Conservação de recursos genéticos de plantas medicinais em banco ativo de germoplasma

Em agosto de 1983, o Centro Nacional de Recursos Genéticos (GENARGEN) iniciou um projeto de estabelecimento de um Banco Ativo de Germoplasma de Plantas Medicinais. Sua finalidade é a conservação permanente de importantes espécies de plantas bem como o estudo de aspectos biológicos relacionados ao melhoramento genético. Uma coleção ativa de plantas no campo, já ocupa uma área de 6.000m2, contendo mais de duzentos acessos. As espécies sendo conservadas são aquelas usadas pela população do Distrito Federal, mas serão também conservadas as 10-20 espécies mato importantes de cada região do país, além de 20 espécies introduzidas. A coleção ativa está sendo estudada para se obter suficientes informações e material a ser distribuído aos centros de pesquisas farmacológicos, agronômicos e outros relacionados. As informações sendo obtidas incluem biologia reprodutiva e tecnologia de sementes. Rotinas de manipulação de germoplasma tal como documentação, registro, fitossanidade, quarentena e empacotamento de sementes estão sendo empregadas. Espera-se que esse banco ativo de germoplasma seja um protótipo para outros que deverão ser criados ροr todo o país, para evitar o desaparecimento de espécies importantes de plantas produtoras de drogas.

Reservatórios turbidíticos – simulação da morfologia por estatísticas multiponto e avaliação das propriedades petrofísicas

Esta dissertação apresenta uma metodologia original para simular a morfologia e as propriedades petrofísicas de reservatórios de hidrocarbonetos em sistemas de canais turbidíticos. Estes sistemas são constituídos por complexos, ou seja, conjuntos de canais de arquitetura meandriforme, e são considerados importantes alvos para a indústria petrolífera. A simulação da morfologia divide-se em duas partes, primeiramente é simulada a trajetória do complexo e depois são simuladas as trajetórias dos canais propriamente ditos condicionadas à trajetória do complexo. O algoritmo de simulação utiliza as classes de ângulos azimutais de linhas poligonais de treino como uma variável aleatória. As trajetórias são simuladas também como linhas poligonais, condicionais a estatísticas multiponto das trajetórias de treino e a pontos de controlo. As estatísticas multiponto são organizadas em árvore, que guarda sequências de classes de orientação que ocorrem na trajetória de treino e as respetivas probabilidades de ocorrência. Para avaliar as propriedades petrofísicas, o modelo morfológico das trajetórias é convertido para uma malha de blocos de alta resolução, identificando-se, em cada bloco, a fácies preponderante de acordo com um modelo conceptual de zonamento da secção dos canais. A conversão prioriza os canais mais recentes (do topo) sobre os mais antigos (da base). A cada fácies é associada uma lei de distribuição da porosidade e permeabilidade, assim são geradas imagens destas propriedades petrofísicas por Simulação Sequencial Direta com histogramas locais. Finalmente, o número de blocos da malha é reduzido por upscaling e as simulações são ordenadas para poderem ser utilizadas nos simuladores de fluxo. Para ilustrar a metodologia, utilizaram-se imagens de sísmica 3D de um reservatório turbidítico na Bacia do Baixo Congo para extrair leis de distribuição das dimensões dos canais e trajetórias de treino. Os resultados representam corretamente a arquitetura complexa destes sistemas.

Variação fenotípica em frutos de doze introduções de Cubiu (Solanum sessiliflorum Dunal) avaliadas em Manaus, AM, Brasil

RESUMOO cubiu foi domesticado pelos ameríndios e tem potencial econômico considerável para a agroindústria moderna. Frutos de doze introduções de cubiu foram avaliados em Manaus para determinar as diferenças entre estas: formato, dimensões e carateres de importância econômica (espessura de polpa, volume do suco, grau Brix). Existe considerável variação entre as introduções para todos os carateres avaliados, especialmente tamanho e número de frutos. A concentração de sólidos solúveis totais variou de 4 a 6 e o volume de suco de 10 a 30 ml em frutos de 40 a 190 g. Conclui-se que estas 12 introduções possuem variação ampla que permite progresso genético rápido no melhoramento para qualquer finalidade agroindustrial.

AVALIAÇÃO DE PROGÊNIES DE TOMATE (LYCOPERSICON ESCULENTUM) PARA CULTIVO SOB TEMPERATURAS ELEVADAS

Foram avaliadas três progênies F7 de tomate άο cruzamento HT-16, do programa de melhoramento genético do Departamento de Ciências Agronômicas do INPA, para o caráter pegamento de frutos. Os ensaios foram realizados em casa de vegetação com cobertura de plástico transparente e por um período de 37 dias, que cobriu toda a fase de florescimento e frutificação do primeiro ao oitavo racimo; tomou-se dados sobre a temperatura do ar no interior da casa de vegetação, por meio de um termohigrógrafo. A amplitude de variação da temperatura foi de 18° C (mínimo) até 43° C (máximo). Os resultados mostraram a ocorrência de variabilidade genética entre e dentro das progênies avaliadas para o caráter percentagem de pega mento de frutos, sendo possível sua exploração em processos seletivos visando obter linhagens com alta capacidade de pegamento de frutos sob condição de cultivo em temperaturas elevadas.

