Audioteca: inovação na informação em saúde pública

INTRODUÇÃO: A Audioteca é uma coleção de spots de rádio criados a partir de conteúdos das dissertações/teses defendidas na Faculdade de Saúde Pública da USP (FSP/USP). Parte do pressuposto de que a universidade pode contribuir para a construção da cidadania e capacitação da população para participar das políticas públicas de saúde. Com linguagem acessível, os áudios são compostos de entrevistas e depoimentos de pesquisadores, disponíveis de forma universal e gratuita. O projeto é resultado de uma parceria entre a Biblioteca/CIR, o Departamento de Saúde Materno-Infantil/FSP/USP, a Bireme/OPAS e o Ministério da Saúde. A Audioteca é produzida pela Biblioteca/CIR com apoio do Centro de Produção Digital, ambos da FSP/USP. OBJETIVO: Identificar as tendências temáticas da literatura científica que deu origem aos conteúdos de áudio da Audioteca inseridos nos registros dos sistemas de informação, especificamente na Biblioteca Virtual em Saúde Pública, e produzir novos spots. METODOLOGIA: Às bolsistas coube a análise temática dos 166 programas de áudio já incorporados ao acervo, a partir de mapeamento dos registros na base de dados LILACS. Para tanto foram capacitadas no uso dessa fonte de informação. Acompanhamento de todo o processo de produção dos áudios, desde a seleção do autor até sua inserção nos sistemas de informação. Os registros são classificados pela temática a partir do DeCS (Descritores em Ciências da Saúde/Bireme). RESULTADOS: As bolsistas iniciaram os trabalhos com leituras de bibliografia referente à Biblioteca/CIR, à Biblioteca Virtual em Saúde Pública, ao projeto Audioteca e à radiodifusão comunitária. Também participaram de visitas guiadas aos diferentes acervos da Biblioteca e de seu Programa Educativo. Após essa etapa, teve início o processo de seleção de dissertações/teses para novos programas, levando-se em consideração temáticas de interesse do usuário regular do SUS. Receberam treinamento em gravação e edição de áudio e já estão capacitadas em software para este fim. CONCLUSÃO: As bolsistas já estão capacitadas para gravar e editar os spots da Audioteca, que são produzidos pela Biblioteca/CIR com apoio do Centro de Produção Digital, responsável pelo estúdio.

A new armored catfish species of the genus Hypostomus Lacépède, 1803 (Siluriformes: Loricariidae) from the upper rio Xingu basin, Brazil

A new armored catfish species of the genus Hypostomus is described from the upper rio Xingu basin, Mato Grosso State, Brazil. The new species is diagnosed from congeners by having high number of teeth (58 to 101, mean 77 on premaxilla, and 58 to 105, mean 80 on dentary), dark spots over body and fins, and abdomen mostly naked. The new species is known from the rapids of the rio Culuene, where it is sympatric with Hypostomus faveolus.

Definição de metadados para registros de áudio em repositórios digitais de acesso aberto

