Agregação e formação de amilóides por proteínas neuroinflamatórias S100A8 e S100A9 e implicações em processos neurodegenerativos

Uma caraterística comum a muitas doenças neurodegenerativas é a formação de agregados proteicos e amilóides, no que se designa a cascata amiloíde. O foco deste trabalho é o estudo do homodímero S100A9 e do heterodímero S100A8/A9, duas das proteínas da resposta neuroinflamatória, que se encontram elevadas na vizinhança de depósitos proteicos, nomeadamente na doença de Alzheimer. Estas proteínas pertencem à família das S100, que possuem dois domínios EF-hand de ligação a Ca2+, e ligam também cobre e zinco. Este estudo visa contribuir esclarecer se as proteínas S100A8 e A100A9 estarão envolvidas na cascata de agregação amilóide, por formação direta de agregados das S100, ou mediante a associação com iões metálicos, cuja disfunção é característica em doenças neurodegenerativas. O primeiro passo do trabalho consistiu em expressar e purificar a S100A9 e a S100A8/A9, optimizando o processo. Os estudos de estabilidade térmica na presença e ausência de Ca2+, Cu2+ e Zn2+, revelaram que a S100A8/A9 é termodinamicamente mais estável que a S100A9. Os três iões metálicos são destabilizadores da S100A9, diminuindo a sua estabilidade térmica. Para a estabilidade térmica da S100A8/A9 os mesmos iões não mostraram ter um efeito significativo, pelo que se sugere uma conformação diferente com o core hidrofóbico mais blindado, aumentando a estabilidade. Realizaram-se também ensaios cinéticos de agregação, que revelram que a S100A9 apresenta uma agregação heterogénea, não dependente de nucleação na presença dos metais. No caso da S100A8/A9, os três iões metálicos potenciam a agregação. Por fim, analisou-se a hipótese de S100A9 e S100A8/A9 como moduladores de agregação do péptido Aβ1-42. O Aβ1-42 mostrou ter influência na agregação da S100A9 e da S100A8/A9, podendo estas proteínas ser potenciadoras da agregação. Este trabalho revelou que a agregação das proteínas em estudo é influenciada e potenciada pela ligação dos iões metálicos, pelo que se sugere que estes tenham um papel crucial na formação de agregados de S100A8/A9 e de S100A9.

Metodologias de Sistemas de Informação Geográfica em sistemas de produção florestal : uma aplicação geoestatística

As florestas são uma fonte importante de recursos naturais, desempenhando um papel fulcral na sustentabilidade ambiental. A sua gestão quer territorial quer económica, conduz a uma maximização da produção, sem alteração da qualidade da matéria-prima. Portugal apresenta mais de um terço do seu território coberto por floresta, apresentando uma possibilidade de aplicação de sistemas de gestão, territorial e económica que maximizem a sua produção. Os Sistemas de Informação Geográfica (SIG) são modelos da realidade em que é possível integrar toda a informação disponível sobre um assunto tendo por base um campo comum a todos as variáveis, a localização geográfica. Os SIG podem contribuir de diversas formas para um maior desenvolvimento das rotinas e ferramentas de planeamento e gestão florestal. A sua integração com modelos quantitativos para planeamento e gestão de florestas é uma mais-valia nesta área. Nesta dissertação apresentam-se modelos geoestatísticos, com recurso a Sistemas de Informação Geográfica, de apoio e suporte à produção de pinha em Pinheiro-manso (Pinus pinea L.). Procurando estimar as áreas com melhor propensão à produção, a partir de dados amostrais. Estes foram previamente estudados tendo sido selecionadas quatro variáveis: largura da copa, área basal, altura da árvore e produção de pinha. A geoestatística aplicada, inclui modelos de correlação espacial: kriging, onde são atribuídos pesos às amostras a partir de uma análise espacial baseada no variograma experimental. Foi utilizada a extensão Geostatistical Analyst do ArcGis da ESRI, para realizar 96 krigings para as quatro variáveis em estudo, com diferentes parametrizações, destes foram selecionados 8 krigings. Com base nos critérios de adequação dos modelos e da análise de resultados da predição dos erros - cross validation. O resultado deste estudo é apresentado através de mapas de previsão para a produção de pinha em Pinheiro manso, em que foram analisadas áreas com maior e menor probabilidade de produção tendo-se realizado análises de comparação de variáveis. Através da interseção de todas as variáveis com a produção, podemos concluir que os concelhos com maiores áreas de probabilidade de produção de pinha em Pinheiro manso, da área de estudo, são Alcácer do Sal, Montemor-o-Novo, Vendas Novas, Coruche e Chamusca. Com a realização de um cruzamento de dados entre os resultados obtidos dos krigings, e a Carta de Uso e Ocupação do Solo de Portugal Continental para 2007 (COS2007), realizaram-se mapas de previsão para a expansão do Pinheiro manso. Nas áreas de expansão conseguimos atingir aumentos mínimos na ordem dos 11% e máximo na ordem dos 61%. No total consegue-se atingir aproximadamente 128 mil ha para área de expansão do Pinheiro manso. Superando, os valores esperados pelos Planos Regionais de Ordenamento Florestal, abrangidos pela área da amostra em estudo, em que é esperado um incremento de cerca de 130 mil hectares de área de Pinheiro manso para 2030.