Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Candida species are the most common etiologic agent of opportunistic fungal infections. Candida albicans is the most frequent species in candidiasis, however species of non-albicans species have emerged increasingly in hospitals in which the use of azoles as a prophylactic or therapeutic is common. C. glabrata is the species most relevant in this scenario, causing infections with high morbidity and mortality due to high rates of resistance to antifungal azoles, especially fluconazole, and reduced sensitivity to amphotericin B and echinocandins. The remarkable resistance of these species to antifungal agents requires the search for new therapeutic options. An alternative is the combination of drugs with different mechanisms of action. This study aimed to evaluate the in vitro susceptibility of Candida glabrata to conventional antifungal agents (amphotericin B, ketoconazole, itraconazole, fluconazole and voriconazole), and these associations with non-antifungal drugs (chlorpromazine, linezolid, minocycline, sulfamethoxazole, tacrolimus and diphenyl diselenide). Two groups of clinical isolates of C. glabrata were evaluated. The first group consists of fluconazole-sensitive clinical isolates (FS) (n = 30) and the second, derivative of the first, fluconazole-resistant clinical isolates (FR) (n = 30). Based on protocol M27-A3 (CLSI, 2008), the checkerboard method. In isolation, MICs (Minimum Inhibitory Concentration) for fluconazole ranged from 0.25 to ≥ 64.00 μg/mL (FS) and 64.00 to 256.00 μg/mL (FR); for amphotericin B ranged from 0.06 to 0.50 μg/mL (FS) and 0.03 to 0.50 μg/ mL (FR); for itraconazole 0.50 to 8.00 μg/ mL (FS) and 1.00 to 16.00 μg/mL (FR); for ketoconazole 0.13 to 2.00 μg/mL (FS) and 0.50 to 16.00 μg/mL (FR); for voriconazole 0.13 to 4.00 μg/mL (FS) and 1.00 to 16.00 μg/mL (FR). The combinations of tacrolimus with azoles showed significant synergism rates; for the group FS tacrolimus + ketoconazole (43%), tacrolimus + itraconazole (43%), tacrolimus + voriconazole (37%); for the group FR ketoconazole + tacrolimus (77% ) tacrolimus + itraconazole (73%), tacrolimus + voriconazole (63%). Linezolid combined with ketoconazole and voriconazole showed high rates of synergism against the FR group, 76.67% and 70%, respectively. Minocycline + amphotericin B obtained 46.67% (FS) and 36.67% (FR) of synergism; chlorpromazine + amphotericin B was synergistic for 40% of the FR. Chlorpromazine combined to azoles showed high rates of antagonism for resistant group, 76.67%, 70% and 80% for ketoconazole, itraconazole and voriconazole, respectively, for the sensitive group combinations had higher rates of indifference. Sulfamethoxazole evidenced a higher percentage of indifferent interactions associated with all tested antifungals, 70% (FS), 73.34% (FR) associated to ketoconazole, 60% (FS), 43.34% (FR) associated to itraconazole, 56.67% (FS), 66.67% (FR) ins association with voriconazole, 86.66% (FS), 80% (FR) associated to amphotericin B. Synergistic (76.66%) and indifferent (23.34%) interactions were observed for diphenyl diselenide + amphotericin B combination for the sensitive group. Diphenyl diselenide + fluconazole combination demonstrated indifferent (50%) and antagonistic (40%) interactions for sensitive group, whereas synergistic interactions were observed in 10% of the isolates. The most significant associations deserve in vivo evaluation in order to verify their potential in the treatment of infections caused by C. glabrata. / Candida spp é o mais frequente agente etiológico de infecções fúngicas oportunistas. Candida albicans é a espécie mais isolada nas candidíases, no entanto espécies de Candida não-albicans têm emergido de forma crescente nas unidades hospitalares em que o uso de azólicos de forma profilática ou terapêutica é frequente. C. glabrata é uma das espécies mais relevantes neste cenário, causando infecções com alta morbidade e mortalidade, devido às altas taxas de resistência frente aos antifúngicos azólicos, em especial ao fluconazol, e a reduzida sensibilidade a anfotericina B e equinocandinas. A marcante resistência desta espécie aos antifúngicos impõe a busca por novas possibilidades terapêuticas. Uma alternativa é a combinação entre fármacos com distintos mecanismos de ação. Este estudo objetivou avaliar a suscetibilidade in vitro de C. glabrata a antifúngicos convencionais (anfotericina B, fluconazol, cetoconazol, itraconazol e voriconazol) e associações destes, com fármacos e compostos não-antifúngicos (clorpromazina, linezolida, minociclina, sulfametoxazol, tacrolimus e disseleneto de difenila). Foram avaliados dois grupos de isolados clínicos de C. glabrata. O primeiro grupo composto de isolados sensíveis ao fluconazol (FS) (n=30) e o segundo, derivado do primeiro, isolados clínicos resistentes ao fluconazol (FR) (n=30). Com base no protocolo M27-A3 (CLSI, 2008), pelo método de checkerboard. Isoladamente, as CIMs (Concentrações Inibitórias Mínimas) para o fluconazol variaram de 0,25 - ≥64,00 μg/mL (FS) e 64,00 - 256,00 μg/mL (FR); para anfotericina B variaram de 0,06 - 0,50 μg/mL (FS) e 0,03 - 0,50 μg/mL (FR); para o itraconazol 0,50 - 8,00 μg/mL (FS) e 1,00 - 16,00 μg/mL (FR); para cetoconazol 0,13 - 2,00 μg/mL (FS) e 0,50 - 16,00 μg/mL (FR); para voriconazol 0,13 - 4,00 μg/mL (FS) e 1.00 - 16.00 μg/mL (FR). As combinações de tacrolimus com azólicos apresentaram consideráveis taxas de sinergismo; para o grupo FS tacrolimus + cetoconazol (43%), tacrolimus + itraconazol (43%), tacrolimus + voriconazol (37%). Para o grupo FR tacrolimus + cetoconazol (77%), tacrolimus + itraconazol (73%), tacrolimus + voriconazol (63%). Linezolida associada ao cetoconazol e ao voriconazol apresentou altas taxas de sinergismo