Estudo comportamental, hormonal e histopatológico de animais com perda de peso progressina (SEP) e da variável peso associada a uma nova classificação ontogenética em Callithrix jacchus

The use of non-human primates in scientific research has contributed significantly to the biomedical area and, in the case of Callithrix jacchus, has provided important evidence on physiological mechanisms that help explain its biology, making the species a valuable experimental model in different pathologies. However, raising non-human primates in captivity for long periods of time is accompanied by behavioral disorders and chronic diseases, as well as progressive weight loss in most of the animals. The Primatology Center of the Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) has housed a colony of C. jacchus for nearly 30 years and during this period these animals have been weighed systematically to detect possible alterations in their clinical conditions. This procedure has generated a volume of data on the weight of animals at different age ranges. These data are of great importance in the study of this variable from different perspectives. Accordingly, this paper presents three studies using weight data collected over 15 years (1985-2000) as a way of verifying the health status and development of the animals. The first study produced the first article, which describes the histopathological findings of animals with probable diagnosis of permanent wasting marmoset syndrome (WMS). All the animals were carriers of trematode parasites (Platynosomum spp) and had obstruction in the hepatobiliary system; it is suggested that this agent is one of the etiological factors of the syndrome. In the second article, the analysis focused on comparing environmental profile and cortisol levels between the animals with normal weight curve evolution and those with WMS. We observed a marked decrease in locomotion, increased use of lower cage extracts and hypocortisolemia. The latter is likely associated to an adaptation of the mechanisms that make up the hypothalamus-hypophysis-adrenal axis, as observed in other mammals under conditions of chronic malnutrition. Finally, in the third study, the animals with weight alterations were excluded from the sample and, using computational tools (K-means and SOM) in a non-supervised way, we suggest found new ontogenetic development classes for C. jacchus. These were redimensioned from five to eight classes: infant I, infant II, infant III, juvenile I, juvenile II, sub-adult, young adult and elderly adult, in order to provide a more suitable classification for more detailed studies that require better control over the animal development

Physical research in dynamized systems

The concept of dynamized medicines is commonly used in homeopathy. As a medical practice, homeopathy is based on clinical observations and experimental assays. In spite of the lack of a credible scientific explanation for its action mechanisms, clinical evidence has been collected since 200 years ago. This paper discusses the most important physical models related to dynamized systems, as well as some perspectives and consequences in studying such systems. While early theories dealt with structural changes in single solvent molecules, modern theories consider collective effects and self-organizing properties. The concept of information was recently introduced to model the capability of a dynamized system to interact with a biological organism, without a molecular agent being needed. The features and limitations of theoretical approaches, as well as experimental results are discussed. (C) 2002 Published by Elsevier B.V. Ltd.

Estatuto biológico do processamento de informação mental

Raciocinando no contexto do programa neomecanicista para a Biologia, estudamos a natureza do processamento de informação no sistema vivo em geral, e no cérebro humano em particular, onde uma aplicação do modelo da Auto-Organização nos conduz à hipótese do Supercódigo. Este seria um programa mental, molecularmente codificado, responsável pelas competências inatas, como a competência lingüística. Fazemos também uma comparação entre nossa hipótese e a da Linguagem do Pensamento, proposta por Jerry Fodor.

Modelos explicativos em saúde coletiva: abordagem biopsicossocial e auto-organização

A complexidade do processo saúde-doença tem ensejado a proposição de uma diversidade de modelos explicativos. Fazemos uma breve revisão dessas propostas, confrontando três perspectivas: o modelo oriundo da Medicina do século XIX, a lógica da História Natural da Doença e o debate epidemiológico no contexto da Medicina Social latino-americana. Tomando-se como referência teórica a ideia de causalidade circular presente na teoria da auto-organização, propomos que os fatores causais privilegiados em cada um dos modelos explicativos acima não seriam conflitantes. Uma noção-chave para se pensar o processo de autoorganização biopsicossocial é o efeito baldwiniano, que descreve uma relação dialética ou coevolutiva entre processos naturais e socioculturais.

A proposta de reabilitação psicossocial de Saraceno: um modelo de auto-organização?

Discute-se a teoria da Reabilitação Psicossocial, proposta por Benedetto Saraceno, tomando como referencial a teoria de Sistemas Auto-Organizados, elaborada, entre outros, por Michel Debrun. Observa-se que a proposta de Saraceno satisfaz diversos aspectos do processo de auto-organização, porém não chega a se constituir plenamente como tal. A partir dessa reflexão, pode-se entender melhor algumas das dificuldades da prática de reabilitação na área de Saúde Mental.

Perceptual Information Integration: Hypothetical Role of Astrocytes

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Information and mechanical models of intelligence: What can we learn from cognitive science?

