Modelos com cruzamento de aninhamentos em escada estruturados

Neste trabalho propomos um novo tipo de modelo, que designamos por modelo com aninhamento em escada estruturado. Este modelo tem por base o modelo com aninhamento em escada e, tal como este, apresenta vantagens face ao aninhamento equilibrado. Permite grande economia no número de observações utilizadas e uma distribuição mais uniforme da informação pelos vários factores. Com este novo tipo de modelo podemos construir novos modelos, também em escada, mais complexos do que os existentes até agora. No aninhamento em escada a cada degrau do modelo corresponde um factor. Generalizamos a teoria destes modelos introduzindo a possibilidade de se desagregar cada um dos factores intervenientes, passando os degraus a terem submodelos com estrutura ortogonal. Para estudar o aninhamento em escada estruturado, propomos duas estruturas algébricas que, apesar de diferentes, possibilitam obter os mesmos estimadores dos parâmetros relevantes. Álgebras de Jordan comutativas são utilizadas para exprimir essas estruturas. Usando as matrizes da base principal, das álgebras a que se associam os modelos, a estimação vai ter por base a relação entre as componentes de variância canónicas e as usuais. Para além do aninhamento em escada estruturado, apresentamos também modelos obtidos cruzando vários desses aninhamentos.

Wave4IOPT - editor e visualizador web de formas de onda – aplicação a controladores digitais especificados com modelos de Redes de Petri IOPT

Este trabalho tem o objectivo de criar um Editor e Visualizador Web de Formas de Onda para controladores digitais especificados com modelos Redes de Petri Input-Output Place-Transition (IOPT). Após uma análise das ferramentas existentes e constatando-se a inexistência de uma ferramenta adequada a essa função, desenvolveu-se uma ferramenta denominada Wave4IOPT, que permite a visualização das formas de onda de sinais e eventos de entrada e de saída ao longo do tempo. A ferramenta permite também a visualização dos resultados do histórico de uma simulação de uma Rede de Petri IOPT, proveniente do Simulador das IOPT-Tools. Esta ferramenta incorpora funcionalidades de edição, modos de visualização e um módulo básico de identificação e correcção de erros dos valores das formas de onda. O Wave4IOPT está disponível a partir de um browser e prevê-se que venha a estar integrado no ambiente de ferramentas IOPT-Tools. Esta ferramenta foi construída utilizando tecnologias Web como HTML, JavaScript, CSS, SVG e JSON. Adicionalmente, o Wave4IOPT poderá também servir para a edição, visualização e análise de outros tipos de sinais digitais, desde que sejam preenchidos os requisitos da estrutura do ficheiro JSON que será lido pela ferramenta.

Development of human central nervous system 3D in vitro models for preclinical research

Neurological disorders are a major concern in modern societies, with increasing prevalence mainly related with the higher life expectancy. Most of the current available therapeutic options can only control and ameliorate the patients’ symptoms, often be-coming refractory over time. Therapeutic breakthroughs and advances have been hampered by the lack of accurate central nervous system (CNS) models. The develop-ment of these models allows the study of the disease onset/progression mechanisms and the preclinical evaluation of novel therapeutics. This has traditionally relied on genetically engineered animal models that often diverge considerably from the human phenotype (developmentally, anatomically and physiologically) and 2D in vitro cell models, which fail to recapitulate the characteristics of the target tissue (cell-cell and cell-matrix interactions, cell polarity). The in vitro recapitulation of CNS phenotypic and functional features requires the implementation of advanced culture strategies that enable to mimic the in vivo struc-tural and molecular complexity. Models based on differentiation of human neural stem cells (hNSC) in 3D cultures have great potential as complementary tools in preclinical research, bridging the gap between human clinical studies and animal models. This thesis aimed at the development of novel human 3D in vitro CNS models by integrat-ing agitation-based culture systems and a wide array of characterization tools. Neural differentiation of hNSC as 3D neurospheres was explored in Chapter 2. Here, it was demonstrated that human midbrain-derived neural progenitor cells from fetal origin (hmNPC) can generate complex tissue-like structures containing functional dopaminergic neurons, as well as astrocytes and oligodendrocytes. Chapter 3 focused on the development of cellular characterization assays for cell aggregates based on light-sheet fluorescence imaging systems, which resulted in increased spatial resolu-tion both for fixed samples or live imaging. The applicability of the developed human 3D cell model for preclinical research was explored in Chapter 4, evaluating the poten-tial of a viral vector candidate for gene therapy. The efficacy and safety of helper-dependent CAV-2 (hd-CAV-2) for gene delivery in human neurons was evaluated, demonstrating increased neuronal tropism, efficient transgene expression and minimal toxicity. The potential of human 3D in vitro CNS models to mimic brain functions was further addressed in Chapter 5. Exploring the use of 13C-labeled substrates and Nucle-ar Magnetic Resonance (NMR) spectroscopy tools, neural metabolic signatures were evaluated showing lineage-specific metabolic specialization and establishment of neu-ron-astrocytic shuttles upon differentiation. Chapter 6 focused on transferring the knowledge and strategies described in the previous chapters for the implementation of a scalable and robust process for the 3D differentiation of hNSC derived from human induced pluripotent stem cells (hiPSC). Here, software-controlled perfusion stirred-tank bioreactors were used as technological system to sustain cell aggregation and dif-ferentiation. The work developed in this thesis provides practical and versatile new in vitro ap-proaches to model the human brain. Furthermore, the culture strategies described herein can be further extended to other sources of neural phenotypes, including pa-tient-derived hiPSC. The combination of this 3D culture strategy with the implemented characterization methods represents a powerful complementary tool applicable in the drug discovery, toxicology and disease modeling.

