O avanço das pesquisas em redes complexas proporcionou desenvolvimentos significativos para a compreensão de sistemas complexos. Uma rede complexa é modelada matematicamente por meio de um grafo, onde cada vértice representa uma unidade dinâmica e suas interações são simbolizadas por um conjunto de arestas. Para se determinar propriedades estruturais desse sistema, caminhadas aleatórias tem-se mostrado muito úteis pois dependem apenas de informações locais (vértices vizinhos). Entre elas, destaca-se o passeio auto-excludente (SAW) que possui a restrição de não visitar um vértice que já foi alcançado, ou seja, apresenta memória do caminho percorrido. Por este motivo o SAW tem apresentado melhores resultados do que caminhantes sem restrição, na exploração da rede. Entretanto, por não se tratar de um processo Markoviano ele apresenta grande complexidade analítica, tornando indispensável o uso de simulações computacionais para melhor compreensão de sua dinâmica em diferentes topologias. Mesmo com as dificuldades analíticas, o SAW se tornou uma ferramenta promissora na identificação de estruturas de comunidades. Apesar de sua importância, detecção de comunidades permanece um problema em aberto devido à alta complexidade computacional associada ao problema de optimização, além da falta de uma definição formal do significado de comunidade. Neste trabalho, propomos um método de detecção de comunidades baseado em SAW para extrair uma estrutura de comunidades da rede otimizando o parâmetro modularidade. Combinamos características extraídas desta dinâmica com a análise de componentes principais para posteriormente classificar os vértices em grupos por meio da clusterização hierárquica aglomerativa. Para avaliar a performance deste novo algoritmo, comparamos os resultados com outras quatro técnicas populares: Girvan-Newman, Fastgreedy, Walktrap e Infomap, aplicados em dois tipos de redes sintéticas e nove redes reais diversificadas e bem conhecidas. Para os benchmarks, esta nova técnica produziu resultados satisfatórios em diferentes combinações de parâmetros, como tamanho de rede, distribuição de grau e número de comunidades. Já para as redes reais, obtivemos valores de modularidade superior aos métodos tradicionais, indicando uma distribuição de grupos mais adequada à realidade. Feito isso, generalizamos o algoritmo para redes ponderadas e digrafos, além de incorporar metadados à estrutura topológica a fim de melhorar a classificação em grupos. / The progress in complex networks research has provided significant understanding of complex systems. A complex network is mathematically modeled by a graph, where each vertex represents a dynamic unit and its interactions are symbolized by groups of edges. To determine the system structural properties, random walks have shown to be a useful tool since they depend only on local information (neighboring vertices). Among them, the selfavoiding walk (SAW) stands out for not visiting vertices that have already been reached, meaning it can record the path that has been travelled. For this reason, SAW has shown better results when compared to non-restricted walkers network exploration methods. However, as SAW is not a Markovian process, it has a great analytical complexity and needs computational simulations to improve its dynamics in different topologies. Even with the analytical complexity, SAW has become a promising tool to identify the community structure. Despite its significance, detecting communities remains an unsolved problem due to its high computational complexity associated to optimization issues and the lack of a formal definition of communities. In this work, we propose a method to identify communities based on SAW to extract community structure of a network through optimization of the modularity score. Combining technical features of this dynamic with principal components analyses, we classify the vertices in groups by using hierarchical agglomerative clustering. To evaluate the performance of this new algorithm, we compare the results with four other popular techniques: Girvan-Newman, Fastgreedy, Walktrap and Infomap, applying the algorithm in two types of synthetic networks and nine different and well known real ones. For the benchmarks, this new technique shows satisfactory results for different combination of parameters as network size, degree distribution and number of communities. As for real networks, our data shows better modularity values when compared to traditional methods, indicating a group distribution most suitable to reality. Furthermore, the algorithm was adapted for general weighted networks and digraphs in addition to metadata incorporated to topological structure, in order to improve the results of groups classifications.

