Modelos agrometeorológicos para previsão da produtividade e qualidade de bebida natural do cafeeiro

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Intensidade do estresse hídrico modula a expressão de aquaporinas durante a reidratação em Sorghum bicolor

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Semi-supervised subspace clustering and applications to neuroscience

Machine learning techniques are used for extracting valuable knowledge from data. Nowa¬days, these techniques are becoming even more important due to the evolution in data ac¬quisition and storage, which is leading to data with different characteristics that must be exploited. Therefore, advances in data collection must be accompanied with advances in machine learning techniques to solve new challenges that might arise, on both academic and real applications. There are several machine learning techniques depending on both data characteristics and purpose. Unsupervised classification or clustering is one of the most known techniques when data lack of supervision (unlabeled data) and the aim is to discover data groups (clusters) according to their similarity. On the other hand, supervised classification needs data with supervision (labeled data) and its aim is to make predictions about labels of new data. The presence of data labels is a very important characteristic that guides not only the learning task but also other related tasks such as validation. When only some of the available data are labeled whereas the others remain unlabeled (partially labeled data), neither clustering nor supervised classification can be used. This scenario, which is becoming common nowadays because of labeling process ignorance or cost, is tackled with semi-supervised learning techniques. This thesis focuses on the branch of semi-supervised learning closest to clustering, i.e., to discover clusters using available labels as support to guide and improve the clustering process. Another important data characteristic, different from the presence of data labels, is the relevance or not of data features. Data are characterized by features, but it is possible that not all of them are relevant, or equally relevant, for the learning process. A recent clustering tendency, related to data relevance and called subspace clustering, claims that different clusters might be described by different feature subsets. This differs from traditional solutions to data relevance problem, where a single feature subset (usually the complete set of original features) is found and used to perform the clustering process. The proximity of this work to clustering leads to the first goal of this thesis. As commented above, clustering validation is a difficult task due to the absence of data labels. Although there are many indices that can be used to assess the quality of clustering solutions, these validations depend on clustering algorithms and data characteristics. Hence, in the first goal three known clustering algorithms are used to cluster data with outliers and noise, to critically study how some of the most known validation indices behave. The main goal of this work is however to combine semi-supervised clustering with subspace clustering to obtain clustering solutions that can be correctly validated by using either known indices or expert opinions. Two different algorithms are proposed from different points of view to discover clusters characterized by different subspaces. For the first algorithm, available data labels are used for searching for subspaces firstly, before searching for clusters. This algorithm assigns each instance to only one cluster (hard clustering) and is based on mapping known labels to subspaces using supervised classification techniques. Subspaces are then used to find clusters using traditional clustering techniques. The second algorithm uses available data labels to search for subspaces and clusters at the same time in an iterative process. This algorithm assigns each instance to each cluster based on a membership probability (soft clustering) and is based on integrating known labels and the search for subspaces into a model-based clustering approach. The different proposals are tested using different real and synthetic databases, and comparisons to other methods are also included when appropriate. Finally, as an example of real and current application, different machine learning tech¬niques, including one of the proposals of this work (the most sophisticated one) are applied to a task of one of the most challenging biological problems nowadays, the human brain model¬ing. Specifically, expert neuroscientists do not agree with a neuron classification for the brain cortex, which makes impossible not only any modeling attempt but also the day-to-day work without a common way to name neurons. Therefore, machine learning techniques may help to get an accepted solution to this problem, which can be an important milestone for future research in neuroscience. Resumen Las técnicas de aprendizaje automático se usan para extraer información valiosa de datos. Hoy en día, la