Busca e classificação sistemática das proteínas oxigenases com ferro não hêmico em plantas

As proteínas oxigenases com ferro não hêmico compartilham um domínio conservado composto por oito histidinas, podem ser encontradas em organismos eucariotos e procariotos, e participam de importantes vias de biossíntese lipídica. Para compreender a relação evolutiva existente entre essas proteínas, foram realizadas análises comparativa e filogenética em procariotos e eucariotos que permitiram uma classificação dessa família, até então inexistente. A busca de seqüências resultou, após a curadoria, em uma coleção de 448 proteínas, pertencentes a 58 organismos previamente selecionados dentro dos principais taxa. O alinhamento múltiplo de seqüências gerado com a ferramenta MAFFT (BLOSUM 62; L-INS-i) mostrou a presença do domínio de histidinas com espaçamento conservado entre os motivos. A classificação das proteínas feita com o software CLANS gerou 28 grupos a partir da similaridade entre pares de seqüências. Dentre esses, 2 contêm seqüências que não tiveram similaridade com proteínas já caracterizadas e 48 seqüências não foram atribuídas a quaisquer dos grupos formados. As seqüências de plantas, representadas por 119 seqüências da coleção, foram distribuídas em 7 grupos correspondentes às funções C4 metilesterol monoxigenase, C5 esterol desaturase, ácido graxo hidroxilase, esfingolipídeo C4 monooxigenase, aldeído decarbonilase, β-caroteno hidroxilase e Acil-ACP desaturase. A análise filogenética, utilizando o método de máxima verossimilhança com a ferramenta PhyML, mostrou a formação de grupos bem definidos e que foram similares aos gerados por CLANS. Esses resultados começam a preencher a lacuna existente até o momento acerca da relação evolutiva e da classificação das oxigenases com ferro não hêmico. Além disso, sugerem que dentro dessa família ainda há proteínas com funções desconhecidas, reforçando a necessidade de realizar mais estudos de caracterização funcional das mesmas.

Estudo de algoritmos para classificação de séries temporais: uma aplicação em qualidade de energia elétrica

Aborda a classificação automática de faltas do tipo curto-circuito em linhas de transmissão. A maioria dos sistemas de transmissão possuem três fases (A, B e C). Por exemplo, um curto-circuito entre as fases A e B pode ser identicado como uma falta\AB". Considerando a possibilidade de um curto-circuito com a fase terra (T), a tarefa ao longo desse trabalho de classificar uma série temporal em uma das 11 faltas possíveis: AT, BT, CT, AB, AC, BC, ABC, ABT, ACT, BCT, ABCT. Estas faltas são responsáveis pela maioria dos distúrbios no sistema elétrico. Cada curto-circuito é representado por uma seqüência (série temporal) e ambos os tipos de classificação, on-line (para cada curto segmento extraído do sinal) e off-line (leva em consideração toda a seqüência), são investigados. Para evitar a atual falta de dados rotulados, o simulador Alternative Transient Program (ATP) é usado para criar uma base de dados rotulada e disponibilizada em domínio público. Alguns trabalhos na literatura não fazem distinção entre as faltas ABC e ABCT. Assim, resultados distinguindo esse dois tipos de faltas adotando técnicas de pré-processamento, diferentes front ends (por exemplo wavelets) e algoritmos de aprendizado (árvores de decisão e redes neurais) são apresentados. O custo computacional estimado durante o estágio de teste de alguns classificadores é investigado e a escolha dos parâmetros dos classificadores é feita a partir de uma seleção automática de modelo. Os resultados obtidos indicam que as árvores de decisão e as redes neurais apresentam melhores resultados quando comparados aos outros classificadores.

Detecção, classificação e quantificação automática de variações de tensão de curta duração para aplicação em análise de pós-operação em sistemas de energia elétrica