O avanço das pesquisas em redes complexas proporcionou desenvolvimentos significativos para a compreensão de sistemas complexos. Uma rede complexa é modelada matematicamente por meio de um grafo, onde cada vértice representa uma unidade dinâmica e suas interações são simbolizadas por um conjunto de arestas. Para se determinar propriedades estruturais desse sistema, caminhadas aleatórias tem-se mostrado muito úteis pois dependem apenas de informações locais (vértices vizinhos). Entre elas, destaca-se o passeio auto-excludente (SAW) que possui a restrição de não visitar um vértice que já foi alcançado, ou seja, apresenta memória do caminho percorrido. Por este motivo o SAW tem apresentado melhores resultados do que caminhantes sem restrição, na exploração da rede. Entretanto, por não se tratar de um processo Markoviano ele apresenta grande complexidade analítica, tornando indispensável o uso de simulações computacionais para melhor compreensão de sua dinâmica em diferentes topologias. Mesmo com as dificuldades analíticas, o SAW se tornou uma ferramenta promissora na identificação de estruturas de comunidades. Apesar de sua importância, detecção de comunidades permanece um problema em aberto devido à alta complexidade computacional associada ao problema de optimização, além da falta de uma definição formal do significado de comunidade. Neste trabalho, propomos um método de detecção de comunidades baseado em SAW para extrair uma estrutura de comunidades da rede otimizando o parâmetro modularidade. Combinamos características extraídas desta dinâmica com a análise de componentes principais para posteriormente classificar os vértices em grupos por meio da clusterização hierárquica aglomerativa. Para avaliar a performance deste novo algoritmo, comparamos os resultados com outras quatro técnicas populares: Girvan-Newman, Fastgreedy, Walktrap e Infomap, aplicados em dois tipos de redes sintéticas e nove redes reais diversificadas e bem conhecidas. Para os benchmarks, esta nova técnica produziu resultados satisfatórios em diferentes combinações de parâmetros, como tamanho de rede, distribuição de grau e número de comunidades. Já para as redes reais, obtivemos valores de modularidade superior aos métodos tradicionais, indicando uma distribuição de grupos mais adequada à realidade. Feito isso, generalizamos o algoritmo para redes ponderadas e digrafos, além de incorporar metadados à estrutura topológica a fim de melhorar a classificação em grupos. / The progress in complex networks research has provided significant understanding of complex systems. A complex network is mathematically modeled by a graph, where each vertex represents a dynamic unit and its interactions are symbolized by groups of edges. To determine the system structural properties, random walks have shown to be a useful tool since they depend only on local information (neighboring vertices). Among them, the selfavoiding walk (SAW) stands out for not visiting vertices that have already been reached, meaning it can record the path that has been travelled. For this reason, SAW has shown better results when compared to non-restricted walkers network exploration methods. However, as SAW is not a Markovian process, it has a great analytical complexity and needs computational simulations to improve its dynamics in different topologies. Even with the analytical complexity, SAW has become a promising tool to identify the community structure. Despite its significance, detecting communities remains an unsolved problem due to its high computational complexity associated to optimization issues and the lack of a formal definition of communities. In this work, we propose a method to identify communities based on SAW to extract community structure of a network through optimization of the modularity score. Combining technical features of this dynamic with principal components analyses, we classify the vertices in groups by using hierarchical agglomerative clustering. To evaluate the performance of this new algorithm, we compare the results with four other popular techniques: Girvan-Newman, Fastgreedy, Walktrap and Infomap, applying the algorithm in two types of synthetic networks and nine different and well known real ones. For the benchmarks, this new technique shows satisfactory results for different combination of parameters as network size, degree distribution and number of communities. As for real networks, our data shows better modularity values when compared to traditional methods, indicating a group distribution most suitable to reality. Furthermore, the algorithm was adapted for general weighted networks and digraphs in addition to metadata incorporated to topological structure, in order to improve the results of groups classifications.

