Neste trabalho estuda-se a aplicação de métodos estatísticos multivariáveis para a classificação de gasolinas comerciais em conformidade à legislação vigente. Atualmente, a ANP baseia a classificação em limites máximos e mínimos para uma série de diferentes propriedades físico-químicas. O objetivo do trabalho é propor uma metodologia para fazer uma triagem das amostras coletadas durante o Programa de Monitoramento da Qualidade dos Combustíveis através de um método de classificação. Ela utiliza a espectroscopia NIR, que é uma técnica rápida e não destrutiva, como método analítico. Com isto será possível reduzir o número de ensaios físico-químicos que não necessariamente seriam realizados sistematicamente em todas as amostras, reduzindo-se os custos e aumentando-se a quantidade de postos monitorados. As análises NIR produzem grandes quantidades de dados, o que leva à utilização de técnicas estatísticas multivariáveis para estabelecer as metodologias de classificação. Neste trabalho utilizam-se técnicas já consagradas, como a PCA e a PLS para a compressão dos dados e a LDA e QDA para a classificação das amostras. Os dados analisados correspondem às propriedades físico-químicas e aos espectros NIR de um conjunto de 216 amostras de gasolinas comerciais, utilizado para a concepção dos modelos de classificação, e de outro de 50 amostras, utilizado para a validação dos modelos. Os modelos testados no trabalho foram as combinações da PCA-LDA, PCA-QDA, PLS-LDA, PLS-QDA, PLS (regressão) e a análise dos gráficos de scores (biplot). Os melhores desempenhos foram obtidos pelos gráficos dos scores, em seguida pela regressão PLS, PLS-QDA, PCA-QDA e PLS-QDA. Existem ainda algumas etapas a serem alcançadas para tornar prática a utilização da classificação de gasolinas comerciais através de NIR, no entanto, a contribuição deste estudo é importante pois permitiu demonstrar a sua viabilidade técnica. / In this work, the application of multivariable statistical methods for the classification of commercial gasoline in accordance to applicable laws in Brazil is studied. In the present, the ANP bases the classification of gasoline on lower and upper bounds defined for a number of physico-chemical properties. The objective of this work is to propose an alternative analysis methodology, that is adequate for making a pre-sorting of the samples collected by the Fuel Quality Monitoring Program through a classification method. This method is based on NIR spectroscopy, that is a fast and non-destructive technique, as the analytical method. In this way, it would be possible to reduce the number of physico-chemical analyses, as it would be possible not to perform them on every sample, reducing costs and increasing the quantity and frequency of gas stations that could be monitored. NIR analyses produce a great quantity of data, that makes the use of multivariable statistical techniques necessary in order to set up classification methodologies. In this work the well-known PCA and PLS techniques are used for data compression, and LDA and QDA analyses for sample classification. The data studied correspond to the physico-chemical properties and NIR spectra of a total of 216 commercial gasoline samples, used for model design, and of a 50 samples, used for validation. The classification methods that are tested are combinations of PCA-LDA, PCA-QDA, PLS-LDA, PLS-QDA, PLS (regression) and data compression scores graphical analysis (biplot). Best performance was obtained with compression scores graphical analysis, followed by PLS regression, PLS-QDA, PCA-QDA and PLS-QDA. There are still some steps to be fulfilled before the usage of commercial gasoline classification through NIR could be practical. However, this study has shown that this methodology is technically feasible.

