Algoritmos evolutivos e modelo HP para predição de estruturas de proteínas

Predição de estruturas de proteínas (PSP) é um problema computacionalmente complexo. Modelos simplificados da molécula proteica (como o Modelo HP) e o uso de Algoritmos Evolutivos (AEs) estão entre as principais técnicas investigadas para PSP. Entretanto, a avaliação de uma estrutura representada pelo Modelo HP considera apenas o número de contatos hidrofóbicos, não possibilitando distinguir entre estruturas com o mesmo número de contatos hidrofóbicos. Neste trabalho, é apresentada uma nova formulação multiobjetivo para PSP em Modelo HP. Duas métricas são avaliadas: o número de contatos hidrofóbicos e a distância entre os aminoácidos hidrofóbicos, as quais são tratados pelo AE Multiobjetivo em Tabelas (AEMT). O algoritmo mostrou-se rápido e robusto.

Validação de modelos de predição das concentrações de nitrogênio ureico no leite do rebanho de vacas holandesas

Objetivou-se, no presente trabalho, validar modelos de predição de nitrogênio ureico no leite no intuito de contribuir para avaliação da adequação nutricional de dietas de rebanhos de vacas leiteiras. Foram utilizadas 8.833 observações de vacas da raça Holandesa de um rebanho comercial, registraram-se produção de leite, peso corporal, número de dias em lactação e número de lactações. Dos dados coletados, foram tiradas médias mensais a fim de se estudar o rebanho. O modelo 1 foi desenvolvido por Jonker et al. (1998) e os modelos 2 e 3 por Kauffman & St-Pierre (2001). Para a avaliação dos modelos, foram medidas a acurácia, a precisão e a robustez. Notou-se falta de acurácia para os modelos 1 (viés=2,60mg/dL) e 2 (viés=-1,95mg/dL), enquanto o modelo 3 foi acurado (-0,89mg/dL). Contudo, os modelos 1, 2 e 3 não diferiram entre si quanto à precisão (erro residual=3,72, 2,68 e 2,64mg/dL, respectivamente). Os modelos 1 e 2 não apresentaram robustez para o número de dias em lactação, tampouco o modelo 1 para a concentração de gordura. O modelo 3 foi o melhor avaliado, quando se desejou estimar as concentrações de nitrogênio ureico no leite de um rebanho de vacas Holandesas nas condições de campo estudadas.

Simulação tridimensional adaptativa da separação das fases de uma mistura bifásica usando a equação de Cahn-Hilliard

Simulamos a separação dos componentes de uma mistura bifásica com a equação de Cahn-Hilliard. Esta equação contém intrincados termos não lineares e derivadas de alta ordem. Além disso, a delgada região de transição entre os componentes da mistura requer muita resolução. Assim, determinar a solução numérica da equação de Cahn-Hilliard não é uma tarefa fácil, principalmente em três dimensões. Conseguimos a resolução exigida no tempo usando uma discretização semi-implícita de segunda ordem. No espaço, obtemos a precisão requerida utilizando malhas refinadas localmente com a estratégia AMR. Essas malhas se adaptam dinamicamente para recobrir a região de transição. O sistema linear proveniente da discretização é solucionado por intermédio de técnicas multinível-multigrid.