Invertebrate D2 type dopamine receptor exhibits age-based plasticity of expression in the mushroom bodies of the honeybee brain

We have isolated a cDNA clone from the honeybee brain encoding a dopamine receptor, AmDop2, which is positively coupled to adenylyl cyclase. The transmembrane domains of this receptor are 88% identical to the orthologous Drosophila D2 dopamine receptor, DmDop2, though phylogenetic analysis and sequence homology both indicate that invertebrate and vertebrate D2 receptors are quite distinct. In situ hybridization to mRNA in whole-mount preparations of honeybee brains reveals gene expression in the mushroom bodies, a primary site of associative learning. Furthermore, two anatomically distinct cell types in the mushroom bodies exhibit differential regulation of AmDop2 expression. In all nonreproductive females (worker caste) and reproductive males (drones) the receptor gene is strongly and constitutively expressed in all mushroom body interneurons with small cell bodies. In contrast, the large cell-bodied interneurons exhibit dramatic plasticity of AmDop2 gene expression. In newly emerged worker bees (cell-cleaning specialists) and newly emerged drones, no AmDop2 transcript is observed in the large interneurons whereas this transcript is abundant in these cells in the oldest worker bees (resource foragers) and older drones. Differentiation of the mushroom body interneurons into two distinct classes (i.e., plastic or nonplastic with respect to AmDop2 gene expression) indicates that this receptor contributes to the differential regulation of distinct neural circuits. Moreover, the plasticity of expression observed in the large cells implicates this receptor in the behavioral maturation of the bee.

Análise do nível de estresse baseada em sinais de eletroencefalografia e de condutância da pele

O estresse pode afetar qualquer pessoa, independente de idade, sexo ou etnia. O organismo humano o utiliza como uma resposta adaptativa frente a situações diversas, as quais requeiram alguma adaptação do organismo para que possa enfrentar tal situação. Dependendo do estímulo estressor, pode ser gerado no indivíduo desgastes físico, mental ou emocional, no entanto, o estresse não representa necessariamente algo ruim ou patológico; este é um mecanismo de adaptação vital para a sobrevivência da espécie humana. Porém, o número de pessoas que são afetadas de forma negativa pelo estresse tem crescido imensamente nas últimas décadas. Pesquisas destacam que nos Estados Unidos cerca de 60% a 90% dos atendimentos médicos estão relacionados de alguma maneira com o estresse, enquanto que no Brasil aproximadamente 80% da população sofre de estresse, sendo que desses, 30% encontram-se na fase mais crítica, a chamada fase de exaustão. Tendo em vista que a principal forma de identificação de estresse ainda é realizada através do uso de questionário de autorrelato. O presente estudo apresenta como contribuição uma metodologia de análise do nível de estresse baseada na variação da condutância galvânica da pele e de sinais de eletroencefalografia, sendo utilizados como parâmetros a assimetria do ritmo alfa, assim como a razão entre os ritmos beta e alfa no córtex frontal e pré-frontal. Para a gravação dos sinais de EEG foi utilizado um dispositivo portátil, com eletrodos especificamente situados nas posições aF3, F3, F4 e aF4, de acordo com o Sistema Internacional 10/20 de posicionamento de eletrodos. Os participantes deste estudo são Bombeiros Militares da 1ª Cia de Vitória-ES. Foram utilizadas três classes de estímulos emocionais positivos, calmos e negativos, através da utilização de imagens pertencentes ao banco de dados IAPS (International Affective Picture System). Os resultados de acurácia obtidos através de um classificador SVM (Support Vector Machine) chegam a 88,24% para classe de estímulos positivos, 84,09% para classe calma e de 92,86% para os estímulos negativos. Deste modo, esta pesquisa apresenta uma combinação de parâmetros que podem ser aferidos com equipamentos de baixo custo, e fornecem condições de diferenciar estímulos estressantes, podendo assim, ser utilizada para auxiliar no treinamento de profissionais da área de urgência e emergência.