A sociedade atual exige inovadores ambientes de trabalho para lidar efetivamente com uma carga cada vez maior de informações heterogêneas. A produção e divulgação dos dados e novos conhecimentos também ocorrem de forma rápida e ampla. No entanto, recuperar informação relevante torna-se cada vez mais difícil, uma vez que o conhecimento humano não está mais centralizado em unidades físicas de informação e sim distribuído, inclusive em repositórios digitais. Com a diversidade de suportes existentes uma informação pode estar num livro, num artigo, num filme ou num arquivo de áudio. O objetivo deste trabalho é definir os metadados para registros de áudio em repositórios digitais de acesso aberto, garantindo que essas informações tenham maior visibilidade no extenso universo da internet. Os metadados possuem importante contribuição no registro e na futura recuperação do recurso informacional, tornando acessíveis coleções que existem apenas em formato digital. Assim, o processo de recuperação depende da qualidade do tratamento dado ao documento e da escolha e uso dos tipos de metadados. O Dublin Core (DC) é um dos esquemas de metadados mais utilizado em repositórios digitais, sendo já um padrão ISO (ISO 15836:2009). Neste trabalho foi feita a identificação e comparação dos metadados disponíveis no formato MARC 21, na metodologia LILACS e também no esquema DC, definindo-se um escopo mínimo de metadados. Para melhorar e completar a descrição dos registros desse tipo de material, que possui uma complexidade específica, também foram acrescentados novos metadados com base em estudos feitos pela Library of Congress para o desenvolvimento de sua coleção digital. O resultado do trabalho é um formulário específico para os materiais de coleções de áudio, mantendo a compatibilidade e interoperabilidade com o esquema Dublin Core. Aos elementos existentes foram agregados refinamentos como entrevistador, editor de som, áudio bits, duração e identificação do arquivo, que abrangem e melhoram os aspectos de descrição e preservação digital. O mundo está rapidamente sendo transformado pela proliferação de recursos de informação disponíveis e distribuídos pela rede de computadores com um número cada vez maior de instituições que têm desenvolvido coleções digitais. Uma das vantagens das coleções em áudio é o fato de que a linguagem utilizada na expressão oral, especialmente em entrevistas, tende a ser mais coloquial e por isso torna a informação mais acessível aos ouvintes não especializados nas disciplinas em questão e faz a ponte entre universidade e sociedade. Dar visibilidade às coleções de áudio, “spots” de rádio acessíveis que podem ser veiculados por rádios comunitárias e educativas, vai ao encontro do papel de promoção de pesquisas das instituições. Esse compartilhamento da informação contribui para a construção da cidadania e capacitação da população para participar das políticas públicas

M-protein is down-regulated in cardiac hypertrophy driven by thyroid hormone in rats

Although it is well known that the thyroid hormone (T3) is an important positive regulator of cardiac function over a short term and that it also promotes deleterious effects over a long term, the molecular mechanisms for such effects are not yet well understood. Because most alterations in cardiac function are associated with changes in sarcomeric machinery, the present work was undertaken to find novel sarcomeric hot spots driven by T3 in the heart. A microarray analysis indicated that the M-band is a major hot spot, and the structural sarcomeric gene coding for the M-protein is severely down-regulated by T3. Real-time quantitative PCR-based measurements confirmed that T3 (1, 5, 50, and 100 physiological doses for 2 days) sharply decreased the M-protein gene and protein expression in vivo in a dose-dependent manner. Furthermore, the M-protein gene expression was elevated 3.4-fold in hypothyroid rats. Accordingly, T3 was able to rapidly and strongly reduce the M-protein gene expression in neonatal cardiomyocytes. Deletions at the M-protein promoter and bioinformatics approach suggested an area responsive to T3, which was confirmed by chromatin immunoprecipitation assay. Functional assays in cultured neonatal cardiomyocytes revealed that depletion of M-protein (by small interfering RNA) drives a severe decrease in speed of contraction. Interestingly, mRNA and protein levels of other M-band components, myomesin and embryonic-heart myomesin, were not altered by T3. We concluded that the M-protein expression is strongly and rapidly repressed by T3 in cardiomyocytes, which represents an important aspect for the basis of T3-dependent sarcomeric deleterious effects in the heart.

QuMinS: fast and scalable querying, mining and summarizing multi-modal databases

Given a large image set, in which very few images have labels, how to guess labels for the remaining majority? How to spot images that need brand new labels different from the predefined ones? How to summarize these data to route the user’s attention to what really matters? Here we answer all these questions. Specifically, we propose QuMinS, a fast, scalable solution to two problems: (i) Low-labor labeling (LLL) – given an image set, very few images have labels, find the most appropriate labels for the rest; and (ii) Mining and attention routing – in the same setting, find clusters, the top-'N IND.O' outlier images, and the 'N IND.R' images that best represent the data. Experiments on satellite images spanning up to 2.25 GB show that, contrasting to the state-of-the-art labeling techniques, QuMinS scales linearly on the data size, being up to 40 times faster than top competitors (GCap), still achieving better or equal accuracy, it spots images that potentially require unpredicted labels, and it works even with tiny initial label sets, i.e., nearly five examples. We also report a case study of our method’s practical usage to show that QuMinS is a viable tool for automatic coffee crop detection from remote sensing images.