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.

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.

Incidência de malária no Estado do Pará e suas relações com a variabilidade climática regional

O objetivo deste trabalho consiste em realizar um estudo diagnóstico sobre a incidência de malária em quatro diferentes regiões do Pará (Anajás, Itaituba, Santana do Araguaia e Viseu) na Amazônia oriental, buscando suas relações com a variabilidade climática regional, com o crescimento populacional e taxas de desmatamento. Utilizou-se uma série de 35 anos de dados anuais (1970-2005) e 14 anos de dados mensais (1992-2005). Aplicou-se a técnica dos percentis para se estabelecer cinco categorias ou classes da taxa de incidência da malária e precipitação para cada município. Os resultados das análises com os dados anuais mostraram que os municípios apresentam fatores diferenciados que contribuem para o perfil da endemia. O crescimento da população tem relação direta com o aumento da incidência de malária em Anajás, Itaituba e Santana do Araguaia. Em Anajás, o fator precipitação não é determinante na ocorrência da parasitose. Em Santana do Araguaia e Viseu os maiores índices de incidência de malária ocorreram em anos de déficit hídrico. Para Viseu o padrão normal de precipitação também categorizou altas incidências de malária. Em relação ao desmatamento, de 1988 até 1995, as curvas de incidência de malária acompanham as taxas de desmatamento. A partir de 1995, evidenciaram-se anos consecutivos com altos índices de incidência logo após os anos de altas taxas de desmatamento, como registrado em 1995, 2000 e 2004. Análises de composições observacionais montadas com base na seleção objetiva dos índices de ocorrência da malária categorizados pelos percentis, permitiram definir a caracterização anual da variabilidade climática regional em cada um dos quatro municípios. Em geral, anos com altos índices de malaria relacionam-se com a presença de El Niño no Pacífico e Atlântico norte mais quente do que o normal, enquanto que anos com baixos índices de malária associa-se com a ocorrência de La Niña sobre o Pacífico e nenhum sinal significativo no Oceano Atlântico. Os resultados das análises com os dados mensais, usando a técnica de composições de canários montados com base nos eventos climáticos observados nos Oceanos Pacífico e Atlântico, possibilitaram a investigação da resposta destes mecanismos na evolução mensal da incidência de malária no Pará. A composição dos eventos El Niño demonstrou a ocorrência de impactos "negativos" (aumento significativo e sistemático dos casos de malária) ocorrendo numa seqüência de meses nas regiões de Itaituba e Santana do Araguaia. Para as regiões de Anajás e Viseu, o cenário de El Niño associa-se com impactos "positivos" (incidência de malária nas categorias média e baixa). Para o cenário La Niña , a resposta ocorreu de forma mais generalizada ao longo do Pará, com o predomínio de alta incidência de malária nos quatro municípios e se processando persistentemente durante os meses consecutivos de dezembro a maio. Nas composições para os eventos de dipolo positivo no Atlântico intertropical, o comportamento dos índices de malária no Pará ocorreu de forma diferenciada intra-regionalmente, com Anajás e Itaituba apresentando o predomínio de aumento nos casos da doença, enquanto que em Santana do Araguaia e Viseu verificaram-se vários meses com índices médios e abaixo do normal. Com exceção de Itaituba, as composições para os eventos de dipolo negativo sobre o Atlântico intertropical, mostraram um sinal dominante na incidência de malária nas categorias média e baixa, evoluindo em praticamente todos os meses de novembro a maio.

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.

Modelagem climática regional durante dois anos de extremos de precipitação sobre o estado do Amapá: teste de sensibilidade aos esquemas convectivos

O presente estudo mostra uma avaliação da previsão sazonal do Modelo RegCM3 em dois eventos extremos de precipitação, nos anos 2006 e 2007. Na análise foi utilizada a resolução horizontal de 1° x 1° km e validado com 30 x 15 pontos de latitude x longitude para a região do Estado do Amapá. Os resultados apresentados são referentes à comparação entre precipitação sazonal simulada e observada para o trimestre (MAM). De maneira geral, os resultados mostraram que a utilização da técnica de redução de escala de previsão da precipitação sazonal, apresentou um bom desempenho em simular a variabilidade da chuva em escala regional. Porém, erros na quantidade e na posição de alguns máximos foram observados, quando comparado com os dados observados. O viés úmido foi predominante na região litorânea e o viés seco nas áreas sul-sudeste, oeste e centro com forte persistência na região sudeste. Não se observou regiões com valores estimados de precipitação próximos aos valores observados.

