Sistema purinérgico em plaquetas de ratos adultos e interações com o sistema renina-angiotensina

As plaquetas sangüíneas são fragmentos citoplasmáticos, oriundos da ruptura dos megacariócitos, cuja principal função está relacionada à manutenção da integridade vascular. Os nucleotídeos extracelulares, ATP e ADP, bem como a adenosina, têm sido implicados em um grande número de funções fisiológicas: o ADP é o principal fator recrutador de plaquetas, enquanto que o ATP é um inibidor competitivo da agregação induzida por ADP. A adenosina é uma molécula capaz de induzir vasodilatação e inibir a agregação plaquetária. Desta maneira, a manutenção da sinalização purinérgica normal tem se mostrado importante para o tratamento de doenças cardiovasculares. Os nucleosídeos di e trifosfatos circulantes podem ser hidrolisados por membros de várias famílias de ectonucleotidases de membrana e solúveis, incluindo as ecto-nucleosídeo trifosfato difosfoidrolases (E-NTPDases) e ecto-nucleotídeo pirofosfatase/fosfodiesterases (E-NPPs), que em conjunto com a ecto-5’-nucleotidase, levam à formação de adenosina. Na superfície das plaquetas, ambas enzimas, E-NTPDase e ecto-5’-nucleotidase, estão descritas. O sistema renina-angiotensina é o principal regulador da função renal e cardiovascular, desenvolvendo um papel fundamental na homeostasia da pressão arterial e do balanço eletrolítico. A angiotensina II (ANGII) induz fisiologicamente a ativação das plaquetas, possivelmente devido às suas propriedades vasoconstritoras. Os objetivos deste trabalho foram, portanto: 1) caracterizar cineticamente a enzima E-NPP em plaquetas de ratos, utilizando o substrato marcador p-Nph-5’TMP e 2) esclarecer, mesmo que em parte, os possíveis efeitos da ANGII sobre a hidrólise extracelular de nucleotídeos por plaquetas de ratos. No primeiro capítulo deste trabalho, descrevemos uma atividade enzimática em plaquetas de ratos que compartilha as principais características bioquímicas já descritas para as E-NPPs: pH ótimo alcalino; valores de KM e Vmax calculados de aproximadamente 106.22 ± 17.83 μM e 3.44 ± 0.18 nmol p-nitrophenol/min/mg, respectivamente; e dependência de cátions divalentes. Além disso, o AMP inibiu somente a hidrólise do p-Nph-5’TMP. Por outro lado, a azida de sódio, em altas concentrações, a angiotensina II e o cloreto de gadolínio alteraram apenas as hidrólises de ATP ou ADP ou de ambos. No segundo capítulo, mostramos que a ANGII foi capaz de aumentar as hidrólises de ATP, ADP e AMP em plaquetas em todas as doses testadas (5, 50, 500 e 5000 picomóis). Entretanto, nenhuma alteração foi observada com relação à hidrólise do p-Nph-5'TMP. Em adição, observamos um aumento na hidrólise de AMP e uma diminuição na hidrólise de p-Nph-5'TMP em plaquetas de ratos espontaneamente hipertensos (SHR) quando comparados a ratos Wistar normotensos. De maneira geral, esta dissertação traz a caracterização bioquímica da enzima E-NPP na superfície de plaquetas intactas de ratos como sendo parte de um complexo sistema para a hidrólise de nucleotídeos nestes fragmentos citoplasmáticos, podendo, assim, contribuir para o desenvolvimento de terapias antiplaquetárias e para o tratamento de doenças vasculares. Adicionalmente, apresentamos alguns resultados demonstrando interações entre os sistemas angiotensinérgico e adenosinérgico de plaquetas de ratos, o que poderá contribuir para o entendimento e o tratamento de doenças cardiovasculares como hipertensão e arteriosclerose.

