Morfologia e morfometria da traqueia da preguiça (Bradypus variegatus): conhecimentos para procedimentos de emergência

Por ser uma espécie pouco estudada, principalmente do ponto de vista morfológico, objetivou-se conhecer a anatomia da traqueia da preguiça (Bradypus variegatus) a fim de fornecer informações para facilitar a eleição de tubo endotraqueal adequado, máscara laríngea ou cânula de traqueostomia para anestesia e procedimentos de emergência, uma vez que a mesma revelou-se possuidora de uma morfologia especial. Foram investigados 11animais jovens de idades diferentes, sendo quatro machos e sete fêmeas, provenientes do Museu Emilio Goeldi e doados a UFRA. Os exemplares foram perfundidos via intramuscular com solução aquosa de formol a 10% para fins de conservação e posteriormente foram dissecados em nível cervico-torácico, por meio de mesoscopia, expondo-se desde a laringe até os brônquios principais direito e esquerdo ao nível do hilo pulmonar. As traqueias foram divididas em cinco regiões (região cervical, região da primeira flexura, região da segunda flexura, região da terceira flexura e região da carina) as quais foram mensuradas altura e largura, assim como o comprimento traqueal total e parte do material foi submetido à técnicas de rotina histológica. Macroscopicamente, destacou-se a presença de sinuosidades acentuadas em porção médio caudal, contemplando a carina. O comprimento médio traqueal foi de 14,6cm. Microscopicamente, a traqueia era constituída por placas separadas de cartilagem hialina constituindo cada anel, sendo revestido por epitélio estratificado ciliado. Apesar da traqueia da preguiça comum apresentar revestimento padrão encontrado na traqueia de outros animais, na literatura não há registros de outras espécies que tenham morfologia macroscópica nas condições descritas, o que nos leva a sugerir, quando necessário acesso para ventilação de emergência, a prática da IOT e não a de traqueostomia.

Utilização de análise multivariada e redes neurais artificiais na determinação do comportamento de colonização de populações de macrófitas aquáticas no reservatório de Santana

As análises de agrupamento e de componentes principais e as redes neurais artificiais foram utilizadas na determinação de padrões de comportamento das populações de macrófitas aquáticas que colonizaram o reservatório de Santana, Piraí-RJ, durante o ano de 2004. As análises de agrupamento dividiram o comportamento das populações durante o ano em dois grupos distintos, apresentando um padrão no primeiro semestre que difere daquele observado no segundo semestre do ano. A análise de componentes principais demonstrou que esse comportamento da comunidade (grupo de populações) é influenciado principalmente pelas espécies S. montevidensis, Heteranthera reniformis, Ludwigia sp., Rhynchospora aurea, C. iria, C. ferax e Aeschynomene denticulata no primeiro grupo e por Echinochloa polystachya, Polygonum lapathifolium, Alternanthera phyloxeroides, Pistia stratiotes, Eichhornia azurea, Brachiaria arrecta e Oxyscarium cubense no segundo grupo. As redes neurais artificiais agruparam as populações de macrófitas aquáticas em nove grupos, conforme sua densidade nos diferentes meses do ano. A aplicação da análise de componentes principais (ACP) nos valores de frequência das populações presentes nos primeiros três grupos de Kohonen permitiu discriminar três grupos de meses, cujas populações apresentaram características diferentes de colonização. A aplicação das redes neurais artificiais permitiu melhor discriminação dos meses e das espécies que compõem as comunidades correspondentes, quando utilizada a análise de componentes principais.

Previsão de estabilidade de óleos vegetais através da rede de inteligência artificial

