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Dissertação apresentada para obtenção do Grau de Doutor em Química,especialidade de Química-Física, pela Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciências e Tecnologia
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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia do Ambiente, perfil Gestão e Sistemas Ambientais
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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia do Ambiente, perfil Engenharia Ecológica
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RESUMO A Esclerose Múltipla (EM) é uma doença desmielinizante crónica do Sistema Nervoso Central (SNC), provocada, em grande parte, por um ataque imuno-mediado contra diversos elementos da bainha de mielina. Dentro dos alvos antigénicos desta resposta autoimune, vários componentes proteicos e lipídicos da mielina têm vindo a ser identificados ao longo dos anos, entre os quais se destacam a proteína básica de mielina(MBP), glicoproteína ligodendrocitária da mielina (MOG), proteína proteolipídica (PLP) e glicoproteína associada à mielina (MAG). Com o desenvolvimento do modelo animal de Encefalomielite Autoimune Experimental (EAE), diversas terapias antigénio-específicas foram desenhadas, baseadas na modificação benéfica da resposta autoimune contra a mielina, tais como a administração de mielina ou seus componentes, os copolímeros terapêuticos, os ligandos peptídeos alterados e, recentemente, a vacinação com ácido desoxirribonucleico (ADN) codificador de proteínas de mielina, integrado em plasmídeos e purificado para administração parentérica. Neste trabalho, apresentamos os resultados de um extenso conjunto de experiências, subordinadas a dois temas fundamentais: 1) avaliação do potencial terapêutico, e dos mecanismos de acção, da vacinação tolerizadora com ADN codificador de proteínas de mielina (MBP, MOG, PLP, MAG) na EAE, e da associação desta vacinação com a administração de ADN de citocinas Th2, ou de oligonucleótidos imunomoduladores; 2) identificação e caracterização da resposta imune contra um novo componente da mielina com potencial antigénico, a proteína inibidora do recrescimento axonal, Nogo-A. No que respeita à vacinação com ADN, os nossos resultados comprovam a eficácia desta terapêutica antigénio-específica na prevenção e tratamento da EAE. Os seus mecanismos de acção incluem, entre outros, a supressão anérgica da proliferação antigénioespecífica dos linfócitos T anti-mielina (no modo de prevenção da doença), o enviesamento Th2 da resposta imune (quando co-administrada com a vacina de ADN codificadora da citocina IL-4, funcionando como terapia génica local), e a redução da diversificação de epítopos da resposta humoral anti-mielina, avaliada através de myelin spotted arrays. A associação das vacinas de ADN com oligonucleótidos imunomoduladores GpG, desenvolvidos para contrariar as sequências CpG imunoestimuladoras presentes no vector de vacinação, levou à melhoria da sua eficácia terapêutica, devida, provavelmente, ao efeito estimulador preferencial dos oligonucleótidos GpG sobre linfócitos Th2 e sobre células reguladoras NK-T. Com base nestes resultados a vacinação com ADN foi desenvolvida para o tratamento da EM em humanos, com ensaios clínicos a decorrerem neste momento. Em relação à proteína Nogo-A, estudos de estrutura primária e de previsão de antigenicidade identificaram a região Nogo-66 como alvo antigénico potencial para a EAE. Nas estirpes de ratinho SJL/J e C57BL/6, fomos capazes de induzir sinais clínicos e histológicos de EAE após imunização com os epítopos encefalitogénicos Nogo1-22, Nogo23- 44 e Nogo45-66, utilizando protocolos de quebra de tolerância imune. Ao mesmo tempo, identificámos e caracterizámos uma resposta linfocitária T específica contra os antigénios contidos na região Nogo-66, e uma resposta linfocitária B com diversificação intra e intermolecular a vários determinantes presentes noutras proteínas da mielina. A transferência adoptiva de linhas celulares Th2 anti-Nogo45-66, levou à melhoria clínica e histológica da EAE em animais recipientes induzidos com outros antigénios de mielina, após migração destas células para o SNC. Estes dados comprovam a importância da Nogo-66 como antigénio na EAE, e a eficácia de terapias antigénio-específicas nela baseadas. No seu conjunto, os nossos resultados confirmam o potencial terapêutico das vacinas de ADN codificadoras de proteínas de mielina, bem como a importância dos encefalitogénios