Computer-aided recognition of dental implants in X-ray images

Dental implant recognition in patients without available records is a time-consuming and not straightforward task. The traditional method is a complete user-dependent process, where the expert compares a 2D X-ray image of the dental implant with a generic database. Due to the high number of implants available and the similarity between them, automatic/semi-automatic frameworks to aide implant model detection are essential. In this study, a novel computer-aided framework for dental implant recognition is suggested. The proposed method relies on image processing concepts, namely: (i) a segmentation strategy for semi-automatic implant delineation; and (ii) a machine learning approach for implant model recognition. Although the segmentation technique is the main focus of the current study, preliminary details of the machine learning approach are also reported. Two different scenarios are used to validate the framework: (1) comparison of the semi-automatic contours against implant’s manual contours of 125 X-ray images; and (2) classification of 11 known implants using a large reference database of 601 implants. Regarding experiment 1, 0.97±0.01, 2.24±0.85 pixels and 11.12±6 pixels of dice metric, mean absolute distance and Hausdorff distance were obtained, respectively. In experiment 2, 91% of the implants were successfully recognized while reducing the reference database to 5% of its original size. Overall, the segmentation technique achieved accurate implant contours. Although the preliminary classification results prove the concept of the current work, more features and an extended database should be used in a future work.

Metamorfoses em espelho de água : identidade, perfil, contextos e mudança nas (auto)representações dos professores

RESUMO: Nos últimos trinta anos, em Portugal, ocorreram processos de democratização política e de modernização da sociedade e das instituições, tendo como impulso as vontades nacionais e as mudanças ocorridas no Mundo em globalização, lideradas, no campo da educação, por agentes como a OCDE ou o Banco Mundial, e pela integração de Portugal na União Europeia. À implementação da(s) reforma(s), correspondeu uma mudança de paradigma educativo e organizacional, a criação de uma escola para todos, a emergência de novos alunos e de novos mandatos à Escola, a contingência de novas respostas educativas. Tais reformas constituiram instrumentos de mudança das organizações escolares e do sistema educativo, mas também do que significa ser professor, reformulando o desempenho e a “performatividade” docente (Ball, 2002), induzindo uma nova “identidade social” (Bernstein, 1996 e Dubar, 2006), produzindo novos modos de “fabricação da alma dos professores” (Foucault, 1996). Neste sentido, a autora procurou analisar, numa perspectiva crítica, as representações de professores do Ensino Básico, sobre os mecanismos de (re)configuração das suas identidades/perfis profissionais, recorrendo a uma investigação qualitativa descritiva, que privilegia a análise de conteúdo dos seus discursos sobre o tema, recolhidos segundo a técnica focus group. O estudo indiciou que os alunos são factor de realização, de risco e de mudança do perfil docente, actuando como uma quinta dimensão da (re)construção identitária dos Professores, a par da formação, do associativismo, do Estado e do Mercado, constituindo factor importante a ter em conta nos estudos sobre identidade docente. ABSTRACT: In the past thirty years, in Portugal, radical changes on politics and policies have been occurring, to achive the society and its institutions democratization and modernization, led by national wills and the changes occured in the World, stimulated, in the Education area, by global agencies like OECD, or the World Bank, and the integration of Portugal in the European Union. These reforms are connected to a new educational and organizational paradigm, the creation of a school for all, the emergence of new pupils, new demands to School and teachers, the imperative of new pedagogical solutions for educational problems, and are not only changing instruments in schools and in the educational system, but are also a powerful way to change “what to be a teacher” means, to re-formulate the teaching performance and “performativity” (Ball, 2002), to recompose his/her “social identity” (Bernstein, 1996; Dubar, 2006), or, in Michel Foucault (1996) words, to produce “new ways to manufacture teachers soul”. In this sense, the author intended to analyze, on a critical perspective, the representations of portuguese teachers of basic education (K12), on the mechanisms of (re)configuration of their professional identities/profiles, appealing to a qualitative descriptive research, which privileges the analysis of content of their speeches on the subject, collected according to the focus group technique, what, in its development, was brought near a circle of culture (in the sense of Paulo Freire‟s pedagogy). At least, pupils are the most important references and motivation to teachers changes, reflecting professional satisfaction and well done, but also risk, acting like a fifth dimension of teachers identity (re)construction, together with training, associative involvement, State and Market, and they must be considered on teatching identity studies.

