Estudo do genoma do vírus causador da mionecrose infecciosa em camarões e desenvolvimento de métodos para detecção de polimorfismos

Shrimp farming is one of the activities that contribute most to the growth of global aquaculture. However, this business has undergone significant economic losses due to the onset of viral diseases such as Infectious Myonecrosis (IMN). The IMN is already widespread throughout Northeastern Brazil and affects other countries such as Indonesia, Thailand and China. The main symptom of disease is myonecrosis, which consists of necrosis of striated muscles of the abdomen and cephalothorax of shrimp. The IMN is caused by infectious myonecrosis virus (IMNV), a non-enveloped virus which has protrusions along its capsid. The viral genome consists of a single molecule of double-stranded RNA and has two Open Reading Frames (ORFs). The ORF1 encodes the major capsid protein (MCP) and a potential RNA binding protein (RBP). ORF2 encodes a probable RNA-dependent RNA polymerase (RdRp) and classifies IMNV in Totiviridae family. Thus, the objective of this research was study the IMNV complete genome and encoded proteins in order to develop a system differentiate virus isolates based on polymorphisms presence. The phylogenetic relationship among some totivirus was investigated and showed a new group to IMNV within Totiviridae family. Two new genomes were sequenced, analyzed and compared to two other genomes already deposited in GenBank. The new genomes were more similar to each other than those already described. Conserved and variable regions of the genome were identified through similarity graphs and alignments using the four IMNV sequences. This analyze allowed mapping of polymorphic sites and revealed that the most variable region of the genome is in the first half of ORF1, which coincides with the regions that possibly encode the viral protrusion, while the most stable regions of the genome were found in conserved domains of proteins that interact with RNA. Moreover, secondary structures were predicted for all proteins using various softwares and protein structural models were calculated using threading and ab initio modeling approaches. From these analyses was possible to observe that the IMNV proteins have motifs and shapes similar to proteins of other totiviruses and new possible protein functions have been proposed. The genome and proteins study was essential for development of a PCR-based detection system able to discriminate the four IMNV isolates based on the presence of polymorphic sites

EIR – sistema inteligente para detecção e classificação de calcificações em mamografias

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade Gama, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica, 2016.

Detecção parasitológica e molecular de tripanossomatídeos em triatomíneos sinantrópicos e primatas neotropicais no Brasil central

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Medicina, Programa de Pós-Graduação em Medicina Tropical, 2016.

Utilização de técnica de detecção de mudança aplicada ao sensoriamento espectral para rádios cognitivos

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2015.

Detecção precoce da esquizofrenia na adolescência? Exploração da precisão de um instrumento preditivo mediado por professores em contexto escolar

Dissertação de Mestrado apresentada ao Instituto Superior de Psicologia Aplicada para obtenção de grau de Mestre na especialidade de Psicologia Clínica.

Detecção do mal-posicionamento rotacional de dedos em dispositivos de captura de impressões digitais multivista sem toque utilizando redes neurais artificiais

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2016.

Padrões temporais e espaciais na detecção de resíduos e contaminantes na produção de aves e suínos no Brasil

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária, 2016.

Caracterização 3D de movimentos de massa em terrenos com permafrost nas Ilhas Shetland do Sul (1956 - 2010) através de detecção remota, na banda do visível

Dissertação de Mestrado, Geomática, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2015

Detecção e prevalência da cardiomiopatia hipertrófica oculta em gatos com mais de sete anos no âmbito de um programa de saúde preventiva

Dissertação de Mestrado Integrado em Medicina Veterinária

Detecção de Salmonella spp. a partir de carcaças de bovinos obtidas durante o processamento em abatedouros-frigoríficos em Mato Grosso do Sul: resultados preliminares

2015

El Centro Georges Pompidou, de París : un intruso en el barrio

Fondo Margaritainés Restrepo

Análise de vizinhança para detecção da diversidade vegetal no entorno de castanheiras no Amazonas.

Objetivou-se, por meio desta pesquisa, ampliar o conhecimento das relações bióticas dos ambientes naturais de ocorrência de castanheiras nativas no Amazonas.

Adaptação de um método de detecção molecular para agentes do cancro europeu das pomáceas (Neonectria ditissima) isolados na Região Sul.

2016

Detecção de Salmonella em tomates (Lycopersicon esculentum mill) pelos métodos fda-bam e mini vidas-biomérieux.

Resumo: Diversos surtos de Salmonella ocasionados pelo consumo de tomate contaminados com este micro-organismo têm sido relatados ultimamente, o que torna primordial a investigação sobre a presença desse patógeno nesse alimento. Métodos que permitam a avaliação rápida da presença de Salmonella em alimentos são de suma importância. O objetivo desse estudo foi comparar o método tradicional da Food and Drug Administration - Bacteriologycal Analytical Manual (FDA-BAM) com um método rápido da mini Vitek Immuno Diagnostic System Assay (Mini?Vidas-SLM)-bioMérieux, para detecção de Salmonella Brazil inoculada artificialmente na superfície de tomates. Foram analisadas 215 amostras de tomates inoculadas artificialmente com Salmonella Brazil com níveis de inóculos variando de 0,4 a 940 UFC/tomate. Os resultados obtidos mostraram que os métodos estudados apresentaram uma ótima concordância entre si, para todas as faixas de inóculo analisadas.

Estudo e implementação de algoritmos inteligentes para detecção e classificação de falhas na medição de gás natural

This master dissertation presents the study and implementation of inteligent algorithms to monitor the measurement of sensors involved in natural gas custody transfer processes. To create these algoritmhs Artificial Neural Networks are investigated because they have some particular properties, such as: learning, adaptation, prediction. A neural predictor is developed to reproduce the sensor output dynamic behavior, in such a way that its output is compared to the real sensor output. A recurrent neural network is used for this purpose, because of its ability to deal with dynamic information. The real sensor output and the estimated predictor output work as the basis for the creation of possible sensor fault detection and diagnosis strategies. Two competitive neural network architectures are investigated and their capabilities are used to classify different kinds of faults. The prediction algorithm and the fault detection classification strategies, as well as the obtained results, are presented