GESTÃO DO CONHECIMENTO: UM ESTUDO SOBRE A RELAÇÃO ENTRE A LIDERANÇA TRANSFORMACIONAL, A CONVERSÃO DO CONHECIMENTO E A EFICÁCIA ORGANIZACIONAL

Este estudo teve como objetivo principal analisar a relação entre a Liderança Transformacional, a Conversão do Conhecimento e a Eficácia Organizacional. Foram considerados como pressupostos teóricos conceitos consolidados sobre os temas desta relação, além de recentes pesquisas já realizadas em outros países e contextos organizacionais. Com base nisto identificou-se potencial estudo de um modelo que relacionasse estes três conceitos. Para tal considera-se que as organizações que buscam atingir Vantagem Competitiva e incorporam a Knowledge-Based View possam conquistar diferenciação frente a seus concorrentes. Nesse contexto o conhecimento ganha maior destaque e papel protagonista nestas organizações. Dessa forma criar conhecimento através de seus colaboradores, passa a ser um dos desafios dessas organizações ao passo que sugere melhoria de seus indicadores Econômicos, Sociais, Sistêmicos e Políticos, o que se define por Eficácia Organizacional. Portanto os modos de conversão do conhecimento nas organizações, demonstram relevância, uma vez que se cria e se converte conhecimentos através da interação entre o conhecimento existente de seus colaboradores. Essa conversão do conhecimento ou modelo SECI possui quatro modos que são a Socialização, Externalização, Combinação e Internalização. Nessa perspectiva a liderança nas organizações apresenta-se como um elemento capaz de influenciar seus colaboradores, propiciando maior dinâmica ao modelo SECI de conversão do conhecimento. Se identifica então na liderança do tipo Transformacional, características que possam influenciar colaboradores e entende-se que esta relação entre a Liderança Transformacional e a Conversão do Conhecimento possa ter influência positiva nos indicadores da Eficácia Organizacional. Dessa forma esta pesquisa buscou analisar um modelo que explorasse essa relação entre a liderança do tipo Transformacional, a Conversão do Conhecimento (SECI) e a Eficácia Organizacional. Esta pesquisa teve o caráter quantitativo com coleta de dados através do método survey, obtendo um total de 230 respondentes válidos de diferentes organizações. O instrumento de coleta de dados foi composto por afirmativas relativas ao modelo de relação pesquisado com um total de 44 itens. O perfil de respondentes concentrou-se entre 30 e 39 anos de idade, com a predominância de organizações privadas e de departamentos de TI/Telecom, Docência e Recursos Humanos respectivamente. O tratamento dos dados foi através da Análise Fatorial Exploratória e Modelagem de Equações Estruturais via Partial Least Square Path Modeling (PLS-PM). Como resultado da análise desta pesquisa, as hipóteses puderam ser confirmadas, concluindo que a Liderança Transformacional apresenta influência positiva nos modos de Conversão do Conhecimento e que; a Conversão do Conhecimento influencia positivamente na Eficácia Organizacional. Ainda, concluiu-se que a percepção entre os respondentes não apresenta resultado diferente sobre o modelo desta pesquisa entre quem possui ou não função de liderança.

The optimization principle in phylogenetic analysis tends to give incorrect topologies when the number of nucleotides or amino acids used is small

In the maximum parsimony (MP) and minimum evolution (ME) methods of phylogenetic inference, evolutionary trees are constructed by searching for the topology that shows the minimum number of mutational changes required (M) and the smallest sum of branch lengths (S), respectively, whereas in the maximum likelihood (ML) method the topology showing the highest maximum likelihood (A) of observing a given data set is chosen. However, the theoretical basis of the optimization principle remains unclear. We therefore examined the relationships of M, S, and A for the MP, ME, and ML trees with those for the true tree by using computer simulation. The results show that M and S are generally greater for the true tree than for the MP and ME trees when the number of nucleotides examined (n) is relatively small, whereas A is generally lower for the true tree than for the ML tree. This finding indicates that the optimization principle tends to give incorrect topologies when n is small. To deal with this disturbing property of the optimization principle, we suggest that more attention should be given to testing the statistical reliability of an estimated tree rather than to finding the optimal tree with excessive efforts. When a reliability test is conducted, simplified MP, ME, and ML algorithms such as the neighbor-joining method generally give conclusions about phylogenetic inference very similar to those obtained by the more extensive tree search algorithms.

