Obtenção e avaliação da proteína BYC (Boophilus Yolk pro-Cathepsin) recombinante em uma vacina contra o carrapato Boophilus microplus

O carrapato Boophilus microplus é um ectoparasita hematófago que infesta os rebanhos bovinos de regiões tropicais e subtropicais, causando grande prejuízo à pecuária. O principal método de controle deste parasita baseia-se no uso de acaricidas, entretanto, o uso de vacinas tem sido estudado como um método de controle promissor. A Boophilus Yolk pro-Cathepsin (BYC) é uma aspártico proteinase presente no ovo do carrapato e envolvida na embriogênese que foi anteriormente testada como imunógeno vacinal. Neste estudo, o cDNA da BYC foi amplificado por PCR e clonado em dois vetores de expressão para produção de duas formas da proteína recombinante com cauda de histidina, rBYC e rBYC-Trx (fusionada com tioredoxina). As duas formas foram expressas em Escherichia coli na forma de corpúsculos de inclusão (CI) e comparadas quanto ao nível de expressão, solubilidade e rendimento na purificacão. Três agentes desnaturantes (N-lauroil sarcosina, hidrocloreto de guanidina e uréia) foram testados para solubilização dos CIs. Sarcosina foi o agente mais eficiente, solubilizando mais de 90 % de rBYC-Trx e rBYC. As duas proteínas recombinantes foram purificadas em cromatografia de afinidade por metal (Ni2+), sob condições desnaturantes. O rendimento na purificação da proteína solúvel foi de 84 % para r-BYC-Trx e 6 % para rBYC. As duas formas foram reconhecidas por soro de coelhos, camundongos e bovinos previamente imunizados com BYC nativa, demonstrando a existência de epítopos comuns entre a BYC nativa e as formas recombinantes expressas em E. coli. Para verificar o potencial vacinal da proteína recombinante, um grupo de bovinos Hereford foi imunizado com rBYC e desafiado com 20.000 larvas de B. microplus por animal. Os soros dos bovinos imunizados reconheceram a BYC nativa em ELISA e “Western blot”, com títulos entre 500 e 4.000. Os resultados do desafio mostraram uma proteção parcial contra a infestação, com 25 % de proteção global. O perfil de expressão de citocinas (IL-2, IL-4, IL-10, IFN-γ) foi verificado por RT-PCR, porém os resultados não permitiram identificar a polarização da resposta imune em Th1 ou Th2. Os resultados de imunoproteção obtidos com a BYC recombinante foram similares aos obtidos na imunização de bovinos com BYC nativa, indicando a possibilidade de uso da forma recombinante como imunógeno vacinal.

MoCHA : arquitetura dedicada para a compensação de movimento em decodificadores de vídeo de alta definição, seguindo o padrão H.264

O padrão H.264 foi desenvolvido pelo JVT, que foi formado a partir de uma união entre os especialistas do VCEG da ITU-T e do MPEG da ISO/IEC. O padrão H.264 atingiu seu objetivo de alcançar as mais elevadas taxas de processamento dentre todos os padrões existentes, mas à custa de um grande aumento na complexidade computacional. Este aumento de complexidade impede, pelo menos na tecnologia atual, a utilização de codecs H.264 implementados em software, quando se deseja a decodi cação de vídeos de alta de nição em tempo real. Essa dissertação propõe uma solução arquitetural de hardware, denominada MoCHA, para compensação de movimento do decodi cador de vídeo de alta de nição, segundo o padrão H.264/AVC. A MoCHA está dividida em três blocos principais, a predição dos vetores de movimento, o acesso à memória e o processamento de amostras. A utilização de uma cache para explorar a redundância dos dados nos acessos à mem ória, em conjunto com melhorias propostas, alcançou economia de acessos à memória superior a 60%, para os casos testados. Quando uma penalidade de um ciclo por troca de linha de memória é imposta, a economia de ciclos de acesso supera os 75%. No processamento de amostras, a arquitetura realiza o processamento dos dois blocos, que dão origem ao bloco bi-preditivo, de forma serial. Dessa forma, são economizados recursos de hardware, uma vez que a duplicação da estrutura de processamento não é requerida. A arquitetura foi validada a partir de simulações, utilizando entradas extraídas de seqüências codi cadas. Os dados extraídos, salvos em arquivos, serviam de entrada para a simulação. Os resultados da simulação foram salvos em arquivos e comparados com os resultados extraídos. O processador de amostras do compensador de movimento foi prototipado na placa XUP Virtex-II Pro. A placa possui um FPGA VP30 da família Virtex-II PRO da Xilinx. O processador PowerPC 405, presente no dispositivo, foi usado para implementar um test bench para validar a operação do processador de amostras mapeado para o FPGA. O compensador de movimento para o decodi cador de vídeo H.264 foi descrito em VHDL, num total de 30 arquivos e cerca de 13.500 linhas de código. A descrição foi sintetizada pelo sintetizador Syplify Pro da Symplicity para o dispositivo XC2VP30-7 da Xilinx, consumindo 8.465 slices, 5.671 registradores, 10.835 LUTs, 21 blocos de memó- ria interna e 12 multiplicadores. A latência mínima para processar um macrobloco é de 233 ciclos, enquanto a máxima é de 590, sem considerar misses na cache. A freqüência máxima de operação foi de 100,5 MHz. A arquitetura projetada é capaz de processar, no pior caso, 36,7 quadros HDTV de 1080 por 1920, inteiramente bi-preditivos, por segundo. Para quadros do tipo P, que não utilizam a bi-predição, a capacidade de processamento sobe para 64,3 quadros por segundo. A arquitetura apresentada para o processamento de quadros bi-preditivos e a hierarquia de memória são, até o momento, inéditas na literatura. Os trabalhos relativos a decodi cadores completos não apresentam a solução para esse processamento. Os resultados apresentados tornam a MoCHA uma solução arquitetural capaz de fazer parte de um decodi cador para vídeos de alta definição.

Representações reduzidas por redes neurais com aprendizado local não-supervisionado sobre campos receptivos restritos

Algoritmos ótimos na extração de componentes principais com aprendizado não-supervisionado em redes neurais de múltiplos neurônios de saída são não-locais, ou seja, as modificações em uma dada sinapse entre dois neurônios dependem também da atividade de outros neurônios. Esta rede ótima extrairá as principais componentes dos dados e submetidos à sua primeira camada. As principais componentes são as projeções destes vetores nos autovalores máximos da matriz de correlação Gij = (eiej), onde a média (-) é sobre a distribuição de e. Existem fortes evidências indicando que sinapses biológicas só se modificam via regras locais, como por exemplo a regra de Hebb. Mas se aplicarmos regras locais numa rede com múltiplas saídas, todos os neurônios da saída serão equivalentes e darão respostas redundantes. A rede será bastante ineficiente. Um modo de contornar este problema é através da restrição dos campos receptivos dos neurônios de saída. Se cada neurônio acessar diferentes partes dos estímulos de entrada, a redundância diminui significativamente. Em contrapartida, ao mesmo tempo que a redundância diminui, também diminui a informação contida em cada neurônio; assim, devemos balancear os dois efeitos otimizando o campo receptivo. O valor ótimo, em geral, depende da natureza dos estímulos, sua estatística, e também do ruído intrínseco à rede. Objetivamos com este trabalho determinar a estrutura ótima de campos receptivos com aprendizado não-supervisionado para uma rede neural de uma camada em diversas condições medindo seu desempenho a partir de técnicas de reconstrução.