A análise de ocorrências no sistema de energia elétrica é de fundamento mportância para uma operação segura, e para manter a qualidade da energia elétrica lornecida aos consumidores. As concessionárias do setor de energia elétrica usam equipamentos, chamados registradores de perturbação (RP's), para monitora diagnosticar problemas nos sistemas elétrico e de proteção. As formas de onda normalmente analisadas nos centros de operação das concessionárias, são aquelas geradas por eventos que quase sempre causam a aocrtul je linhas devido a operação dos relés comandados pelos dispositivos de proteção .Contudo, uma grande quantidade de registros armazenados que podem conte informações importantes sobre o comportamento e desempenho do sistema elétricl jeixa de ser analisada. O objetivo desse trabalho é usar os dados disponíveis nos centros de ontrole, operação das concessionárias de energia elétrica obtidos pelos RP's, para classificar e quantificar de forma automática sinais que caracterizem problemas de qualidade da energia, quanto a variações de tensão de curta duração: afundamentos, elevações e interrupções. O método proposto usa a transformada wavelet para obter um vetor característico para as tensões das fases A, B e C, e uma rede neural probabilística para classificação. Os sinais classificados como apresentando variações de curta duração são quantilicados quanto a duração e amplitude, usando-se as propriedades da análise nultiresolução da decomposição do sinal. Esses parâmetros, então, irão formar uma Jase de dados onde procedimentos de análise estatística podem ser usados para gerar relatórios com as características da qualidade da energia. Os resultados obtidos com a metodologia proposta para um sistema real são também apresentados.

Classificação fonética utilizando Boosting e SVM

Para compor um sistema de Reconhecimento Automático de Voz, pode ser utilizada uma tarefa chamada Classificação Fonética, onde a partir de uma amostra de voz decide-se qual fonema foi emitido por um interlocutor. Para facilitar a classificação e realçar as características mais marcantes dos fonemas, normalmente, as amostras de voz são pré- processadas através de um fronl-en'L Um fron:-end, geralmente, extrai um conjunto de parâmetros para cada amostra de voz. Após este processamento, estes parâmetros são insendos em um algoritmo classificador que (já devidamente treinado) procurará decidir qual o fonema emitido. Existe uma tendência de que quanto maior a quantidade de parâmetros utilizados no sistema, melhor será a taxa de acertos na classificação. A contrapartida para esta tendência é o maior custo computacional envolvido. A técnica de Seleção de Parâmetros tem como função mostrar quais os parâmetros mais relevantes (ou mais utilizados) em uma tarefa de classificação, possibilitando, assim, descobrir quais os parâmetros redundantes, que trazem pouca (ou nenhuma) contribuição à tarefa de classificação. A proposta deste trabalho é aplicar o classificador SVM à classificação fonética, utilizando a base de dados TIMIT, e descobrir os parâmetros mais relevantes na classificação, aplicando a técnica Boosting de Seleção de Parâmetros.

Extração e análise eletroforética em gel de poliacrilamida (SDS-PAGE) de proteínas totais de folhas e raízes de Piper tuberculatum

O Estado do Pará é o principal produtor brasileiro de pimenta-do-reino (Piper nigrum Link), entretanto a sua produção tem sido bastante afetada pela doença conhecida como fusariose. O Fusarium solani f. sp. piperis é o agente causador desta doença que afeta o sistema radicular da planta, causando o apodrecimento das raízes e a queda das folhas levando à morte da planta. Algumas piperáceas nativas da região amazônica, entre elas a espécie Piper tuberculatum Jacq., têm se mostrado resistentes à infecção pelo F. solani f. sp. piperis, e desta forma têm sido utilizadas em estudos de interação planta-patógeno. Neste trabalho foram avaliadas cinco condições de extração de proteínas com o objetivo de selecionar tampões adequados para a extração de proteínas totais de folhas e raízes de P. tuberculatum. Os tampões utilizados para a extração de proteínas de raízes e folhas foram: tampão salino, tampão sacarose, tampão glicerol, tampão uréia e tampão fosfato de sódio. As análises quantitativas mostraram que os tampões sacarose, glicerol e uréia foram mais eficientes na extração de proteínas de folhas e raízes. Análises de SDS-PAGE mostraram padrões diferenciados de bandas em extratos protéicos de folhas e raízes obtidos com os diferentes tampões. Os resultados obtidos neste trabalho contribuem para a identificação de tampões de extração adequados para a obtenção de amostras de proteínas totais em estudos de interação P. tuberculatum - F. solani f. sp. piperis.

