Genetic diversity and population structure of the sea lamprey (Petromyzon marinus L.) across its distributional range

Lampreys are a group of ancient vertebrates with 360 million years of existence. Throughout their evolution, they have acquired local adaptations to the colonized habitats, showing high plasticity and adaptive capacities. The sea lamprey (Petromyzon marinus L.) is a parasitic and anadromous species that occurs in both sides of the North Atlantic. The aims of this study were to analyse, using microsatellite markers, the genetic diversity and population structure of sea lamprey throughout its distributional range. Analyses demonstrated consistent signs of high population differentiation between European and North American samples (two-groups structure), most probably due to isolation by distance, but low differentiation among populations from the same coast. The apparent lack of homing in this species is in line with its high evolutive success, as homing may bring adults back to natal habitats that have changed, or that are intermittently unfavourable. Analyses also demonstrated higher levels of genetic diversity in North American samples; DIVERSIDADE GENÉTICA E ESTRUTURA POPULACIONAL DA LAMPREIA-MARINHA (PETROMYZON MARINUS L.) AO LONGO DA SUA ÁREA DE DISTRIBUIÇÃO Resumo: As lampreias são organismos ancestrais com cerca de 360 milhões de anos de existência. No decorrer da longa escala evolutiva têm vindo a adquirir adaptações aos locais que colonizaram, tendo uma forte capacidade evolutiva e adaptativa. A lampreia-marinha (Petromyzon marinus L.) é uma espécie parasita e anádroma que ocorre em ambas as costas do Atlântico Norte. Este estudo teve como principal objetivo estudar a diversidade genética e a estrutura populacional desta espécie ao longo da sua área de distribuição, através do uso de microssatélites. Os resultados demonstraram forte divergência entre populações das costas Este e Oeste do Atlântico Norte, provavelmente devido à elevada distância entre populações, mas pouca diferenciação entre populações da mesma costa. A ausência de homing nesta espécie terá contribuído para o seu sucesso evolutivo, uma vez que o homing pode levar indivíduos a reproduzirem-se em habitats que se tornaram desfavoráveis ou intermitentemente inapropriados. Os resultados demonstraram também uma maior variabilidade genética nas populações americanas.

Modelos estocásticos de crescimento individual e desenvolvimento de software de estimação e previsão

Os modelos de crescimento individual são geralmente adaptações de modelos de crescimento de populações. Inicialmente estes modelos eram apenas determinísticos, isto é, não incorporavam as flutuações aleatórias do ambiente. Com o desenvolvimento da teoria do cálculo estocástico podemos adicionar um termo estocástico, que representa a aleatoriedade ambiental que influencia o processo em estudo. Actualmente, o estudo do crescimento individual em ambiente aleatório é cada vez mais importante, não apenas pela vertente financeira, mas também devido às suas aplicações nas áreas da saúde e da pecuária, entre outras. Problemas como o ajustamento de modelos de crescimento individual, estimação de parâmetros e previsão de tamanhos futuros são tratados neste trabalho. São apresentadas novas aplicações do modelo estocástico monomolecular generalizado e um novo software de aplicação deste e de outros modelos. ABSTRACT: Individual growth models are usually adaptations of growth population models. Initially these models were only deterministic, that is, they did not incorporate the random fluctuations of the environment. With the development of the theory of stochastic calculus, we can add a stochastic term that represents the random environmental influences in the process under study. Currently, the study of individual growth in a random environment is increasingly important, not only by the financial scope but also because of its applications in health care and livestock production, among others. Problems such as adjustment of an individual growth model, estimation of parameters and prediction of future sizes are treated in this work. New applications of the generalized stochastic monomolecular model and a new software applied to this and other models are presented.