Utilização de inteligência artificial - (Redes neurais artificiais) no gerenciamento da produção de frangos de corte

Este estudo objetivou demonstrar que é possível explicar os fenômenos que ocorrem na criação de frangos de corte através de redes neurais artificiais. A estatística descritiva e a diferença entre as médias das variáveis dos dados iniciais foram calculadas com o programa computacional SigmaStat® Statistical Software para Windows 2.03. Foi utilizada uma série histórica de dados de produção de frangos de corte, obtidos nos anos de 2001 e 2002, fornecidos por uma Integração Avícola do Rio Grande do Sul, contendo informações de 1.516 criadores com lotes alojados em 2001 e 889 criadores com lotes alojados em 2002. Nos arquivos estavam registrados, para cada lote, suas variáveis de produção, tais como número do lote, data do alojamento, data do abate, idade ao abate, número de pintos alojados, quilogramas de ração consumidos, quilogramas de frangos produzidos, número de aves abatidas, custo do frango produzido, mortalidade, peso médio, ganho de peso diário, índice de conversão alimentar, índice de eficiência, quilogramas líquido de frangos, quilogramas de ração inicial, quilogramas de ração crescimento, quilogramas de ração abate, além de outros. Para a construção das redes neurais artificiais foi utilizado o programa computacional NeuroShell®Predictor, desenvolvido pela Ward Systems Group. Ao programa foi identificado as variáveis escolhidas como “entradas” para o cálculo do modelo preditivo e a variável de “saída” aquela a ser predita. Para o treinamento das redes foram usados 1.000 criadores do banco de dados do alojamento de frangos de corte de 2001. Os restantes 516 criadores de 2001 e todos os 889 criadores de 2002 serviram para a validação das predições, os quais não participaram da etapa de aprendizagem, sendo totalmente desconhecidos pelo programa. Foram gerados 20 modelos na fase de treinamento das redes neurais artificiais, com distintos parâmetros de produção ou variáveis (saídas). Em todos estes modelos, as redes neurais artificiais geradas foram bem ajustadas apresentando sempre, um Coeficiente de Determinação Múltipla (R²) elevado e o menor Quadrado Médio do Erro (QME). Ressalta-se que o R² perfeito é 1 e um coeficiente muito bom deve estar próximo de 1. Todos os 20 modelos, quando validados com os 516 lotes de 2001 e com 889 de 2002, apresentaram também Coeficientes de Determinação Múltipla (R²) elevados e muito próximos de 1, além de apresentarem o Quadrado Médio do Erro (QME) e Erro Médio reduzidos. Foi comprovado não haver diferenças significativas entre as médias dos valores preditos e as médias dos valores reais, em todas as validações efetuadas nos lotes abatidos em 2001 e em 2002, quando aplicados os 20 modelos de redes neurais gerados. Como conclusão, as redes neurais artificiais foram capazes de explicar os fenômenos envolvidos com a produção industrial de frangos de corte. A técnica oferece critérios objetivos, gerados cientificamente, que embasarão as decisões dos responsáveis pela produção industrial de frangos de corte.Também permite realizar simulações e medir a contribuição de cada variável no fenômeno em estudo.

Histamina aumenta a consolidação de memórias aversivas através de um mecanismo dependente da ativação de receptores H2

Várias evidências sugerem que a histamina cerebral está envolvida no processo de consolidação de memórias, mas a real participação do sistema histaminérgico neste processo permanece controversa. Aqui nós mostramos que, quando infundida na região CA1 do hipocampo dorsal de ratos imediatamente pós-treino em esquiva inibitória (EI), mas não depois, a histamina produz um efeito pró-mnésico dose-dependente, sem alterar a atividade locomotora, exploratória, o estado de ansiedade ou a expressão da resposta aversiva. O efeito facilitatório da histamina intra-CA1 foi mimetizado pelo inibidor da histamina N-metil-transferase, SKF-91844, e pelo agonista H2, dimaprit, mas foi totalmente bloqueado pelo antagonista H2, ranitidina, mas não pelo antagonista H1 pirilamina, antagonista H3, tioperamida, ou pelo antagonista do sítio das poliaminas do NMDAr, ifenprodil. Nenhum destes antagonistas, ranitidina, pirilamina, tioperamida ou ifenprodil, afetaram a consolidação da memória para EI. Nossos resultados indicam que, quando infundida bilateralmente intra-CA1 dorsal, a histamina aumenta a consolidação de memória para EI através de um mecanismo que envolve a ativação de receptores H2; contudo, a histamina endógena presente na região CA1 do hipocampo dorsal parece não participar da consolidação da memória para EI, pelo menos no intervalo de tempo pós-treino que foi analisado.