Muitos dos problemas de classificação descritos na literatura de Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados dizem respeito à classificação de dados em que cada exemplo a ser classificado pertence a um conjunto finito, e geralmente pequeno, de classes que estão em um mesmo nível. Vários problemas de classificação, entretanto, são de natureza hierárquica, em que classes podem ser subclasses ou superclasses de outras classes. Em muitos problemas hierárquicos, principalmente no campo da Bioinformática, um ou mais exemplos podem ser associados a mais de uma classe simultaneamente. Esses problemas são conhecidos como problemas de classificação hierárquica tirrótulo. Nesta pesquisa, foram investigadas diferentes técnicas para lidar com esses tipos de problemas. Essas técnicas são baseadas em duas abordagens: local ou Top-Down e global ou One-Shot. Três técnicas descritas na literatura foram utilizadas. A primeira delas, chamada HMC-BR, é baseada na abordagem Top-Down, e utiliza uma estratégia de classificação binária chamada Um-Contra-Todos. As outras duas técnicas, baseadas na abordagem One-Shot, são chamadas C4.5H (uma extensão do algoritmo de indução de àrvores de decis~ao C4.5), e de Clus-HMC (baseada na noção de Predictive Clustering Trees, em que àrvores de decisão são estruturadas como uma hierarquia de grupos (clusters)). Além das técnicas descritas na literatura, duas novas técnicas foram propostas e implementadas nesta pesquisa, chamadas de HMC-LP e HMC-CT. Essas técnicas são variações hierárquicas de técnicas de classificação multirrótulo não hierárquicas. A técnica HMC-LP utiliza uma estratégia de combinação de classes e a técnica HMC-CT utiliza uma estratégia de decomposição de classes. Para a avaliação das técnicas, foram utilizadas medidas específicas para esse tipo de classificação. Os resultados experimentais mostraram que as técnicas propostas obtiveram desempenhos superiores ou semelhantes aos das técnicas descritas na literatura, dependendo da medida de avaliação utilizada e das características dos conjuntos de dados / Many of the classification problems described in the literature of Machine Learning and Data Mining are related to data classification where each example to be classified belongs to a finite, and usually small, set of classes located at the same level. There are many classification problems, however, that are of hierarchical nature, where classes can be subclasses or superclasses of other classes. In many hierarchical problems, mainly in the Bioinformatics field, one or more examples can be associated to more than one class simultaneously. These problems are known as hierarchical multilabel classification problems. In this research, different techniques to deal with these kinds of problems were investigated, based on two approaches, named local or Top-Down and global or One-Shot. Three techniques described in the literature were used. The first one, named HMC-BR, is based on the Top-Down approach, and uses a binary classification strategy named One-Against-All. The other two techniques, based on the One-Shot approach, are named C4.5H (an extension of the decision tree induction algorithm C4.5), and Clus-HMC (based on the notion of Predictive Clustering Trees, where decision trees are structured as a hierarchy of clusters). In addition to the techniques described in the literature, two new techniques were proposed, named HMC-LP and HMC-CT. These techniques are hierarchical variations of non-hierarchical multilabel classification techniques. The HMCLP technique uses a label combination strategy and the HMC-CT technique uses a label decomposition strategy. The evaluation of the techniques was performed using specific metrics for this kind of classification. The experimental results showed that the proposed techniques achieved better or similar performances than the techniques described in the literature, depending on the evaluation metric used and on the characteristics of the datasets

Aprendizado de máquina é uma área de pesquisa na qual se investiga como desenvolver sistemas capazes de aprender com a experiência. Muitos algoritmos de aprendizado possuem parâmetros cujos valores devem ser especificados pelo usuário. Em geral, esses valores influenciam diretamente no processo de aquisição do conhecimento, podendo gerar diferentes modelos. Recentemente, algoritmos de otimização bioinspirados têm sido aplicados com sucesso no ajuste de parâmetros de técnicas de aprendizado de máquina. Essas técnicas podem apresentar diferentes sensibilidades em relação aos valores escolhidos para seus parâmetros e diferentes algoritmos de ajuste de parâmetros podem apresentar desempenhos singulares. Esta dissertação investiga a utilização de algoritmos bioinspirados para o ajuste de parâmetros de redes neurais artificiais e máquinas de vetores de suporte em