Submitted by Nathália Faria da Silva (nathaliafsilva.ufv@gmail.com) on 2017-07-11T14:25:29Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 271648 bytes, checksum: 2d1d3914b878d60c6b0f6c263bd09c94 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-11T14:25:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 271648 bytes, checksum: 2d1d3914b878d60c6b0f6c263bd09c94 (MD5) Previous issue date: 2003-02-14 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Os objetivos desse estudo foram estimar parâmetros genéticos para a produção de leite no dia do controle, utilizando modelos de regressão aleatória e avaliá-los comparativamente ao modelo de ajuste da produção até 305 dias, pela avaliação genética de animais da raça Girolando. Para isso, utilizaram-se 6.840 registros de produção de leite no dia do controle de 973 vacas primíparas da raça Girolando, filhas de 154 touros, em 50 rebanhos supervisionados, no período de 1989 a 2002, pelo serviço de controle leiteiro da Associação Brasileira dos Criadores de Girolando, além de registros da produção de leite na lactação até 305 dias de 726 vacas Girolando primíparas, filhas de 108 touros, de diferentes composições raciais Holandês x Gir. Três modelos de regressão aleatória foram gerados a partir de modificações no termo exponencial (a 3 exp -0,05t ) da função de WILMINK, para verificar o efeito das modificações nesse termo nas estimativas dos componentes de variância e dos parâmetros genéticos. No modelo W05, o valor –0,05 foi mantido, enquanto os modelos W06 e W10 usaram os valores –0,068 e – 0,10, respectivamente, em substituição ao valor –0,05, que é o padrão da função. O modelo W05 mostrou-se superior aos demais modelos, pois obteve as menores estimativas de variância residual, valores mais adequados de herdabilidade para cada dia de controle, maiores valores, em geral, de correlações genéticas entre os dias de controle, uma menor incidência de estimativas negativas de correlação entre os controles no início e no final da lactação, além do maior valor do Log máximo da função de verossimilhança. Com isso, esse modelo foi considerado como o que possibilitou o melhor ajuste da produção de leite no dia do controle dos animais da raça Girolando. No estudo comparativo entre os modelos de regressão aleatória e de produção até 305 dias, as menores estimativas de componentes de variância foram obtidas pelo modelo de regressão aleatória. A estimativa obtida pelo modelo de regressão aleatória, para a herdabilidade até 305 dias, foi 0,31, enquanto a estimativa obtida pelo modelo de produção até 305 dias foi 0,24. Foram observadas alterações significativas nas classificações pelos valores genéticos, de touros e vacas, entre os modelos comparados nesse estudo, confirmando as baixas correlações de ordem, observadas entre essas classificações. Apesar dessas mudanças nas classificações, o ajuste da produção de leite pela utilização de modelo de regressão aleatória oferece diversas vantagens para a predição dos valores genéticos dos animais, como, por exemplo, o maior número de observações por animal, que pode contribuir para maior confiabilidade das avaliações genéticas dos animais dessa raça. / The purposes on this study were estimate test-day milk yield genetic parameters, using random regression models and compare then to a 305d lactation model, by the genetic values of Girolando animals. Data comprising 6,840 test-day milk yield records of 973 Girolando primiparous cows, daughters of 154 bulls, in 50 herds supervised, between 1989 and 2002, by the Girolando Brazilian Association’s milk recording service, and full lactation records of 726 Girolando cows, daughters of 108 bulls, from diferents genetic compositions. Three random regression models were generated from changes over the WILMINK function’s exponential term (a 3 exp -0,05t ), to verify the effect caused by these changes on that term over variance components and genetic parameters estimates. The –0.05 value was kept on the W05 model. However, W06 and W10 models used the values –0.068 and – 0,10, respectively, instead of the –0.05 value, which is the function’s default. W05 model showed the lowest residual variance estimates, better test-day heritability values, greater test-day correlation values, a lower number of negative genetic correlation between test-days in the beginning and in the end of the lactation, and a greater maximum Log of the likelyhood function value. These results led to the conclusion that the W05 model had the best fit to Girolando’s test-day milk yield. On the comparative study between random regression and 305d lactation models, the lowest variance components were obtained by the random regression model. Heritability estimates obtained by the randomregression model and by the full lactation model, for milk yield up to 305d, were 0.31 and 0.24, respectively. Significant changes were observed in bulls and cows breeding value rankings between models, confirming the low rank correlation estimates. However, milk yield fit using a random regression model can bring some advantages like more records per animal, which can improve the reliability of Girolando animals genetic evaluations.

