Made available in DSpace on 2014-08-13T14:50:49Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-01-20Bitstream added on 2014-08-13T18:00:24Z : No. of bitstreams: 1 000760059.pdf: 2134645 bytes, checksum: 635b296c4a3f8dc210e08b94a273ae35 (MD5) / A elicitação é um processo que permite a incorporação da informação a priori fornecida por um especialista sobre alguma quantidade, desconhecida e de interesse, à informação proveniente dos dados do experimento. Pode ser utilizada em muitas áreas aplicadas do conhecimento, principalmente em situações nas quais os dados experimentais não são tão numerosos devido à di culdade ou custo para obtê-los. Na abordagem Bayesiana nãoparam étrica, a densidade ou a função de interesse podem ser estimadas sem imposição de quaisquer suposições restritivas sobre a sua forma. Assim, os dados permitem determinar a estimativa da função de interesse em vez de condicioná-la a pertencer a uma dada fam ília paramétrica. O objetivo do presente trabalho é realizar uma aplicação do método Bayesiano não-paramétrico de elicitação de prioris proposto por Oakley e O'Hagan (2007), Moala (2009) e Moala e O'Hagan (2010) a m de estimar a função de con abilidade, considerada completamente desconhecida em sua forma, baseando-se apenas na informação fornecida pelo especialista. / The elicitation is a process that allows the incorporation of a prior information provided by an expert on some quantity, unknown and of interest, to the information from the experimental data. It can be used in many applied areas of knowledge, especially in situations where experimental data are not numerous because of the di culty or cost to obtain them. In Bayesian non-parametric approach, the density or the function of interest can be estimated without imposing any restrictive assumptions on its shape. Thus, the data allows determine the estimate of the interested function rather than conditioning it to a given parametric class functions. The aim of this paper is to apply the Bayesian nonparametric elicitation method of priors proposed by Oakley and O'Hagan (2007), Moala (2009) and Moala and O'Hagan (2010) to estimate the reliability function, considered completely unknown in its form, based only on the information provided by the expert.

[pt] Nas últimas décadas o avanço tecnológico tem atingido altos níveis de desenvolvimento, sendo as técnicas de inteligência computacional um dos principais campos em expansão devido à sua aplicabilidade nas diferentes áreas industriais. Uma das principais técnicas com aplicabilidade no setor da robótica é a Lógica Fuzzy, que permite aumentar as características de autonomia dos robôs. Atualmente a indústria brasileira vem desenvolvendo novos métodos robotizados para as tarefas de monitoramento e inspeção de gasodutos. No caso particular do gasoduto Coari-Manaus, foi desenvolvido o Robô Ambiental Híbrido Médio (RAHM), o qual possui um Sistema Primário de Navegação (SPN), mas não um Sistema Auxiliar de Navegação (SAN) para uso em caso de falha. Este trabalho tem como principal objetivo desenvolver um Sistema de Navegação Auxiliar controlado através da Lógica Fuzzy, de forma a auxiliar a navegação autônoma do robô em case de falha do SPN. O trabalho envolveu o projeto da eletrônica e de um sistema de inferência fuzzy para oferecer um controle adequado na navegação do robô em casos de emergência. O SAN é avaliado através de um estudo de caso comparativo, confirmando os benefícios que a Lógica Fuzzy oferece para o Sistema Auxiliar de Navegação. / [en] Technological progress has reached high levels of development in the last decades and computational intelligence techniques have been one of the main expanding fields due to their applicability in different industrial areas. One of those techniques that can be used in the field of robotics is Fuzzy Logic, which contributes to an increase in the autonomy of robots. Brazilian industry has been developing new robotics methods for monitoring and inspection tasks of pipelines. In the particular case of Coari-Manaus pipeline the Environmental Hybrid Medium Robot (RAHM) has been developed. This robot has a primary navigation system (PNS), but lacks an Auxiliary Navigation System (ANS) to be used in the case of failure. This dissertation has as its main objective developing an Auxiliary Navigation System controlled through Fuzzy Logic to help autonomous navigation in the case of the PNS failure. The work has involoved the electronic project and the design of a fuzzy inference system for an adequate control of the robot navigation of Robot in an emergency. The ANS is evaluated through a comparative case study and results confirm the benefits from using Fuzzy Logic in the design of the Auxiliary Navigation System.