Statistical prediction of single-stranded regions in RNA secondary structure and application to predicting effective antisense target sites and beyond

Single-stranded regions in RNA secondary structure are important for RNA–RNA and RNA–protein interactions. We present a probability profile approach for the prediction of these regions based on a statistical algorithm for sampling RNA secondary structures. For the prediction of phylogenetically-determined single-stranded regions in secondary structures of representative RNA sequences, the probability profile offers substantial improvement over the minimum free energy structure. In designing antisense oligonucleotides, a practical problem is how to select a secondary structure for the target mRNA from the optimal structure(s) and many suboptimal structures with similar free energies. By summarizing the information from a statistical sample of probable secondary structures in a single plot, the probability profile not only presents a solution to this dilemma, but also reveals ‘well-determined’ single-stranded regions through the assignment of probabilities as measures of confidence in predictions. In antisense application to the rabbit β-globin mRNA, a significant correlation between hybridization potential predicted by the probability profile and the degree of inhibition of in vitro translation suggests that the probability profile approach is valuable for the identification of effective antisense target sites. Coupling computational design with DNA–RNA array technique provides a rational, efficient framework for antisense oligonucleotide screening. This framework has the potential for high-throughput applications to functional genomics and drug target validation.

Conversion of a maltose receptor into a zinc biosensor by computational design

We have demonstrated that it is possible to radically change the specificity of maltose binding protein by converting it into a zinc sensor using a rational design approach. In this new molecular sensor, zinc binding is transduced into a readily detected fluorescence signal by use of an engineered conformational coupling mechanism linking ligand binding to reporter group response. An iterative progressive design strategy led to the construction of variants with increased zinc affinity by combining binding sites, optimizing the primary coordination sphere, and exploiting conformational equilibria. Intermediates in the design series show that the adaptive process involves both introduction and optimization of new functions and removal of adverse vestigial interactions. The latter demonstrates the importance of the rational design approach in uncovering cryptic phenomena in protein function, which cannot be revealed by the study of naturally evolved systems.

Structure-assisted design of mechanism-based irreversible inhibitors of human rhinovirus 3C protease with potent antiviral activity against multiple rhinovirus serotypes

Human rhinoviruses, the most important etiologic agents of the common cold, are messenger-active single-stranded monocistronic RNA viruses that have evolved a highly complex cascade of proteolytic processing events to control viral gene expression and replication. Most maturation cleavages within the precursor polyprotein are mediated by rhinovirus 3C protease (or its immediate precursor, 3CD), a cysteine protease with a trypsin-like polypeptide fold. High-resolution crystal structures of the enzyme from three viral serotypes have been used for the design and elaboration of 3C protease inhibitors representing different structural and chemical classes. Inhibitors having α,β-unsaturated carbonyl groups combined with peptidyl-binding elements specific for 3C protease undergo a Michael reaction mediated by nucleophilic addition of the enzyme’s catalytic Cys-147, resulting in covalent-bond formation and irreversible inactivation of the viral protease. Direct inhibition of 3C proteolytic activity in virally infected cells treated with these compounds can be inferred from dose-dependent accumulations of viral precursor polyproteins as determined by SDS/PAGE analysis of radiolabeled proteins. Cocrystal-structure-assisted optimization of 3C-protease-directed Michael acceptors has yielded molecules having extremely rapid in vitro inactivation of the viral protease, potent antiviral activity against multiple rhinovirus serotypes and low cellular toxicity. Recently, one compound in this series, AG7088, has entered clinical trials.

Protein structure-based design of potent orally bioavailable, nonpeptide inhibitors of human immunodeficiency virus protease.