A questão da verdade e o desenvolvimento de memórias falsas provenientes de processos associativos

RESUMO: O objectivo desta investigação foi analisar as diferenças relativas à produção de recordações falsas, de acordo com o paradigma de associados convergentes. Foram realizadas experiências, nas quais participaram crianças entre os 4 e os 5 anos e adultos. Como metodologia adoptámos a apresentação de dez listas de palavras associadas a uma palavra não incluída na lista (palavra crítica). A ordem das palavras de cada lista foi manipulada de forma a ser apresentada em sentido decrescente de força associativa (ordem standard) ou em sentido crescente (ordem invertida). A instrução fornecida antes da apresentação das listas foi também manipulada nas crianças de forma a incluir uma condição em que se pedia para as crianças repetirem os primeiros três itens de cada lista com o intuito de aumentar a recordação desses itens (instrução de primazia). A predição inicial foi de que este tipo de manipulação ao aumentar a recordação dos itens mais fortemente associados ao item crítico poderia também levar a um aumento das recordações falsas relativas ao item crítico. Os resultados mostraram que a instrução de primazia não teve efeito na produção de memórias falsas e que, nas crianças o uso de listas invertidas diminuiu o número evocações falsas, não tendo qualquer efeito nos adultos. Não foram encontradas diferenças estatisticamente significativas entre as crianças e os adultos relativamente à produção de memórias falsas. ABSTRACT: The purpose of this investigation was to analyze the differences in the production of false memories, according to the paradigm of converging associates. Experiments were carried out, which involved children between 4 and 5 and adults. The methodology adopted was the presentation of ten lists of words associated with a word not included in the list (critical word). The word order of each list was manipulated so as to be presented in descending order of associative strength (standard order) or an increasing trend (inverted order). The instruction given prior to the presentation of lists was also manipulated, in children, to include a condition in which it was asked children to repeat the first three items in each list in order to increase the recall of these items (primacy' instruction). The initial prediction was that this kind of manipulation witch increase the recall of the items most strongly associated with the critical item could also lead to an increase in false memories relative to the critical item. The results showed that the primacy instruction had no effect on production of false memories and that, in children the use of inverted lists reduced the number of false evocations and has no effect in adults. There were no statistically significant differences between children and adults for the production of false memories.

Statistical classification of road pavements using near field vehicle rolling noise measurements

Low noise surfaces have been increasingly considered as a viable and cost-effective alternative to acoustical barriers. However, road planners and administrators frequently lack information on the correlation between the type of road surface and the resulting noise emission profile. To address this problem, a method to identify and classify different types of road pavements was developed, whereby near field road noise is analyzed using statistical learning methods. The vehicle rolling sound signal near the tires and close to the road surface was acquired by two microphones in a special arrangement which implements the Close-Proximity method. A set of features, characterizing the properties of the road pavement, was extracted from the corresponding sound profiles. A feature selection method was used to automatically select those that are most relevant in predicting the type of pavement, while reducing the computational cost. A set of different types of road pavement segments were tested and the performance of the classifier was evaluated. Results of pavement classification performed during a road journey are presented on a map, together with geographical data. This procedure leads to a considerable improvement in the quality of road pavement noise data, thereby increasing the accuracy of road traffic noise prediction models.

