por POPC, DOPE, POPS e colesterol. Os estudos de dinâmica molecular desenvolvidos mostraram que altas concentrações de colesterol induzem redução da área por lipídeo e difusão lateral e aumento na espessura da membrana e nos valores de parâmetro de ordem causados pelo ordenamento das cadeias acil dos fosfolipídeos. As bicamadas lipídicas obtidas podem ser usadas para simular interações entre lipídeos e pequenas moléculas ou proteínas contribuindo para as pesquisas associadas a doenças como Alzheimer e Parkinson. As abordagens usadas nessa tese são essenciais para o desenvolvimento de novas pesquisas em Química Medicinal Computacional.

Integração da equação de movimento através da Transformada de Fourier com o uso de ponderadores de ordem elevada

Baseando-se em um sistema com um grau de liberdade, é apresentada neste trabalho a equação de movimento, bem como a sua resolução através das Transformadas de Fourier e da Transformada Rápida de Fourier (FFT). Através da análise da forma como são feitas as integrações nas transformadas, foram estudados e aplicados os ponderadores de Newton-Cotes na resolução da equação de movimento, de forma a aumentar substancialmente a precisão dos resultados em comparação com a forma convencional da Transformada de Fourier.

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.