Sistemas de previsão de cheias podem ser adequadamente utilizados quando o alcance é suficiente, em comparação com o tempo necessário para ações preventivas ou corretivas. Além disso, são fundamentalmente importantes a confiabilidade e a precisão das previsões. Previsões de níveis de inundação são sempre aproximações, e intervalos de confiança não são sempre aplicáveis, especialmente com graus de incerteza altos, o que produz intervalos de confiança muito grandes. Estes intervalos são problemáticos, em presença de níveis fluviais muito altos ou muito baixos. Neste estudo, previsões de níveis de cheia são efetuadas, tanto na forma numérica tradicional quanto na forma de categorias, para as quais utiliza-se um sistema especialista baseado em regras e inferências difusas. Metodologias e procedimentos computacionais para aprendizado, simulação e consulta são idealizados, e então desenvolvidos sob forma de um aplicativo (SELF – Sistema Especialista com uso de Lógica “Fuzzy”), com objetivo de pesquisa e operação. As comparações, com base nos aspectos de utilização para a previsão, de sistemas especialistas difusos e modelos empíricos lineares, revelam forte analogia, apesar das diferenças teóricas fundamentais existentes. As metodologias são aplicadas para previsão na bacia do rio Camaquã (15543 km2), para alcances entre 10 e 48 horas. Dificuldades práticas à aplicação são identificadas, resultando em soluções as quais constituem-se em avanços do conhecimento e da técnica. Previsões, tanto na forma numérica quanto categorizada são executadas com sucesso, com uso dos novos recursos. As avaliações e comparações das previsões são feitas utilizandose um novo grupo de estatísticas, derivadas das freqüências simultâneas de ocorrência de valores observados e preditos na mesma categoria, durante a simulação. Os efeitos da variação da densidade da rede são analisados, verificando-se que sistemas de previsão pluvio-hidrométrica em tempo atual são possíveis, mesmo com pequeno número de postos de aquisição de dados de chuva, para previsões sob forma de categorias difusas. / Flood forecasting systems are only useful when the forecast lead time is longer than the time required to activate preventive or remedial actions. In addition, the reliability and accuracy of forecasts are of prime importance. Flood level forecasts are always approximations, and confidence intervals are not always suitable, particularly with low confidence probabilities, which results intervals that are too wide. These intervals are troublesome, therefore, in the presence of very low and very high river levels. In this study, flood level forecasts are tried, both in the traditional, numerical form, and in the form of vague categories. It is accomplished using an expert system based on fuzzy rules and fuzzy inference. Methodologies and computational procedures for learning, simulation and consultation are idealised and then developed as a software (SELF - Sistema Especialista com uso de Lógica Fuzzy), which is aimed at research and practical operation. Comparisons between the use for prediction of fuzzy systems and empirical linear models revealed strong similarities, in spite of the fundamental differences in theory. The methodologies are applied to real time river level forecasts in the Camaquã river basin (15543 km2), for lead times ranging from one half to two days. Practical difficulties related to the use of fuzzy systems are identified and explored. The solutions found offer some advances to knowledge and practical application. Forecasts, both in the numerical and categorical forms, are made successfully, using the new resources. Evaluation and comparison of the predictions in symbolic form are made with the use of a proposed new group of statistics, derived from frequencies of simultaneous occurrences of observed and predicted values at the same categories. The effects of raingauge network density are analysed, and it is found that forecasting systems may be operated even where network density is sparse, given that fuzzy expert systems are available for symbolic predictions.