contidos na proteína Nogo-A para a fisiopatologia da EAE e da EM, com eventual relevância para o desenvolvimento de novas terapias antigénio-específicas. O aperfeiçoamento futuro destas terapias poderá levar, eventualmente, a uma capacidade de manipulação da resposta imune que permita o tratamento eficaz das doenças inflamatórias desmielinizantes, como a Esclerose Múltipla. ABSTRACT Multiple Sclerosis (MS) is a chronic demyelinating disease of the Central Nervous System (CNS), caused, mainly, by an immune-mediated attack against several elements of the myelin sheath. Among the antigenic targets for this autoimmune response, several proteic and lipidic myelin components have been identified throughout the years, of which myelin basic protein (MBP), myelin oligodendrocyte glycoprotein (MOG), proteolipidic protein (PLP), and myelin associated glycoprotein (MAG) are the best characterized. With the development of the animal model for MS, Experimental Autoimmune Encephalomyelitis (EAE), several antigen-specific therapies have been designed, based on beneficial modifications of the autoimmune response against myelin. These have included myelin and myelin component administration, therapeutic copolymers, altered peptide ligands and, more recently, vaccination with myelin-protein encoding deoxyribonucleic acid (DNA), integrated into plasmids and purified for parenteral administration. In this work we present the results of an extensive series of experiments, subordinate to two fundamental areas: 1) evaluating the therapeutic potential, and mechanisms of action, of tolerizing myelin protein (MBP, MOG, PLP, MAG) DNA vaccination in EAE, alone and in association with Th2 cytokine DNA administration, or immunomodulatory oligonucleotides; 2) identifying and characterizing the immuneresponse against a new myelin component with antigenic potential, the axonal regrowth inhibitor Nogo-A. Regarding DNA vaccination, our results prove the efficacy of this antigen-specific therapy for the prevention and treatment of EAE. Its mechanisms of action include, among others, anergic suppression of antigen-specific T-cell proliferation against myelin (in prevention mode), Th2 biasing of the immune response (when co-administered with the IL- 4 codifying DNA vaccine, acting as local gene therapy), and reduction of epitope spreading of the anti-myelin antibody response, assessed by myelin spotted arrays. The combination of myelin DNA vaccination with the administration of GpG immunomodulatory oligonucleotides, designed to counteract immunostimulatory CpG motifs present in the vaccination vector, led to an improvement in therapeutic efficacy, probably due to the preferential stimulatory effect of GpG oligonucleotides on Th2 lymphocytes and on regulatory NK-T cells. Based on these results, tolerizing DNA vaccination is being developed for human use, with ongoing clinical trials. As concerns the Nogo-A protein, based on studies of primary structure and prediction of antigenicity, we identified the Nogo-66 region (responsible for the most of the inhibitory capacity of this protein) as a potential antigenic target for EAE. In the SJL/Jand C57BL/6 mouse strains, we were able to induce clinical and histological signs of EAE,after immunization with the encefalitogenic epitopes Nogo1-22, Nogo23-44 and Nogo45-66,using a tolerance breakdown protocol. Concomitantly, we identified and characterized a specific T cell response against these antigens, together with a B cell response which showed extensive intra and intermolecular epitope spread to several determinants present in other myelin proteins. Adoptive transfer of nti-Nogo45-66 Th2 cell lines resulted in clinical and histological improvement of EAE in recipient animals induced with other myelin antigens, after intraparenchymal CNS migration of anti-Nogo cells. These data confirm the relevance of Nogo-66 as an antigen in EAE, as well as the efficacy of antigenspecific therapies based on the response against this protein.In conclusion, our results substantiate the therapeutic potential of myelin-encoding DNA vaccination, as well as the importance of encefalitogenic epitopes present in the Nogo-A protein for the pathophysiology of EAE and MS, with potential relevance for the creation of new antigen specific-therapies. The future development of these therapies may eventually lead to a degree of manipulation of the immune response that allows the effective treatment of autoimmune, inflammatory, demyelinating diseases, such as Multiple Sclerosis.