importancia de estas técnicas está siendo incluso mayor, debido a que la evolución en la adquisición y almacenamiento de datos está llevando a datos con diferentes características que deben ser explotadas. Por lo tanto, los avances en la recolección de datos deben ir ligados a avances en las técnicas de aprendizaje automático para resolver nuevos retos que pueden aparecer, tanto en aplicaciones académicas como reales. Existen varias técnicas de aprendizaje automático dependiendo de las características de los datos y del propósito. La clasificación no supervisada o clustering es una de las técnicas más conocidas cuando los datos carecen de supervisión (datos sin etiqueta), siendo el objetivo descubrir nuevos grupos (agrupaciones) dependiendo de la similitud de los datos. Por otra parte, la clasificación supervisada necesita datos con supervisión (datos etiquetados) y su objetivo es realizar predicciones sobre las etiquetas de nuevos datos. La presencia de las etiquetas es una característica muy importante que guía no solo el aprendizaje sino también otras tareas relacionadas como la validación. Cuando solo algunos de los datos disponibles están etiquetados, mientras que el resto permanece sin etiqueta (datos parcialmente etiquetados), ni el clustering ni la clasificación supervisada se pueden utilizar. Este escenario, que está llegando a ser común hoy en día debido a la ignorancia o el coste del proceso de etiquetado, es abordado utilizando técnicas de aprendizaje semi-supervisadas. Esta tesis trata la rama del aprendizaje semi-supervisado más cercana al clustering, es decir, descubrir agrupaciones utilizando las etiquetas disponibles como apoyo para guiar y mejorar el proceso de clustering. Otra característica importante de los datos, distinta de la presencia de etiquetas, es la relevancia o no de los atributos de los datos. Los datos se caracterizan por atributos, pero es posible que no todos ellos sean relevantes, o igualmente relevantes, para el proceso de aprendizaje. Una tendencia reciente en clustering, relacionada con la relevancia de los datos y llamada clustering en subespacios, afirma que agrupaciones diferentes pueden estar descritas por subconjuntos de atributos diferentes. Esto difiere de las soluciones tradicionales para el problema de la relevancia de los datos, en las que se busca un único subconjunto de atributos (normalmente el conjunto original de atributos) y se utiliza para realizar el proceso de clustering. La cercanía de este trabajo con el clustering lleva al primer objetivo de la tesis. Como se ha comentado previamente, la validación en clustering es una tarea difícil debido a la ausencia de etiquetas. Aunque existen muchos índices que pueden usarse para evaluar la calidad de las soluciones de clustering, estas validaciones dependen de los algoritmos de clustering utilizados y de las características de los datos. Por lo tanto, en el primer objetivo tres conocidos algoritmos se usan para agrupar datos con valores atípicos y ruido para estudiar de forma crítica cómo se comportan algunos de los índices de validación más conocidos. El objetivo principal de este trabajo sin embargo es combinar clustering semi-supervisado con clustering en subespacios para obtener soluciones de clustering que puedan ser validadas de forma correcta utilizando índices conocidos u opiniones expertas. Se proponen dos algoritmos desde dos puntos de vista diferentes para descubrir agrupaciones caracterizadas por diferentes subespacios. Para el primer algoritmo, las etiquetas disponibles se usan para bus¬car en primer lugar los subespacios antes de buscar las agrupaciones. Este algoritmo asigna cada instancia a un único cluster (hard clustering) y se basa en mapear las etiquetas cono-cidas a subespacios utilizando técnicas de clasificación supervisada. El segundo algoritmo utiliza las etiquetas disponibles para buscar de forma simultánea los subespacios y las agru¬paciones en un proceso iterativo. Este algoritmo asigna cada instancia a cada cluster con una probabilidad de pertenencia (soft clustering) y se basa en integrar las etiquetas conocidas y la búsqueda en subespacios dentro de clustering basado en modelos. Las propuestas son probadas utilizando diferentes bases de datos reales y sintéticas, incluyendo comparaciones con otros métodos cuando resulten apropiadas. Finalmente, a modo de ejemplo de una aplicación real y actual, se aplican diferentes técnicas de aprendizaje automático, incluyendo una de las propuestas de este trabajo (la más sofisticada) a una tarea de uno de los problemas biológicos más desafiantes hoy en día, el modelado del cerebro humano. Específicamente, expertos neurocientíficos no se ponen de acuerdo en una clasificación de neuronas para la corteza cerebral, lo que imposibilita no sólo cualquier intento de modelado sino también el trabajo del día a día al no tener una forma estándar de llamar a las neuronas. Por lo tanto, las técnicas de aprendizaje automático pueden ayudar a conseguir una solución aceptada para este problema, lo cual puede ser un importante hito para investigaciones futuras en neurociencia.