Seleção artificial para resistência à murcha bacteriana

O desenvolvimento de materiais tipo Burley resistente a Murcha Bacteriana é de suma importância para a fumicultura brasileira. Em fumo tipo Burley não existem variedades comerciais com boa adaptação resistentes à R. solanacearum. O objetivo desse trabalho foi determinar o efeito da seleção artificial para resistência à murcha bacteriana na população Burley x Virgínia em diferentes gerações segregantes. Este estudo foi realizado em um infectário de R. solanacearum, localizado em Santa Cruz do Sul, RS. Foi realizado cruzamento entre um cultivar tipo Burley moderadamente resistente (BY 26) e um material tipo Virgínia resistente à murcha (Oxford 207). Foram comparados quatro gerações F1, F3, F5, F7, pai moderadamente resistente (BY 26), pai resistente (OX 207) e uma testemunha suscetível (01528). O delineamento experimental utilizado foi de blocos ao acaso, com quatro repetições e 10 plantas em cada parcela, para uniformizar e aumentar o nível de severidade da moléstia, as plantas foram inoculadas através da deposição de 20 mL de uma suspensão (108 UFC/mL) de R. solanacearum. Para a murcha bacteriana não houve diferença significativa entre as médias das quatro gerações e nem destas com o genitor resistente, já que provavelmente a seleção efetuada em todas as gerações foi suficiente para manter os níveis de resistência observados na geração F1. Observou-se em F7 que várias linhas já estavam fixas com níveis de resistência à murcha semelhante ao genitor resistente. Portanto, os resultados finais mostraram que a seleção artificial foi eficiente para selecionar a resistência à murcha bacteriana, e que é possível transferir resistência a R. solanacearum de fumo Virgínia para fumo tipo Burley – mantendo as características desejadas de cor e tipo do fumo Burley com a resistência similar a do pai resistente.

Aspectos matemáticos do problema de aprendizagem em inteligência artificial

O objetivo deste trabalho é apresentar a base teórica para o problema de aprendizagem através de exemplos conforme as ref. [14], [15] e [16]. Aprender através de exemplos pode ser examinado como o problema de regressão da aproximação de uma função multivaluada sobre um conjunto de dados esparsos. Tal problema não é bem posto e a maneira clássica de resolvê-lo é através da teoria de regularização. A teoria de regularização clássica, como será considerada aqui, formula este problema de regressão como o problema variacional de achar a função f que minimiza o funcional Q[f] = 1 n n Xi=1 (yi ¡ f(xi))2 + ¸kfk2 K; onde kfk2 K é a norma em um espa»co de Hilbert especial que chamaremos de Núcleo Reprodutivo (Reproducing Kernel Hilbert Spaces), ou somente RKHS, IH definido pela função positiva K, o número de pontos do exemplo n e o parâmetro de regularização ¸. Sob condições gerais a solução da equação é dada por f(x) = n Xi=1 ciK(x; xi): A teoria apresentada neste trabalho é na verdade a fundamentação para uma teoria mais geral que justfica os funcionais regularizados para a aprendizagem através de um conjunto infinito de dados e pode ser usada para estender consideravelmente a estrutura clássica a regularização, combinando efetivamente uma perspectiva de análise funcional com modernos avanços em Teoria de Probabilidade e Estatística.

Application of multivariable control using artificial neural networks in a debutanizer distillation column

LOPES, Jose Soares Batista et al. Application of multivariable control using artificial neural networks in a debutanizer distillation column.In: INTERNATIONAL CONGRESS OF MECHANICAL ENGINEERING - COBEM, 19, 5-9 nov. 2007, Brasilia. Anais... Brasilia, 2007

SISAL - Um sistema supervisório para elevação artificial de petróleo

MEDEIROS, Adelardo A. D. et al. SISAL - Um Sistema Supervisório para Elevação Artificial de Petróleo. In: Rio Oil and Gas Expo Conference, 2006, Rio de Janeiro, RJ. Anais... Rio de Janeiro, 2006.