frente ao grupo FR, 76,67% e 70%, respectivamente. Minociclina + anfotericina B obteve 46,67% (FS) e 36,67% (FR) de sinergismo; clorpromazina + anfotericina B foi sinérgica para 40% do grupo FR. Clorpromazina combinada aos azólicos apresentou altas taxas de antagonismo para o grupo resistente, 76,67%, 70% e 80% para cetoconazol, itraconazol e voriconazol, respectivamente; para o grupo sensível as combinações com clorpromazina tiveram maiores taxas de indiferença. Interações sinérgicas (76,66%) e indiferentes (23,34%) foram observadas na combinação de anfotericina B e disseleneto de difenila para o grupo sensível. A combinação de disseleneto de difenila com fluconazol apresentou indiferença (50%) e antagonismo (40%) para o grupo sensível, 10% dos isolados apresentaram sinergismo. Sulfametoxazol apresentou um maior porcentual de interações indiferentes, associado a todos os antifúngicos testados frente aos dois grupos, 70% (FS), 73,34% (FR) associado ao cetoconazol, 60% (FS), 43,34% (FR) associado ao itraconazol, 56,67% (FS), 66,67% (FR) na associação com voriconazol, 86,66% (FS), 80% (FR) associado à anfotericina B. As associações de maior relevância merecem avaliação in vivo, a fim de verificar o potencial das mesmas no tratamento de infecções por Candida glabrata.

Commodities primárias, tais como metais, petróleo e agricultura, constituem matérias-primas fundamentais para a economia mundial. Dentre os metais, destaca-se o alumínio, usado em uma ampla gama de indústrias, e que detém o maior volume de contratos na London Metal Exchange (LME). Como o preço não está diretamente relacionado aos custos de produção, em momentos de volatilidade ou choques econômicos, o impacto financeiro na indústria global de alumínio é significativo. Previsão de preços do alumínio é fundamental, portanto, para definição de política industrial, bem como para produtores e consumidores. Este trabalho propõe um modelo ótimo de previsões para preços de alumínio, por meio de combinações de previsões e de seleção de modelos através do Model Confidence Set (MCS), capaz de aumentar o poder preditivo em relação a métodos tradicionais. A abordagem adotada preenche uma lacuna na literatura para previsão de preços de alumínio. Foram ajustados 5 modelos individuais: AR(1), como benchmarking, ARIMA, dois modelos ARIMAX e um modelo estrutural, utilizando a base de dados mensais de janeiro de 1999 a setembro de 2014. Para cada modelo individual, foram geradas 142 previsões fora da amostra, 12 meses à frente, por meio de uma janela móvel de 36 meses. Nove combinações de modelos foram desenvolvidas para cada ajuste dos modelos individuais, resultando em 60 previsões fora da amostra, 12 meses à frente. A avaliação de desempenho preditivo dos modelos foi realizada por meio do MCS para os últimos 60, 48 e 36 meses. Um total de 1.250 estimações foram realizadas e 1.140 variáveis independentes e suas transformadas foram avaliadas. A combinação de previsões usando ARIMA e um ARMAX foi o único modelo que permaneceu no conjunto de modelos com melhor acuracidade de previsão para 36, 48 e 60 meses a um nível descritivo do MCS de 0,10. Para os últimos 36 meses, o modelo combinado proposto apresentou resultados superiores em relação a todos os demais modelos. Duas co-variáveis identificadas no modelo ARMAX, preço futuro de três meses e estoques mundiais, aumentaram a acuracidade de previsão. A combinação ótima apresentou um intervalo de confiança pequeno, equivalente a 5% da média global da amostra completa analisada, fornecendo subsídio importante para tomada de decisão na indústria global de alumínio. iii / Primary commodities, including metals, oil and agricultural products are key raw materials for the global economy. Among metals, aluminum stands out for its large use in several industrial applications and for holding the largest contract volume on the London Metal Exchange (LME). As the price is not directly related to production costs, during volatility periods or economic shocks, the financial impact on the global aluminum industry is significant. Aluminum price forecasting, therefore, is critical for industrial policy as well as for producers and consumers. This work has proposed an optimal forecast model for aluminum prices by using forecast combination and the Model Confidence Set for model selection, resulting in superior performance compared to tradicional methods. The proposed approach was not found in the literature for aluminum price forecasting. Five individual models were developed: AR(1) for benchmarking, ARIMA, two ARIMAX models and a structural model, using monthly data from January 1999 to September 2014. For each individual model, 142 out-of-sample, 12 month ahead, forecasts were generated through a 36 month rolling window. Nine foreast combinations were deveoped for each individual model estimation, resulting in 60 out-of-sample, 12 month ahead forecasts. Model predictive performace was assessed through the Model Confidence Set for the latest 36, 48, and 60 months, through 12-month ahead out-of-sample forecasts. A total of 1,250 estimations were performed and 1,140 independent variables and their transformations were assessed. The forecast combination using ARMA and ARIMAX was the only model among the best set of models presenting equivalent performance at 0.10 MCS p-value in all three periods. For the latest 36 months, the proposed combination was the best model at 0.1 MCS p-value. Two co-variantes, identified for the ARMAX model, namely, 3-month forward price and global inventories increased forecast accuracy. The optimal forecast combination has generated a small confidence interval, equivalent to 5% of average aluminum price for the entire sample, proving relevant support for global industry decision makers.