problemas de classificação. O objetivo dessa investigação é verificar quais são as técnicas que mais se beneficiam do ajuste de parâmetros e quais são os algoritmos mais eficientes para essas técnicas. Os resultados experimentais mostram que os algoritmos bioinspirados conseguem encontrar melhores clasificadores que outras abordagens. Porém, essa melhoria é estatisticamente significativa para alguns conjuntos de dados. Foi possível verificar que o uso dos valores padrão para os parâmetros das técnicas de classificação leva a desempenhos similares aos obtidos com os algoritmos bioinspirados. Entretanto, para alguns conjuntos de dados, o ajuste de parâmetros pode melhorar significativamente o desempenho dos classificadores / Machine learning is a research area whose main goal is to design computational systems capable of learning through experience. Many machine learning techniques have free parameters whose values are generally defined by the user. Usually, these values affect the knowledge acquisition process directly, resulting in different models. Recently, bioinspired optimization algorithms have been successfully applied to the parameter tuning of machine learning techniques. These techniques may present variable sensitivity to the selection of the values of its parameters and different parameter tuning algorithms may present different behaviors. This thesis investigates the use of bioinspired algorithms for the parameter tuning of artificial neural networks and support vector machines in classification problems. The goal of this thesis is to investigate which techniques benefits most from parameter tuning and which are the most efficient algorithms to use with these techniques. Experimental results show that these bioinspired algorithms can find better classifiers when compared to other approaches. However, this improvement is statistically significant only to some datasets. It was possible to verify that the use of standard parameter values for the classification techniques leads to similar performances to those obtained with the bioinspired algorithms. However, for some datasets, the parameter tuning may significantly improve a classifier performance

A análise da semântica latente é uma técnica de processamento de linguagem natural, que busca simplificar a tarefa de encontrar palavras e sentenças por similaridade. Através da representação de texto em um espaço multidimensional, selecionam-se os valores mais significativos para sua reconstrução em uma dimensão reduzida. Essa simplificação lhe confere a capacidade de generalizar modelos, movendo as palavras e os textos para uma representação semântica. Dessa forma, essa técnica identifica um conjunto de significados ou conceitos ocultos sem a necessidade do conhecimento prévio da gramática. O objetivo desse trabalho foi determinar a dimensionalidade ideal do espaço semântico em uma tarefa de classificação de texto. A solução proposta corresponde a um algoritmo semi-supervisionado que, a partir de exemplos conhecidos, aplica o método de classificação pelo vizinho mais próximo e determina uma curva estimada da taxa de acerto. Como esse processamento é demorado, os vetores são projetados em um espaço no qual o cálculo se torna incremental. Devido à isometria dos espaços, a similaridade entre documentos se mantém equivalente. Esta proposta permite determinar a dimensão ideal do espaço semântico com pouco esforço além do tempo requerido pela análise da semântica latente tradicional. Os resultados mostraram ganhos significativos em adotar o número correto de dimensões. / The latent semantic analysis is a technique in natural language processing, which aims to simplify the task of finding words and sentences similarity. Using a vector space model for the text representation, it selects the most significant values for the space reconstruction into a smaller dimension. This simplification allows it to generalize models, moving words and texts towards a semantic representation. Thus, it identifies a set of underlying meanings or hidden concepts without prior knowledge of grammar. The goal of this study was to determine the optimal dimensionality of the semantic space in a text classification task. The proposed solution corresponds to a semi-supervised algorithm that applies the method of the nearest neighbor classification on known examples, and plots the estimated accuracy on a graph. Because it is a very time consuming process, the vectors are projected on a space in such a way the calculation becomes incremental. Since the spaces are isometric, the similarity between documents remains equivalent. This proposal determines the optimal dimension of the semantic space with little effort, not much beyond the time required by traditional latent semantic analysis. The results showed significant gains in adopting the correct number of dimensions.