O estresse térmico causa prejuízos para a atividade leiteira. É possível selecionar animais para tolerância ao calor, uma vez que existe variação genética de características produtivas quando avaliadas em diferentes ambientes climáticos. Para uma correta avaliação genética em função de diferentes ambientes, a utilização de modelos que se ajustem aos dados é fundamental. Ao mesmo tempo, ferramentas genômicas podem auxiliar nos processos de avaliação e seleção genética para tolerância ao calor. Nesse contexto, foram desenvolvidos dois estudos. No primeiro, objetivou-se estudar as funções de variância de características de produção e qualidade do leite em relação a um índice de temperatura e umidade (THI), ajustadas por polinômios de Legendre de ordens dois a sete, avaliar qual função melhor se ajusta aos dados e compreender como os componentes de variância e os coeficientes de herdabilidade se comportam em função do THI. Para isso, foram utilizadas 74.470 informações de produção de leite (PROD, kg/dia), escore de células somáticas (ECS), porcentagens de gordura (GOR), proteína (PROT), lactose (LACT), caseína (CAS) e perfil de ácidos graxos (saturados - SAT; insaturados - INSAT; monoinsaturados - MONO; poli-insaturados - POLI; ácido palmítico - C16:0; ácido esteárico - C18:0; e ácido oléico - C18:1) de 5.224 vacas da raça Holandesa avaliadas por meio de modelos de regressão aleatória em 167 valores distintos do THI. À exceção de POLI, houve variação em todos os componentes de variância ao longo do THI para todas as características. As estimativas de herdabilidade variaram de 0,07 a 0,43. Para PROD, GOR, LACT, ECS, SAT e C16:0, as estimativas de herdabilidade diminuíram com o aumento do THI e para CAS, MONO, INSAT e C18:1, aumentaram. Para PROT e C18:0 as estimativas de herdabilidade foram maiores em valores intermediários do THI e menores nos extremos. No segundo estudo, objetivou-se estimar o efeito de marcadores SNP (polimorfismos de nucleotídeo único) sobre as características PROD, CAS, ECS, SAT e INSAT e estimar o valor genético genômico (GEBV) considerando dois valores de THI, um representando o conforto térmico e outro o estresse térmico. Os valores genéticos dos animais para os dois ambientes foram usados como fenótipos nos estudos de associação genômica (GWAS). Foram utilizados genótipos de 1.157 vacas para 60.671 marcadores SNP. Para as análises genômicas, foram utilizadas somente vacas com fenótipo e genótipo. Foi utilizado o método GBLUP (melhor predição linear não-viesada genômica) sob abordagem bicaracterística para realizar o GWAS. Com objetivo de comparar os ambientes, foram considerados os 55 SNP de maior variância aditiva explicada para cada situação e 10% dos animais com maiores valores genéticos genômicos. Em geral, os SNP apresentaram poucas diferenças em suas variâncias aditivas explicadas quando comparados em ambiente de conforto e estresse térmico. Com relação aos valores genéticos genômicos, houve reclassificação dos animais para PROD (correlações 0,90 e 0,90), CAS (correlações 0,88 e 0,86), SAT (correlações 0,88 e 0,87) e INSAT (correlações 0,97 e 0,97). Para ECS, apenas um animal foi reclassificado entre os ambientes (correlações 1,00). O primeiro estudo permitiu avaliar os componentes de variância ao longo de todo o gradiente ambiental. Por sua vez, o segundo estudo permitiu avaliar a variância individual dos marcadores moleculares, complementando o estudo genético das características. Mesmo que pequenas, foi possível verificar diferenças genéticas entre os animais entre os ambientes considerados. / Heat stress causes damage to dairy farming activities. It is possible to select animals for heat tolerance, because there is genetic variation of productive traits when evaluated in different climatic environments. For a correct genetic evaluation according to different environments, the use of models that fit to the data is fundamental. At the same time, genomic tools can aid in the evaluation and genetic selection processes for heat tolerance. In this context, two studies were developed. In the first, the aim was to study the variance functions of milk production and quality traits in relation to a temperature and humidity index (THI), adjusted by Legendre polynomials of orders two to seven, to evaluate which function best fits the data and understand how the variance components and heritability coefficients behave as a function of THI. For this, records of milk yield (MY), somatic cell score (SCS), percentage of fat (FP), protein (PP), lactose (LP), casein (CP) and acid fatty acids (saturated - SAT, unsaturated - UNSAT, monounsaturated - MONO, polyunsaturated - POLY, palmitic acid - C16:0, stearic acid - C18:0; and oleic acid - C18:1) from 5,224 Holstein cows and evaluated using random regression models in 167 different levels of THI were used. With the exception of POLY, there was variation in all variance components along the THI for all traits. Estimates of heritability ranged from 0.07 to 0.43. For MY, FP, LP, SCS, SAT and C16:0, estimates of heritability decreased with increasing THI and for CP, MONO, UNSAT and C18:1 increased. For PP and C18:0, heritability estimates were higher in intermediate THI values and lower at the extremes. In the second study, the objective was to estimate the effect of SNP markers on traits MY, CP, SCS, SAT and UNSAT and to predict the genomic breeding values (GEBV) using these effects, considering two levels of THI: a thermal comfort and an heat stress. The breeding values of the animals for the two environments were used as phenotypes for the genomic wide association studies (GWAS). Genotypes of 1,157 cows to 60,671 SNP markers were used. The GBLUP method (genomic best linear unbiased prediction) was used under a bitrait approach to perform GWAS. With the aim of comparing the environments, the 55 SNP with the greater variance explained for each situation and the 10% animals with the greater GEBV were used. Differences were observed in the variance explained by SNP between the comfort and heat stress environment. There was a re-rankink of animals considering the GEBV for MY (correlations 0.90 and 0.90), CP (correlations 0.88 and 0.86), SAT (correlations 0.88 and 0.87) and UNSAT (correlations 0.97 and 0.97). For SCS, only one animal was reclassified between the environments (correlations 1.00). The first study allowed to evaluate the components of variance along the entire environmental gradient. In turn, the second study allowed to evaluate the individual variance of the molecular markers, complementing the genetic study of the traits. Although small, it was possible to verify genetic differences among the animals among the considered environments.

