Estudo de genes expressos diferencialmente durante o processo de estrobilização in vitro de Mesocestoides corti

Os cestódeos são agentes etiológicos de doenças parasíticas em humanos e em animais domesticados. Estamos utilizando Mesocestoides corti como um sistema modelo para estudar a biologia do desenvolvimento dos cestódeos, particularmente a transição da fase larval para a fase adulta segmentada. Com o propósito de isolar seqüências diferencialmente expressas durante o processo de segmentação, aplicamos a metodologia de análise das diferenças de representações de cDNA (cDNA RDA) utilizando RNA total extraído de larvas e vermes segmentados em cultivos in vitro de M. corti. Duas bibliotecas de cDNA subtraídas, enriquecidas com seqüências diferencialmente expressas das formas larvais ou segmentadas, foram construídas usando uma razão de driver:tester de 100:1 e 800:1 no 1º e 2º ciclos de subtração, respectivamente. A eficiência de subtração foi avaliada com experimentos de hibridização, utilizando as seqüências subtraídas como sondas contra os produtos de cDNA amplificados por PCR, com análise de macroarranjos e com confirmação individual, em experimentos de Northern virtual, de clones selecionados. Uma estratégia de RT-PCR em tempo real para confirmação dos resultados está sendo otimizada e resultados preliminares são apresentados. Após o seqüenciamento de 1036 clones de cDNA independentes e adoção de uma estratégia de seqüenciamento de alta qualidade, foram identificadas 190 seqüências, preferencialmente expressas em tetratirídeos (49) ou em vermes segmentados (141). Entre os genes identificados, 71 foram funcionalmente anotados, incluindo seqüências relacionadas a reguladores de estrutura de cromatina e controle de transcrição, cujos ortólogos estão implicados em processos de desenvolvimento em Drosophila e em vertebrados.

Clonagem e caracterização parcial de cDNA de glândula salivar de Boophilus microplus (Acari:Ixodidae) similar a glutationa s-transferase

O carrapato Boophilus microplus é um ectoparasita hematófago de bovino que causa sérias perdas econômicas. Estudos para o desenvolvimento de formas alternativas de controle do carrapato tem sido realizados para diminuir ou substituir a aplicação de agentes químicos, que contaminam o ambiente, os derivados da carne, além dos problemas de resistência das gerações de carrapatos aos acaricidas. As vacinas são uma forma alternativa de controle do carrapato. As enzimas glutationa S-transferase (GSTs) são alvo potencial para intervenção imunológica contra alguns parasitas. Este trabalho teve como objetivo isolar e caracterizar parcialmente um cDNA de B. microplus similar a GST da classe Mu. O clone SG2 foi isolado dentre aproximadamente 8 x 103 pfu de fagos recombinantes de uma biblioteca de cDNA de glândula salivar de partenógina, sondada com anti-soro de coelho contra glândula salivar. O clone SG2 contendo um inserto de 864 pb teve sua seqüência determinada e a fase de leitura aberta corresponde a 220 amino ácidos. A análise desta seqüência indicou que o gene clonado codifica uma GST de B. microplus (BmGST) com um motivo altamente conservado entre os resíduos 60 e 68 que compreende o sítio de ligação a glutationa (GSH) e outro motivo SLAILRYL, centrado no resíduo 78 da seqüência. No alinhamento múltiplo da AgSG2 com outras GSTs foi observada uma similaridade de até 41% com GSTs da classe Mu de outros organismos e inclusive com outra GST da classe Mu isolada de larva de B. microplus (HE et al., 1999). A proteína recombinante AgSG2 purificada apresentou atividade enzimática contra o substrato cromogênico CDNB. Ensaios de atividade enzimática com extratos de tecidos, secreções e excreções foram realizados para verificar a presença de GST. Ensaios de RT-PCR com tecidos de B. microplus indicaram que os sítios de síntese de BmGST são glândulas salivares e intestino de partenógina e teleógina.