A necrose asséptica da cabeça do fêmur (NACF) em cães é uma doença auto limitante do quadril em desenvolvimento, caracterizada por uma necrose asséptica, seguida por fratura subcondral, fragmentação, revascularização e remodelação na cabeça femoral. A etiologia da doença é obscura. A radiografia é a modalidade de imagem padrão utilizada para diagnosticar a doença em cães. Foi realizado um estudo retrospectivo de janeiro de 2000 até janeiro de 2010 nas radiografias de coxal com NACF nos cães atendidos no Hospital Veterinário da Faculdade de Medicina Veterinária e Zootecnia da Universidade de São Paulo. Radiografias com NACF foram reavaliadas e os graus de alterações radiográficas foram correlacionados a raça, sexo, idade, membro(s) acometido(s). Foi estudado também a evolução radiográfica dos pacientes que tinham mais de um exame realizado. Analisando os resultados, observou-se que as três principais raças acometidas foram Poodles, Yorkshires e Pinschers. A NACF acomete principalmente animais jovens e de pequeno porte, porém no estudo houve um animal de grande porte e alguns animais com idade avançada. Não houve uma predisposição sexual. Com relação aos membros acometidos, notou-se que o grau 5 da doença apresenta maior incidência no membro pélvico direito e ao estudar a evolução da NACF, observou-se tratar de uma doença progressiva e de evolução lenta. Foram avaliadas imagens em filme radiográfico e imagens digitalizadas, sendo possível fazer uma comparação entre os dois métodos. Todas as imagens digitalizadas foram encontradas, ao contrário das imagens em filme radiográfico, demonstrando a facilidade e rapidez que a digitalização pode trazer. / Aseptic necrosis of the femoral head (ANFH) in dogs is a self limiting disease of the developing hip, characterized by an aseptic necrosis, followed by subchondral fracture, fragmentation, revascularization and remodeling of the femoral head. The etiology of the disease is unclear. In dogs the standard imaging modality is radiography. A retrospective study from January 2000 to January 2010 of ANFH cases attended at the Veterinary Hospital of the University of Sao Paulo was done. Radiographs of the hips diagnosed with ANFH where reexamined, the degree of changes established correlating data with breed, gender, age, and affected member. The three major breeds involved were Poodles, Yorkshires and Pinschers. The ANFH mainly affects young and small animals, but in this study there was one large animal and some animals with advanced age. There was no sexual predisposition. In the affected limbs, it was noted that the grade 5 of the disease has a higher incidence in the right limb. In patients with more than one examination evolution of the radiographic changes was analyzed. No regression of radiographic changes was registered and ANFH showed to be a progressive disease with slow evolution. To work with conventional and digital images showed no difficulty in reading but a substantial portion of conventional images were not found.

Algumas relações entre A-invariantes de germes de aplicações de coposto 1 equidimensionais f : \'C POT. n\' , 0 \'SETA\' \"C POT.n\', 0 são descritas. O principal resultado estabelece que a soma alternada de números de Milnor dos fechos dos conjuntos Ai na fonte de f é igual a multiplicidade local de f menos n + 1. E existem fórmulas correspondentes para os s-tipos estáveis locais A(\'k IND.1\' ,...\'k IND.s\'). As relações nos garantem condiçõoes para a A-finitude de f e para a A-trivialidade topológica de deformações de f. Também classificamos os germes de aplicações A-simples f : \'C POT.2\', 0 \'SETA\' \'C POT.5\', 0, para multiplicidades 1, 2 e 3 / Some new relations between A-invariants of equidimensional corank-1 map germs f :\'C POT.n\', 0 \' \'ARROW\' \'C POT.n\', 0 are described. The main local result states that the alternating sum ofthe Milnor numbers of the closures of the Ai sets in the source of f is equal to the local multiplicity of f minus n + 1. And there are corresponding formulas for the s-local stable types A(\'k IND.1\' ,...,\'k IND.s\'). The realations provide simplified (or weaker) conditions for the A-finiteness of f and for the topological A-triviality of deformations of f. We also classify the A-simple germs f : \'C POT.2\', 0 \'ARROW\' \'C POT.5\', 0 for multiplicities 1, 2, and 3