Durante as últimas décadas, o melhoramento genético em bovinos leiteiros no Brasil baseou-se somente na importação de material genético, resultando em ganhos genéticos de pequena magnitude para as características de interesse econômico. Dessa forma, existe a necessidade eminente de avaliações genéticas dos animais sob condições nacionais de ambiente, de maneira a se prover um aumento na produção de leite aliado à qualidade. Neste contexto, o conhecimento sobre a composição do leite é de extrema importância para o entendimento de como alguns fatores ambientais e, principalmente genéticos podem influenciar no aumento dos conteúdos de proteína (PROT), gordura (GOR) e ácidos graxos (AG) benéficos e na redução da contagem de células somáticas, visando a melhoria da qualidade nutricional deste produto. Diante disso, o objetivo desse trabalho foi predizer os teores de AG de interesse usando regressão linear bayesiana, bem como estimar componentes de variância, coeficientes de herdabilidade e comparar modelos de diferentes ordens de ajuste por meio de funções polinomiais de Legendre, sob modelos de regressão aleatória. Amostras de leite foram submetidas a análises de cromatografia gasosa e espectrometria em infravermelho médio para determinação dos ácidos graxos. A comparação dos resultados obtidos por ambos os métodos foi realizada por meio da correlação de Pearson, análise de Bland-Altman e regressão linear bayesiana e, posteriormente, equações de predição foram desenvolvidas para os ácidos graxos mirístico (C14:0) e linoléico conjugado (CLA), a partir de regressões lineares simples e múltipla bayesiana considerando-se prioris nãoinformativas e informativas. Polinômios ortogonais de Legendre de 1ª a 6ª ordens foram utilizados para o ajuste das regressões aleatórias das características. A predição dos AG por meio da aplicação da regressão linear foi viável, com erros de predição variando entre 0,01 e 4,84g por 100g de gordura para o C14:0 e 0,002 e 1,85 por 100g de gordura para o CLA, sendo neste caso os menores erros de predição obtidos quando adotada a regressão múltipla com priori não informativa. Os modelos que melhor se ajustaram para GOR, PROT, C16:0, C18:0, C18:1c9, CLA, saturados (SAT), insaturados (INSAT), monoinsaturados (MONO) e poliinsaturados (POLI) foi o de 1ª ordem, e para escore de célula somática (ESC) e C14:0 o de 2ª ordem. As estimativas de herdabilidade obtidas variaram de 0,08 a 0,11 para GOR; 0,28 a 0,35 para PROT; 0,03 a 0,22 para ECS; 0,12 a 0,31 para C16:0; 0,08 a 0,14 para C18:0; 0,24 a 0,43 para C14:0; 0,07 a 0,17 para C18:1c9; 0,13 a 0,39 para CLA; 0,14 a 0,31 para SAT; 0,04 a 0,14 para INSAT; 0,04 a 0,13 para MONO; 0,09 a 0,20 para POLI e 0,12 para PROD, nos modelos que melhor se ajustaram. Concluise que melhorias na qualidade nutricional do leite podem ser obtidas por meio da inclusão das características produtivas e do perfil de ácidos graxos em programas de seleção genética. / During the last decades, genetic improvement in dairy cattle in Brazil was based only on the importation of genetic material, resulting in small genetic gains for economic interest traits. There is a perceived need for genetic evaluation under national environment conditions to provide an increase in milk production allied to quality. In this context, the knowledge of the milk composition is very important for understanding how certain environmental factors and especially genetic factors may influence the increase in protein content (PROT), fat (FAT), beneficial fatty acids (FA) and in reducing somatic cell count, aiming to improve the nutritional quality of this product. The aim of this study was to predict the levels of interest FA using Bayesian linear regression and estimate the components of variance, coefficients of heritability and compare models with different orders of adjustment by Legendre polynomials functions, in random regression models. Milk samples were subjected to gas chromatography analysis and mid-infrared spectrometry for the determination of fatty acids. The comparison of the results obtained by both methods was performed using Pearson\'s correlation, Bland-Altman analysis and Bayesian linear regression, subsequently, prediction equations were developed for the fatty