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Mestrado em Engenharia Mecânica
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Ao longo dos últimos anos tem-se assistido a um forte desenvolvimento e crescimento do número de parques eólicos instalados no mundo, o que leva a que seja necessário o incremento de ferramentas que permitam aperfeiçoar os sistemas de monitorização e controlo atualmente existentes. Por outro lado, não se deve deixar de ter em conta os custos elevados de operação e manutenção dos sistemas eólicos bem como o facto de os aerogeradores estarem localizadas em locais remotos ou offshore, o que faz aumentar os custos associados à sua exploração. A dissertação nasce da intenção clara do mercado em apostar na supervisão e previsão de avarias graves, de forma a minimizar os encargos subjacentes. Este trabalho de dissertação visa a utilização de redes neuronais para criar uma ferramenta informática de previsão de avarias em caixas de engrenagens em aerogeradores. As redes neuronais são ferramentas informáticas ideais para trabalhar com muita informação, sendo que a sua aplicação depende da qualidade e quantidade dos dados. Para tal irá ser efetuado um estudo em um parque eólico, no qual se analisará as principais avarias detetadas bem como as grandezas que deverão integrar a construção desta rede neuronal. Assim sendo, a informação relativa às diversas máquinas existentes num parque, é de enorme importância para a definição e otimização da rede neuronal a construir. Os resultados obtidos neste trabalho com a aplicação de redes neuronais para a previsão de avarias em caixas de engrenagens do parque eólico de estudo, provam que é possível realizar uma deteção da avaria bem como uma constatação de que a reparação possa ter sido bem efetuada ou mal sucedida, podendo assim ser ajustados os programas de manutenção a efetuar e uma verificação das ações de reparação para sua validação.
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A necessidade de utilizar métodos de ligação entre componentes de forma mais rápida, eficaz e com melhores resultados, tem causado a crescente utilização das juntas adesivas, em detrimento dos métodos tradicionais de ligação tais como a soldadura, brasagem, ligações aparafusadas e rebitadas. A utilização das juntas adesivas tem vindo a aumentar em diversas aplicações industriais por estas apresentarem vantagens das quais se destacam a redução de peso, redução de concentrações de tensões e facilidade de fabrico. No entanto, também apresentam desvantagens, como a necessidade de preparação das juntas e o descentramento da carga aplicada que provoca efeitos de flexão, os quais dão origem a tensões normais na direcção da espessura do adesivo (tensões de arrancamento), afectando assim a resistência da junta. A combinação da ligação adesiva com a soldadura por pontos permite algumas vantagens em comparação com as juntas adesivas tradicionais como a maior resistência, aumento da rigidez, melhor resistência ao corte e arrancamento e também à fadiga. Neste trabalho é apresentado um estudo experimental e numérico de juntas de sobreposição simples adesivas e híbridas (adesivas-soldadas). Os adesivos utilizados são o Araldite AV138®, apresentado como sendo frágil, e os adesivos Araldite 2015® e Sikaforce® 7752, intitulados como adesivos dúcteis. Foram considerados substratos de aço (C45E) em juntas com diferentes comprimentos de sobreposição ( ), que foram sujeitas a esforços de tracção. Foi realizada uma análise dos valores experimentais e efectuada uma comparação destes valores com os resultados obtidos por Elementos Finitos (EF) no software ABAQUS®, que incluiu uma análise de tensões na camada de adesivo e previsão do comportamento das juntas por Modelos de Dano Coesivo (MDC). A análise por MDC permitiu obter os modos de rotura, as curvas força-deslocamento e a resistência das juntas com bastante precisão, com excepção das juntas coladas com o adesivo Sikaforce® 7752. Estes resultados permitiram validar a técnica de modelação proposta para as juntas coladas e híbridas, o que representa uma base para posterior aplicação desta técnica em projecto, com as vantagens decorrentes da redução do tempo de projecto e maior facilidade de optimização.
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More than ever, there is an increase of the number of decision support methods and computer aided diagnostic systems applied to various areas of medicine. In breast cancer research, many works have been done in order to reduce false-positives when used as a double reading method. In this study, we aimed to present a set of data mining techniques that were applied to approach a decision support system in the area of breast cancer diagnosis. This method is geared to assist clinical practice in identifying mammographic findings such as microcalcifications, masses and even normal tissues, in order to avoid misdiagnosis. In this work a reliable database was used, with 410 images from about 115 patients, containing previous reviews performed by radiologists as microcalcifications, masses and also normal tissue findings. Throughout this work, two feature extraction techniques were used: the gray level co-occurrence matrix and the gray level run length matrix. For classification purposes, we considered various scenarios according to different distinct patterns of injuries and several classifiers in order to distinguish the best performance in each case described. The many classifiers used were Naïve Bayes, Support Vector Machines, k-nearest Neighbors and Decision Trees (J48 and Random Forests). The results in distinguishing mammographic findings revealed great percentages of PPV and very good accuracy values. Furthermore, it also presented other related results of classification of breast density and BI-RADS® scale. The best predictive method found for all tested groups was the Random Forest classifier, and the best performance has been achieved through the distinction of microcalcifications. The conclusions based on the several tested scenarios represent a new perspective in breast cancer diagnosis using data mining techniques.