Para que sejam atendidos os requisitos normativos e reguladores dentro dos padrões nacionais e internacionais que tratam das condições inerentes à produção-processamento de materiais sensíveis à contaminação, tais como medicamentos injetáveis, um ambiente com atmosfera controlada deve ser criado. Tratando-se de materiais que têm aplicação medicinal, através de procedimentos específicos, mas que também apresentam em suas constituições agentes tóxicos, radioativos e periculosos, o ambiente deve assegurar que estes materiais, que em alguns casos possuem ainda característica de serem voláteis, não escapem para meio ambiente, sem que isto ocorra de uma maneira seletiva e segura, totalmente controlada. A condição de trabalho neste caso, recomendada pelas normas nacionais e internacionais vigentes, refere-se a uma atmosfera negativa em relação aos ambientes adjacentes. Apesar de a literatura estar amplamente provida de tecnologias referentes ao dimensionamento de sistemas, baseados em normas que determinam claramente os requisitos necessários, verifica-se a necessidade de desenvolver um ambiente controlado para produção de radiofármacos, compatibilizando o conceito de área limpa aos requisitos de segurança para manipulação de fontes radioativas abertas. Neste trabalho, dispositivos foram criados, métodos e procedimentos estabelecidos, com objetivo de possibilitar classificações diferentes do ar no interior da cela, sem barreiras físicas na área de trabalho, estabelecendo uma condição ergonômica, flexível e prática, refletindo em maior produtividade. O projeto resultou na criação de um ambiente totalmente favorável ao pronto atendimento dos requisitos normativos, composto de uma câmara de passagem responsável pela entrada e saída de material, sem que condições internas ao micro-ambiente fossem comprometidas. A estanqueidade da cela foi obtida utilizando-se portas dotadas de sistema eficiente de vedação através de juntas ativas e intertravamentos. Manipuladores tipo pinça asseguraram as operações de maneira ergonômica e segura, sem comprometer a estanqueidade e classificação do ambiente com graus de limpeza A e B. Para isso, utilizou-se um eficiente sistema de ventilação/ exaustão, dotado de filtros e dispositivos especiais desenvolvidos com exclusividade para que as condições impostas ao micro ambiente fossem estabelecidas a contento. Todos os parâmetros de funcionamento da cela foram avaliados através do planejamento de ensaios específicos. Os resultados dos ensaios demonstraram o atendimento aos critérios estabelecidos, indicando o potencial do projeto para o desenvolvimento de uma cela de produção de radiofármacos. / A controlled ambient should be established to the production/processing of materials susceptible to contamination, like injectable pharmaceuticals, in order to agree with normative and regulatory requirements. Considering medical but also toxic, radioactive and dangerous products, the ambient should work in special conditions to assure that the materials, which in same cases can be also volatile, do not escape to the external ambient, working in a selective, secure and controlled way. The conditions recommended by local and international rules in use, report an negative pressured ambient in relation to the adjacent areas. The technology related with the sizing of project to this kind of system is fully described in the literature, taking in account the rules that clearly describe the essential requirements. However, it is necessary to develop a controlled ambient for radiopharmaceutical production, in a way compatible with the concept of clean rooms and with the safety related to the manipulation of open radioactive wastes. In this work, some devices were created, methods and procedures were established making possible the classification of the ambient inside the hot cell, without physical barriers in the area, using ergonomic, flexible and practical conditions of work, that can results in the improvement of the productivity. The project resulted in the creation of a controlled ambient, in agreement with the normative requirements, using a pass through for entrance and exit of the materials, without compromise the internal air condition. The tight of the hot cell was obtained using doors with efficient sealing system and active joints. Tong manipulators were used to produce ergonomic and secure conditions, without compromise the internal conditions related to tight and classification in A and B grade, according to local and international rules. An efficient ventilation/exhaustion system was adopted to produce these results, composed by filters and special devices, developed exclusively to produce ideal conditions in the micro ambient. All the operational parameters of the cell were investigated by planning specific assays. The results of these assays were in agreement with the criterions established and indicated the potential of the project in the development of a hot cell for radiopharmaceutical production.

O cultivo de fruteiras vem cada vez mais ganhando espaço no Brasil, tanto para o mercado interno quanto para o mercado externo. Dentre as frutas produzidas para exportação, destacam-se a acerola e a goiaba. Contudo o conhecimento a fauna de ácaros que ocorrem nestes cultivos ainda é reduzido. Um dos objetivos do presente trabalho foi realizar o levantamento dos ácaros em pomares de aceroleira e goiabeiras produzidas em Campinas, Estado de São Paulo, dando-se ênfase aos ácaros Stigmaeidae. Outro objetivo foi a elaboração de uma lista das espécies de Stigmaeidae mundialmente conhecidas, com informações taxonômicas relevantes. O levantamento foi realizado em 2005 e 2006 através de amostragens mensais de folhas, ramos e frutos das 2 culturas. Foram coletados 13384 ácaros pertencentes