Formação de multicamadas de polissacarídeos e proteína

In this work the formation of multilayers composed by carboxymethylcellulose (CMC), chitosane and bovine serum albumin (BSA) was studied by ellipsometry. First, the adsorption behavior of carboxymethylcellulose onto amino-terminated surfaces was investigated as a function of molecular weight and average degree of substitution of CMC. The influence of these parameters on the adsorbed amount of CMC onto amino-terminated substrates was absent. However, the interaction of CMC covered surfaces with chitosane and BSA was favored when the average degree of substitution of CMC was increased. The adsorption of BSA onto the polysaccharide systems was studied as a function of pH. At the isoelectric point of BSA a maximum in the adsorbed amount was found.

Apreçamento de opções sobre taxa de câmbio R$/US$ negociadas no Brasil: uma comparação entre os modelos Black e redes neurais artificiais

No estudo aqui apresentado, aplicou-se um modelo de rede neural multicamadas para o apreçamento de calls sobre taxa de câmbio R$/US$, negociadas na Bolsa de Valores, Mercadorias & Futuros de São Paulo (BM&FBovespa), para o período de janeiro de 2004 a dezembro de 2007. A partir dos preços efetivamente praticados no mercado, comparou-se o desempenho entre essa técnica e o modelo de Black, utilizando-se métricas usuais de erro e testes estatísticos. Os resultados obtidos revelaram, em geral, a melhor adequação do modelo de inteligência artificial, em comparação ao modelo de Black, nos diferentes graus de moneyness.

Caracterização química e física de batatas 'Ágata' minimamente processadas, embaladas sob diferentes atmosferas modificadas ativas

O objetivo deste trabalho foi avaliar as alterações químicas e físicas em batatas 'Ágata' minimamente processadas, embaladas sob diferentes atmosferas, durante o armazenamento refrigerado. Batatas 'Ágata' foram minimamente processadas como minibatatas e embaladas em filmes de náilon multicamadas. Os tratamentos aplicados no momento da embalagem foram o vácuo parcial e as misturas 10%CO2, 2%O2, 88%N2 ou 5%CO2, 5%O2, 90%N2. Em seguida, foram armazenadas a 5ºC. A cada três dias, amostras foram avaliadas quanto ao índice de escurecimento, atividade da polifenoloxidase e peroxidase, firmeza, sólidos solúveis totais e acidez titulável. O armazenamento sob vácuo parcial foi o mais eficaz no controle do escurecimento, da minimização da atividade da polifenoloxidase e da peroxidase, prevenindo alterações nos teores de sólidos solúveis totais, redução da firmeza, encharcamento da embalagem e maior acidez titulável. Os demais tratamentos apresentaram rápido desenvolvimento do escurecimento, aumento de firmeza em decorrência de ressecamento dos tubérculos, elevação nos sólidos solúveis totais e menor desenvolvimento da acidez em comparação ao tratamento sob vácuo parcial. A utilização de vácuo parcial foi a mais recomendada para a manutenção da qualidade das minibatatas. Todavia, outros tratamentos que busquem a manutenção da firmeza e frescor, sem o desenvolvimento de off-flavors e sem escurecimento, devem ser avaliados.

Reconhecimento de variedades de soja por meio do processamento de imagens digitais usando redes neurais artificiais

Neste trabalho, foi aplicado o processamento de imagens digitais auxiliado pelas Redes Neurais Artificiais (RNA) com a finalidade de identificar algumas variedades de soja por meio da forma e do tamanho das sementes. Foram analisadas as seguintes variedades: EMBRAPA 133, EMBRAPA 184, COODETEC 205, COODETEC 206, EMBRAPA 48, SYNGENTA 8350, FEPAGRO 10 e MONSOY 8000 RR, safra 2005/2006. O processamento das imagens foi constituído pelas seguintes etapas: 1) Aquisição da imagem: as amostras de cada variedade foram fotografadas por máquina fotográfica Coolpix995, Nikon, com resolução de 3.34 megapixels; 2) Pré-processamento: um filtro de anti-aliasing foi aplicado para obter tons acinzentados da imagem; 3) Segmentação: foi realizada a detecção das bordas das sementes (Método de Prewitt), dilatação dessas bordas e remoção de segmentos não-necessários para a análise. 4) Representação: cada semente foi representada na forma de matriz binária 130x130, e 5) Reconhecimento e interpretação: foi utilizada uma rede neural feedforward multicamadas, com três camadas ocultas. O treinamento da rede foi realizado pelo método backpropagation. A validação da RNA treinada mostrou que o processamento aplicado pode ser usado para a identificação das variedades consideradas.