Previsão do índice bovespa por meio de redes neurais artificiais: uma análise comparada aos métodos tradicionais de séries de tempo

Forecast is the basis for making strategic, tactical and operational business decisions. In financial economics, several techniques have been used to predict the behavior of assets over the past decades.Thus, there are several methods to assist in the task of time series forecasting, however, conventional modeling techniques such as statistical models and those based on theoretical mathematical models have produced unsatisfactory predictions, increasing the number of studies in more advanced methods of prediction. Among these, the Artificial Neural Networks (ANN) are a relatively new and promising method for predicting business that shows a technique that has caused much interest in the financial environment and has been used successfully in a wide variety of financial modeling systems applications, in many cases proving its superiority over the statistical models ARIMA-GARCH. In this context, this study aimed to examine whether the ANNs are a more appropriate method for predicting the behavior of Indices in Capital Markets than the traditional methods of time series analysis. For this purpose we developed an quantitative study, from financial economic indices, and developed two models of RNA-type feedfoward supervised learning, whose structures consisted of 20 data in the input layer, 90 neurons in one hidden layer and one given as the output layer (Ibovespa). These models used backpropagation, an input activation function based on the tangent sigmoid and a linear output function. Since the aim of analyzing the adherence of the Method of Artificial Neural Networks to carry out predictions of the Ibovespa, we chose to perform this analysis by comparing results between this and Time Series Predictive Model GARCH, developing a GARCH model (1.1).Once applied both methods (ANN and GARCH) we conducted the results' analysis by comparing the results of the forecast with the historical data and by studying the forecast errors by the MSE, RMSE, MAE, Standard Deviation, the Theil's U and forecasting encompassing tests. It was found that the models developed by means of ANNs had lower MSE, RMSE and MAE than the GARCH (1,1) model and Theil U test indicated that the three models have smaller errors than those of a naïve forecast. Although the ANN based on returns have lower precision indicator values than those of ANN based on prices, the forecast encompassing test rejected the hypothesis that this model is better than that, indicating that the ANN models have a similar level of accuracy . It was concluded that for the data series studied the ANN models show a more appropriate Ibovespa forecasting than the traditional models of time series, represented by the GARCH model

Efeitos da tilápia do Nilo (Oreochromis niloticus) e do enriquecimento por nutrientes sobre a comunidade planctônica em um lago artificial no semi-árido brasileiro

The major aim of this study was to test the hypothesis that the introduction of the Nile tilapia (Oreochromis niloticus) and the enrichment with nutrients (N and P) interact synergistically to change the structure of plankton communities, increase phytoplankton biomass and decrease water transparency of a semi-arid tropical reservoir. One field experiment was performed during five weeks in twenty enclosures (8m3) to where four treatments were randomly allocated: with tilapia addition (T), with nutrients addition (NP), with tilapia and nutrients addition (T+NP) and a control treatment with no tilapia or nutrients addition (C). A two-way repeated measures ANOVA was done to test for time (t), tilapia (T) and nutrient (NP) effects and their interaction on water transparency, total phosphorus, total nitrogen, phytoplankton and zooplankton. The results show that there was no effect of nutrient addition on these variables but significant fish effects on the biomass of total zooplankton, nauplii, rotifers, cladocerans and calanoid copepods, on the biovolume of Bacillariophyta, Zygnemaphyceae and large algae (GALD ≥ 50 μm) and on Secchi depth. In addition, we found significant interaction effects between tilapia and nutrients on Secchi depth and rotifers. Overall, tilapia decreased the biomass of most zooplankton taxa and large algae (diatoms) and decreased the water transparency while nutrient enrichment increased the biomass of zooplankton (rotifers) but only in the absence of tilapia. In conclusion, the influence of fish on the reservoir plankton community and water transparency was greater than that of nutrient loading. This finding suggests that biomanipulation should be a greater priority in the restoration of eutrophic reservoirs in tropical semi-arid regions