Avaliação probabilística de riscos à saúde humana em área contaminada por compostos organoclorados

Introdução: Áreas contaminadas por agentes químicos perigosos em regiões urbanas representam riscos importantes à saúde humana e ao ambiente. Vila Carioca, localizada na cidade de São Paulo, é uma área contaminada por pesticidas organoclorados considerada crítica, pela magnitude da contaminação, pela presença de pessoas residentes e pela complexidade de fontes da contaminação. Vários estudos de riscos já foram realizados por uma das empresas contaminadoras, no entanto, ainda há muita incerteza e controvérsias sobre os riscos à saúde da população. Objetivo: Avaliar o incremento de risco de câncer no tempo de vida para população exposta por meio de uma avaliação probabilística. Método: Foram utilizados dados secundários das contaminações obtidos nos estudos de riscos efetuados pela empresa produtora de pesticidas organoclorados e também em documentos oficiais dos órgãos de saúde e meio ambiente do Estado de São Paulo, resultantes do monitoramento da água e do solo na área residencial no período de 1997 a 2012, para 335 substâncias. Foram selecionadas substâncias carcinogênicas presentes na água subterrânea e solo com melhor conjunto de dados. Para a avaliação probabilística foi empregado o método de simulação de Monte Carlo, por meio do software comercial ModelRisk. Foram utilizados os métodos recomendados pela United States Environmental Protection Agency para a avaliação de risco de exposição dérmica e de incremento de riscos de câncer para substâncias mutagênicas. Foram consideradas a ingestão de água e solo, e contato dérmico com água. Resultados: O incremento de risco de câncer no tempo de vida (IRLT) foi de 4,7x10-3 e 4,1x10-2 para o percentil 50% e 95%, respectivamente. As rotas de exposição mais importantes foram ingestão e contato dérmico com a água subterrânea, seguido da ingestão de solo. O grupo etário que apresentou maior risco foi o das crianças de 0 a 2 anos de idade. Conclusão: Os riscos estimados são superiores aos valores considerados toleráveis. A avaliação realizada foi conservativa, mas ressalta-se que a restrição do uso da água subterrânea deve ser mantida e que a população deve ser devidamente informada dos riscos envolvidos na área, em especial, relacionados ao solo contaminado

Avaliação do desempenho ambiental de alternativas de reaproveitamento de vinhaça decorrente da produção de etanol.