Aplicação de redes neurais artificiais na classificação de padrões filogeográficos com base na variabilidade genômica do DNA mitocondrial

Historicamente, o processo de formação das populações da Amazônia, assim como de todo território brasileiro, envolveu três grupos étnicos principais: o ameríndio, o europeu e o africano. Como conseqüência, estas populações possuem em geral constituição miscigenada do ponto de vista social e biológico. Desde o final do século passado, estudos do DNA mitocondrial (mtDNA) tem sido desenvolvidos com o propósito de estimar a mistura interétnica presente nestas populações. Para isto, é de fundamental importância a classificação de uma determinada linhagem de mtDNA em um dos mais de 250 haplogrupos/subclados propostos na literatura. Com o objetivo de desenvolver um sistema automatizado, preciso e acurado de classificação de seqüências (linhagens) de mtDNA, o presente trabalhou lançou mão da técnica de Redes Neurais Artificiais (RNA’s) tendo como base os estudos de filogeografia. Para esta classificação, foram desenvolvidas quatro redes neurais artificiais diretas, com múltiplas camadas e algoritmo de aprendizagem de retropropagação. As entradas de cada rede equivalem às posições nucleotídicas polimórficas da região hipervariável do DNA mitocondrial, as quais retornam como saída a classificação específica de cada linhagem. Posterior ao treinamento, todas as redes apresentaram índices de acerto de 100%, demonstrando que a técnica de Rede Neural Artificial pode ser utilizada, com êxito, na classificação de padrões filogeográficos com base no DNA mitocondrial.

Um método para classificação de imagens de satélite usando Transformada Cosseno Discreta com detecção e remoção de nuvens e sombras

Apresenta-se nesta dissertação a proposta de um algoritmo supervisionado de classificação de imagens de sensoreamento remoto, composto de três etapas: remoção ou suavização de nuvens, segmentação e classificação.O método de remoção de nuvens usa filtragem homomórfica para tratar as obstruções causadas pela presença de nuvens suaves e o método Inpainting para remover ou suavizar a preseça de sombras e nuvens densas. Para as etapas de segmentação e classificação é proposto um método baseado na energia AC dos coeficientes da Transformada Cosseno Discreta (DCT). O modo de classificação adotado é do tipo supervisionado. Para avaliar o algioritmo foi usado um banco de 14 imagens captadas por vários sensores, das quais 12 possuem algum tipo de obstrução. Para avaliar a etapa de remoção ou suavização de nuvens e sombras são usados a razão sinal-ruído de pico (PSNR) e o coeficiente Kappa. Nessa fase, vários filtros passa-altas foram comparados para a escolha do mais eficiente. A segmentação das imagens é avaliada pelo método da coincidência entre bordas (EBC) e a classificação é avaliada pela medida da entropia relativa e do erro médio quadrático (MSE). Tão importante quanto as métricas, as imagens resultantes são apresentadas de forma a permitir a avaliação subjetiva por comparação visual. Os resultados mostram a eficiência do algoritmo proposto, principalmente quando comparado ao software Spring, distribuído pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE).

Supressão de interferência em sistemas de banda ultra larga e classificação automática de modulação

Esta tese apresenta duas contribuições distintas na área de sistemas de comunicações sem fi o. Primeiro, é apresentada uma formulação analítica para a análise de desempenho de sistemas utilizando multiplexação multibanda por divisão ortogonal na frequência (MB-OFDM, do inglês Multi-Band Orthogonal Frequency-Division Multiplexing ) com um ltro notch para mitigar a interferência em banda estreita causada por outros sistemas que operam dentro da faixa de frequências alocada para sistemas UWB. Em seguida, um novo front end para classificação automática de modulações com o uso de aprendizado discriminativo é proposto. Esse front end pode ser utilizado por qualquer classi cador discriminativo e consiste em ordenar magnitude e fase do símbolos recebidos. Os resultados obtidos pelo classi cador proposto mostraram-se competitivos com outros algoritmos já existentes na literatura.

Classificação automática de cobertura vegetal em imagens aéreas e orbitais para uso em planejamento energético

Neste trabalho é apresentado um modelo de redes neurais que será utilizado como ferramenta para uso no planejamento energético e na construção de cenários energéticos através da identificação e agrupamento de pixels representativos de classes de água, vegetação e antropização no entorno do reservatório de Tucuruí, Estado do Pará (bacia do rio Tocantins). Para o estudo, foram utilizadas fotografias aéreas ortorretificadas e um recorte da imagem do satélite Landsat, ambos obtidos em agosto de 2001 e classificados utilizando a métrica da mínima distância no software Matlab 7.3.0 (Matrix Laboratory - software de matemática aplicada) e no Arcview 3.2a (programa de Sistemas de Informações Geográficas). Para classificação da área no Matlab, foram utilizadas redes neurais competitivas, mais especificamente as redes de Kohonen que são caracterizadas por realizar um mapeamento de um espaço de dimensão n (número de entradas) para um espaço de dimensão m (número de saídas). Os resultados obtidos no classificador utilizando rede neural e no classificador do Arcview foram semelhantes, mas houve uma divergência no que diz respeito à imagem de alta e média resolução que pode ser justificada pelo fato de que a imagem de alta resolução espacial ocasiona muita variação espectral em algumas feições, gerando dificuldades nas classificações. Esse classificador automático é uma ferramenta importante para identificar oportunidades e potenciais a serem desenvolvidos na construção de cenários energéticos programados. Os resultados deste trabalho confirmam que a imagem de média resolução ainda é a mais indicada para resolver a maioria dos problemas que envolvem identificação de cobertura do solo para utilização em planejamento energético.