A class of potent nonpeptidic inhibitors of human immunodeficiency virus protease has been designed by using the three-dimensional structure of the enzyme as a guide. By employing iterative protein cocrystal structure analysis, design, and synthesis the binding affinity of the lead compound was incrementally improved by over four orders of magnitude. An inversion in inhibitor binding mode was observed crystallographically, providing information critical for subsequent design and highlighting the utility of structural feedback in inhibitor optimization. These inhibitors are selective for the viral protease enzyme, possess good antiviral activity, and are orally available in three species.

Doseamento microbiológico de neomicina e bacitracina - desenvolvimento e validação de método rápido em microplacas

Os ensaios microbiológicos são utilizados para avaliar a atividade antimicrobiana desde a descoberta do uso dos antibióticos. Apesar dos ensaios microbiológicos serem amplamente empregados para determinação da potência de antibióticos em formas farmacêuticas, uma vez que fornecem a medida da atividade biológica, apresentam limitações quanto a baixa reprodutibilidade e tempo de análise. O objetivo deste trabalho foi desenvolver, otimizar e validar ensaio colorimétrico rápido em microplaca para determinar a potência da neomicina e bacitracina em produtos farmacêuticos. Metodologias de análise fatorial e análise de superfície de resposta foram utilizadas no desenvolvimento e otimização da escolha do microrganismo, da composição do meio de cultura, da proporção de inóculo, e das concentrações de cloreto de trifeniltetrazólio e dos antibióticos. Os métodos otimizados foram validados pela avaliação da linearidade, precisão, exatidão e robustez. Análise estatística mostrou equivalência entre o método de difusão em ágar e o método colorimétrico rápido em microplaca para ambos antibióticos. Além disso, o ensaio em microplaca apresentou vantagens em relação à reprodutibilidade, sensibilidade, tempo de incubação e quantidades necessárias de meio de cultura e soluções para ambos os antibióticos.

Análise de flavanóides por cromatografia líquida de alta eficiência e eletroforese capilar - otimização de separação e aplicações tecnológicas