acids myristic (C14:0) and conjugated linoleic (CLA) from simple linear regressions and multiple Bayesian considering non-informative and informative priors. Legendre orthogonal polynomials from 1st to 6th orders were used to fit the random regression of the traits. That was viable the prediction of FA by applying the linear regression with prediction errors ranging from 0.01 to 4.84 g per 100 g of fat for C14:0 and 0.002 to 1.85 per 100 g of fat for CLA, in this case the smaller prediction errors obtained when adopted the multiple regression with non-informative priori. The models that best fit for FAT, PROT, C16:0, C18:0, C18:1C9, CLA, saturated (SAT), unsaturated (UNSAT), monounsaturated (MONO) and polyunsaturated (POLY) was the one of 1st order and for somatic cell scores (SCS) and C14:0 the one of 2nd order. The estimates of heritability ranged from 0.08 to 0.11 for FAT; 0.28 to 0.35 for PROT; 0.03 to 0.22 for SCS; 0.12 to 0.31 for C16:0; 0.08 to 0.14 for C18:0; 0.24 to 0.43 for C14:0; 0.07 to 0.17 for C18:1C9; 0.13 to 0.39 for CLA; 0.14 to 0.31 for SAT; 0.04 to 0.14 for UNSAT; 0.04 to 0.13 for MONO, 0.09 to 0.20 for POLY and 0.12 for PROD, in the models that best fit. We conclude that improvements in the nutritional quality of milk can be obtained through the inclusion of productive traits and fatty acid profile in genetic selection programs.

A raça Holandesa apresenta alto rendimento na produção de leite, por isto, diversos países têm optado pela importação de sêmen para substituir as raças leiteiras locais. Esta estratégia seria eficaz se o sêmen importado fosse utilizado nas mesmas circunstâncias em que foram selecionados. Caso exista interação genótipo ambiente significativa, é esperada uma nova classificação dos touros, porém se o efeito da interação genótipo ambiente não é levada em consideração, os valores genéticos preditos (EBVs) podem ser tendenciosos, reduzindo a resposta de seleção. Diante disso, os objetivos deste trabalho foram comparar modelos de diferentes ordens de ajuste por meio de funções polinomiais de Legendre, utilizando modelos de regressão aleatória e estimar os coeficientes de herdabilidade para os teores de gordura, proteína, ácido graxo saturado, ácido graxo insaturado, e produção de leite. Além de estimar o valor genético dos animais, sob a interferência do estresse térmico. Foram utilizadas informações fenotípicas coletadas mensalmente ao longo da lactação e modelos com polinômios ortogonais de Legendre de primeira a sexta ordem, para verificar a interferência de estresse térmico, foram utilizadas informações de temperatura e umidade do dia de coleta. Os modelos que melhor se ajustaram foram os de primeira e segunda ordem. As estimativas de herdabilidade variaram de 0,02 a 0,52 para teor de gordura; de 0,03 a 0,63 para teor de proteína; de 0,05 a 0,63 para ácido graxo saturado; de 0,019 a 0,364 para ácido graxo insaturado e de 0,133 a 0,390 para produção de leite nos diferentes modelos estudados. As estimativas de valores genéticos variaram de -0,5 a 0,5 em ambiente sem estresse térmico e de -0,2 a 0,2 em ambiente com estresse térmico para o teor de gordura; de -0,4 a 0,4 para ambiente sem estresse térmico e de -0,2 a 0,2 em ambiente com estresse térmico para o teor de proteína; de -0,3 a 0,3 em ambiente sem estresse térmico e de -0,2 a 0,2 em ambiente com estresse térmico para ácido graxo saturado; de -0,1 a 0,1 em ambiente sem estresse térmico e de -0,1 a 0,1 em ambiente com estresse térmico para ácido graxo insaturado e de - 6 a 6 em ambiente sem estresse térmico e de -2 e 2 em ambiente com estresse térmico para produção de leite. De acordo com os resultados, as herdabilidades indicam que o teor de gordura, proteína, ácido graxo saturado produção de leite podem ser utilizados como critério de seleção. Com o uso de informações de temperatura e umidade do ar, foi possível verificar a presença de interação genótipo ambiente para teor de gordura, proteína, ácido graxo saturado e produção de leite aos 205 dias em lactação. / Due to the high milk production of Holstein cattle, many countries have chosen to import semen to replace local dairy breeds. This strategy would be effective if these semen was used in the same circumstances in which they were