Classificação de dados utilizando algoritmos genéticos e lógica difusa

Várias das técnicas tradicionais de Mineração de Dados têm sido aplicadas com êxito e outras esbarram em limitações, tanto no desempenho como na qualidade do conhecimento gerado. Pesquisas recentes têm demonstrado que as técnicas na área de IA, tais como Algoritmo Genético (AG) e Lógica Difusa (LD), podem ser utilizadas com sucesso. Nesta pesquisa o interesse é revisar algumas abordagens que utilizam AG em combinação com LD de forma híbrida para realizar busca em espaços grandes e complexos. Este trabalho apresenta o Algoritmo Genético (AG), utilizando Lógica Difusa, para a codificação, avaliação e reprodução dos cromossomos, buscando classificar dados através de regras extraídas de maneira automática com a evolução dos cromossomos. A Lógica Difusa é utilizada para deixar as regras mais claras e próximas da linguagem humana, utilizando representações lingüísticas para identificar dados contínuos.

Qualidade nutricional das proteínas de cupuaçu e de cacau

O cupuaçu desponta como um importante produto agrícola de exportação com ampla perspectiva de mercado devido à aceitação que desfruta entre os consumidores regionais e de outros estados do país. O presente estudo teve como objetivo avaliar a qualidade protéica de produtos em pó formulados com amêndoas torradas de cupuaçu e cacau. De acordo com o ensaio biológico Net Protein Ratio, realizado a partir de dietas contendo 10% de proteína na proporção de cupuaçu ou cacau:caseína (50:50), verificou-se que as proteínas do cupuaçu apresentaram valor biológico significativamente superior (p ≤ 0,05) ao das proteínas de cacau, promovendo aumento de peso dos animais 57,4% maior. No que se refere às necessidades diárias para crianças e adultos, o perfil aminoacídico das proteínas do cupuaçu teve desempenho superior ao das proteínas do cacau.

Classificação multivariada de ervas medicinais da Região Amazônica e suas infusões de acordo com sua composição mineral

ABSTRACT: In this study, the mineral composition of leaves and teas of medicinal plants was evaluated. Ca, Cu, Fe, Mg, Mn e Zn were determined in the samples using flame atomic absorption spectrometry. Principal component analysis was applied to discriminate the samples studied. The samples were divided within the 2 groups according to their mineral composition. Copper and iron were the variables that contributed most to the separation of the samples followed by Ca, Mg, Mn and Zn. The information in the principal component analysis was confirmed by the dendrogram obtained by hierarchical cluster analysis.

Análise das proteínas relacionadas a formação de metástase em linhagens de adenocarcinoma gástrico

O câncer gástrico representa um grave problema de saúde pública mundial. A alta incidência de tumores avançados com baixa sobrevida pelas metástases, sobretudo no norte do país, nos fez realizar o estudo comparativo das linhagens de adenocarcinomas gástricos metastáticos (AGP01) com adenocarcinomas gástricos sem metástases (ACP02) através da avaliação proteômica da via de mobilidade celular, que possam ter relação com a formação dessas metástases. Foi realizado estudo proteômico das linhagens AGP01 e ACP02 através da técnica da cromatografia líquida de alta performance 2D Nanoultra (UPLC) em conjunto com nanoESI-MS^E (MudPIT) e análise funcional das proteínas diferencialmente expressas no programa Ingenuity Pathways Analysis (IPA). Observamos 19 proteínas com aumento da expressão na linhagem AGP01 em relação a ACP02, as quais apresentam relação com movimento, organização e morfologia celular, onde podemos sugerir que as proteínas ACTB, ANXA1, LGALS1, IQGAP1, EZR, MSN, MYH9 e S100A11, de acordo com nossos achados e corroborados pela literatura pesquisada, tem associação com a metástase de adenocarcinomas gástricos. Outras proteínas se mostraram em forte expressão em nosso estudo, mas na literatura pesquisada sua expressão tem relação com as vias de disseminação apenas de outros tumores, como: mama (RAB5C), pulmão (PLS1 e CAP1), reto (ACTN1) e GIST (SYNE2). Conflitantes com nosso estudo, as expressões das proteínas CAPZA1, FLNA e FLNC, foram observadas na literatura como um inibidor de avanço tumoral, enquanto que as expressão das proteínas MYL6, MYL6B, e ACTN2, aparecem pela primeira vez como tendo relação com a mobilidade celular, invasão e metástase em câncer.