Uso da análise discriminante regularizada (RDA) no reconhecimento de padrões em imagens digitais hiperespectral de sensoriamento remoto

Em cenas naturais, ocorrem com certa freqüência classes espectralmente muito similares, isto é, os vetores média são muito próximos. Em situações como esta, dados de baixa dimensionalidade (LandSat-TM, Spot) não permitem uma classificação acurada da cena. Por outro lado, sabe-se que dados em alta dimensionalidade [FUK 90] tornam possível a separação destas classes, desde que as matrizes covariância sejam suficientemente distintas. Neste caso, o problema de natureza prática que surge é o da estimação dos parâmetros que caracterizam a distribuição de cada classe. Na medida em que a dimensionalidade dos dados cresce, aumenta o número de parâmetros a serem estimados, especialmente na matriz covariância. Contudo, é sabido que, no mundo real, a quantidade de amostras de treinamento disponíveis, é freqüentemente muito limitada, ocasionando problemas na estimação dos parâmetros necessários ao classificador, degradando portanto a acurácia do processo de classificação, na medida em que a dimensionalidade dos dados aumenta. O Efeito de Hughes, como é chamado este fenômeno, já é bem conhecido no meio científico, e estudos vêm sendo realizados com o objetivo de mitigar este efeito. Entre as alternativas propostas com a finalidade de mitigar o Efeito de Hughes, encontram-se as técnicas de regularização da matriz covariância. Deste modo, técnicas de regularização para a estimação da matriz covariância das classes, tornam-se um tópico interessante de estudo, bem como o comportamento destas técnicas em ambientes de dados de imagens digitais de alta dimensionalidade em sensoriamento remoto, como por exemplo, os dados fornecidos pelo sensor AVIRIS. Neste estudo, é feita uma contextualização em sensoriamento remoto, descrito o sistema sensor AVIRIS, os princípios da análise discriminante linear (LDA), quadrática (QDA) e regularizada (RDA) são apresentados, bem como os experimentos práticos dos métodos, usando dados reais do sensor. Os resultados mostram que, com um número limitado de amostras de treinamento, as técnicas de regularização da matriz covariância foram eficientes em reduzir o Efeito de Hughes. Quanto à acurácia, em alguns casos o modelo quadrático continua sendo o melhor, apesar do Efeito de Hughes, e em outros casos o método de regularização é superior, além de suavizar este efeito. Esta dissertação está organizada da seguinte maneira: No primeiro capítulo é feita uma introdução aos temas: sensoriamento remoto (radiação eletromagnética, espectro eletromagnético, bandas espectrais, assinatura espectral), são também descritos os conceitos, funcionamento do sensor hiperespectral AVIRIS, e os conceitos básicos de reconhecimento de padrões e da abordagem estatística. No segundo capítulo, é feita uma revisão bibliográfica sobre os problemas associados à dimensionalidade dos dados, à descrição das técnicas paramétricas citadas anteriormente, aos métodos de QDA, LDA e RDA, e testes realizados com outros tipos de dados e seus resultados.O terceiro capítulo versa sobre a metodologia que será utilizada nos dados hiperespectrais disponíveis. O quarto capítulo apresenta os testes e experimentos da Análise Discriminante Regularizada (RDA) em imagens hiperespectrais obtidos pelo sensor AVIRIS. No quinto capítulo são apresentados as conclusões e análise final. A contribuição científica deste estudo, relaciona-se à utilização de métodos de regularização da matriz covariância, originalmente propostos por Friedman [FRI 89] para classificação de dados em alta dimensionalidade (dados sintéticos, dados de enologia), para o caso especifico de dados de sensoriamento remoto em alta dimensionalidade (imagens hiperespectrais). A conclusão principal desta dissertação é que o método RDA é útil no processo de classificação de imagens com dados em alta dimensionalidade e classes com características espectrais muito próximas.