Monitoramento do impacto de dejetos industriais em amostras de água do Rio Caí através do teste SMART em Dorsophila melanogaster

O presente estudo teve como objetivos (i) avaliar a validade do emprego do teste SMART, em Drosophila melanogaster, como indicador da contaminação de amostras de água superficial associada a misturas complexas, (ii) detectar a atividade tóxico-genética de dejetos industriais, lançados no rio Caí, empregando o cruzamento aprimorado. Dentro desta perspectiva, pretendeu também (iii) comparar os dados obtidos para as amostras sob influência de despejos industriais com aqueles previamente observados para amostras sob influência de dejetos de origem urbana, provenientes das cidades de Montenegro e São Sebastião do Caí (Silva., 1999). Na tentativa de avaliar a genotoxicidade, associada ao curso final do rio Caí, foram selecionados os seguintes pontos de coleta de despejos industriais: Km 18,6 - situado na foz do arroio Bom Jardim, próximo à área de disposição do efluente final líquido e da drenagem das áreas de disposição dos resíduos sólidos do complexo industrial – e Km 13,6 - no canal da bacia de acumulação e segurança 7 do pólo industrial Neste ensaio genético, cada amostra industrial foi administrada às larvas de terceiro estágio em duas diluições (25% e 50%), bem como na sua forma crua (100%) - sendo avaliados um total de 40 indivíduos por amostra por concentração, totalizando a análise de 11.712.000 células por amostra. Foram utilizados dois controles negativos, o controle de campo – representado pela nascente de um riacho localizada em uma área conservada com fraca ação antrópica e próxima aos pontos do rio – assim como o diluente água destilada. Uma vez que as freqüências das diferentes categorias de manchas não foram significantemente superiores àquelas observadas nos controles negativos (água destilada), os pontos Km 18,6 e Km 13,6 foram caracterizados como destituídos de ação genotóxica nos três meses de coleta : março, junho e setembro. Estes achados sugerem que, nas condições experimentais empregadas, os dejetos de origem industrial não foram capazes de induzir lesões do tipo mutação gênica, cromossômica, assim como eventos relacionados com recombinação mitótica. Por outro lado, a comparação dos dados obtidos no presente estudo com os observados por Silva (1999) para dejetos urbanos, revelou a validade do emprego do teste SMART como uma ferramenta para detecção de contaminação ambiental. De fato, as amostras urbanas referentes aos meses de março (Km 52, 78 e 80) e setembro (Km 52) – coletadas concomitantemente com as de origem industrial – foram diagnosticadas como indutoras de aneuploidias e/ou de grandes deleções cromossômicas. As potências genotóxicas médias estimadas mostraram que o Km 80 foi o local com o maior grau de genotoxicidade – seguido pelos Km 78 e 52 – que apresentaram potências semelhantes Considerando os resultados obtidos, em cinco pontos situados ao longo do curso final do rio Caí, conclui-se que os prejuízos causados pelos dejetos urbanos podem ser tão ou mais nocivos que os impostos pelos de origem industrial – especialmente em função de seu grande volume de lançamento.

Smart visible sets para ambientes de rede

A visualização em tempo real de cenas complexas através de ambientes de rede é um dos desafios na computação gráfica. O uso da visibilidade pré-computada associada a regiões do espaço, tal como a abordagem dos Potentially Visible Sets (PVS), pode reduzir a quantidade de dados enviados através da rede. Entretanto, o PVS para algumas regiões pode ainda ser bastante complexo, e portanto uma estratégia diferente para diminuir a quantidade de informações é necessária. Neste trabalho é introduzido o conceito de Smart Visible Set (SVS), que corresponde a uma partição das informações contidas no PVS segundo o ângulo de visão do observador e as distâncias entre as regiões. Dessa forma, o conceito de “visível” ou de “não-visível” encontrado nos PVS é estendido. A informação referente ao conjunto “visível” é ampliada para “dentro do campo de visão” ou “fora do campo de visão” e “longe” ou “perto”. Desta forma a informação referente ao conjunto “visível” é subdividida, permitindo um maior controle sobre cortes ou ajustes nos dados que devem ser feitos para adequar a quantidade de dados a ser transmitida aos limites impostos pela rede. O armazenamento dos SVS como matrizes de bits permite ainda uma interação entre diferentes SVS. Outros SVS podem ser adicionados ou subtraídos entre si com um custo computacional muito pequeno permitindo uma rápida alteração no resultado final. Transmitir apenas a informação dentro de campo de visão do usuário ou não transmitir a informação muito distante são exemplos dos tipos de ajustes que podem ser realizados para se diminuir a quantidade de informações enviadas. Como o cálculo do SVS depende da existência de informação de visibilidade entre regiões foi implementado o algoritmo conhecido como “Dual Ray Space”, que por sua vez depende do particionamento da cena em regiões. Para o particionamento da cena em uma BSP-Tree, foi modificada a aplicação QBSP3. Depois de calculada, a visibilidade é particionada em diferentes conjuntos através da aplicação SVS. Finalmente, diferentes tipos de SVS puderam ser testados em uma aplicação de navegação por um cenário 3D chamada BSPViewer. Essa aplicação também permite comparações entre diferentes tipos de SVS e PVS. Os resultados obtidos apontam o SVS como uma forma de redução da quantidade de polígonos que devem ser renderizados em uma cena, diminuindo a quantidade de informação que deve ser enviada aos usuários. O SVS particionado pela distância entre as regiões permite um corte rápido na informação muito distante do usuário. Outra vantagem do uso dos SVS é que pode ser realizado um ordenamento das informações segundo sua importância para o usuário, desde que uma métrica de importância visual tenha sido definida previamente.