Frequência e diversidade de enteroparasitos veiculados por hortaliças comercializadas na cidade de Belém-PA e sua relação com a sazonalidade climática

Os enteroparasitas constituem-se em importante problema de saúde para a população humana no mundo inteiro. O consumo de hortaliças é uma das grandes vias de transmissão desses patógenos. Este trabalho buscou determinar a frequência e a diversidade de enteroparasitos veiculados por hortaliças comercializadas, na região metropolitana de Belém-PA, e sua relação com a sazonalidade climática da região. Foram usadas 252 amostras de três espécies de hortaliças, sendo 84 de alface (Lactuca sativa- variedade crespa), 84 de agrião (Nasturtium officinale) e 84 de coentro (Coriandrum sativum) adquiridas em feiras, hortas e em um supermercado, no período de dezembro de 2008 a novembro de 2009. Cada amostra foi lavada com 500 ml de PBS, permitindo a sedimentação espontânea e posterior centrifugação dos 30 ml finais do sedimento. O sedimento final foi analisado à microscopia óptica comum. Os níveis de contaminação das três espécies de hortaliças foram obtidos pelas médias mensais de estruturas enteroparasitárias identificadas em cada uma delas, e pelo número total de parasitos identificados, nas amostras de cada feira, horta e supermercado. Aos resultados obtidos, na análise microscópica das amostras, foi aplicado o Teste do Quiquadrado e o Teste Exato de Fisher, para determinar a existência ou não de diferenças estatisticamente significativas entre esses resultados. Foi usado o nível de significância ≤ 0,05. A análise microscópica revelou uma contaminação de 100% das amostras obtidas nas feiras, nas hortas e no supermercado incluídos na pesquisa, não havendo diferença estatística na frequência total de parasitos entre elas. O Strongyloides stercoralis foi o parasito mais prevalente, seguido pelo complexo Entamoeba histolytica/dispar e pelos ancilostomídeos, tanto nas amostras das hortas, quanto nas amostras das feiras e do supermercado. O agrião e a alface apresentaram maior índice de contaminação parasitária que o coentro. Foi caracterizada a influência sazonal sobre a intensidade de parasitos nas hortaliças pesquisadas, pois houve diferença estatística entre os resultados obtidos com uma prevalência maior de parasitos nas amostras de verão, em relação as amostras de inverno. Não houve diferença estatisticamente significativa entre as médias mensais de contaminação das hortaliças comercializadas nas feiras, nas hortas e no supermercado, indicando que, as condições de higiene sob as quais são comercializadas as hortaliças, apesar de importantes para manter suas características organolépticas, tem menor influência sobre os níveis de contaminação parasitária, que parece estar mais associada ao local e condições de cultivo desses vegetais. Esses dados permitem um bom grau de comparação para futuros trabalhos.

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.

Vulnerabilidade de agricultores familiares da cadeia de produção de biodiesel de dendê à extremos de precipitação na comunidade Águas Pretas, Moju (PA)