The impact of new advanced technology on issues that concern meaningful information and its relation to studies of intelligence constitutes the main topic of the present paper. The advantages, disadvantages and implications of the synthetic methodology developed by cognitive scientists, according to which mechanical models of the mind, such as computer simulations or self-organizing robots, may provide good explanatory tools to investigate cognition, are discussed. A difficulty with this methodology is pointed out, namely the use of meaningless information to explain intelligent behavior that incorporates meaningful information. In this context, it is inquired what are the contributions of cognitive science to contemporary studies of intelligent behavior and how technology may play a role in the analysis of the relationships established by organisms in their natural and social environments. © John Benjamins Publishing Company.

Precipitates segmentation from scanning electron microscope images through machine learning techniques

The presence of precipitates in metallic materials affects its durability, resistance and mechanical properties. Hence, its automatic identification by image processing and machine learning techniques may lead to reliable and efficient assessments on the materials. In this paper, we introduce four widely used supervised pattern recognition techniques to accomplish metallic precipitates segmentation in scanning electron microscope images from dissimilar welding on a Hastelloy C-276 alloy: Support Vector Machines, Optimum-Path Forest, Self Organizing Maps and a Bayesian classifier. Experimental results demonstrated that all classifiers achieved similar recognition rates with good results validated by an expert in metallographic image analysis. © 2011 Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

Formação de professores e avaliação formativa: análise de um projeto de interação universidade-escola

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Mineração de dados baseada em inteligência computacional: uma aplicação à determinação da tipologia de curvas de cargas

As concessionárias de energia, para garantir que sua rede seja confiável, necessitam realizar um procedimento para estudo e análise baseado em funções de entrega de energia nos pontos de consumo. Este estudo, geralmente chamado de planejamento de sistemas de distribuição de energia elétrica, é essencial para garantir que variações na demanda de energia não afetem o desempenho do sistema, que deverá se manter operando de maneira técnica e economicamente viável. Nestes estudos, geralmente são analisados, demanda, tipologia de curva de carga, fator de carga e outros aspectos das cargas existentes. Considerando então a importância da determinação das tipologias de curvas de cargas para as concessionárias de energia em seu processo de planejamento, a Companhia de Eletricidade do Amapá (CEA) realizou uma campanha de medidas de curvas de carga de transformadores de distribuição para obtenção das tipologias de curvas de carga que caracterizam seus consumidores. Neste trabalho apresentam-se os resultados satisfatórios obtidos a partir da utilização de Mineração de Dados baseada em Inteligência Computacional (Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen) para seleção das curvas típicas e determinação das tipologias de curvas de carga de consumidores residenciais e industriais da cidade de Macapá, localizada no estado do Amapá. O mapa auto-organizável de Kohonen é um tipo de Rede Neural Artificial que combina operações de projeção e agrupamento, permitindo a realização de análise exploratória de dados, com o objetivo de produzir descrições sumarizadas de grandes conjuntos de dados.

Extração de conhecimento em forma de regras difusas a partir de mapas auto-organizáveis de Kohonen: aplicação em diagnóstico de faltas incipientes em transformadores

Apesar das diversas vantagens oferecidas pelas redes neurais artificiais (RNAs), algumas limitações ainda impedem sua larga utilização, principalmente em aplicações que necessitem de tomada de decisões essenciais para garantir a segurança em ambientes como, por exemplo, em Sistemas de Energia. Uma das principais limitações das RNAs diz respeito à incapacidade que estas redes apresentam de explicar como chegam a determinadas decisões; explicação esta que seja humanamente compreensível. Desta forma, este trabalho propõe um método para extração de regras a partir do mapa auto-organizável de Kohonen, projetando um sistema de inferência difusa capaz de explicar as decisões/classificação obtidas através do mapa. A metodologia proposta é aplicada ao problema de diagnóstico de faltas incipientes em transformadores, em que se obtém um sistema classificatório eficiente e com capacidade de explicação em relação aos resultados obtidos, o que gera mais confiança aos especialistas da área na hora de tomar decisões.

Sociedade, estado e organizações não governamentais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Organization model for mobile wireless sensor networks inspired in artificial bee colony

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Preliminary diagnosis of ophtalmological diseases through machine learning techniques

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Sesquiterpene Lactones with Anti-Hepatitis C Virus Activity Using Molecular Descriptors

Hepatitis C is a worldwide public health problem. The available therapies are limited by their partial effectiveness and with meaningful side-effects. Sesquiterpene lactones (SLs) are a group of natural products with a wide variety of chemical structures and biological activities associated. There are few studies about the influence of the molecular structure of SLs for the anti-hepatitis C virus activity. In the present work, SLs are investigated in a subgenomic RNA replicon assay system and were analyzed using multiple linear regression along with self-organizing maps with DRAGON descriptors in order to identify the structural requirements for their biological activity and to predict the inhibitory potency of SLs. Characteristics such as stereochemistry and electronic effects demonstrated to be important for their anti-HCV activity, and the SOM produced a clear separation betwenn active and inactive compounds. Therefore, it is possible to use this map as a filter for virtual screening to predict the anti-HCV activity of SLs.