Redes Neurais Artificiais são técnicas computacionais que se utilizam de um modelo matemático capaz de adquirir conhecimentos pela experiência; esse comportamento inteligente da rede provém das interações entre unidades de processamento, denominadas de neurônios artificiais. O objetivo deste trabalho foi criar uma rede neural capaz de prever a estabilidade de óleos vegetais, a partir de dados de suas composições químicas, visando um modelo para a previsão da shelf-life de óleos vegetais, tendo como parâmetros apenas dados de suas composições químicas. Os primeiros passos do processo de desenvolvimento da rede consistiram na coleta de dados relativos ao problema e sua separação em um conjunto de treinamento e outro de testes. Estes conjuntos apresentaram como variáveis dados de composição química, que incluíram os valores totais em ácidos graxos, fenóis, tocoferóis e a composição individual em ácidos graxos. O passo seguinte foi a execução do treinamento, onde o padrão de entrada apresentado à rede como parâmetro de estabilidade foi o índice de peróxido, determinado experimentalmente por um período de 16 dias de armazenagem na ausência de luz, a 65ºC. Após o treinamento foi testada a capacidade de previsão adquirida pela rede, em função do parâmetro de estabilidade adotado, mas com um novo grupo de óleos. Seguindo o teste, foi determinada a correlação linear entre os valores de estabilidade previstos pela rede e aqueles determinados experimentalmente. Com os resultados obtidos, pode-se confirmar a viabilidade de previsão da estabilidade de óleos vegetais pela rede neural, a partir de dados de sua composição química, utilizando como parâmetro de estabilidade o índice de peróxido.

Aplicação de redes neurais para avaliação do teor de carne mecanicamente separada em salsicha de frango

A carne mecanicamente separada (CMS) de frango é uma matéria-prima cárnea produzida através de equipamentos próprios do tipo desossadores mecânicos, utilizando partes de frango de baixo valor comercial como o dorso e o pescoço. Para determinação do teor de CMS utilizada na composição de produtos cárneos comerciais construímos uma rede neural artificial do tipo Backpropagation (BP). O objetivo deste trabalho foi treinar, testar e aplicar uma rede do tipo BP, com três camadas de neurônios, para previsão do teor de CMS a partir do teor de minerais de salsichas formuladas com diferentes teores de carne de frango mecanicamente separada. Utilizamos a composição mineral de 29 amostras de salsicha contendo diferentes teores de CMS e 22 amostras de produtos cárneos comerciais. A topologia da rede foi 5-5-1. O erro quadrático médio no conjunto de treinamento foi de 2,4% e na fase de teste foi de apenas 3,8%. No entanto, a aplicação da rede às amostras comerciais foi inadequada devido à diferença de ingredientes das salsichas usadas no treinamento e os ingredientes das amostras comerciais. A rede neural construída para determinação do teor de carne mecanicamente separada mostrou-se eficiente durante a fase de treinamento e teste da rede.

Glomerulopatia membranosa: novos conhecimentos na fisiopatologia e possibilidades terapeuticas

Avanços dos conhecimentos moleculares na última década têm permitido a identificação de proteínas podocitárias que atuariam como alvos antigênicos na glomerulonefrite membranosa (GNM). Estudos envolvendo anticorpos contra estruturas podocitárias tem promovido o conceito autoimune da forma idiopática desta glomerulopatia. Neste contexto, o receptor de fosfolipase A2 do tipo M (PLA2R) tem merecido destaque como o primeiro e mais importante autoantígeno descrito na GNM idiopática humana. A presença do anticorpo anti-PLA2R tem sido destacada entre 70% e 89% de portadores da GNM idiopática, diferenciando das formas secundárias. Diversos estudos têm sugerido a detecção do anti-PLA2R como diagnóstico e apontado a correlação de seus níveis circulantes com a atividade clínica e resposta terapêutica. Entretanto, a coexistência de outros autoanticorpos sugere uma complexa via patogênica envolvendo diferentes antígenos podocitários. Estudos adicionais são necessários para esclarecer o tempo de aparecimento e o papel de cada anticorpo antipodócito no diagnóstico e progressão da GNM.

Redes neurais e representação mental: um ensaio sobre harmonia e racionalidade

Investigaremos, a partir da perspectiva da Ciência Cognitiva, a noção de representação mental, no domínio da percepção visual humana. Ênfase é dada ao paradigma Conexionista, ou de Redes Neurais, de acordo com o qual tais representações mentais são descritas como estruturas emergentes da interação entre sistemas de processamento de informação que se auto-organizam - tais como o cérebro - e a luz estruturada no meio ambiente. Sugerimos que essa noção de representação mental indica uma solução para uma antiga polêmica, entre Representacionalistas e Eliminativistas, acerca da existência de representações mentais no sistema perceptual humano.

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