Subcellular localization and kinetic characterization of a gill (Na +, K+)-ATPase from the giant freshwater prawn macrobrachium rosenbergii

The stimulation by Mg2+, Na+, K+, NH 4 +, and ATP of (Na+, K+)-ATPase activity in a gill microsomal fraction from the freshwater prawn Macrobrachium rosenbergii was examined. Immunofluorescence labeling revealed that the (Na +, K+)-ATPase α-subunit is distributed predominantly within the intralamellar septum, while Western blotting revealed a single α-subunit isoform of about 108 kDa M r. Under saturating Mg2+, Na+, and K+ concentrations, the enzyme hydrolyzed ATP, obeying cooperative kinetics with V M = 115.0 ± 2.3 U mg-1, K 0.5 = 0.10 ± 0.01 mmol L-1. Stimulation by Na+ (V M = 110.0 ± 3.3 U mg-1, K 0.5 = 1.30 ± 0.03 mmol L -1), Mg2+ (V M = 115.0 ± 4.6 U mg -1, K 0.5 = 0.96 ± 0.03 mmol L-1), NH4 + (V M = 141.0 ± 5.6 U mg -1, K 0.5 = 1.90 ± 0.04 mmol L-1), and K+ (V M = 120.0 ± 2.4 U mg-1, K M = 2.74 ± 0.08 mmol L-1) followed single saturation curves and, except for K+, exhibited site-site interaction kinetics. Ouabain inhibited ATPase activity by around 73 % with K I = 12.4 ± 1.3 mol L-1. Complementary inhibition studies suggest the presence of F0F1-, Na+-, or K +-ATPases, but not V(H+)- or Ca2+-ATPases, in the gill microsomal preparation. K+ and NH4 + synergistically stimulated enzyme activity (≈25 %), suggesting that these ions bind to different sites on the molecule. We propose a mechanism for the stimulation by both NH4 +, and K+ of the gill enzyme. © 2013 Springer Science+Business Media New York.

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Conversão grafema-fone para um sistema de reconhecimento de voz com suporte a grandes vocabulários para o português brasileiro

O processamento de voz tornou-se uma tecnologia cada vez mais baseada na modelagem automática de vasta quantidade de dados. Desta forma, o sucesso das pesquisas nesta área está diretamente ligado a existência de corpora de domínio público e outros recursos específicos, tal como um dicionário fonético. No Brasil, ao contrário do que acontece para a língua inglesa, por exemplo, não existe atualmente em domínio público um sistema de Reconhecimento Automático de Voz (RAV) para o Português Brasileiro com suporte a grandes vocabulários. Frente a este cenário, o trabalho tem como principal objetivo discutir esforços dentro da iniciativa FalaBrasil [1], criada pelo Laboratório de Processamento de Sinais (LaPS) da UFPA, apresentando pesquisas e softwares na área de RAV para o Português do Brasil. Mais especificamente, o presente trabalho discute a implementação de um sistema de reconhecimento de voz com suporte a grandes vocabulários para o Português do Brasil, utilizando a ferramenta HTK baseada em modelo oculto de Markov (HMM) e a criação de um módulo de conversão grafema-fone, utilizando técnicas de aprendizado de máquina.