Nas duas últimas décadas, houve um enorme aumento no número de estruturas proteicas resolvidas, e entre elas há uma variedade imensa de proteínas com mais de uma conformação observada. Essa quantidade incontestável de dados experimentais corroboram a hipótese de que cada proteína exista num espaço conformacional próprio, onde ela possa adotar inúmeras conformações, umas mais distintas ou estáveis que outras. Essas conformações estão distribuídas nesse espaço de acordo com sua energia potencial, que pode ser definida como uma superfície cheia de rugosidades, poços e barreiras energéticas. Duas conformações distantes nesse espaço são muito diferentes entre si, enquanto que duas conformações próximas são mais semelhantes. Da mesma forma, se distinguem os movimentos necessários para passar de uma conformação à outra. Para uma proteína passar de um estado a outro, geralmente identificados com grandes mudanças conformacionais, é necessário um movimento coletivo. Por ser de grande amplitude, esse tipo de movimento ocorre com baixa frequência, e dificilmente é observado em simulações clássicas de dinâmica molecular. Assim, existem métodos dedicados à obtenção destes movimentos, como a análise de modos normais, os modelos de redes elásticas e a análise de componentes principais. Neste trabalho, adaptamos o método de transformada de Fourier para recuperar modos harmônicos que compõem uma trajetória simulada suficientemente longa para analisar três proteínas distintas quanto a seus movimentos biológicos de importância funcional. Uma é a DEA, cuja simetria hexagonal observamos influenciar nos modos coletivos e na transição entre estados. Outra é a MosR, que simulamos em seus dois estados diferentes, oxidado ou reduzido, para encontrar como a oxidação é capaz de impedir os movimentos coletivos que levam à conformação ligada ao DNA. Nestas duas proteínas, observamos que nenhum modo por si só é responsável pela transição entre as conformações experimentais, mas que eles dependem de outros modos ou outras mudanças conformacionais ocorrendo de forma combinada. A terceira proteína analisada é um regulador transcricional, assim como a MosR, a ElrR, cuja estrutura é conhecida somente na forma apo. Neste trabalho, construímos modelos da ElrR ligada ao DNA pela combinação linear de modos harmônicos para modelar um possível ligante na nova conformação do sítio alostérico. As amplitudes usadas nessa combinação foram obtidas pelo método de mínimos quadrados, visando minimizar o desvio em relação somente às coordenadas que as hélices de reconhecimento devem apresentar para se ligar ao sítio de DNA. Este prognóstico foi feito pela análise metódica das estruturas de 27 reguladores transcricionais, homodiméricos com o motivo HTH, em complexo com DNA. Essa análise também nos permitiu descrever a estereoquímica do encaixe das hélices de reconhecimento nos sulcos maiores do DNA com novos parâmetros geométricos, intimamente relacionados com a simetria do complexo, com a sequência de resíduos das hélices de reconhecimento e com a sequência de bases do sítio de DNA, de forma a auxiliar na modelagem de novos complexos. / There was an enormous increase in the deposited protein structures in the past two decades, among them there is a great variety of proteins with more than one observed conformation. This undenieble amount of experimental data ratify the hypothesis that each protein posseses its own conformational space, where it can adopt countless conformations, some more distinct or stable than others. These conformations are distributed in the space according to its potential energy, which maybe defined as a rough landscape fulled with energetic wells and barriers. Two conformations lying apart from each other in this landscape do not carry much resemblances, while neighbouring conformations are very similar. The motions required to get one conformation to another are just as distinguishable. There must be a collective motion inbetween two states of a protein, commonly characterized by large conformation changes. This type of motion is related to large amplitudes and low frequencies, thus it is hardly seen in classical molecular dynamics simulations. Therefore, there are dedicated methods to obtain these motions, as normal modes analysis, elastic network models and essential dynamics. In this work we adapted the method of Fourier transform filtering to retrieve harmonic modes that compose a simulated trajectory and thus analise the biological motions with functional importance of three distinct proteins. One is DEA, which hexagonal symmetry was observed to affect its collective motions and the transition between biological states. Another protein is MosR, which we simulated in two different states, oxidized or reduced, to learn how the formation of a disulphide bridge is able to preclude the collective motions that lead to a DNA-binding conformation. With these two proteins we observed that no mode by itself is responsible for the transition between experimental conformations, and they actually depend on other conformational changes occurring in a combined manner. The third protein that we analised, ElrR, is a transcriptional regulator, like MosR, which structure is known only on its apo form. Hence in this work we built models of ElrR bound to DNA by the linear combination of harmonic modes aiming to model a ligand that would fit in the allosteric site upon the conformational changes driven by the collective motions. The amplitudes we used in this method were calculated by the least square method to minimize the deviation to the positions of the recognition helices when bound to the DNA. This prognostic of the target position of the recognition helices was made upon the methodical analysis of 27 structures of homodimeric transcriptional regulators, that present the Helix-Turn-Helix motif, complexed with DNA. This approach allowed us to describe the stereochemical fitting of the recognition helices into the DNA major grooves with new geometrical parameters intimatelly related to the symmetry of the complex, the residue sequence of the recognition helices and the base sequence of the DNA site, providing thus support to model new complexes.