A obtenção de etanol a partir de rotas alcoolquímicas consagradas gera resíduos com potencial de aproveitamento, tanto em outros setores produtivos como no ciclo produtivo do próprio combustível. Este é o caso de torta de filtro e vinhaça. A vinhaça em particular costuma ser devolvida ao campo com o intuito de ajustar teores nutricionais do solo no cultivo da cana. No entanto, estudos ambientais destacam que esta alternativa traz efeitos negativos sobre os meios receptores (água e solo), condição que abre a perspectiva para exploração de usos alternativos dessas substâncias. Este estudo se propôs a contribuir para o tema ao avaliar de forma sistêmica o desempenho ambiental de duas alternativas de reaproveitamento de vinhaça: (i) reuso no campo em processos de fertirrigação, alternativa consolidada no Brasil, e (ii) reuso da fração líquida da vinhaça em etapas diversas do processo industrial de obtenção de etanol. Em qualquer das situações fez-se uso da técnica de Avaliação de Ciclo de Vida - ACV para proceder tal verificação. A análise ambiental da prática de reuso de vinhaça e torta para fertirrigação foi conduzida a partir da comparação de cenários que consideraram a forma de suprimento de nutrientes para a cana e o método de colheita. A avaliação de impactos ocorreu em dois níveis: quanto ao consumo de recursos, a partir de Primary Energy Demand (PED); e em termos de emissões para o ambiente por meio da elaboração do Perfil Ambiental. Uma Análise de Sensibilidade foi também realizada para verificar o efeito de oscilações dos teores de Nitrogênio (N), Fósforo (P) e Potássio (K) na composição da vinhaça sobre os resultados obtidos, caso da primeira alternativa. Concluiu-se para esse caso que a substituição parcial de fertilizantes químicos por vinhaça traz aumento da Demanda de Energia Primária global para ambos os métodos de colheita. Em termos de Perfil Ambiental, a comparação entre cenários das mesmas práticas de manejo mostrou que a troca de adubos por vinhaça e torta é positiva para o desempenho ambiental do etanol por reduzir impactos quanto a Mudanças Climáticas (CC), Acidificação Terrestre (TA) e Toxicidade Humana (HT). Por outro lado, o tratamento de vinhaça para reposição de água na etapa industrial resultou em aumento global das contribuições para as categorias acima mencionadas além de incrementos para Eutrofização de água doce (FEut) e Ecotoxicidade de água doce (FEC), a despeito de ser constatada a redução de 45% quanto a Depleção de água (WD). Os aumentos no impacto se deveram principalmente aos efeitos negativos causados durante a produção do CaO usado no processo de tratamento da vinhaça. No entanto, a substituição deste insumo por NaOH só representou melhora em termos de CC. Pode-se concluir que a reutilização de vinhaça e de torta de filtro como complemento nutricional para o cultivo de cana-de-açúcar resultou em uma alternativa mais adequada de reaproveitamento do que o se este fluído fosse reutilizado para suprir parte da demanda hídrica de processo, mesmo quando o consumo de água na etapa industrial tenha inexoravelmente se reduzido a partir da implantação dessa medida.

Avaliação da remoção de matéria orgânica e nutrientes por sorção em solos residuais

A recarga artificial de aquíferos (RAQ) com águas residuais tratadas (ART) é uma prática que pode contribuir para a reposição de volumes de água no solo, que pode ser muito vantajoso em áreas com déficit hídrico ou com sobre-exploração de águas subterrâneas. No entanto, as cargas residuais das ART (p.e. matéria orgânica, nutrientes, metais pesados e microrganismos patogênicos) podem constituir uma desvantagem para a qualidade da água subterrânea, se o solo apresentar condições desfavoráveis para a sua infiltração. Realizaram-se ensaios laboratoriais em batelada para avaliar a remoção de matéria orgânica e nutrientes (formas de nitrogênio e fósforo) na componente fina de um solo residual granítico, proveniente de uma zona previamente selecionada para a infiltração de ART, localizada no nordeste da região da Beira Interior (Quinta de Gonçalo Martins, Guarda, Portugal). Os resultados dos ensaios de sorção em batelada mostram uma boa remoção de P-PO4, por complexação e precipitação, o que indica que o solo apresenta capacidade reativa para remover a carga residual de fosfato das ART. Após realização dos ensaios em batelada, as propriedades do solo mantiveram-se praticamente inalteradas.

Risk assessment for public health from human interaction with ornamental waters

Water is essential to life; nevertheless ingestion of contaminated water could result in death caused by waterborne diseases such as cholera. Pathogens present in the water can cause diseases, other than those resulting from water ingestion, being registered an increase in the number of case reports in recent years. It is not clear if this increase is due either to a better case reporting system or to an increase in microorganism’s virulence. The generalized use of antibiotics in agriculture and animal farming contributed to their dissemination in the environment which promotes microorganism selection and emergence of resistant strains. This phenomenon can be enhanced by the ability of microorganism to persist within complex communities known as biofilms. In the present work we aim to characterize the microbial population present in ornamental waters and perform a risk assessment for public health resulting from human interaction with it.