PROGRESSO NA SELEÇÃO DE PROGÊNIES DE TOMATE RESISTENTES À MURCHA BACTERIANA ATRAVÉS DA AVALIAÇÃO EPIDEMIOLÓGICA DA DOENÇA

Dados obtidos em experimentos realizados durante a década 83/92 pelo Programa de Melhoramento Genético do Tomateiro foram utilizados para avaliar a eficiência da utilização do parâmetro epidemiológico Taxa de Infecçâo para seleção de progênies resistentes ao patógeno Pseudomonas solanacearum. Foram obtidas evidências que as progênies selecionadas de uma geração para a seguinte apresentaram níveis crescentes de resistência e maior capacidade produtiva sob condição de cultivo em solos infestados pelo patógeno, usando-se como padrões de susceptibilidade variedades do grupo Santa Cruz e de resistência a variedade Caraiba. A Taxa de Infecção consegue detectar elevado número de contrastes significativos quando comparada com outros parâmetros que não consideram a resistência como resultante de um processo na qual a expressão é modificada com o tempo.

Text mining e twitter : o poder das redes sociais num mercado competitivo

Actualmente, com a massificação da utilização das redes sociais, as empresas passam a sua mensagem nos seus canais de comunicação, mas os consumidores dão a sua opinião sobre ela. Argumentam, opinam, criticam (Nardi, Schiano, Gumbrecht, & Swartz, 2004). Positiva ou negativamente. Neste contexto o Text Mining surge como uma abordagem interessante para a resposta à necessidade de obter conhecimento a partir dos dados existentes. Neste trabalho utilizámos um algoritmo de Clustering hierárquico com o objectivo de descobrir temas distintos num conjunto de tweets obtidos ao longo de um determinado período de tempo para as empresas Burger King e McDonald’s. Com o intuito de compreender o sentimento associado a estes temas foi feita uma análise de sentimentos a cada tema encontrado, utilizando um algoritmo Bag-of-Words. Concluiu-se que o algoritmo de Clustering foi capaz de encontrar temas através do tweets obtidos, essencialmente ligados a produtos e serviços comercializados pelas empresas. O algoritmo de Sentiment Analysis atribuiu um sentimento a esses temas, permitindo compreender de entre os produtos/serviços identificados quais os que obtiveram uma polaridade positiva ou negativa, e deste modo sinalizar potencias situações problemáticas na estratégia das empresas, e situações positivas passíveis de identificação de decisões operacionais bem-sucedidas.

Métodos de aprendizagem automática: um estudo baseado na avaliação e previsão de clientes bancários

Data Mining surge, hoje em dia, como uma ferramenta importante e crucial para o sucesso de um negócio. O considerável volume de dados que atualmente se encontra disponível, por si só, não traz valor acrescentado. No entanto, as ferramentas de Data Mining, capazes de transformar dados e mais dados em conhecimento, vêm colmatar esta lacuna, constituindo, assim, um trunfo que ninguém quer perder. O presente trabalho foca-se na utilização das técnicas de Data Mining no âmbito da atividade bancária, mais concretamente na sua atividade de telemarketing. Neste trabalho são aplicados catorze algoritmos a uma base de dados proveniente do call center de um banco português, resultante de uma campanha para a angariação de clientes para depósitos a prazo com taxas de juro favoráveis. Os catorze algoritmos aplicados no caso prático deste projeto podem ser agrupados em sete grupos: Árvores de Decisão, Redes Neuronais, Support Vector Machine, Voted Perceptron, métodos Ensemble, aprendizagem Bayesiana e Regressões. De forma a beneficiar, ainda mais, do que a área de Data Mining tem para oferecer, este trabalho incide ainda sobre o redimensionamento da base de dados em questão, através da aplicação de duas estratégias de seleção de atributos: Best First e Genetic Search. Um dos objetivos deste trabalho prende-se com a comparação dos resultados obtidos com os resultados presentes no estudo dos autores Sérgio Moro, Raul Laureano e Paulo Cortez (Sérgio Moro, Laureano, & Cortez, 2011). Adicionalmente, pretende-se identificar as variáveis mais relevantes aquando da identificação do potencial cliente deste produto financeiro. Como principais conclusões, depreende-se que os resultados obtidos são comparáveis com os resultados publicados pelos autores mencionados, sendo os mesmos de qualidade e consistentes. O algoritmo Bagging é o que apresenta melhores resultados e a variável referente à duração da chamada telefónica é a que mais influencia o sucesso de campanhas similares.