A qualidade das hipóteses induzidas pelos atuais sistemas de aprendizado de máquina supervisionado depende da quantidade dos exemplos no conjunto de treinamento. Por outro lado, muitos dos sistemas de aprendizado de máquina conhecidos não estão preparados para trabalhar com uma grande quantidade de exemplos. Grandes conjuntos de dados são típicos em mineração de dados. Uma maneira para resolver este problema consiste em construir ensembles de classificadores. Um ensemble é um conjunto de classificadores cujas decisões são combinadas de alguma maneira para classificar um novo caso. Apesar de melhorar o poder de predição dos algoritmos de aprendizado, ensembles podem ser compostos por muitos classificadores, o que pode ser indesejável. Ainda, apesar de ensembles classificarem novos exemplos melhor que cada classificador individual, eles se comportam como caixas pretas, no sentido de não oferecer ao usuário alguma explicação relacionada à classificação por eles fornecida. Assim, neste trabalho propomos uma abordagem que utiliza algoritmos de aprendizado simbólico para construir ensembles de classificadores simbólicos que explicam suas decisões de classificação e são tão ou mais precisos que o mais preciso dos seus classificadores individuais. Além disso, considerando que algoritmos de aprendizado simbólico utilizam métodos de busca local para induzir classificadores quanto que algoritmos genéticos utilizam métodos de busca global, propomos uma segunda abordagem para aprender conceitos simbólicos de grandes bases de dados utilizando algoritmos genéticos para evoluir classificadores simbólicos em um u´ nico classificador simbólico, de maneira que o classificador evoluído é mais preciso que os classificadores iniciais. Ambas propostas foram implementadas em dois sistemas computacionais. Diversos experimentos usando diferentes conjuntos de dados foram conduzidos para avaliar ambas as propostas. Ainda que os resultados experimenta das duas soluções propostas são promissores, os melhores resultados foram obtidos utilizando a abordagem relacionada a algoritmos genéticos / The quality of hypotheses induced by most of the available supervised machine learning algorithms depends on the quantity and quality of the instances in the training set. However, several well known learning algorithms are not able to manipulate many instances making it difficult to induce good classifiers from large databases, as are needed in the Data Mining process. One approach to overcome this problem is to construct ensembles of classifiers. An ensemble is a set of classifiers whose decisions are combined in some way to classify new cases (instances). However, although ensembles improve learning algorithms power prediction, ensembles may use an undesired large set of classifiers. Furthermore, despite classifying new cases better than each individual classifier, ensembles are generally a sort of ?black-box? classifier, not being able to explain their classification decisions. To this end, in this work we propose an approach that uses symbolic learning algorithms to construct ensembles of symbolic classifiers that can explain their classification decisions so that the ensemble is as accurate as or more accurate than the individual classifiers. Furthermore, considering that symbolic learning algorithms use local search methods to induce classifiers while genetic algorithms use global search methods, we propose a second approach to learn symbolic concepts from large databases using genetic algorithms to evolve symbolic classifiers into only one symbolic classifier so that the evolved classifier is more accurate than the initial ones. Both proposals were implemented in two computational systems. Several experiments using different databases were conducted in order to evaluate both proposals. Results show that although both proposals are promising, the approach using genetic algorithms produces better results.