[pt] O consumo de energia elétrica no Brasil tem sido amplamente discutido nos últimos tempos. A crise do abastecimento de energia em 2001, fez com que o Governo Federal tomasse uma série de medidas para tentar corrigir os erros do modelo em vigência. Hoje, entende-se que a situação do setor energético é delicada, fazendo com que o risco de um novo racionamento volte a ser considerado. Neste contexto, as companhias de energia estão se deparando com o desafio de obter previsões de carga mais precisas. Consequentemente, uma vez que esta demanda encontra-se inserida em um cenário instável de economia, estas estimativas requerem métodos mais eficientes e inovadores. O objetivo principal deste estudo é fornecer uma nova abordagem para o problema de previsão do consumo de eletricidade. A metodologia de lógica fuzzy é proposta com o objetivo de extrair regras das variáveis de entrada e fornecer previsões de longo prazo para a demanda de eletricidade no Brasil. Através da modelagem estatística, a identificação das estruturas de dependência e defasagens entre estas variáveis, fornece suporte para os modelos independentes com previsões anuais. A grande vantagem dos modelos de lógica fuzzy vem da habilidade destes de imitar o pensamento humano em cenários de incerteza e imprecisão. Na literatura recente, a formulação destes tipos de modelo tem se limitado a tratar as variáveis explicativas de maneira univariada, ou então envolvendo somente o PIB. Este trabalho propõe a extensão do modelo desenvolvido na literatura, começando com variáveis como a população do Brasil e o valor adicionado do PIB por estados e setores, juntamente com suas variações. Com isso, o modelo proposto será comparado com a formulação oficial vigente fornecida pela EPE. / [en] The consumption of electricity in Brazil has been widely discussed recently. The energy supply crisis in 2001 forced the Federal Government to take a series of measures trying to fix the actual model. Nowadays, it is understood that the energy sector is going through bad times, making the risk of a new rationg plan be considered. In this context, energy companies are facing the challenge of making more accurate load forecast. Consequently, once this need is inserted into a scenario of unstable economy, these estimates require efficient methods combined with innovative features.The aim of this study is to provide a new approach to this electricity prediction problem. A Fuzzy logic methodology is proposed in order to extract rules from the input variables and provide Brazil s Long-term annual electricity demand forecasts. From a statistical modeling point of view, an identification of dependence and lags structure between the input variables provide support for independent models with annual estimates. The advantage of the fuzzy logic model lies on the ability to mimic the human thinking in an environment of uncertainty and imprecision. In recent literature, the formulation of these types of models has been limited to treating the explanatory variables in the univariate form, or involving only the GDP. This study proposes an extension of this model, starting with the Brazilian population and the additional value of the state GDP by sectors with their variations. Then, the proposed model is compared with the official formulation provided by EPE.

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 4670372 bytes, checksum: 4a27df26b20a2ccb05b5f1cbbcc66103 (MD5) Previous issue date: 2014-02-11 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Due to the current needs and high demand for software products with more quality, various approaches for software development have been proposed. Among such approaches, Software Product Line has emerged as a promising approach for improving software quality and reducing costs and development time due to its high capacity for promoting software reuse. As another promising approach, Distributed Software Development has been adopted by organizations as a consequence of globalization, making possible to find skilled software professionals and more attractive costs in organizations spread throughout the world. By adopting such approaches together, domain experts can be found in several outsourcing or even insourcing software development teams around the world. However, even adopting such approaches to improve the software quality, is not possible to guarantee the software quality if software development teams do not have the necessary and specific knowledge to implement each module. So, a key question arises: which teams are more technically qualified to develop each module identified in a software project? Considering only ten software development teams and ten software modules, it is possible to identify 1010 combinations of modules and teams, in other words, 10.000.000.000 possible arrangements. Clearly, this is a complex process to be done by project managers based on their experience, since a large number of combinations can be identified with a relatively small number of teams and software modules. Thus any ad-hoc decision making can be complex, inefficient and error-prone. In order to provide support for recommending qualified global software teams in Software Product Line projects, this dissertation presents a decision support approach that identifies a set of technically qualified software development teams for each software module. To achieve such a goal, the proposed approach is based on technical requirements of software modules and technical capabilities of software development teams. The proposed approach is structured in four stages. The first stage is intended to produce an artifact that represents the technical requirements expected to develop each software module. Based on such requirements, the second stage is intended to represent the technical capabilities of all candidate software development teams. Then, the third stage aims to define a policy that guides the selection of such teams. Finally, the fourth stage maps the information collected in earlier stages into a fuzzy