No presente trabalho foram estudadas as separações de 18 flavonóides (9 agliconas e 9 glicosídeos) pelas técnicas de Cromatografia Líquida de Alta Eficiência em fase reversa (RP-HPLC) e Cromatografia Micelar Eletrocinética em fluxo reverso (RF-Meck). Em ambas as técnicas foram avaliados solventes puros (metanol, acetonitrila e tetrahidrofurano) e suas misturas como formas de promover a variação de seletividade, através da modificação da fase móvel em HPLC, e da natureza do aditivo orgânico em RF-Meck. Nos estudos efetuados em HPLC utilizando-se gradiente, pode-se comprovar a possibilidade da modelagem do fator de retenção em funçã da proporção de solvente utilizados (MeOH, ACN, THF e suas misturas). Pode-se ainda, com base nos dados de retenção e na análise hierárquica de c1usters, diferenciar quatro diferentes grupos de sistemas cromatográficos com diferentes seletividades para flavonóides agliconas, e outros quatro com diferentes seletividades para glicosídeos. Os sistemas cromatográficos mais ortogonais (cada um pertencente a um grupo de seletividade) foram aplicados na separação de uma planta modelo (Azadirachta indica), de onde pode-se escolher a fase móvel mais seletiva para se otimizar a separação dos flavonóides glicosilados presentes nas folhas desta planta. No método final otimizado pode-se identificar e quantificar cinco dos flavonóides majoritários presentes, sendo três glicosídeos de quercetina (rutina, isoquercitrina e quercitrina) e dois glicosídeos de kaempferol (astragalin e nicotiflorin), em amostras de duas diferentes procedências (Piracicaba-SP e Silvânia-GO). Nos estudos envolvendo a separação dos dezoito flavonóides por RFMEKC pode-se comprovar diferenças significativas de seletividade quando se varia a natureza do solvente orgânico utilizado como aditivo, além de se observar tendências na migração em função das propriedades do solvente adicionado e da estrutura molecular do flavonóide. O solvente de menor eficiência para separação dos flavonóides foi o MeOH. Através da análise dos eletroferogramas obtidos através de um planejamento experimental de misturas, e das trocas de pares críticos observadas nos vários eletrólitos utilizados, obteve-se um método de separação com apenas um par crítico em menos de 12 minutos de corrida. O coeficiente de variação obtido para o fator de retenção foi de 1,5% e para área de 3%, considerando-se cinco injeções. O método desenvolvido foi aplicado com sucesso na identificação dos flavonóides majoritários presentes na planta modelo (Neem), obtendo-se o mesmo resultado do estudo anterior. Como forma de avaliar a concentração de flavonóides totais presentes em espécies vegetais é comum a análise de extratos após hidrólise ácida (conversão de todos glicosídeos em agliconas). Desta forma otimizou-se uma metodologia de separação em RP-HPLC de 8 flavonóides agliconas comumente presentes em alimentos e extratos vegetais de uso cosmético. A otimização foi efetuada mediante um planejamento experimental de misturas, para escolha da fase móvel mais seletiva, e de um planejamento fatorial composto central, para otimização das condições de gradiente. O método obtido foi o mais rápido já visto dentro da literatura consultada. A separação em linha de base foi efetuada em menos de 15 minutos, com coeficientes de variação de área entre 0,1 e 1,8%, coeficiente de correlação de 0,9993 a 0,9994 na faixa de 5 a 100 µg/mL, e limites de quantificação estimados na faixa de 0,1 a 0,21µg/mL. O método desenvolvido foi aplicado na otimização das condições de hidrólise de um extrato de Neem. A otimização foi efetuada através de metodologia de superfície de resposta, levando-se em consideração a concentração de ácido adicionada, o tempo de reação, a temperatura, e a concentração de um antioxidante (ácido ascórbico) adicionado. O resultado da otimização foi uma metodologia de hidrólise com tempo de reação igual a 5 minutos, utilizando-se 1,4 mol/L de HCI, 119°C e 500 µg/mL de ácido ascórbico. Através das metodologias de análise e de hidrólise desenvolvidas pode-se constatar a presença e quantificar no extrato de Neem os flavonóides agliconas quercetina, kaempferol e miricetina. Com o objetivo de se avaliar quais os componentes presentes em extratos vegetais são os responsáveis pelo poder antioxidante atribuído a determinadas plantas, foi montado um sistema de avaliação de poder antioxidante \"on-line\" com reação pós-coluna em HPLC (baseado na literatura) utilizando-se como \"radical livre modelo\" o ABTS. A análise da planta modelo (Neem) neste sistema mostrou que os flavonóides glicosilados identificados nas partes anteriores deste trabalho são os responsáveis pelo poder antioxidante atribuído a esta planta. De posse desta informação, e visando a obtenção de extratos para aplicações cosméticas com poder antioxidante, modelou-se a extração dos flavonóide do Neem em função da composição do solvente extrator (água, etanol , propilenoglicol e suas misturas), de acordo com um planejamento simplex centróide ampliado. Além da previsão da concentração dos princípios ativos pode-se ainda prever outras propriedades dos extratos obtidos, tais como, índice de refração e densidade, muitas vezes constituintes de especificações técnicas de acordo com as aplicações a que se destinam (cremes, xampús, etc).

Some examples of modeling in chemical engineering: thermal treatment of polymers, phase equilibrium calculations and process design

Presentation submitted to PSE Seminar, Chemical Engineering Department, Center for Advanced Process Design-making (CAPD), Carnegie Mellon University, Pittsburgh (USA), October 2012.

Integration of different models in the design of chemical processes: Application to the design of a power plant

With advances in the synthesis and design of chemical processes there is an increasing need for more complex mathematical models with which to screen the alternatives that constitute accurate and reliable process models. Despite the wide availability of sophisticated tools for simulation, optimization and synthesis of chemical processes, the user is frequently interested in using the ‘best available model’. However, in practice, these models are usually little more than a black box with a rigid input–output structure. In this paper we propose to tackle all these models using generalized disjunctive programming to capture the numerical characteristics of each model (in equation form, modular, noisy, etc.) and to deal with each of them according to their individual characteristics. The result is a hybrid modular–equation based approach that allows synthesizing complex processes using different models in a robust and reliable way. The capabilities of the proposed approach are discussed with a case study: the design of a utility system power plant that has been decomposed into its constitutive elements, each treated differently numerically. And finally, numerical results and conclusions are presented.