Adaptive filtering has grown to become a fundamental topic in signal processing, increasingly attracting attention from the community. Important factors in this popularization were their low computational complexity and model-free nature, adapting even to nonstationary characteristics of the systems and/or signals under study. Nevertheless, many adaptive algorithms introduce trade-offs, for instance, between convergence rate, nonstationary signals tracking, and steady-state error, which can hinder their use in practical applications. Furthermore, some adaptive filters can become unstable when word length is reduced and/or the input data are highly correlated. Recently, combination of adaptive filters was put forward as a solution for such issues. This approach consists in combining a pool of filters by means of a supervisor that attempts to make the overall system at least as good (usually in the mean-square sense) as the best filter in the set. Examples of these structures have been shown to successfully solve this problem, although well-known limitations remain to be addressed. Moreover, due to the relative novelty of this topic, developments in combination of adaptive filters are difficult to accommodate into a common theoretical framework. This work studies combination of adaptive filters and addresses the aforementioned issue by (i) classifying the existing combinations and proposing a taxonomy that exposes the similarities and differences in their forms; (ii) proposing new combinations; (iii) devising a general framework for studying combinations of adaptive filters and using such framework in performance analyses. / Filtragem adaptativa vem ganhando destaque desde seu surgimento tornando-se um tópico de estudo fundamental em processamento de sinais. A versatilidade de dispensarem total conhecimento das propriedades estatísticas dos sinais, aliada à simplicidade computacional de seus métodos, foram importantes fatores em sua consagração. Apesar disto, muitos filtros adaptativos apresentam compromissos envolvendo, por exemplo, velocidade de convergência, rastreamento de sinais não-estacionários e erro em regime, que podem dificultar sua aplicação na prática. Ademais, alguns algoritmos adaptativos são instáveis quando suas entradas são altamente correlacionados e/ou a precisão dos cálculos é reduzida. Uma solução recente para estes problemas é o uso de combinações de filtros adaptativos. Esta abordagem baseia-se em combinar um conjunto de filtros por meio de um supervisor que procura fazer com que o sistema global seja pelo menos tão bom (em geral no sentido quadrático médio) quanto o melhor filtro do conjunto. Exemplos destas estruturas já mostraram a eficácia deste método, apesar de ainda existirem reconhecida limitações. Além disso, em se tratando de um tópico relativamente recente, os desenvolvimentos na área de combinação de filtros adaptativos não possuem uma estrutura teórica unificada. Este trabalho propõe abordar estas questões (i) classificando as combinações existentes e criando uma taxonomia que explicite semelhanças e diferenças entre elas; (ii) introduzindo novas combinações; e (iii) desenvolvendo uma forma unificada de descrever combinações de filtros adaptativos e usando-a em análises de desempenho.

Esta pesquisa avalia a aplicabilidade de modelos matemáticos para analisar a compatibilidade de tráfego de caminhões e combinações de veículos de carga com trechos de rodovias. Os modelos avaliados permitiram a elaboração de um simulador de tráfego de veículos rodoviários de carga em trechos de rodovias, permitindo determinar o perfil de velocidades com base nas características mecânicas do veículo e o perfil da rodovia. O método permite ainda obter os valores de aceleração, potência utilizada, e consumo de combustível. Os resultados obtidos mostraram-se consistentes com observações de campo e recomendações de manuais de projeto de rodovias. Outros fatores associados à compatibilidade entre veículos e rodovias, como capacidade de frenagem motora, capacidade de frenagem de emergência, requisitos de sobrelargura, estabilidade veicular, influência do comportamento do condutor sobre as simulações, consumo de combustíveis e emissões de poluentes são discutidos. Conclui-se que o simulador tem utilidade tanto como ferramenta de análise da compatibilidade de tráfego de veículos de carga em trechos de rodovias, como para identificar deficiências de projeto geométrico de rodovias para autorizar o tráfego de determinadas configurações veiculares. / This research evaluates the applicability of mathematical models to analyze the traffic compatibility of trucks or cargo combination vehicles with road segments. The evaluated models led to a cargo vehicle locomotion simulator along a road segment, that calculates the speed profile of the vehicle as a function of its mechanical characteristics and the road profile. The method also calculates values of acceleration, used power, and fuel consumption. The results obtained are consistent with field observations and recommendations of road design manuals. Others factors associated with the traffic compatibility of cargo vehicles with geometric characteristics of a road segment like engine braking capability, emergency braking capability, overwidht requirements, vehicle stability, conductor influence, fuel consumption, and emissions rates are also discussed. The conclusion is that the simulator can be used as a tool for traffic compatibility analysis of cargo vehicles with road sections or to identify road design deficiencies to certify traffic of certain vehicle configurations.

