Desenvolvimento de uma metodologia para elaboração de modelos de predição dos níveis de ruído do campo acústico de usinas hidrelétricas

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Predição da emissão de metano entérico de bovinos Nelore

Pós-graduação em Zootecnia - FCAV

Predição de sítios de ligação para a cisplatina e transplatina baseada em ligações de hidrogênio

Pós-graduação em Biofísica Molecular - IBILCE

Uso da espectroscopia do infravermelho próximo (NIR) como método não destrutivo para a discriminação de aguardentes de cana-de-açúcar produzidas no Estado de São Paulo e Minas Gerais, e predição do teor de etanol

Pós-graduação em Alimentos e Nutrição - FCFAR

Predição genômica para o peso ao sobreano via norma de reação em bovinos de corte

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Predição de vida em fadiga de compósitos estruturais baseado em análises dinâmico-mecânicas

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

Práticas parentais e repertório infantil: caracterização da demanda por atendimento e predição de abandono

The objective of this paper is: (a) to characterize behaviors of the 47 primary caregivers and their children who sought for psychological services, (b) to compare groups: abandonment x participants; boy x girl. The participants answered the interview inventory (RE-HSE-P), inventory (IHS-Del Prette) and scales (Rathus Assertiveness Scale and CBCL). For the results, 60% of the children presented behavior problems at clinical level. There is correlation between negative parenting practices and behavior problems and social skills among caregivers (HSE-P) and children. People who drop out psychological services, present lower frequence and quality of HSE-P and more behavior problems. There are not differences in comparisons between boys and girls. The results highlight the importance of evaluating clinical context, the contingent behaviors of parents and children employing different instruments in order to describe the relationship between behavior problem and potentialities of both interlocutors socially interacting.

REML/BLUP para predição de valores genotípicos de topcrosses e seleção de testadores em milho

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Incorporação de incertezas associadas à predição de modelos hidrológicos aos instrumentos de gestão em recursos hídricos

Water management has in the watershed plans an important tool to plan the territory and adjust the activities develop over it to the natural resources availability. The incorporation of uncertainty analysis associated with hydrological modelling predictions is a manner to simulate scenarios and work with chances and probabilities that certain events happens inside these plans. Using stochastic methods is possible to consider uncertainty from estimations and even model it. Stochastic methods developed considerably during the last 30 years, but its applications to real-world problems have been limited, and did not turn into routine in hydrology. This paper brings an overview from eminent hydrologists about this subject and discuss the Brazilian and Paulista situation in the scope of groundwater monitoring.

Avaliação dos modelos de predição da erosão hídrica MEUPS e WEPP: contribuição em bacias hidrográficas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Um novo protocolo in silico para a predição de complexos flexíveis entre proteínas: estudo de caso para inibidores plasmáticos de fosfolipase A2 de serpentes

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Algoritmos evolutivos e modelo HP para predição de estruturas de proteínas

Predição de estruturas de proteínas (PSP) é um problema computacionalmente complexo. Modelos simplificados da molécula proteica (como o Modelo HP) e o uso de Algoritmos Evolutivos (AEs) estão entre as principais técnicas investigadas para PSP. Entretanto, a avaliação de uma estrutura representada pelo Modelo HP considera apenas o número de contatos hidrofóbicos, não possibilitando distinguir entre estruturas com o mesmo número de contatos hidrofóbicos. Neste trabalho, é apresentada uma nova formulação multiobjetivo para PSP em Modelo HP. Duas métricas são avaliadas: o número de contatos hidrofóbicos e a distância entre os aminoácidos hidrofóbicos, as quais são tratados pelo AE Multiobjetivo em Tabelas (AEMT). O algoritmo mostrou-se rápido e robusto.

Validação de modelos de predição das concentrações de nitrogênio ureico no leite do rebanho de vacas holandesas

Objetivou-se, no presente trabalho, validar modelos de predição de nitrogênio ureico no leite no intuito de contribuir para avaliação da adequação nutricional de dietas de rebanhos de vacas leiteiras. Foram utilizadas 8.833 observações de vacas da raça Holandesa de um rebanho comercial, registraram-se produção de leite, peso corporal, número de dias em lactação e número de lactações. Dos dados coletados, foram tiradas médias mensais a fim de se estudar o rebanho. O modelo 1 foi desenvolvido por Jonker et al. (1998) e os modelos 2 e 3 por Kauffman & St-Pierre (2001). Para a avaliação dos modelos, foram medidas a acurácia, a precisão e a robustez. Notou-se falta de acurácia para os modelos 1 (viés=2,60mg/dL) e 2 (viés=-1,95mg/dL), enquanto o modelo 3 foi acurado (-0,89mg/dL). Contudo, os modelos 1, 2 e 3 não diferiram entre si quanto à precisão (erro residual=3,72, 2,68 e 2,64mg/dL, respectivamente). Os modelos 1 e 2 não apresentaram robustez para o número de dias em lactação, tampouco o modelo 1 para a concentração de gordura. O modelo 3 foi o melhor avaliado, quando se desejou estimar as concentrações de nitrogênio ureico no leite de um rebanho de vacas Holandesas nas condições de campo estudadas.

QSAR e dinâmica molecular no estudo de sistemas biomoleculares: predição da atividade biológica de antagonistas do receptor sigma-1 e simulações de bicamadas lipídicas

Diferentes abordagens teóricas têm sido utilizadas em estudos de sistemas biomoleculares com o objetivo de contribuir com o tratamento de diversas doenças. Para a dor neuropática, por exemplo, o estudo de compostos que interagem com o receptor sigma-1 (Sig-1R) pode elucidar os principais fatores associados à atividade biológica dos mesmos. Nesse propósito, estudos de Relações Quantitativas Estrutura-Atividade (QSAR) utilizando os métodos de regressão por Mínimos Quadrados Parciais (PLS) e Rede Neural Artificial (ANN) foram aplicados a 64 antagonistas do Sig-1R pertencentes à classe de 1-arilpirazóis. Modelos PLS e ANN foram utilizados com o objetivo de descrever comportamentos lineares e não lineares, respectivamente, entre um conjunto de descritores e a atividade biológica dos compostos selecionados. O modelo PLS foi obtido com 51 compostos no conjunto treinamento e 13 compostos no conjunto teste (r² = 0,768, q² = 0,684 e r²teste = 0,785). Testes de leave-N-out, randomização da atividade biológica e detecção de outliers confirmaram a robustez e estabilidade dos modelos e mostraram que os mesmos não foram obtidos por correlações ao acaso. Modelos também foram gerados a partir da Rede Neural Artificial Perceptron de Multicamadas (MLP-ANN), sendo que a arquitetura 6-12-1, treinada com as funções de transferência tansig-tansig, apresentou a melhor resposta para a predição da atividade biológica dos compostos (r²treinamento = 0,891, r²validação = 0,852 e r²teste = 0,793). Outra abordagem foi utilizada para simular o ambiente de membranas sinápticas utilizando bicamadas lipídicas compostas por POPC, DOPE, POPS e colesterol. Os estudos de dinâmica molecular desenvolvidos mostraram que altas concentrações de colesterol induzem redução da área por lipídeo e difusão lateral e aumento na espessura da membrana e nos valores de parâmetro de ordem causados pelo ordenamento das cadeias acil dos fosfolipídeos. As bicamadas lipídicas obtidas podem ser usadas para simular interações entre lipídeos e pequenas moléculas ou proteínas contribuindo para as pesquisas associadas a doenças como Alzheimer e Parkinson. As abordagens usadas nessa tese são essenciais para o desenvolvimento de novas pesquisas em Química Medicinal Computacional.