Os extremos climáticos impactam negativamente o agronegócio brasileiro e ameaçam o desenvolvimento das comunidades rurais que são altamente dos recursos naturais. Por isso é fundamental estudar-se a cadeia produtiva de dendê (Elais guineensis Jacq.) de óleo diante de futuros riscos climáticos, devido o Estado do Pará ser o maior produtor nacional de dendê e a cadeia ser estruturada com a integração da agricultura familiar á cadeia agrícola. O objetivo desta pesquisa foi de analisar as vulnerabilidades dos agricultores familiares da Comunidade Águas Pretas do município de Moju, Estado do Pará, inseridos na cadeia de produção de biodiesel de dendê, diante dos extremos de precipitação. A pesquisa foi desenvolvida em dois momentos: o primeiro analisou os extremos climáticos da série temporal de precipitação de 1981 a 2009 empregando o método descritivo e dos quantis, e o segundo momento analisou a vulnerabilidade dos agricultores através de variáveis/indicadores de desvantagem socioeconômica, tecnológica e de percepção, que representavam situação de vulnerabilidade. Para a identificação de vulnerabilidade dos agricultores foi utilizado a análise fatorial por componentes principais, a elaboração de índices de vulnerabilidade climática e a análise agrupamento, onde foram alocados 22 agricultores em cinco categorias de classificação rédefinidas. Os resultados obtidos mostraram que a ocorrência de extremos muito secos e muito chuvosos na série de dados entre os anos de 1981 a 2009 do município de Moju (PA). O risco climático identificado no município representa grande ameaça à produção de dendê, uma vez que os impactos dos extremos de precipitação sobre a planta vão desde distúrbios nas fases de desenvolvimento até, a redução parcial e total da produção dos cachos de dendê. Estes impactos em longo prazo, afeta diretamente os agricultores familiares que são dependentes da venda exclusiva dos cachos de dendê á agroindústria, assim como compromete aos objetivos de inclusão social e produção de energia renovável do Programa de biodiesel. Os agricultores familiares da comunidade Águas Pretas integrados a cadeia de produção de biodiesel de dendê reagiram de formas distintas, considerando fatores socioeconômico, tecnológico e de percepção, sendo distribuídos em cinco categorias de vulnerabilidade (alta, média alta, média, média baixa e baixa). Os grupos de vulnerabilidade de maior interesse na pesquisa foram de alta e baixa vulnerabilidade, correspondentes a 14% (3 agricultores) e 18% (agricultores), respectivamente, do total de agricultores entrevistados. O grupo de alta vulnerabilidade foi caracterizado por agricultores que utilizaram com baixa eficiência a maior parte das variáveis de desvantagens, indicando dificuldades de competir e adaptar-se, em caso de extremos climáticos. No grupo de baixa vulnerabilidade foi caracterizado por agricultores que usam com eficiência todas as macrovariáveis estudadas, mostrando vantagens socioeconômicas, tecnológicas e de percepção. Este grupo se mostrou mais adaptado em caso de extremos de clima, dentro da cadeia de biodiesel, podendo ser parâmetros para elaborações de estratégias de adaptação local. A percepção do risco e os fatores levantados mostraram-se ser um forte recurso para analisar a situação de vulnerabilidade dos agricultores locais. A percepção do agricultor é orientada segundo suas convicções e experiências diárias, sendo determinantes para elaboração de estratégias adaptativas para enfrentar extremos climáticos.

REDD+ no Estado do Pará: a política ambiental climática paraense no contexto nacional e internacional

A inserção do mecanismo de Redução de Emissões por Desmatamento e Degradação Florestal (REDD) no contexto do ordenamento jurídico-normativo e institucional do Estado do Pará, é a temática abordada pelo presente trabalho. A metodologia aplicada na presente pesquisa se baseou em duas técnicas de coletade dados, quais sejam o levantamento documental e a aplicação de questionário estruturado junto aos órgãos estaduais responsáveis pela articulação e implementação desse mecanismo no território paraense. De recente surgimento no cenário das discussões internacionais sobre meio ambiente e mudanças climáticas globais, levadas a efeito no âmbito da Convenção-Quadro das Nações Unidas sobre Mudança do Clima, o REDD se apresenta como proposta de desmatamento evitado para os países em desenvolvimento, cuja preservação do patrimônio florestal, em vista dos potenciais benefícios para a mitigação do aquecimento global, deveria ser compensado por meio da remuneração de indivíduos, comunidades, projetos e países, conforme a proposta originalmente lançada no ano de 2005, durante a COP 11, realizada em Montreal, no Canadá. Nesse contexto, o Estado do Pará, que encerrou o ano de 2012 como líder nos números de desmatamento entre os Estados da Amazônia Legal, ainda em 2009 previu a inserção do mecanismo de REDD no quadro jurídico regulatório e institucional paraense como parte das ações do (Decreto Estadual nº 1.697/2009). Decorrida a primeira fase de execução do Plano, qual seja o interstício de agosto de 2009 a agosto de 2012, verificou-se que osprocessos decisórios para implementação do mecanismo não avançaram, em que pese a existência de projetos dessa natureza em curso no território paraense, e o avanço dos demais Estados amazônicos quanto à temática, cujos arcabouços normativos já dispõem de políticas públicas atinentes ao REDD e REDD+ e importantes medidas adicionais correlatas, a exemplo da regulação sobre pagamento de serviços ambientais e políticas estaduais sobre mudanças climáticas.

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.