A qualidade das hipóteses induzidas pelos atuais sistemas de aprendizado de máquina supervisionado depende da quantidade dos exemplos no conjunto de treinamento. Por outro lado, muitos dos sistemas de aprendizado de máquina conhecidos não estão preparados para trabalhar com uma grande quantidade de exemplos. Grandes conjuntos de dados são típicos em mineração de dados. Uma maneira para resolver este problema consiste em construir ensembles de classificadores. Um ensemble é um conjunto de classificadores cujas decisões são combinadas de alguma maneira para classificar um novo caso. Apesar de melhorar o poder de predição dos algoritmos de aprendizado, ensembles podem ser compostos por muitos classificadores, o que pode ser indesejável. Ainda, apesar de ensembles classificarem novos exemplos melhor que cada classificador individual, eles se comportam como caixas pretas, no sentido de não oferecer ao usuário alguma explicação relacionada à classificação por eles fornecida. Assim, neste trabalho propomos uma abordagem que utiliza algoritmos de aprendizado simbólico para construir ensembles de classificadores simbólicos que explicam suas decisões de classificação e são tão ou mais precisos que o mais preciso dos seus classificadores individuais. Além disso, considerando que algoritmos de aprendizado simbólico utilizam métodos de busca local para induzir classificadores quanto que algoritmos genéticos utilizam métodos de busca global, propomos uma segunda abordagem para aprender conceitos simbólicos de grandes bases de dados utilizando algoritmos genéticos para evoluir classificadores simbólicos em um u´ nico classificador simbólico, de maneira que o classificador evoluído é mais preciso que os classificadores iniciais. Ambas propostas foram implementadas em dois sistemas computacionais. Diversos experimentos usando diferentes conjuntos de dados foram conduzidos para avaliar ambas as propostas. Ainda que os resultados experimenta das duas soluções propostas são promissores, os melhores resultados foram obtidos utilizando a abordagem relacionada a algoritmos genéticos / The quality of hypotheses induced by most of the available supervised machine learning algorithms depends on the quantity and quality of the instances in the training set. However, several well known learning algorithms are not able to manipulate many instances making it difficult to induce good classifiers from large databases, as are needed in the Data Mining process. One approach to overcome this problem is to construct ensembles of classifiers. An ensemble is a set of classifiers whose decisions are combined in some way to classify new cases (instances). However, although ensembles improve learning algorithms power prediction, ensembles may use an undesired large set of classifiers. Furthermore, despite classifying new cases better than each individual classifier, ensembles are generally a sort of ?black-box? classifier, not being able to explain their classification decisions. To this end, in this work we propose an approach that uses symbolic learning algorithms to construct ensembles of symbolic classifiers that can explain their classification decisions so that the ensemble is as accurate as or more accurate than the individual classifiers. Furthermore, considering that symbolic learning algorithms use local search methods to induce classifiers while genetic algorithms use global search methods, we propose a second approach to learn symbolic concepts from large databases using genetic algorithms to evolve symbolic classifiers into only one symbolic classifier so that the evolved classifier is more accurate than the initial ones. Both proposals were implemented in two computational systems. Several experiments using different databases were conducted in order to evaluate both proposals. Results show that although both proposals are promising, the approach using genetic algorithms produces better results.

Made available in DSpace on 2017-07-21T14:19:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Voncarlos Marcelo Araujo.pdf: 3791024 bytes, checksum: c5d2b6c030643b2e46f5ae7004f73ca8 (MD5) Previous issue date: 2016-03-04 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The biodiversity of plant species plays a key role in the Earth's ecology, providing food, shelter and maintaining a healthy breathable atmosphere for all living beings. The plants also have medicinal properties and are used for alternative energy sources, such as biofuel. However, the number of plants endangered has gradually increased and the difficulties in the plants manual recognition process, does become a complex and slow task. A viable method for the identification of plants, or to provide a categorization of the plant, is the plant image acquisition and use pattern recognition techniques. In this way, the use of computers, despite having little contribution in the area, can provide important information on the taxonomy of plants, and can serve as a basis for systems that perform tasks such as the selection of certain plants or to guide the specialist for possible decision-making. This paper proposes a method for classification of plants based on collaborative images of the world experts. This method is able to deal with some complexities imposed during the capture of images, as the presence of noise (lighting, shadows and undesirable objects) and plants position variations. To accomplish this task are used texture descriptors based on SIFT, SURF and HOG, which have shown excellent results in several works. To enable testing of the proposed method, we used an image provided by the global task basis for recognition of plants in 2011, ImageCLEF, containing about 2,586 plant samples composed by 41 species divided into two distinct categories: the first one with 13 species and images with presence of noise, and with the second species and 28 sheets of images plotted on a white background. The results of the experiments show that the classifiers trained with texture descriptors are able to achieve good hit rates close to 70%, given the complexity of the problem. Classifiers combination methods have also been used and have been shown capable to improve the performance of classifiers, especially in the test with images that has the presence of noises. / A biodiversidade das espécies de plantas desempenha um papel fundamental na ecologia da Terra, fornecendo alimento, abrigo e mantendo uma atmosfera respirável saudável para todos os seres vivos. As plantas também têm propriedades medicinais e são utilizadas para fontes alternativas de energia, como o biocombustível. No entanto, o número de plantas em risco de extinção tem aumentado gradativamente e as dificuldades presentes no processo manual de reconhecimento de plantas, torna esta tarefa muito complexa e morosa. Uma metodologia viável para a identificação das plantas, ou para fornecer uma categorização de plantas, é a aquisição da imagem da planta e o uso técnicas de reconhecimento de padrões. Dessa forma, o uso da computação, apesar de ainda ter pequena contribuição na área, pode prover informações importantes sobre a taxonomia das plantas, além de poder servir como base para sistemas que executem tarefas como a de seleção de determinado tipo de plantas ou que guiem o especialista para possíveis tomadas de decisões. Neste trabalho é proposto um método para classificação de plantas baseado em imagens colaborativas de especialistas do mundo inteiro. Esse método é capaz de lidar com algumas complexidades impostas durante a captura das imagens, como a presença de ruídos (luminosidade, sombras e objetos indesejáveis) e variações de posições das plantas. Para cumprir essa tarefa são utilizados descritores de textura baseados em SIFT, SURF e HOG, que têm mostrado excelentes resultados em diversos trabalhos. Para possibilitar os testes do método proposto, foi empregada uma base de imagens disponibilizada pela tarefa mundial de reconhecimento de plantas em 2011, ImageCLEF, que contém cerca de 2.586 amostras de plantas composta por 41 espécies divididas em duas categorias distintas: a primeira com 13 espécies e imagens com presença de ruídos, e a segunda com 28 espécies e imagens de folhas plotadas em um fundo branco. Os resultados dos experimentos mostram que os classificadores treinados com descritores de textura são capazes de atingir boas taxas de acertos, próximas a 70%, dada a complexidade do problema. Métodos de combinação de classificadores também foram utilizados e se mostraram capazes de melhorar o desempenho dos classificadores, principalmente nos testes com imagens que tem a presença de ruídos.

