Avaliação do impacto das condições de operação na qualidade do sinal : processamento de dados de reflexão sísmica de multicanal

Através do processamento de dados sísmicos convertem-se registos de campo em secções sísmicas com significado geológico, que revelam informações e ajudam a delinear as camadas geológicas do subsolo e identificar estruturas soterradas. Portanto, a interpretação dos dados sísmicos só é boa se o processamento também o for. Este trabalho é resultado de um estágio curricular na empresa de prospecção geofísica GeoSurveys, que consistiu principalmente em processar 18 linhas de dados de sísmica de reflexão multicanal de alta resolução adquiridas na ilha de Pulau Tekong em Singapura, que têm como finalidade investigação do solo da baia desta mesma ilha. Estes dados foram cedidos à GeoSurveys para fins académicos, caso em que se inclui esta dissertação. Para atingir os objectivos propostos que consistiam em avaliar o impacto das condições de operação na qualidade do sinal sísmico e interpretação das linhas, fez-se o processamento das linhas utilizando um fluxo processamento padrão utilizado na empresa, com recurso ao software Radex Pro. Este fluxo de processamento tem como mais-valia o método de correcções estáticas, o UHRS trim statics, além das técnicas habituais utilizadas para melhorar a resolução das secções sísmicas como é o caso da desconvolução, a atenuação de ruído através do stacking, correcções de NMO, e migração, entre outras técnicas. A interpretação das linhas sísmicas processadas foi feita no software Kingdom Suite (IHS), através da distinção da configuração interna dos reflectores em cada secção sísmica, estabelecendo deste modo as principais unidades sismo-estratigráficas e identificando as zonas de interface que delimitam os horizontes principais. Foi feito ainda um estudo geológico sumário da área de pesquisa e da evolução geodinâmica da região.

Molecular markers for diabetic nephropathy

Type 2 diabetes is one of the most common metabolic disorders in the world. Globally, the prevalence of this disorder is predicted to increase, along with the risk of developing diabetic related complications. One of those complications is diabetic nephropathy, defined by a progressive increase in proteinuria and a gradual decline in renal function. Approximately 25% to 30% of type 2 diabetic individuals develop this complication. However, its underlying genetic mechanisms remain unclear. Thus, the aim of this study is to contribute to the discovery of the genetic mechanisms involved in the development and progression of diabetic nephropathy, through the identification of relevant genetic variants in Portuguese type 2 diabetic individuals. The exomes of 36 Portuguese type 2 diabetic individuals were sequenced on the Ion ProtonTM Sequencer. From those individuals, 19 did not present diabetic nephropathy, being included in the control group, while the 17 individuals that presented the diabetic complication formed the case group. A statistical analysis was then performed to identify candidate common genetic variants, as well as genes accumulating rare variants that could be associated with diabetic nephropathy. From the search for common variants in the study population, the statistically significant (p-value ≤ 0.05) variants rs1051303 and rs1131620 in the LTBP4 gene, rs660339 in UCP2, rs2589156 in RPTOR, rs2304483 in the SLC12A3 gene and rs10169718 present in ARPC2, were considered as the most biologically relevant to the pathogenesis of diabetic nephropathy. The variants rs1051303 and rs1131620, as well as the variants rs660339 and rs2589156 were associated with protective effects in the development of the complication, while rs2304483 and rs10169718 were considered risk variants, being present in individuals with diagnosed diabetic nephropathy. In the rare variants approach, the genes with statistical significance (p-value ≤ 0.05) found, the STAB1 gene, accumulating 9 rare variants, and the CUX1 gene, accumulating 2 rare variants, were identified as the most relevant. Both genes were considered protective, with the accumulated rare variants mainly present in the group without the renal complication. The present study provides an initial analysis of the genetic evidence associated with the development and progression of diabetic nephropathy, and the results obtained may contribute to a deeper understanding of the genetic mechanisms associated with this diabetic complication.