Fungal Contamination of Sandpits from Recreational Parks and Schools: a Potential Risk for Human Health

Sandpits used by children are frequently visited by wild life which constitutes a source of fungal pathogens and allergenic fungi. This study aimed to take an unannounced snapshot of the urban levels of fungal contaminants in sands, using for this purpose two public recreational parks, three elementary schools and two kindergartens. All samples were from Lisbon and neighboring municipalities and were tested for fungi of clinical interest. Potentially pathogenic fungi were isolated from all samples besides one. Fusarium dimerum (32.4%) was found to be the dominant species in one park and Chrysonilia spp. in the other (46.6%). Fourteen different species and genera were detected and no dermatophytes were found. Of a total of 14 species and genera, the fungi most isolated from the samples of the elementary schools were Penicillium spp. (74%), Cladophialophora spp. (38%) and Cladosporium spp. (90%). Five dominant species and genera were isolated from the kindergartens. Penicillium spp. was the only genus isolated in one, though with remarkably high counts (32500 colony forming units per gram). In the other kindergarten Penicillium spp. were also the most abundant species, occupying 69% of all the fungi found. All of the samples exceeded the Maximum Recommended Value (MRV) for beach sand defined by Brandão et al. 2011, which are currently the only quantitative guidelines available for the same matrix. The fungi found confirm the potential risk of exposure of children to keratinophilic fungi and demonstrates that regular cleaning or replacing of sand needs to be implemented in order to minimize contamination.

Classic and new approaches to evaluate risk assessment for public health related to exposure to Halogenated Polycyclic Aromatic Hydrocarbons present in ludic waters

Risk assessment for public health related to exposure to Halogenated Polycyclic Aromatic Hydrocarbons present in ludic waters

Relação entre a biodiversidade de plantas e os serviços do ecossistema na caatinga

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

A importância do uso de métodos complementares para a avaliação da toxicidade de hidrocarbonetos aromáticos policíclicos

Hidrocarbonetos Aromáticos Policíclicos (HAPs) e seus derivados Halogenados (HHAPs) são conhecidos como um conjunto de contaminantes ambientais, classificados como potencialmente tóxicos, mutagénicos e carcinogénicos, sendo um assunto de extrema importância e preocupação para a saúde pública. Diversos estudos têm reportado o potencial efeito tóxico destes compostos após longos períodos de exposição, pelo uso de métodos colorimétricos como o ensaio de brometo de 3-[4,5- dimetil-tiazol-2-il]-2,5-difeniltetrazólio (MTT) e vermelho neutro. Contudo, apesar de estes métodos clássicos de avaliação da citotoxicidade in vitro permitirem, de forma rápida, identificar as propriedades nocivas dos compostos, não permitem compreender os mecanismos moleculares subjacentes responsáveis pela sua toxicidade. Deste modo, no presente estudo, para avaliar os efeitos à exposição aos compostos Pireno (Pir) e seu derivado resultante da desinfeção de águas por bromação, 1-BromoPireno (1-BrPir), foram utilizados outros métodos complementares como avaliação do stress oxidativo e vários fenómenos associados à morte celular programada. Os resultados obtidos comprovam não só a existência de efeitos citotóxicos dos poluentes quando acumulados, como também possíveis efeitos genotóxicos. Assim, pelos métodos complementares, foi possível a identificação de alvos moleculares passiveis de ação farmacológica, o que pode constituir o primeiro passo para o desenho de estratégias terapêuticas que visem prevenir ou tratar os danos provocados por estes poluentes no Homem.

Remoção de hidrocarbonetos aromáticos policíclicos em águas utilizando subprodutos da indústria da cortiça