A informação sobre o tipo de herança de um caráter considerado para fins de seleção é de extrema importância para o sucesso dos programas de melhoramento. O caráter senescência retardada, usualmente chamado de stay-green, tem sido relacionado em diversas culturas à tolerância a estresses abióticos, principalmente ao estresse devido à seca. Embora a maioria dos híbridos de milho comerciais sejam stay-green, as informações sobre o seu tipo de herança são muito limitadas. Assim, este trabalho teve como objetivo estudar a herança do caráter stay-green em milho tropical. O material genético utilizado incluiu 55 linhagens de diversas origens, a fim de representar a variabilidade genética em milho tropical. Foram realizados cruzamentos dialélicos parciais, onde 50 linhagens foram cruzadas com outras 5 linhagens utilizadas como testadoras, originando 250 cruzamentos. Os 250 cruzamentos e seis híbridos comerciais foram avaliados em 8 ambientes no delineamento de látice simples 16x16 com duas repetições. O caráter stay-green foi avaliado em cinco plantas competitivas por parcela, 120 dias após a semeadura, através de uma escala de notas visual de 1 a 5, onde a nota 1 se referia às plantas verdes e a nota 5 às plantas secas. Foi necessário tomar dados de florescimento feminino para utilizá-los como covariável nas análises estatísticas e corrigir as diferenças de maturação entre os cruzamentos. A análise de variância dialélica foi realizada de acordo com o método 4 do modelo 1 de Griffing (1956), adaptado para dialelos parciais em múltiplos ambientes. A capacidade geral de combinação (CGC), tanto para as linhagens como para os testadores, e a capacidade específica de combinação (CEC) foram altamente significativas )01,0(<=P, mostrando que tanto a CGC como a CEC contribuíram significativamente para a expressão do caráter. Porém a contribuição da CGC foi de 69,06% e a da CEC foi de 30,94% para a variação entre cruzamentos, indicando que os efeitos aditivos, relacionados à CGC, são mais importantes que os efeitos não aditivos (dominância e epistasia), que são relacionados à CEC, na variação dos cruzamentos. Tanto a CGC como a CEC interagiram significativamente com o ambiente, evidenciando que estes parâmetros não são consistentes nos diversos ambientes. Então, a seleção para o caráter stay-green deve ser baseada em médias de experimentos avaliados com repetições em diversos ambientes. / Information on the inheritance of traits to be selected is of paramount importance for the success of breeding programs. The trait delayed senescence, usually named \"stay-green\" trait, has been related to tolerance to abiotic stresses, mainly drought stress, in several crop species. Although the majority of commercial maize hybrids are \"stay-green\", limited information are available on its inheritance. Thus, this research was conducted to study the inheritance of the stay-green trait in tropical maize. The genetic material included 55 inbred lines from several sources to represent the genetic variation of tropical maize. Fifty inbred lines were crossed to 05 inbreds as testers following the partial diallel cross design, giving rise to 250 single crosses. The crosses and six commercial hybrids, 256 entries, were evaluated at eight environments using a 16 x 16 lattice design with two replications per environment. The stay-green trait was recorded 120 days after sowing, in five competitive plants per plot, following a visual note scale, i.e., from 1 to 5, where 1 refers to green plants and 5 to no-green plants. Also, the trait days to mid-silking was recorded and used as covariate to correct for differences of maturing among crosses. The analysis of variance of the diallel crosses was computed following the method 4 model 1 of Griffing (1956) extended to multiple environments. The general combining ability (GCA) for both the inbreds and the testers, and the specific combining ability (SCA) were all highly significant (P<=0.01), showing that GCA as well as SCA contribute significantly for the expression of the trait. However, the contribution of the GCA was 69.06% and of the SCA was 30.94% for the variation among the crosses, indicating that the additive effects, which are related to GCA, are more important than the non-additive effects (dominance and epistasis), which are related to SCA, for the variation of the crosses. Both GCA and SCA interacted significantly with the environments, showing that these parameters were not consistent across the environments. Thus, selection for the stay-green trait should be based on the means of experiments evaluated in several environments.