a 27 espécies de 23 gêneros de 13 famílias. Os predadores mais diversos, freqüentes e abundantes pertencem à família Phytoseiidae. Apenas 2 espécies de Stigmaeidae foram encontradas, Zetzellia languida Gonzalez em aceroleira e Agistemus floridanus Gonzalez em goiabeira. As espécies fitófagas encontradas em ambas as culturas são comuns em muitos países. Nenhuma destas tem sido considerada como de ampla importância quarentenária ao redor do mundo. Para a elaboração da lista de espécies de Stigmaeidae, foram realizadas buscas em bancos de dados para a detecção de referências bibliográficas, reunindo informações taxonômicas sobre as 464 espécies conhecidas nesta família. O estudo das referências taxonômicas obtidas permitiu a caracterização dos gêneros desta família. O resultado destas atividades pode facilitar a identificação de ácaros desta família, facilitando a identificação dos gêneros correspondentes e a localização inicial da literatura pertinente das espécies de cada gênero. / Fruit production for local and foreign markets has become progressively more important in Brazil. Barbados cherry and guava are some of the most important fruits produced in Brazil for exportation. However, knowledge about the mite fauna on those crops is still scanty. One of the objectives of this work was to survey the mites found on Barbados cherry and guava produced in Campinas, State of São Paulo, for the foreign market, with emphasis on the Stigmaeidae. The other objective was the preparation of a list of the world species of Stigmaeidae, providing relevant taxonomic information about them. The survey was conducted in 2005 and 2006, taking monthly samples of leaves, branches and fruits of those crops. A total of 13384 mites were collected, belonging to 27 species of 23 genera and 13 families. The most diverse, frequent and abundant predators collected belong to the Phytoseiidae. Only 2 species of Stigmaeidae were collected, Zetzellia languida Gonzalez on Barbados cherry and Agistemus floridanus Gonzalez on guava. The phytophagous species found on both crops are commonly found in many countries. None of those has been considered of ample quarantine importance around the world. For the preparation of the list of stigmaeid species, a search of different data bases was conducted to detect relevant literature, gathering taxonomic information on the 464 species known in this family. The study of the gathered information allowed the characterization of the genera of this family. The results of those activities may greatly facilitate the identification of stigmaeid mites by facilitating the identification of the corresponding genera and the initial localization of the pertinent literature of the species of each genus.

Em Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados, muitos dos trabalhos de classificação reportados na literatura envolvem classificação plana (flat classification), em que cada exemplo é associado a uma dentre um conjunto finito (e normalmente pequeno) de classes, todas em um mesmo nível. Entretanto, existem problemas de classificação mais complexos em que as classes a serem preditas podem ser dispostas em uma estrutura hierárquica. Para esses problemas, a utilização de técnicas e conceitos de classificação hierárquica tem se mostrado útil. Uma das linhas de pesquisa com grande potencial para a utilização de tais técnicas é a Bioinformática. Dessa forma, esta dissertação apresenta um estudo envolvendo técnicas de classificação hierárquica aplicadas à predição de classes funcionais de proteínas. No total foram investigados doze algoritmos hierárquicos diferentes, sendo onze deles representantes da abordagem Top-Down, que foi o enfoque da investigação realizada. O outro algoritmo investigado foi o HC4.5, um algoritmo baseado na abordagem Big- Bang. Parte dos algoritmos estudados foram desenvolvidos com base em uma variação da abordagem Top-Down, denominada de Top-Down Ensemble, que foi proposta neste estudo. Alguns do algoritmos baseados nessa nova abordagem apresentaram resultados promissores, superando os resultados dos demais algoritmos. Para avaliação dos resultados, foi utilizada uma medida específica para problemas hierárquicos, denominada taxa de acerto dependente da profundidade. Além dessa, outras três medidas de avaliação foram utilizadas, de modo a comparar os resultados reportados por diferentes medidas / In Machine Learning and Data Mining, most of the research in classification reported in the literature involve flat classification, where each example is assigned to one class out of a finite (and usually small) set of flat classes. Nevertheless, there are more complex classification problems in which the classes to be predicted can be disposed in a hierarchy. In this context, the use of hierarchical classification techniques and concepts have been shown to be useful. One research with great potential is the application of hierarchical classification techniques to Bioinformatics problems. Therefore, this MSc thesis presents a study involving hierarchical classification