Trypanosome Prereplication Machinery Contains a Single Functional Orc1/Cdc6 Protein, Which Is Typical of Archaea

In unicellular eukaryotes, such as Saccharomyces cerevisiae, and in multicellular organisms, the replication origin is recognized by the heterohexamer origin recognition complex (ORC) containing six proteins, Orc1 to Orc6, while in members of the domain Archaea, the replication origin is recognized by just one protein, Orc1/Cdc6; the sequence of Orc1/Cdc6 is highly related to those of Orc1 and Cdc6. Similar to Archaea, trypanosomatid genomes contain only one gene encoding a protein named Orc1. Since trypanosome Orc1 is also homologous to Cdc6, in this study we named the Orc1 protein from trypanosomes Orc1/Cdc6. Here we show that the recombinant Orc1/Cdc6 from Trypanosoma cruzi (TcOrc1/Cdc6) and from Trypanosoma brucei (TbOrc1/Cdc6) present ATPase activity, typical of prereplication machinery components. Also, TcOrc1/Cdc6 and TbOrc1/Cdc6 replaced yeast Cdc6 but not Orc1 in a phenotypic complementation assay. The induction of Orc1/Cdc6 silencing by RNA interference in T. brucei resulted in enucleated cells, strongly suggesting the involvement of Orc1/Cdc6 in DNA replication. Orc1/Cdc6 is expressed during the entire cell cycle in the nuclei of trypanosomes, remaining associated with chromatin in all stages of the cell cycle. These results allowed us to conclude that Orc1/Cdc6 is indeed a member of the trypanosome prereplication machinery and point out that trypanosomes carry a prereplication machinery that is less complex than other eukaryotes and closer to archaea.

Antioxidant therapy attenuates oxidative stress in the blood of subjects exposed to occupational airborne contamination from coal mining extraction and incineration of hospital residues

Coal mining and incineration of solid residues of health services (SRHS) generate several contaminants that are delivered into the environment, such as heavy metals and dioxins. These xenobiotics can lead to oxidative stress overgeneration in organisms and cause different kinds of pathologies, including cancer. In the present study the concentrations of heavy metals such as lead, copper, iron, manganese and zinc in the urine, as well as several enzymatic and non-enzymatic biomarkers of oxidative stress in the blood (contents of lipoperoxidation = TBARS, protein carbonyls = PC, protein thiols = PT, alpha-tocopherol = AT, reduced glutathione = GSH, and the activities of glutathione S-transferase = GST, glutathione reductase = GR, glutathione peroxidase = GPx, catalase = CAT and superoxide dismutase = SOD), in the blood of six different groups (n = 20 each) of subjects exposed to airborne contamination related to coal mining as well as incineration of solid residues of health services (SRHS) after vitamin E (800 mg/day) and vitamin C (500 mg/day) supplementation during 6 months, which were compared to the situation before the antioxidant intervention (Avila et al., Ecotoxicology 18:1150-1157, 2009; Possamai et al., Ecotoxicology 18:1158-1164, 2009). Except for the decreased manganese contents, heavy metal concentrations were elevated in all groups exposed to both sources of airborne contamination when compared to controls. TBARS and PC concentrations, which were elevated before the antioxidant intervention decreased after the antioxidant supplementation. Similarly, the contents of PC, AT and GSH, which were decreased before the antioxidant intervention, reached values near those found in controls, GPx activity was reestablished in underground miners, and SOD, CAT and GST activities were reestablished in all groups. The results showed that the oxidative stress condition detected previously to the antioxidant supplementation in both directly and indirectly subjects exposed to the airborne contamination from coal dusts and SRHS incineration, was attenuated after the antioxidant intervention.

Data Mining no Varejo: estudo de caso para loja de materiais de construção

Este trabalho apresenta um estudo de caso de mineração de dados no varejo. O negócio em questão é a comercialização de móveis e materiais de construção. A mineração foi realizada sobre informações geradas das transações de vendas por um período de 8 meses. Informações cadastrais de clientes também foram usadas e cruzadas com informações de venda, visando obter resultados que possam ser convertidos em ações que, por conseqüência, gerem lucro para a empresa. Toda a modelagem, preparação e transformação dos dados, foi feita visando facilitar a aplicação das técnicas de mineração que as ferramentas de mineração de dados proporcionam para a descoberta de conhecimento. O processo foi detalhado para uma melhor compreensão dos resultados obtidos. A metodologia CRISP usada no trabalho também é discutida, levando-se em conta as dificuldades e facilidades que se apresentaram durante as fases do processo de obtenção dos resultados. Também são analisados os pontos positivos e negativos das ferramentas de mineração utilizadas, o IBM Intelligent Miner e o WEKA - Waikato Environment for Knowledge Analysis, bem como de todos os outros softwares necessários para a realização do trabalho. Ao final, os resultados obtidos são apresentados e discutidos, sendo também apresentada a opinião dos proprietários da empresa sobre tais resultados e qual valor cada um deles poderá agregar ao negócio.

Data mining por meio de análise de redes, no contexto de filtro colaborativo

Tendo como motivação o desenvolvimento de uma representação gráfica de redes com grande número de vértices, útil para aplicações de filtro colaborativo, este trabalho propõe a utilização de superfícies de coesão sobre uma base temática multidimensionalmente escalonada. Para isso, utiliza uma combinação de escalonamento multidimensional clássico e análise de procrustes, em algoritmo iterativo que encaminha soluções parciais, depois combinadas numa solução global. Aplicado a um exemplo de transações de empréstimo de livros pela Biblioteca Karl A. Boedecker, o algoritmo proposto produz saídas interpretáveis e coerentes tematicamente, e apresenta um stress menor que a solução por escalonamento clássico.