Desenvolvimento de competências relacionais na preservação da intimidade durante o processo de cuidar

Decorrente do atual contexto socioeconómico de Portugal e das alterações que se avizinham na formação em enfermagem, pareceu-nos pertinente compreender e identificar como ocorre a aquisição e o desenvolvimento de competências relacionais do estudante da licenciatura em enfermagem na preservação da intimidade dos utentes durante o processo de cuidar. No final propõem-se as bases teórico-metodológicas para o ensino da enfermagem na aquisição e desenvolvimento desta dimensão das competências. O livro que apresentamos reproduz com algumas adaptações a tese apresentada à Universidade Católica Portuguesa, para obtenção do grau de Doutor em Enfermagem, na especialidade de Educação em Enfermagem. Este estudo teve o apoio financeiro da FCT - Departamento de Formação de Recursos Humanos, do Programa de apoio à formação avançada de docentes do Ensino Superior Politécnico. Referência: SFRH/PROTEC/50455/2009. A Investigação realizou-se em duas instituições públicas onde é lecionado o Curso de Enfermagem, com planos de estudos diferentes em termos curriculares e metodológicos no que se refere à componente prática. A partir da análise efetuada verificámos que se evidenciam a presença de quatro variáveis preditoras da aquisição e desenvolvimento desta dimensão das competências, as quais influenciam a aprendizagem e os resultados finais dos estudantes.

Evolutionary algorithms for the modeling of bioreactors

This work aims to study the application of Genetic Algorithms in anaerobic digestion modeling, in particular when using dynamical models. Along the work, different types of bioreactors are shown, such as batch, semi-batch and continuous, as well as their mathematical modeling. The work intendeds to estimate the parameter values of two biological reaction model. For that, simulated results, where only one output variable, the produced biogas, is known, are fitted to the model results. For this reason, the problems associated with reverse optimization are studied, using some graphics that provide clues to the sensitivity and identifiability associated with the problem. Particular solutions obtained by the identifiability analysis using GENSSI and DAISY softwares are also presented. Finally, the optimization is performed using genetic algorithms. During this optimization the need to improve the convergence of genetic algorithms was felt. This need has led to the development of an adaptation of the genetic algorithms, which we called Neighbored Genetic Algorithms (NGA1 and NGA2). In order to understand if this new approach overcomes the Basic Genetic Algorithms (BGA) and achieves the proposed goals, a study of 100 full optimization runs for each situation was further developed. Results show that NGA1 and NGA2 are statistically better than BGA. However, because it was not possible to obtain consistent results, the Nealder-Mead method was used, where the initial guesses were the estimated results from GA; Algoritmos Evolucionários para a Modelação de Bioreactores Resumo: Neste trabalho procura-se estudar os algoritmos genéticos com aplicação na modelação da digestão anaeróbia e, em particular, quando se utilizam modelos dinâmicos. Ao longo do mesmo, são apresentados diferentes tipos de bioreactores, como os batch, semi-batch e contínuos, bem como a modelação matemática dos mesmos. Neste trabalho procurou-se estimar o valor dos parâmetros que constam num modelo de digestão anaeróbia para o ajustar a uma situação simulada onde apenas se conhece uma variável de output, o biogas produzido. São ainda estudados os problemas associados à optimização inversa com recurso a alguns gráficos que fornecem pistas sobre a sensibilidade e identifiacabilidade associadas ao problema da modelação da digestão anaeróbia. São ainda apresentadas soluções particulares de idenficabilidade obtidas através dos softwares GENSSI e DAISY. Finalmente é realizada a optimização do modelo com recurso aos algoritmos genéticos. No decorrer dessa optimização sentiu-se a necessidade de melhorar a convergência e, portanto, desenvolveu-se ainda uma adaptação dos algoritmos genéticos a que se deu o nome de Neighboured Genetic Algorithms (NGA1 e NGA2). No sentido de se compreender se as adaptações permitiam superar os algoritmos genéticos básicos e atingir as metas propostas, foi ainda desenvolvido um estudo em que o processo de optimização foi realizado 100 vezes para cada um dos métodos, o que permitiu concluir, estatisticamente, que os BGA foram superados pelos NGA1 e NGA2. Ainda assim, porque não foi possivel obter consistência nos resultados, foi usado o método de Nealder-Mead utilizado como estimativa inicial os resultados obtidos pelos algoritmos genéticos.