Endothelialization of chitosan porous conduits via immobilization of a recombinant fibronectin fragment (rhFNIII7–10)

The present study aimed to develop a pre-endothelialized chitosan (CH) porous hollowed scaffold for application in spinal cord regenerative therapies. CH conduits with different degrees of acetylation (DA; 4% and 15%) were prepared, characterized (microstructure, porosity and water uptake) and functionalized with a recombinant fragment of human fibronectin (rhFNIII7–10). Immobilized rhFNIII7–10 was characterized in terms of amount (125I-radiolabelling), exposure of cell-binding domains (immunofluorescence) and ability to mediate endothelial cell (EC) adhesion and cytoskeletal rearrangement. Functionalized conduits revealed a linear increase in immobilized rhFNIII7–10 with rhFNIII7–10 concentration, and, for the same concentration, higher amounts of rhFNIII7–10 on DA 4% compared with DA 15%. Moreover, rhFNIII7–10 concentrations as low as 5 and 20 lgml 1 in the coupling reaction were shown to provide DA 4% and 15% scaffolds, respectively, with levels of exposed cell-binding domains exceeding those observed on the control (DA 4% scaffolds incubated in a 20 lgml 1 human fibronectin solution). These grafting conditions proved to be effective in mediating EC adhesion/cytoskeletal organization on CH with DA 4% and 15%, without affecting the endothelial angiogenic potential. rhFNIII7–10 grafting to CH could be a strategy of particular interest in tissue engineering applications requiring the use of endothelialized porous matrices with tunable degradation rates.

Hand gesture recognition system based in computer vision and machine learning : applications on human-machine interaction

Sendo uma forma natural de interação homem-máquina, o reconhecimento de gestos implica uma forte componente de investigação em áreas como a visão por computador e a aprendizagem computacional. O reconhecimento gestual é uma área com aplicações muito diversas, fornecendo aos utilizadores uma forma mais natural e mais simples de comunicar com sistemas baseados em computador, sem a necessidade de utilização de dispositivos extras. Assim, o objectivo principal da investigação na área de reconhecimento de gestos aplicada à interacção homemmáquina é o da criação de sistemas, que possam identificar gestos específicos e usálos para transmitir informações ou para controlar dispositivos. Para isso as interfaces baseados em visão para o reconhecimento de gestos, necessitam de detectar a mão de forma rápida e robusta e de serem capazes de efetuar o reconhecimento de gestos em tempo real. Hoje em dia, os sistemas de reconhecimento de gestos baseados em visão são capazes de trabalhar com soluções específicas, construídos para resolver um determinado problema e configurados para trabalhar de uma forma particular. Este projeto de investigação estudou e implementou soluções, suficientemente genéricas, com o recurso a algoritmos de aprendizagem computacional, permitindo a sua aplicação num conjunto alargado de sistemas de interface homem-máquina, para reconhecimento de gestos em tempo real. A solução proposta, Gesture Learning Module Architecture (GeLMA), permite de forma simples definir um conjunto de comandos que pode ser baseado em gestos estáticos e dinâmicos e que pode ser facilmente integrado e configurado para ser utilizado numa série de aplicações. É um sistema de baixo custo e fácil de treinar e usar, e uma vez que é construído unicamente com bibliotecas de código. As experiências realizadas permitiram mostrar que o sistema atingiu uma precisão de 99,2% em termos de reconhecimento de gestos estáticos e uma precisão média de 93,7% em termos de reconhecimento de gestos dinâmicos. Para validar a solução proposta, foram implementados dois sistemas completos. O primeiro é um sistema em tempo real capaz de ajudar um árbitro a arbitrar um jogo de futebol robótico. A solução proposta combina um sistema de reconhecimento de gestos baseada em visão com a definição de uma linguagem formal, o CommLang Referee, à qual demos a designação de Referee Command Language Interface System (ReCLIS). O sistema identifica os comandos baseados num conjunto de gestos estáticos e dinâmicos executados pelo árbitro, sendo este posteriormente enviado para um interface de computador que transmite a respectiva informação para os robôs. O segundo é um sistema em tempo real capaz de interpretar um subconjunto da Linguagem Gestual Portuguesa. As experiências demonstraram que o sistema foi capaz de reconhecer as vogais em tempo real de forma fiável. Embora a solução implementada apenas tenha sido treinada para reconhecer as cinco vogais, o sistema é facilmente extensível para reconhecer o resto do alfabeto. As experiências também permitiram mostrar que a base dos sistemas de interação baseados em visão pode ser a mesma para todas as aplicações e, deste modo facilitar a sua implementação. A solução proposta tem ainda a vantagem de ser suficientemente genérica e uma base sólida para o desenvolvimento de sistemas baseados em reconhecimento gestual que podem ser facilmente integrados com qualquer aplicação de interface homem-máquina. A linguagem formal de definição da interface pode ser redefinida e o sistema pode ser facilmente configurado e treinado com um conjunto de gestos diferentes de forma a serem integrados na solução final.

Effects of Environmental Organochlorine Pesticides on Human Breast Cancer: Putative Involvement on Invasive Cell Ability

Human exposure to persistent organic pollutants (POPs) is a certainty, even to long banned pesticides like o,p′-dichlorodiphenyltrichloroethane (o,p′-DDT), and its metabolites p,p′-dichlorodiphenyldichloroethylene (p,p′-DDE), and p,p′-dichlorodiphenyldichloroethane (p,p′-DDD). POPs are known to be particularly toxic and have been associated with endocrine-disrupting effects in several mammals, including humans even at very low doses. As environmental estrogens, they could play a critical role in carcinogenesis, such as in breast cancer. With the purpose of evaluating their effect on breast cancer biology, o,p′-DDT, p,p′-DDE, and p,p′-DDD (50–1000 nM) were tested on two human breast adenocarcinoma cell lines: MCF-7 expressing estrogen receptor (ER) α and MDA-MB-231 negative for ERα, regarding cell proliferation and viability in addition to their invasive potential. Cell proliferation and viability were not equally affected by these compounds. In MCF-7 cells, the compounds were able to decrease cell proliferation and viability. On the other hand, no evident response was observed in treated MDA-MB-231 cells. Concerning the invasive potential, the less invasive cell line, MCF-7, had its invasion potential significantly induced, while the more invasive cell line MDA-MB-231, had its invasion potential dramatically reduced in the presence of the tested compounds. Altogether, the results showed that these compounds were able to modulate several cancer-related processes, namely in breast cancer cell lines, and underline the relevance of POP exposure to the risk of cancer development and progression, unraveling distinct pathways of action of these compounds on tumor cell biology.