Os Hidrocarbonetos Aromáticos Policíclicos (HAPs) são contaminantes persistentes em meio aquoso. Estes compostos são conhecidos pelas suas propriedades carcinogénicas, mutagénicas e genotóxicas. O principal objetivo deste trabalho consistiu na avaliação das potencialidades de subprodutos da indústria corticeira, como adsorventes alternativos para a remoção de cinco HAPs em meio aquoso: benzo(a)pireno, benzo(ghi)perileno, benzo(b)fluoranteno, benzo(k)fluoranteno e indeno(1,2,3-cd)pireno. A metodologia analítica para quantificar os HAPs envolveu a preparação das amostras, através da técnica de extração em fase sólida (SPE), e a quantificação dos compostos analisados por cromatografia líquida com detetor de fluorescência (LC-FLD). O método foi otimizado e validado, obtendo-se limites de quantificação de 0,004 μg/L para todos os HAPs. Os estudos incidiram na utilização de uma amostra de cortiça, pó de aglomerado de cortiça expandida (PACE), obtida por aglutinação de cortiça em condições hidrotérmicas, a qual nos estudos preliminares revelou desempenho semelhante aos carvões ativados. Com exceção do benzo(ghi)perileno, os resultados mostram que o processo de adsorção dos HAPs na amostra PACE segue uma cinética de pseudo-segunda ordem e as isotérmicas ajustam-se ao modelo de Langmuir.

Abordagem rítmica probabilística aplicada em análises de fluxo e estabilidade de taludes

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Geotecnia, 2015.

Efetividade da doxiciclina na profilaxia contra letptospirose

Leptospirosis is a worldwide zoonosis of considerable medical and economical importance that affects humans in both urban and rural contexts, as well as domestic animals and wild fauna. Leptospira interrogans is the causative agent and is transmitted to humans by indirect contact with contaminated soil or water. The clinical syndromes include sub clinical infection, self-limited anicteric febrile illness, and severe and potentially fatal illness, known as Weil´s syndrome. In developed countries, leptospirosis is related to occupational or recreational activities while in developing countries, outbreaks occur during floods. In those regions, traditional strategies to prevent the transmission are difficulties to be implemented because of costs and lack of community acceptance. In addition, no efficient vaccine is available for human use. Several studies have suggested that chemoprophylaxis with doxycycline pre and post-exposure may be effective to prevent leptospirosis. Leptospirosis has been reported in rural areas of the State of Rio Grande do Norte, Brazil since 1985 in rice farmers who present the anicteric illness. The disease cause great social and economics impact. The study was conducted in São Miguel where an epidemic of leptospirosis in rice farmers was reported. The main objective was to determine the efficacy of doxycycline in preventing Leptospira exposure. A taxa de soroprevalência de leptospirose na população estudada antes e após a colheita foi de 14,2% (n=22) e de 16.6% (n=27) respectivamente. Anti-Leptospira serology was determined for 61 subjects in two instances, pre and post-exposure to potential contaminated water. There was an increased risk of 29.0 per cent in acquiring infection for individuals that did not use doxycycline. In addition, an increased risk of 30.0 % observed in farmers who did not use protection when exposed to Leptospira. The adhesion to preventive chemoprophylaxis was 55.7%. Therefore doxycycline, under specific circunstances appears to be an effective alternative to protect against leptosprirosis infection. A large sample composed of individuals to adhere to preventive therapy is needed to define time, dosage and length of use of doxycycline in this area

Aspectos sanitários do cultivo da alface americana, irrigada com águas recptoras de efluentes urbanos

Avaliou-se a influência da disposição de mangueiras gotejadoras nos canteiros e a injeção ou não de cloro na água de irrigação, nas condições sanitárias do solo e da alface americana irrigada (Lactuca sativa L.) com águas receptoras de efluentes urbanos. Foram realizadas análises microbiológicas de amostras de água do solo e da alface, no decorrer de todo o ciclo de cultivo. Objetivou-se determinar a possível existência de Salmonella spp. e de formas evolutivas de parasitos humanos e a quantidade de coliformes fecais, em pontos e épocas diferentes do experimento, impedindo assim o consumo da alface. Os resultados não indicaram a presença dos dois primeiros em nenhuma das amostras, mas sim de parasitos não humanos (nematóides) de vida livre no solo. em relação à quantidade de coliformes fecais (NMP ml-1), o valor encontrado na cultura atende às exigências da Secretaria de Vigilância Sanitária do Ministério da Saúde brasileiro, porém a presença dos nematóides em quantidades superiores ao permitido pela Organização Mundial de Saúde (OMS) inviabiliza o seu consumo.