Handling of Uncertainty in Life Cycle Inventory by Correlated Multivariate Lognormal Distributions: Application to the Design of Supply Chain Networks

Poster presented in the 24th European Symposium on Computer Aided Process Engineering (ESCAPE 24), Budapest, Hungary, June 15-18, 2014.

Tuning compilations by multi-objective optimization: Application to Apache web server

Modern compilers present a great and ever increasing number of options which can modify the features and behavior of a compiled program. Many of these options are often wasted due to the required comprehensive knowledge about both the underlying architecture and the internal processes of the compiler. In this context, it is usual, not having a single design goal but a more complex set of objectives. In addition, the dependencies between different goals are difficult to be a priori inferred. This paper proposes a strategy for tuning the compilation of any given application. This is accomplished by using an automatic variation of the compilation options by means of multi-objective optimization and evolutionary computation commanded by the NSGA-II algorithm. This allows finding compilation options that simultaneously optimize different objectives. The advantages of our proposal are illustrated by means of a case study based on the well-known Apache web server. Our strategy has demonstrated an ability to find improvements up to 7.5% and up to 27% in context switches and L2 cache misses, respectively, and also discovers the most important bottlenecks involved in the application performance.

Logic-Based Outer Approximation for the Design of Discrete-Continuous Dynamic Systems with Implicit Discontinuities

We address the optimization of discrete-continuous dynamic optimization problems using a disjunctive multistage modeling framework, with implicit discontinuities, which increases the problem complexity since the number of continuous phases and discrete events is not known a-priori. After setting a fixed alternative sequence of modes, we convert the infinite-dimensional continuous mixed-logic dynamic (MLDO) problem into a finite dimensional discretized GDP problem by orthogonal collocation on finite elements. We use the Logic-based Outer Approximation algorithm to fully exploit the structure of the GDP representation of the problem. This modelling framework is illustrated with an optimization problem with implicit discontinuities (diver problem).

MINLP Optimization Algorithm for the Synthesis of Heat and Work Exchange Networks

This paper introduces a new optimization model for the simultaneous synthesis of heat and work exchange networks. The work integration is performed in the work exchange network (WEN), while the heat integration is carried out in the heat exchanger network (HEN). In the WEN synthesis, streams at high-pressure (HP) and low-pressure (LP) are subjected to pressure manipulation stages, via turbines and compressors running on common shafts and stand-alone equipment. The model allows the use of several units of single-shaft-turbine-compressor (SSTC), as well as helper motors and generators to respond to any shortage and/or excess of energy, respectively, in the SSTC axes. The heat integration of the streams occurs in the HEN between each WEN stage. Thus, as the inlet and outlet streams temperatures in the HEN are dependent of the WEN design, they must be considered as optimization variables. The proposed multi-stage superstructure is formulated in mixed-integer nonlinear programming (MINLP), in order to minimize the total annualized cost composed by capital and operational expenses. A case study is conducted to verify the accuracy of the proposed approach. The results indicate that the heat integration between the WEN stages is essential to enhance the work integration, and to reduce the total cost of process due the need of a smaller amount of hot and cold utilities.

Optimal Design of a Hybrid Membrane System Combining Reverse and Forward Osmosis for Seawater Desalination

In this work we study Forward Osmosis (FO) as an emerging desalination technology, and its capability to replace totally or partially Reverse Osmosis (RO) in order to reduce the great amount of energy required in the current desalination plants. For this purpose, we propose a superstructure that includes both membrane based desalination technologies, allowing the selection of only one of the technologies or a combination of both of them seeking for the optimal configuration of the network. The optimization problem is solved for a seawater desalination plant with a given fresh water production. The results obtained show that the optimal solution combines both desalination technologies to reduce not only the energy consumption but also the total cost of the desalination process in comparison with the same plant but operating only with RO.