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Esta dissertação apresenta um estudo sobre a garantia de fornecimento de energia elétrica por parte dos produtores em regime especial com tecnologia cogeração e o impacto que estes traduzem na fase de planeamento da rede. Este trabalho foi realizado na Energias de Portugal - Distribuição (EDP-D) na direção de planeamento da rede (DPL). Para este estudo foi utilizado o caso de uma subestação com dezoito produtores em regime especial agregados à sua rede, em que dezasseis desses produtores são cogeração. A proposta de estudo para o caso concreto, passa pela análise das condições de funcionamento da subestação e apurar se a mesma necessita de alguma reformulação, tendo em vista as cargas a satisfazer atuais e possível incremento de carga futura. Considerando que a subestação está inserida num ambiente industrial e atendendo que existem diversos produtores de energia elétrica nas imediações da subestação. Para a resolução da garantia do fornecimento de energia por parte da cogeração, estudou-se a possibilidade de prever a energia produzida por estes produtores, através dos seguintes modelos de previsão: árvore de regressão, árvore de regressão com aplicação bagging e uma rede neuronal (unidirecional). Com a implementação destes modelos pretende-se estimar qual a potência que se pode esperar na garantia de abastecimento da carga, prevenindo maior solicitação de potência por parte da subestação. A metodologia utilizada baseia-se em simulações computacionais.
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A racionalização do consumo de energia elétrica é um tema que assume uma importância crescente nos dias de hoje. O elevado consumo de energia, principalmente a nível comercial/industrial, tem motivado o aparecimento de questões políticas, económico-sociais e ambientais que visam a sensibilização dos consumidores para a gestão eficiente dos seus recursos. Neste sentido, as empresas e instituições têm demonstrado interesse em encontrar soluções de gestão nas suas instalações elétricas que permitam a monitorização de indicadores e a previsão de falhas cuja ocorrência acarreta elevados custos de reparação/substituição, de paragem de produção, entre outros. O estudo aqui apresentado surge no âmbito de um projeto académico, cuja finalidade se prende com a implementação de um sistema de monitorização da qualidade e consumo de energia elétrica no Instituto Superior de Engenharia do Porto (ISEP). Baseado numa rede de dispositivos analisadores de parâmetros de energia elétrica, estes equipamentos de medição dispõem de software próprio, o GridVis, que permite o acesso remoto, através de uma rede Ethernet, aos parâmetros de energia (grandezas físicas elétricas). O sistema desenvolvido é capaz de identificar parâmetros de consumo de energia anómalos e emitir alertas, pré-programados em linguagem C++ e diagrama de blocos. Permite, por exemplo, detetar um consumo instantâneo excessivo de energia e alertar a sua ocorrência. As páginas de acesso aos parâmetros medidos por cada dispositivo são acessíveis através de uma interface gráfica desenvolvida em Adobe Flash que inclui, de uma forma simples e organizada, a informação relativa à distribuição dos dispositivos de medição. Num contexto de expansão deste projeto para outros edifícios do ISEP, a solução desenvolvida encontra-se preparada para ser adaptada em qualquer local, desde que reúna certos requisitos.
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O presente trabalho tem por objectivo contribuir para aprofundar o conhecimento da temática que envolve a qualidade de execução da perfuração em maciços rochosos fracturados. A necessidade de conhecimento prévio sobre os resultados que podem ocorrer no desmonte de maciços rochosos após a realização da perfuração, leva a uma procura de indicadores que possibilitem obter mais conhecimento nessa matéria. No encadeamento do processo de análise de projecto, está o conhecimento adquirido, a caracterização do maciço rochoso, a implementação de correcções na componente da perfuração ajustadas ao maciço estudado e uma potencial previsão de granulometria final por emergência de um índice de qualidade, “Índice de Dispersão Volumétrica” que correlacione os elementos constituintes da geometria do diagrama de fogo e da envolvente intrínseca da matriz rochosa e aponte uma expectável granulometria final. Para atingir um nível de qualidade na operação global do processo de desmonte, a perfuração que está no topo da pirâmide assume papel de guia para as seguintes etapas, pelo que a qualidade dos equipamentos e acessórios e a sua correcta operação são fundamentais para obter o rigor da perfuração projectada, com vista a atingir uma determinada granulometria.