Perfil de memória e ativação de linfócitos T na leishmaniose visceral

Visceral leishmaniasis (VL) in Brazil is a disease caused by Leishmania infantum chagasi (L.i.chagasi). The clinical evolution post-infection depends on the vertebrate host immune response, which is genetically mediated. This study aimed to evaluate the immune response of individuals living in endemic area for VL in the state of the Rio Grande do Norte, considering individuals with VL under treatment (n = 9), recovered VL <1 year post treatment (n = 10), > 10 years posttreatment (n = 9), uninfected individuals living in endemic areas (n = 7), individuals that lost DTH response (n=6) and asymptomatic individuals for VL (n=9). Peripheral blood cells were evaluated in the presence and absence of soluble Leishmania antigens (SLA) and ex vivo, to determine activation, presence of regulatory cells and memory cells. The Leishmania parasitemia and anti-Leishmania antibodies were determined respectively by qPCR and ELISA. Cells from individuals with VL under treatment showed less cell activation after stimulation with SLA for the markers CD4/CD69, CD8/CD69 and CD8/CD25 compared with VL post treatment treatment (p <0.001). Apparently uninfected individuals have a higher cell activation than symptomatic VL (p <0.001), with the exception of CD8/CD25 marker (p = 0.6662). On the other hand, in the ex-vivo group, significant differences were observed for CD4/CD69, CD8/CD69 and CD8/CD25 between the 4 groups due to increased cell activation present in cells of individuals symptomatic LV (p <0.001). VL cells under treatment, ex vivo, have a lower percentage of memory cells (CD4/CD45RO and CD8/CD45RO) than individuals VL post-treatment or control group (p = <0.01). Likewise, individuals with symptomatic VL have fewer regulatory cells when stimulated by SLA [CD4/CD25 (p = 0.0022) and CD4/FOXP3 (p = 0.0016)] and in the ex-vivo group (p = 0.0017). Finally, DNA isolated from recovered VL contained Leishmania DNA, supporting the hypothesis of non-sterile clinical cure for Leishmania infection. Recovered VL, even 10 years after treatment have high levels of memory cells, which may be due to the presence of stimulation, either by reexposure to Leishmania or non-sterile cure

Sistema supervisório para poços de petróleo baseados no método de elevação artificial Plunger Lift

The several existing methods for oil artificial lifting and the variety of automation equipment for these methods many times lead the supervisory systems to be dedicated to a unique method and/or to a unique manufacturer. To avoid this problem, it has been developed the supervisory system named SISAL, conceived to supervise wells with different lifting methods and different automation equipments. The SISAL system is working in several Brazilian states but, nowadays, it is only supervising rod pump-based wells. The objective of this work is the development of a supervision module to the plunger lift artificial lift method. The module will have the same characteristics of working with automation hardware of many manufacturers. The module will be integrated to the SISAL system, incorporating the capacity to supervise the plunger lift artificial lift method.

Ambiente para avaliação de controladores fuzzy aplicados ao método de elevação artificial por bombeio centrífugo submerso

From their early days, Electrical Submergible Pumping (ESP) units have excelled in lifting much greater liquid rates than most of the other types of artificial lift and developed by good performance in wells with high BSW, in onshore and offshore environments. For all artificial lift system, the lifetime and frequency of interventions are of paramount importance, given the high costs of rigs and equipment, plus the losses coming from a halt in production. In search of a better life of the system comes the need to work with the same efficiency and security within the limits of their equipment, this implies the need for periodic adjustments, monitoring and control. How is increasing the prospect of minimizing direct human actions, these adjustments should be made increasingly via automation. The automated system not only provides a longer life, but also greater control over the production of the well. The controller is the brain of most automation systems, it is inserted the logic and strategies in the work process in order to get you to work efficiently. So great is the importance of controlling for any automation system is expected that, with better understanding of ESP system and the development of research, many controllers will be proposed for this method of artificial lift. Once a controller is proposed, it must be tested and validated before they take it as efficient and functional. The use of a producing well or a test well could favor the completion of testing, but with the serious risk that flaws in the design of the controller were to cause damage to oil well equipment, many of them expensive. Given this reality, the main objective of the present work is to present an environment for evaluation of fuzzy controllers for wells equipped with ESP system, using a computer simulator representing a virtual oil well, a software design fuzzy controllers and a PLC. The use of the proposed environment will enable a reduction in time required for testing and adjustments to the controller and evaluated a rapid diagnosis of their efficiency and effectiveness. The control algorithms are implemented in both high-level language, through the controller design software, such as specific language for programming PLCs, Ladder Diagram language.