Avaliação de modelos de organização e de gestão de tecnologia hospitalar: caso de estudo do Hospital Professor Doutor Fernando Fonseca

O Hospital definido como local de elevada importância devido às caraterísticas e funções que tem, tais como assegurar que consegue receber todos os utentes da sua zona de ação, trata-los com dignidade e dar-lhes as melhores condições de forma rápida e eficaz para que estes consigam recuperar das suas doenças com a maior brevidade. Destes estão dependentes vidas humanas, como tal é de todo relevante ter uma gestão adequada de toda a infra-estrutura para que a eficiência seja alta e se consiga dar mais e melhor a todos os utentes, visto já se ter notado que nem sempre estes tiram o melhor partido das suas capacidades pelas mais diversas razões. Este projeto foi realizado numa parceria com o Hospital Professor Doutor Fernando Fonseca e consistiu em escrutinar dois serviços do hospital, o de tecnologia de informação e a Tomografia Axial Computorizada de imagiologia para perceber quais as falhas destes e como é que aplicando um modelo de gestão de Tecnologia de Informação denominado COBIT adaptado se consegue melhorar os resultados obtidos e as condições dadas pelo hospital. Este estudo permite perceber o porquê e as causas de uma estrutura deste tipo não dar o rendimento esperado e quais as implicâncias disso. Através dos resultados são analisadas os maiores pontos de rutura e retiradas elações sobre as possíveis melhorias a aplicar que a nível tecnológico, de recursos humanos, financeiro e de otimização do risco e melhoramento da eficácia de recursos.

Modelos de negócios para a internet das coisas baseados em big data : Muzzley, um estudo de caso

A Internet das Coisas tal como o Big Data e a análise dos dados são dos temas mais discutidos ao querermos observar ou prever as tendências do mercado para as próximas décadas, como o volume económico, financeiro e social, pelo que será relevante perceber a importância destes temas na atualidade. Nesta dissertação será descrita a origem da Internet das Coisas, a sua definição (por vezes confundida com o termo Machine to Machine, redes interligadas de máquinas controladas e monitorizadas remotamente e que possibilitam a troca de dados (Bahga e Madisetti 2014)), o seu ecossistema que envolve a tecnologia, software, dispositivos, aplicações, a infra-estrutura envolvente, e ainda os aspetos relacionados com a segurança, privacidade e modelos de negócios da Internet das Coisas. Pretende-se igualmente explicar cada um dos “Vs” associados ao Big Data: Velocidade, Volume, Variedade e Veracidade, a importância da Business Inteligence e do Data Mining, destacando-se algumas técnicas utilizadas de modo a transformar o volume dos dados em conhecimento para as empresas. Um dos objetivos deste trabalho é a análise das áreas de IoT, modelos de negócio e as implicações do Big Data e da análise de dados como elementos chave para a dinamização do negócio de uma empresa nesta área. O mercado da Internet of Things tem vindo a ganhar dimensão, fruto da Internet e da tecnologia. Devido à importância destes dois recursos e á falta de estudos em Portugal neste campo, com esta dissertação, sustentada na metodologia do “Estudo do Caso”, pretende-se dar a conhecer a experiência portuguesa no mercado da Internet das Coisas. Visa-se assim perceber quais os mecanismos utilizados para trabalhar os dados, a metodologia, sua importância, que consequências trazem para o modelo de negócio e quais as decisões tomadas com base nesses mesmos dados. Este estudo tem ainda como objetivo incentivar empresas portuguesas que estejam neste mercado ou que nele pretendam aceder, a adoptarem estratégias, mecanismos e ferramentas concretas no que diz respeito ao Big Data e análise dos dados.