Modelagem de comunicações móveis com a utilização de series temporais e geoestatísticas

O presente trabalho apresenta os resultados da modelagem de canal de propagação baseado em séries temporais multivariadas com a utilização de dados coletados em campanhas de medição e as principais características da urbanização de onze vias do centro da cidade de Belém-Pa. Modelos de função de transferência foram utilizados para avaliar efeitos na série temporal da potência do sinal recebido (dBm) que foi utilizada como variável resposta e como variáveis explicativas a altura dos prédios e as distâncias entre os prédios. Como nos modelos em séries temporais desconsideram-se as possíveis correlações entre amostras vizinhas, utilizou-se um modelo geoestatístico para se estabelecer a correção do erro deste modelo. Esta fase do trabalho consistiu em um conjunto de procedimentos necessários às técnicas geoestatísticas. Tendo como objetivo a análise em duas dimensões para dados espacialmente distribuídos, no que diz respeito à interpolação de superfícies geradas a partir das mostras georreferenciadas obtidas dos resíduos da potência do sinal recebido calculados com o modelo em séries temporais. Os resultados obtidos com o modelo proposto apresentam um bom desempenho, com erro médio quadrático na ordem de 0,33 dB em relação ao sinal medido, considerando os dados das onze vias do centro urbano da cidade de Belém/Pa. A partir do mapa de distribuição espacial da potência do sinal recebido (dBm), pode se identificar com facilidade as zonas infra ou supra dimensionadas em termos desta variável, isto é, beneficiadas ou prejudicadas com relação a recepção do sinal, o que pode resultar em um maior investimento da operadora (concessionária de telefonia celular móvel) local naquelas regiões onde o sinal é fraco.

Avaliação do viés GC em plataformas de sequenciamento de nova geração

O surgimento das plataformas de sequenciamento de nova geração (NGS) proporcionou o aumento do volume de dados produzidos, tornando possível a obtenção de genomas completos. Apesar das vantagens alcançadas com estas plataformas, são observadas regiões de elevada ou baixa cobertura, em relação à média, associadas diretamente ao conteúdo GC. Este viés GC pode afetar análises genômicas e dificultar a montagem de genomas através da abordagem de novo, além de afetar as análises baseadas em referência. Além do que, as maneiras de avaliar o viés GC deve ser adequada para dados com diferentes perfis de relação/associação entre GC e cobertura, tais como linear e quadrático. Desta forma, este trabalho propõe o uso do Coeficiente de Correlação de Pearson (r) para analisar a correlação entre conteúdo GC e Cobertura, permitindo identificar aintensidade da correlação linear e detectar associações não-lineares, além de identificar a relação entre viés GC e as plataformas de sequenciamento. Os sinais positivos e negativos de r também permitem inferir relações diretamente proporcionais e inversamente proporcionais respectivamente. Utilizou-se dados da espécie Corynebacterium pseudotuberculosis, conhecido por serem genomas clonais obtidas através de diferentes tecnologias de sequenciamento para identificar se há relação do viés GC com as plataformas utilizadas.