Alguns táxons inseridos na série Shannoni do gênero Psathyromyia ((Diptera, Psychodidae, Phlebotominae) apresentam grande semelhança morfológica: Psathyromyia cuzquena, Pa. abonnenci, Pa. pestanai e Pa. shannoni o que têm levado a proposição de várias sinonímias e identificações errôneas. Psathyromyia shannoni apresenta vários sinônimos-júniores: Phlebotomus limai, Ph. bigeniculata, Ph. microcephala e Ph. pifanoi, e ampla distribuição geográfica, desde os Estados Unidos até a Argentina. Além destas espécies, uma afim de Pa. pestanai, ainda não descrita, foi encontrada no Vale do Ribeira. O objetivo foi discutir o status taxonômico e distribuição geográfica das espécies do complexo. Foram realizados estudos morfológicos e morfométricos de espécimes depositados em coleções e obtidos em coletas no alto e baixo Vale do Ribeira e Serra da Cantareira no Estado de São Paulo. Os espécimes foram analisados de forma individual, ignorando a identificação inicial contida na etiqueta de cada lâmina. Posteriormente foram separados em grupos de morfoespécie e após esse processo, foram feitas medidas as quais foram submetidas à análise de variância. A análise possibilitou revalidar as quatro espécies consideradas sinônimos júniores de Pa. shannoni e um sinônimojúnior foi proposto. Uma espécie nova é descrita e um táxon afim de Pa. microcephala foi identificado. Portanto, o complexo Shannoni passou a ter a seguinte composição: Pa. abonnenci, Pa. shannoni, Pa. microcephala stat. rev.; comb. nov., Pa. pifanoi stat. rev.; comb. nov., Pa. bigeniculata stat. rev.; comb. nov., Pa. limai stat. rev.; comb. nov. (Pa. pestanai syn. nov.) e Psathyromyia sp. nov. Psathyromyia cuzquena possivelmente é sinônimo-júnior de Pa. pifanoi, no entanto, mais estudos são necessários. O táxon que ocorre no baixo Vale do Ribeira corresponde a Pa. limai, e no alto Vale do Ribeira, pertence à nova espécie. O táxon afim de Pa. microcephala ocorre nas regiões Sul e Sudeste do Brasil, Argentina e Colômbia. A ampla distribuição de Pa. shannoni, em parte, corresponde a de Pa. bigeniculata, Pa. abonnenci, Pa. limai e Pa. aff. microcephala. O desconhecimento do atual local de depósito do tipo de Pa. microcephala e a descrição sucinta dos holótipo não possibilitam a sua diferenciação do táxon afim desta espécie. Estudos de espécimes da localidade-tipo de Pa. microcephala são necessários para definição do status de Pa. aff. microcephala. Uma chave para a identificação de machos e fêmeas das espécies do complexo Shannoni é apresentada / Some taxa included in the Shannoni series and Psathyromyia genus (Diptera, Psychodidae, Phlebotominae) show great morphological similarity: Psathyromyia cuzquena, Pa. abonnenci, Pa. pestanai and Pa. shannoni have led to misidentifications. Psathyromyia shannoni has several synonyms-junior: Phlebotomus limai, Ph. bigeniculata, Ph. microcephala and Ph. pifanoi, and wide geographic distribution, from the United States to Argentina. Besides these species, a similar of Pa. pestanai, not yet described, was found in the Ribeira Valley. The objective was to discuss the taxonomic status and the geographic distribution of the complex species. Morphological and morphometric studies were conducted from specimens deposited in collections and collected in the upper and lower Ribeira Valley and Serra da Cantareira in São Paulo State, Brazil. The specimens were analyzed individually, ignoring the initial identification on the label of each slide. Later they were separated into groups of morphospecies and after this process, measures were made to perform variance analysis. The analysis allowed to revalidate the four species considered junior synonyms of Pa. shannoni and one other junior synonyms was proposed. A new species is described and a similar taxa to Pa. microcephala was identified. Therefore, the complex Shannoni now has the following composition: Pa. abonnenci, Pa. shannoni, Pa. microcephala stat. rev.; comb. nov., Pa. pifanoi stat. rev.; comb. nov., Pa. bigeniculata stat. rev.; comb. nov., Pa. limai stat. rev.; comb. nov. (Pa. pestanai syn. nov.) and Psathyromyia sp. nov. Psathyromyia cuzquena is possibly a junior synonym of Pa. pifanoi, however, more studies are needed. The taxon that occurs at the lower part of the Ribeira Valley corresponds to Pa. limai, and that occurring at the upper Ribeira Valley belongs to a Psathyromyia sp. nov. A taxon similar to Pa. microcephala was identified in the South and Southeast of Brazil, Argentina and Colômbia. The wide distribution of Pa. shannoni partly corresponds to Pa. bigeniculata, Pa. abonnenci, Pa. limai and Pa. aff. microcephala. The unawareness of the local where the type of Pa. microcephala is deposited and its succinct description, does not allow distinguish it than Pa. aff. microcephala. Studies of specimens from the type-locality of Pa. microcephala are needed to define the status of Pa. aff. microcephala. A male and female identification key for the species of the Shannoni complex is presented