techniques applied to the prediction of functional classes of proteins. Twelve different algorithms were investigated - eleven of them based on the Top-Down approach, which was the focus of this study. The other investigated algorithm was HC4.5, an algorithm based on the Big-Bang approach. Part of these algorithms are based on a variation of the Top-Down approach, named Top-Down Ensembles, proposed in this study. Some of the algorithms based on this new approach presented promising results, which were better than the results presented by other algorithms. A specific evaluation measure for hierarchical classification, named depth-dependent accuracy, was used to evaluate the classification models. Besides, other three evaluation measures were used in order to compare the results reported by them

As leishmanioses são um conjunto de doenças infecto parasitárias, de caráter zoonótico, que acometem os seres humanos, animais domésticos e silvestres, causadas por protozoários do gênero Leishmania. O presente trabalho objetivou comparar o desempenho de testes moleculares empregados no diagnóstico da leishmaniose visceral canina, em cães classificados em diferentes estágios clínicos da doença. Foram coletadas amostras biológicas, sangue e suabe conjuntival, em 215 cães, das cidades de Pirassununga, Santa Cruz das Palmeiras, Andradina e Ilha Solteira, todas localizadas no Estado de São Paulo, e foram separados e classificados em quatro estágios clínicos: assintomáticos, doença leve, moderada e severa, conforme os sinais clínicos, além da sorologia, hemograma e perfil bioquímico. Além disso, os animais foram submetidos a testes moleculares de PCR convencional com os primers 13A/13B, MC1/MC2, Nested-PCR ITS1, com os primers LITSR e L58S, PCR em tempo real com os primers LEISH-1 e LEISH-2 e sonda TaqMan-MGB. Nos resultados foi observado que os primers 13A e 13B, direcionados a amplificar fragmentos de kDNA de Leishmania spp., possuem uma maior capacidade em detectar animais positivos no sangue em estágio inicial de sintomatologia clínica, quando comparados aos outros (p<0,05). Utilizando amostras de suabe conjuntival não houve diferença significativa na detecção de animais positivos entre as diferentes fases clínicas e diferentes testes moleculares avaliados (p>0,05), exceto com relação aos primers MC1 e MC2, que foram significativamente menos capazes de detectar cães positivos na fase inicial da doença que os outros (p<0,05). As amostras positivas ao ITS1 sequenciadas apresentaram 99 a 100% de similaridade com Leishmania infantum. Podemos concluir que a PCR com os primers MC1 e MC2 não é indicada na detecção de cães com leishmaniose e que a PCR de sangue com os primers 13A e 13B é mais eficiente na detecção de animais no início da doença. Os resultados reforçam a necessidade de se aprimorar as ferramentas de diagnóstico e de se associar mais de uma técnica e/ou tipo de amostra para a detecção eficiente da leishmaniose canina. / Leishmaniasis is a group of parasitic infectious diseases with zoonotic potential that affect humans, domestic, and wild animals caused by protozoa of the genus Leishmania. The present study aimed to compare the performance of molecular tests used in the diagnosis of canine visceral leishmaniasis in dogs classified in different clinical stages of the disease. Biological samples, blood and conjunctival swab, were collected from 215 dogs from cities of Pirassununga, Santa Cruz das Palmeiras, Andradina, and Ilha Solteira, all of them located in the State of São Paulo. The animals were separated into four clinical stages: asymptomatic, mild disease, moderate disease, and severe disease according to the clinical signs, serology, hemograma, and biochemical profile. In addition, the animals were submitted to conventional PCR molecular tests with primers 13A / 13B, MC1 / MC2, Nested-PCR ITS1, with primers LITSR and L58S, real-time PCR with LEISH-1 and LEISH-2 primers, and TaqMan-MGB probe. In the results, it was observed that primers 13A and 13B directed to amplify fragments of Leishmania spp. kDNA have greater capacity to detect positive animals in blood and initial stage of clinical symptomatology, when compared to others (p<0.05). There was no significant difference in the detection of positive animals between the different clinical phases and different molecular tests evaluated using conjunctival swab samples (p>0.05), except for primers MC1 and MC2, which were significantly less able to detect positive dogs in the initial phase of the disease than the others (p<0.05). Sequenced positive samples by ITS1 showed 99 to 100% similarity to Leishmania infantum. We can conclude that PCR with the primers MC1 and MC2 is not indicated in the detection of dogs with leishmaniasis, and the PCR of blood with the primers 13A and 13B is more efficient in the detection of animals at the beginning of the disease than others. The results reinforce the necessity to improve diagnostic tools and to associate more than one technique and/or type of sample for efficient detection of canine leishmaniasis.