Estado nutricional e marcadores clínico-bioquímicos em indivíduos portadores de carcinoma gastrointestinal

O estado nutricional de indivíduos portadores de carcinoma gastrointestinal é frequentemente afetado, sendo agravado em função da carcinogênese promover ativação do processo inflamatório e consequente ativação do sistema imunológico, com produção de citocinas e proteínas de fase aguda, como proteína C- reativa, que resulta no hipermetabolismo, acelerando a perda de peso e progredindo para o quadro de caquexia. Este trabalho teve como objetivo analisar o estado nutricional e os marcadores clínico-bioquímicos em indivíduos portadores de carcinoma gastrointestinal, atendidos no Hospital Universitário João de Barros Barreto (HUJBB), em Belém-PA. Foi realizado estudo transversal, descritivo, observacional com pacientes adultos e idosos, portadores de carcinoma gastrointestinal atendidos na Unidade de Alta Complexidade em Oncologia e na clínica cirúrgica do HUJBB, no período de dezembro de 2013 a julho de 2014. Realizou-se avaliação nutricional por meio de parâmetros antropométricos, que incluíram índice de massa corporal (IMC), percentual de perda de peso (%PP), circunferência do braço (CB), circunferência muscular do braço (CMB), área muscular do braço corrigida (AMBc), prega cutânea triciptal (PCT) e músculo adutor do polegar (MAP), parâmetros bioquímicos, por meio da classificação da hemoglobina, contagem total de linfócitos (CTL), albumina, transferrina, índice de prognóstico inflamatório-nutricional (IPIN) e parâmetros subjetivos, utilizando-se a avaliação subjetiva global produzida pelo paciente (ASG-PPP), além da identificação e classificação da caquexia. Foram avaliados 44 pacientes, sendo 63,30% do sexo masculino com idade média de 61,2 anos (±13,3). 95,50% eram naturais do Pará, 45,50% residentes no interior, 50,00% apresentavam escolaridade em ensino fundamental incompleto e 52,30% não possuíam renda familiar. Do total de pacientes avaliados, 63,60% possuíam neoplasia de estômago; destes, 50,00% estavam em estádio clínico IV e 73,30% em tratamento cirúrgico, com tempo médio de internação de 45,85 dias (±32,97). Na avaliação nutricional, verificou-se 20,50% de eutrofia para adultos e 42,30% para idosos, por meio do IMC, porém, em avaliação isolada dos compartimentos muscular e adiposo, verificou-se 59,10% de depleção grave por meio da AMBc, 54,50% por meio da PCT e 75,00% com presença de depleção em algum grau em CB e 68,18% em CMB. A perda de peso grave foi verificada em 61,36% dos pacientes avaliados e no MAP, obteve-se maior prevalência de depleção moderada (30,20%). Nos parâmetros bioquímicos, observou-se redução grave em hemoglobina em 61,40% dos pacientes, depleção leve em CTL em 56,80%, de albumina em 47,70% e depleção moderada de transferrina em 45,50%. Na avaliação do IPIN, verificou-se médio risco de complicação para 56,80% dos pacientes avaliados. Na ASG-PPP, 63,60% dos pacientes foram classificados em desnutrição grave e a presença de caquexia sintomática foi de 54,50%. No que se refere à análise de correlação, constatou-se que houve correlação positiva e significativa de IMC com CMB, CB, PCT, AMBc, MAP e Hemoglobina; CMB com CB e AMBc; CB com PCT, AMBc, MAP, e hemoglobina; PCT com AMBc; AMBc com MAP. Na análise de componente principal, verificou-se como métodos mais sensíveis para a detecção de desnutrição a avaliação de CB, AMBc, CMB, IMC, PCT, MAP, IPIN e avaliação da caquexia. Desta forma, os resultados obtidos no presente estudo evidenciam o comprometimento nutricional em pacientes portadores de carcinoma gastrointestinal, por diferentes parâmetros, demonstrando assim que a desnutrição ocorre de forma global, com perdas tanto de tecido adiposo quanto de tecido muscular, assim como alterações a nível bioquímico.