selected. However, if there is significant genotype environment interaction, it is expected a new bulls ranking, but if the effect of genotype environment interaction is not considered, the estimated breeding values (EBVs) may be tendentious, reducing the selection response. The objectives of this study were estimate breeding value under heat stress and heritability coefficients, and also to compare models of different adjustment orders through Legendre polynomials, using random regression models for fat, protein, saturated fatty acid, unsaturated fatty acid and milk production. There were used phenotypic information collected monthly through the lactation period and Legendre orthogonal polynomials models from the first to sixth order. To verify the interference of heat stress, there was used temperature and humidity information on the day of the evaluation was performed. The first and second order models were the ones that better fitted. Heritability estimates were from 0.02 to 0.52 for fat; 0.03 to 0.63 for protein; 0.05 to 0.63 for saturated fatty acid; 0.019 to 0.364 for unsaturated fatty acid and 0.133 to 0.390 for milk production on the different models tested. Estimates of the genetic value were from -0.5 to 0.5 on environment without heat stress and -0.2 to 0.2 on environment with heat stress for fat; -0.4 to 0.4 on environment without heat stress and -0.2 to 0.2 on environment with heat stress for protein; -0.3 to 0.3 on environment without heat stress and -0.2 to 0.2 on environment with heat stress for saturated fatty acid; -0.1 to 0.1 on environment without heat stress and of -0.8 to 0.8 on environment with heat stress for unsaturated fatty acid; -6 to 6 on environment without heat stress and -2 to 2 on environment with heat stress for milk production. The heritability indicates that the fat, protein, saturated fatty acid and milk production can be used as selection criteria. With the use of temperature and humidity information, it was possible to verify the presence of genotype environment interaction for fat, protein, saturated fatty acid and milk production at 205 days in milk.

Nas últimas décadas, seja por imposições legais ou pela demanda de mercado, esforços têm sido feitos no intuito de reduzir o ruído produzido por aeronaves. Para reduzir o nível de uma fonte de ruído é preciso localizá-la, quantificá-la e entendê-la. O Delay-and-Sum Beamforming é uma das técnicas mais usadas para localizar fontes acústicas. Técnicas de deconvolução podem melhorar a resolução dos mapas de Beamforming e, segundo alguns autores, fornecem resultados quantitativos mais precisos. Nesta tese, duas das principais fontes aeroacústicas de aeronaves são estudadas. A técnica de Beamforming é usada para estudar o ruído gerado pelo slat de um perfil 30P30N e pela borda lateral do flap de um perfil 30P30N-FSE, um perfil 30P30N com meio flap recolhido. Ambos os perfis foram testados em um túnel de vento de seção fechada. Estes resultados são comparados aos resultados de alguns métodos de deconvolução, com o uso do Método Padrão de Integração da Potência, e aos resultados de alguns métodos semi-empíricos. Mostra-se que a técnica de Beamforming foi capaz de localizar as duas fontes de ruído e que os níveis obtidos foram semelhantes a alguns dos métodos de deconvolução e a alguns dos métodos semi-empíricos.

Os satélites e veículos espaciais são expostos a cargas dinâmicas de diferentes naturezas, como harmônica, aleatória, acústica e choques mecânicos. Essas condições severas são transmitidas da estrutura primária do satélite até os equipamentos embarcados, podendo causar a falha da missão devido à fadiga dos componentes eletrônicos. O autor apresenta um modelo analítico novo para avaliar a vida útil de componentes eletrônicos (capacitores, chips, osciladores etc) montados em placas de circuito impresso (PCI). O dano em fadiga é calculado pelo deslocamento relativo entre PCI e componente, rigidez dos terminais, assim como pelos modos naturais de vibrar da PCI e do próprio componente. Métodos estatísticos são utilizados para contagem de ciclos de fadiga. O modelo é aplicado a testes de fadiga experimentais disponíveis na literatura. Os resultados analíticos apresentam a mesma ordem de grandeza dos experimentais.