Learning techniques for automatic email message tagging

A organização automática de mensagens de correio electrónico é um desafio actual na área da aprendizagem automática. O número excessivo de mensagens afecta cada vez mais utilizadores, especialmente os que usam o correio electrónico como ferramenta de comunicação e trabalho. Esta tese aborda o problema da organização automática de mensagens de correio electrónico propondo uma solução que tem como objectivo a etiquetagem automática de mensagens. A etiquetagem automática é feita com recurso às pastas de correio electrónico anteriormente criadas pelos utilizadores, tratando-as como etiquetas, e à sugestão de múltiplas etiquetas para cada mensagem (top-N). São estudadas várias técnicas de aprendizagem e os vários campos que compõe uma mensagem de correio electrónico são analisados de forma a determinar a sua adequação como elementos de classificação. O foco deste trabalho recai sobre os campos textuais (o assunto e o corpo das mensagens), estudando-se diferentes formas de representação, selecção de características e algoritmos de classificação. É ainda efectuada a avaliação dos campos de participantes através de algoritmos de classificação que os representam usando o modelo vectorial ou como um grafo. Os vários campos são combinados para classificação utilizando a técnica de combinação de classificadores Votação por Maioria. Os testes são efectuados com um subconjunto de mensagens de correio electrónico da Enron e um conjunto de dados privados disponibilizados pelo Institute for Systems and Technologies of Information, Control and Communication (INSTICC). Estes conjuntos são analisados de forma a perceber as características dos dados. A avaliação do sistema é realizada através da percentagem de acerto dos classificadores. Os resultados obtidos apresentam melhorias significativas em comparação com os trabalhos relacionados.

QSAR modeling of antitubercular activity of diverse organic compounds

Tuberculosis (TB) is a worldwide infectious disease that has shown over time extremely high mortality levels. The urgent need to develop new antitubercular drugs is due to the increasing rate of appearance of multi-drug resistant strains to the commonly used drugs, and the longer durations of therapy and recovery, particularly in immuno-compromised patients. The major goal of the present study is the exploration of data from different families of compounds through the use of a variety of machine learning techniques so that robust QSAR-based models can be developed to further guide in the quest for new potent anti-TB compounds. Eight QSAR models were built using various types of descriptors (from ADRIANA.Code and Dragon software) with two publicly available structurally diverse data sets, including recent data deposited in PubChem. QSAR methodologies used Random Forests and Associative Neural Networks. Predictions for the external evaluation sets obtained accuracies in the range of 0.76-0.88 (for active/inactive classifications) and Q(2)=0.66-0.89 for regressions. Models developed in this study can be used to estimate the anti-TB activity of drug candidates at early stages of drug development (C) 2011 Elsevier B.V. All rights reserved.

Short-term Feature Space and Music Genre Classification

In music genre classification, most approaches rely on statistical characteristics of low-level features computed on short audio frames. In these methods, it is implicitly considered that frames carry equally relevant information loads and that either individual frames, or distributions thereof, somehow capture the specificities of each genre. In this paper we study the representation space defined by short-term audio features with respect to class boundaries, and compare different processing techniques to partition this space. These partitions are evaluated in terms of accuracy on two genre classification tasks, with several types of classifiers. Experiments show that a randomized and unsupervised partition of the space, used in conjunction with a Markov Model classifier lead to accuracies comparable to the state of the art. We also show that unsupervised partitions of the space tend to create less hubs.

A hybrid recommendation approach for a tourism system

Many current e-commerce systems provide personalization when their content is shown to users. In this sense, recommender systems make personalized suggestions and provide information of items available in the system. Nowadays, there is a vast amount of methods, including data mining techniques that can be employed for personalization in recommender systems. However, these methods are still quite vulnerable to some limitations and shortcomings related to recommender environment. In order to deal with some of them, in this work we implement a recommendation methodology in a recommender system for tourism, where classification based on association is applied. Classification based on association methods, also named associative classification methods, consist of an alternative data mining technique, which combines concepts from classification and association in order to allow association rules to be employed in a prediction context. The proposed methodology was evaluated in some case studies, where we could verify that it is able to shorten limitations presented in recommender systems and to enhance recommendation quality.