Implementação de um modelo de geometric semantic genetic programming para aplicação naval

Recaí sob a responsabilidade da Marinha Portuguesa a gestão da Zona Económica Exclusiva de Portugal, assegurando a sua segurança da mesma face a atividades criminosas. Para auxiliar a tarefa, é utilizado o sistema Oversee, utilizado para monitorizar a posição de todas as embarcações presentes na área afeta, permitindo a rápida intervenção da Marinha Portuguesa quando e onde necessário. No entanto, o sistema necessita de transmissões periódicas constantes originadas nas embarcações para operar corretamente – casos as transmissões sejam interrompidas, deliberada ou acidentalmente, o sistema deixa de conseguir localizar embarcações, dificultando a intervenção da Marinha. A fim de colmatar esta falha, é proposto adicionar ao sistema Oversee a capacidade de prever as posições futuras de uma embarcação com base no seu trajeto até à cessação das transmissões. Tendo em conta os grandes volumes de dados gerados pelo sistema (históricos de posições), a área de Inteligência Artificial apresenta uma possível solução para este problema. Atendendo às necessidades de resposta rápida do problema abordado, o algoritmo de Geometric Semantic Genetic Programming baseado em referências de Vanneschi et al. apresenta-se como uma possível solução, tendo já produzido bons resultados em problemas semelhantes. O presente trabalho de tese pretende integrar o algoritmo de Geometric Semantic Genetic Programming desenvolvido com o sistema Oversee, a fim de lhe conceder capacidades preditivas. Adicionalmente, será realizado um processo de análise de desempenho a fim de determinar qual a ideal parametrização do algoritmo. Pretende-se com esta tese fornecer à Marinha Portuguesa uma ferramenta capaz de auxiliar o controlo da Zona Económica Exclusiva Portuguesa, permitindo a correta intervenção da Marinha em casos onde o atual sistema não conseguiria determinar a correta posição da embarcação em questão.

CONSERVAÇÃO Ex Situ DE RECURSOS GENÉTICOS DE PLANTAS NA REGIÃO TROPICAL ÚMIDA

Nas duas últimas décadas, a Amazônia tornou-se foco de um processo de ocupação acelerado e desordenado, criando sérias preocupações quanto ao futuro de seu vasto patrimônio genético. A situação tende a se agravar à medida em que os métodos de conservação dos recursos genéticos, que ora são utilizados na Amazônia para manter coleções de plantas em campo, revelam-se inapropriados. Além de onerosos e limitados à espécies de reconhecido valor econômico. Resultados de pesquisa evidenciam a importância de diversidade de espécies, densidade de plantas e variabilidade genética, como estratégias utilizadas pelas plantas para sobreviverem à heterogeneidade do ambiente tropical. Tomando-se como referência essas características, propõe-se discutir e apresentar um método de conservação ex situde recursos genéticos de espécies autóctones da Amazônia.

ANÁLISE MULTIVARIADA DA DIVERGÊNCIA GENÉTICA EM 29 POPULAÇÕES DE CUBIU (Solanum sessiliflorumDunal) AVALIADA NA ZONA DA MATA DO ESTADO DE PERNAMBUCO

A amplitude da variabilidade genética em 29 populações de cubiu do Programa de Melhoramento Genético de Hortaliças do Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia-INPA, foi avaliada num experimento conduzido na Estação Experimental da Empresa Pernambucana de Pesquisa Agropecuária-IPA, em Vitória de Santo Antão, Estado de Pernambuco. Adotou-se o delineamento experimental em blocos casualizados com 4 repetições. Coletaram-se dados referentes a: largura do fruto (cm); comprimento do fruto (cm); diâmetro do colo (cm); área da folha (cm2); altura da planta (cm); número total de frutos/planta; peso médio de frutos/planta (g); produção estimada de frutos (ton/ha); número de lóculos; espessura da polpa (mm) e de sólidos solúveis totais (%). A análise de agrupamento, pelo Método de Otimização de Tocher, usando a Distância Generalizada de Mahalanobis, agrupou as 29 populações de cubiu em 9 diferentes grupos. Entre os pares de menor e maior divergências genéticas, foram identificadas as populações procedentes de Umariaçu (AM) e de São Paulo de Olivença (AM) e as de Borba (AM) e de São Gabriel da Cachoeira (AM), respectivamente. As populações originárias de Ataláia do Norte (AM), Borba (AM), Iquitos (Peru), São Gabriel da Cachoeira (AM) e de Belém (PA) apresentaram as maiores distâncias genéticas entre os grupos formados. Portanto, podem ser indicadas como progenitores potenciais em programa de melhoramento genético do cubiu.