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Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação.
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Neste relatório apresentam-se resultados de um estudo estatístico que procura contribuir para um melhor entendimento da problemática inerente à liberalização do setor elétrico em Portugal e dos desafios que esta liberalização, existente desde meados de 2007, trás aos seus intervenientes. Iniciam-se os trabalhos com um estudo que pretende avaliar a existência de relação entre o Preço de Mercado da eletricidade e um conjunto de variáveis potencialmente explicativas/condicionantes do Preço de Mercado. Neste estudo consideram-se duas abordagens. A primeira usa a função de correlação cruzada para avaliar a existência de relação do tipo linear entre pares de variáveis. A segunda considera o teste causalidade de Granger na avaliação de uma relação de causa e efeito entre esses pares. Este estudo avaliou a relação entre o Preço de Mercado da eletricidade e 19 variáveis ditas condicionantes distribuídas por três categorias distintas (consumo e produção de eletricidade; indicadores climáticos; e energias primárias). O intervalo de tempo em estudo cinge-se ao biénio 2012-2103. Durante este período avaliam-se as relações entre as variáveis em diversos sub-períodos de tempo em ciclos de consumo representativos do consumo em baixa (fim de semana) e de consumo mais elevado (fora de vazio) com os valores observados de cada uma das variáveis tratados com uma base horária e diária (média). Os resultados obtidos mostram a existência relação linear entre algumas das variáveis em estudo e o preço da eletricidade em regime de mercado liberalizado, mas raramente é possível identificar precedência temporal entre as variáveis. Considerando os resultados da análise de correlação e causalidade, apresenta-se ainda um modelo de previsão do Preço de Mercado para o curto e médio prazo em horas de período fora de vazio.
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Trabalho apresentado no âmbito do Mestrado em Engenharia Informática, como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática
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O processo de liberalização do setor elétrico em Portugal Continental seguiu uma metodologia idêntica à da maior parte dos países europeus, tendo a abertura de mercado sido efetuada de forma progressiva. Assim, no âmbito do acompanhamento do setor elétrico nacional, reveste-se de particular interesse caracterizar a evolução mais recente do mercado liberalizado, nomeadamente em relação ao preço da energia elétrica. A previsão do preço da energia elétrica é uma questão muito importante para todos os participantes do mercado de energia elétrica. Como se trata de um assunto de grande importância, a previsão do preço da energia elétrica tem sido alvo de diversos estudos e diversas metodologias têm sido propostas. Esta questão é abordada na presente dissertação recorrendo a técnicas de previsão, nomeadamente a métodos baseados no histórico da variável em estudo. As previsões são, segundo alguns especialistas, um dos inputs essenciais que os gestores desenvolvem para ajudar no processo de decisão. Virtualmente cada decisão relevante ao nível das operações depende de uma previsão. Para a realização do modelo de previsão de preço da energia elétrica foram utilizados os modelos Autorregressivos Integrados de Médias Móveis, Autoregressive / Integrated / Moving Average (ARIMA), que geram previsões através da informação contida na própria série temporal. Como se pretende avaliar a estrutura do preço da energia elétrica do mercado de energia, é importante identificar, deste conjunto de variáveis, quais as que estão mais relacionados com o preço. Neste sentido, é realizada em paralelo uma análise exploratória, através da correlação entre o preço da energia elétrica e outras variáveis de estudo, utilizando para esse efeito o coeficiente de correlação de Pearson. O coeficiente de correlação de Pearson é uma medida do grau e da direção de relação linear entre duas variáveis quantitativas. O modelo desenvolvido foi aplicado tendo por base o histórico de preço da eletricidade desde o inicio do mercado liberalizado e de modo a obter as previsões diária, mensal e anual do preço da eletricidade. A metodologia desenvolvida demonstrou ser eficiente na obtenção das soluções e ser suficientemente rápida para prever o valor do preço da energia elétrica em poucos segundos, servindo de apoio à decisão em ambiente de mercado.