O objetivo do presente estudo foi estimar as possíveis variações na produtividade das águas superficiais da porção oeste do oceano Atlântico Sul ao longo dos últimos 15.000 anos, contribuindo para a melhor compreensão das variações oceanográficas ocorridas na região no decorrer deste tempo. Foram realizadas análises quantitativas de nanofósseis calcários em um testemunho da Bacia de Santos, a partir da técnica de decantação aleatória. Isótopos estáveis de carbono e oxigênio em rocha total e teor de carbonato de cálcio também foram utilizados para interpretações sobre paleoprodutividade. A produtividade primária das águas superficiais apresentou variações ao longo dos últimos 15.000 anos. Variações no aporte continental e na profundidade da termoclina/nutriclina devem ter influenciado as condições das águas superficiais da região, e conseqüentemente, a produtividade dos cocolitoforídeos. Estimou-se que a produtividade da camada fótica superior tenha diminuído desde o início do Holoceno. Anterior a este período, uma maior contribuição continental teria propiciado condições mais favoráveis ao desenvolvimento dos cocolitoforídeos que habitam as camadas mais superficiais do oceano. / The aim of this study consisted in estimate possible changes on southwestern Atlantic Ocean surface water productivity for the last 15.000 years, contributing to a better understanding of oceanographic changes that occurred along this time. Quantitative calcareous nannofossils analyses were carried out on a Santos Basin core using the random settling technique. Bulk carbon and oxygen stable isotopes and calcium carbonate content were also used for paleoproductivity interpretation. Primary productivity of surface waters presented variation along the last 15.000 years. Variations in continental contribution and thermocline/nutricline depth must have influenced the surface water conditions and therefore coccolithophorids productivity. Upper photic zone productivity was estimated and seems to have diminished since early Holocene. Prior to this time, a major continent contribution would have provided more favorable conditions for the development of the coccolithophorids that inhabit the upper layers of the ocean.

Na natureza e na ciência, dados e informações que desviam significativamente da média frequentemente possuem grande relevância. Esses dados são usualmente denominados na literatura como outliers. A identificação de outliers é importante em muitas aplicações reais, tais como detecção de fraudes, diagnóstico de falhas, e monitoramento de condições médicas. Nos últimos anos tem-se testemunhado um grande interesse na área de Redes Complexas. Redes complexas são grafos de grande escala que possuem padrões de conexão não trivial, mostrando-se uma poderosa maneira de representação e abstração de dados. Embora um grande montante de resultados tenham sido reportados nesta área de pesquisa, pouco tem sido explorado acerca de detecção de outliers em redes complexas. Considerando-se a dinâmica de uma caminhada aleatória, foram propostos neste trabalho uma medida de distância e um método de ranqueamento de outliers. Através desta técnica, é possível detectar como outlier não somente nós periféricos, mas também nós centrais (hubs), depedendo da estrutura da rede. Também foi identificado que existem características bem definidas entre os nós outliers, relacionadas a funcionalidade dos mesmos para a rede. Além disso, foi descoberto que nós outliers têm papel importante para a rotulação a priori na tarefa de detecção de comunidades semi-supervisionada. Isto porque os nós centrais são bons difusores de informação e os nós periféricos encontram-se em regiões de borda de comunidade. Baseado nessa observação, foi proposto um método de detecção de comunidades semi-supervisionado. Os resultados de simulações mostram que essa abordagem é promissora / In nature and science, information and data that deviate significantly from the average value often have great relevance. These data are often called in literature as outliers. Outlier identification is important in many real applications, such as fraud detection, fault diagnosis, monitoring of medical conditions. In recent years, it has been witnessed a great interest in the area of Complex Networks. Complex networks are large-scale graphs with non-trivial connection patterns, proving to be a powerful way of data representation and abstraction. Although a large amount of results have been reported in this research area, little has been explored about the outlier detection in complex networks. Considering the dynamics of a random walk, we proposed in this paper a distance measure and a outlier ranking method. By using this technique, we can detect not only peripheral nodes, but also central nodes (hubs) as outliers, depending on the network structure. We also identified that there are well defined relationship between the outlier nodes and the functionality of the same nodes for the network. Furthermore, we found that outliers play an important role to label a priori nodes in the task of semi-supervised community detection. This is because the hubs are good information disseminators and peripheral nodes are usually localized in the regions of community edges. Based on this observation, we proposed a method of semi-supervised community detection. The simulation results show that this approach is promising