Identificação e análise de movimento humano com ultrassons

Faz-se nesta dissertação a análise do movimento humano utilizando sinais de ultrassons refletidos pelos diversos membros do corpo humano, designados por assinaturas de ultrassons. Estas assinaturas são confrontadas com os sinais gerados pelo contato dos membros inferiores do ser humano com o chão, recolhidos de forma passiva. O método seguido teve por base o estudo das assinaturas de Doppler e micro-Doppler. Estas assinaturas são obtidas através do processamento dos ecos de ultrassons recolhidos, com recurso à Short-Time Fourier Transform e apresentadas sobre a forma de espectrograma, onde se podem identificar os desvios de frequência causados pelo movimento das diferentes partes do corpo humano. É proposto um algoritmo inovador que, embora possua algumas limitações, é capaz de isolar e extrair de forma automática algumas das curvas e parâmetros característicos dos membros envolvidos no movimento humano. O algoritmo desenvolvido consegue analisar as assinaturas de micro-Doppler do movimento humano, estimando diversos parâmetros tais como o número de passadas realizadas, a cadência da passada, o comprimento da passada, a velocidade a que o ser humano se desloca e a distância percorrida. Por forma a desenvolver, no futuro, um classificador capaz de distinguir entre humanos e outros animais, são também recolhidas e analisadas assinaturas de ultrassons refletidas por dois animais quadrúpedes, um canino e um equídeo. São ainda estudadas as principais características que permitem classificar o tipo de animal que originou a assinatura de ultrassons. Com este estudo mostra-se ser possível a análise de movimento humano por ultrassons, havendo características nas assinaturas recolhidas que permitem a classificação do movimento como humano ou não humano. Do trabalho desenvolvido resultou ainda uma base de dados de assinaturas de ultrassons de humanos e animais que permitirá suportar trabalho de investigação e desenvolvimento futuro.

Contributos do associativismo na (re)construção da identidade profissional dos professores de matemática do 2º ciclo

Dissertação apresentada na Escola Superior de Educação de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Educação Matemática na Educação Pré-escolar e no 1º e 2º ciclos do Ensino Básico

Previsão da produção de carne vendável e do rendimento das diferentes peças de corte de carcaças de bovino com base na sua classificação SEUROP

Dissertação de Mestrado, Engenharia Zootécnica, 11 de Junho de 2014, Universidade dos Açores.

An ultrasound based computer-aided diagnosis tool for steatosis detection

Liver steatosis is a common disease usually associated with social and genetic factors. Early detection and quantification is important since it can evolve to cirrhosis. In this paper, a new computer-aided diagnosis (CAD) system for steatosis classification, in a local and global basis, is presented. Bayes factor is computed from objective ultrasound textural features extracted from the liver parenchyma. The goal is to develop a CAD screening tool, to help in the steatosis detection. Results showed an accuracy of 93.33%, with a sensitivity of 94.59% and specificity of 92.11%, using the Bayes classifier. The proposed CAD system is a suitable graphical display for steatosis classification.

Classification and staging of chronic liver disease from multimodal data

Chronic liver disease (CLD) is most of the time an asymptomatic, progressive, and ultimately potentially fatal disease. In this study, an automatic hierarchical procedure to stage CLD using ultrasound images, laboratory tests, and clinical records are described. The first stage of the proposed method, called clinical based classifier (CBC), discriminates healthy from pathologic conditions. When nonhealthy conditions are detected, the method refines the results in three exclusive pathologies in a hierarchical basis: 1) chronic hepatitis; 2) compensated cirrhosis; and 3) decompensated cirrhosis. The features used as well as the classifiers (Bayes, Parzen, support vector machine, and k-nearest neighbor) are optimally selected for each stage. A large multimodal feature database was specifically built for this study containing 30 chronic hepatitis cases, 34 compensated cirrhosis cases, and 36 decompensated cirrhosis cases, all validated after histopathologic analysis by liver biopsy. The CBC classification scheme outperformed the nonhierachical one against all scheme, achieving an overall accuracy of 98.67% for the normal detector, 87.45% for the chronic hepatitis detector, and 95.71% for the cirrhosis detector.