logic algorithm and performs the selection of technically qualified teams. As output, for each software module, a recommendation is generated that indicates a set of candidate teams that have the most appropriate technical skills to implement the software module / Devido às necessidades atuais e grande demanda de produtos de software com cada vez mais qualidade, várias abordagens para desenvolvimento de software foram desenvolvidas. Entre estas, as Linhas de Produtos de Software surgiram como uma abordagem promissora para a melhoria da qualidade de software e redução de custos e prazos devido a sua alta capacidade de reúso. Outra abordagem promissora que tem sido adotada pelas organizações, como consequência da globalização, é o Desenvolvimento Distribuído de Software, pois a partir dela é possível encontrar mão de obra qualificada e custos mais atrativos em empresas espalhadas pelo mundo. Ao adotar conjuntamente essas abordagens, especialistas de domínio podem ser encontrados em várias equipes terceirizadas ou mesmo equipes de subsidiárias ou filiais de todo o mundo. Todavia, mesmo utilizando-se de abordagens que visam melhorar a qualidade dos produtos de software criados, não se pode garantir a qualidade dos mesmos se as equipes não possuírem os conhecimentos necessários e específicos para implementação dos diversos módulos de software. Assim, surge uma questão primordial: quais equipes são tecnicamente mais qualificadas para desenvolver cada módulo identificado num projeto de software? Considerando apenas dez equipes e dez módulos de software, é possível identificar 1010 combinações entre módulos e equipes, ou seja, 10.000.000.000 de arranjos possíveis. Claramente, esse é um processo complexo para ser realizado pelo gerente de projetos utilizando apenas sua experiência, uma vez que um grande número de combinações pode ser identificado com um número relativamente pequeno de equipes e módulos de software. Assim, qualquer decisão ad-hoc tomada pode ser complexa, ineficiente e sujeita a erros. A fim de fornecer suporte para escolha de equipes distribuídas de desenvolvimento de software, podendo inclusive o projeto estar integrado em um cenário de Linha de Produtos de Software, este trabalho apresenta uma abordagem de apoio à decisão que identifica um conjunto de equipes qualificadas tecnicamente para o desenvolvimento de cada módulo de software, baseado em requisitos técnicos dos módulos e capacidades técnicas das equipes. A abordagem proposta está estruturada em quatro etapas. A primeira tem a intenção de produzir um artefato que representa os requisitos técnicos esperados para desenvolver cada módulo de software. Com base em tais exigências, a segunda etapa tem por objetivo representar as capacidades técnicas de todas as equipes candidatas. Em seguida, a terceira etapa visa à definição de uma política que rege a seleção de equipes. Por fim, a quarta etapa cruza as informações coletadas nas fases anteriores em um algoritmo de lógica fuzzy e realiza a seleção das equipes. Como saída, para cada módulo de software é gerado uma recomendação que indica o conjunto de equipes candidatas que possuem as qualificações técnicas mais adequadas para implementar os módulos de softwares segundo a política de seleção adotada

Orientador: Sandra Aidar de Queiroz / Coorientador: Haroldo Henrique de Rezende Neves / Banca: Danisio Prado Munari / Banca: Lenira El Faro / Banca: Patrícia Tholon / Resumo: Características longitudinais são de grande importância para aprodução animal, no entanto, quando se trata de seleção genômica vários métodosestão sendo avaliados para características pontuais, como produção de leite emidades específicas ou produção total. Dessa forma, a aplicação destes métodos atrajetórias completas do fenótipo de interesse ao longo do tempo pode ser umaferramenta importante para a tomada de decisão do melhor momento para seleçãodos animais. No presente estudo foram utilizados dados de produção de leite,porcentagem de gordura, porcentagem de proteína e escore de células somáticas debovinos leiteiros da raça Holandesa em uma metodologia de dois estágios: i) osmodelos não lineares de Wood (1967), Cobby & Le Du (1978) e Wilmink (1987)foram ajustados aos dados de cada característica; ii) as estimativas de parâmetrosobtidas para as curvas individuais no modelo que proporcionou melhor ajuste aosdados (Wilmink) foram utilizadas como fenótipos nas análises genômicas. Além dosmodelos não lineares, também foi utilizado um modelo de regressão aleatória(RRM), considerando polinômios de Legendre quadráticos para a modelagem dosefeitos genético aditivo e de ambiente permanente. No segundo estágio foramtestados diferentes métodos para estimação dos valores genéticos genômicos(GEBV): RR-BLUP e LASSO, que consideraram como fenótipos as estimativas dosparâmetros obtidas anteriormente e os coeficientes de regressão estimados viaRRM. A cor... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Longitudinal traits are of great importance for animal production, however, when it comes to genomic selection several methods are being evaluated for specific traits, such as milk yield in specific ages or total yield. Thus, applying these methods to complete trajectories of the phenotype of interest over time can be an important tool for helping to decide the best time to select the animals. In this study, milk yield, fat and protein percentage, and somatic cell score data of dairy cattle were used, in a two-stage procedure: i) where the nonlinear Wood (1967), Cobby & Le Du (1978) and Wilmink (1987) were adjusted; ii) the model that provided the best fit was the Wilmink model (1987), whose parameter estimates were used as phenotypes later. In addition to the non-linear models, it was also used a random regression model, considering quadratic Legendre polynomials to model the additive genetic and permanent environment effects. In the second stage different methods for estimation of genomic breeding values (GEBV) were applied: RR-BLUP and LASSO, which considered as phenotypes the estimated parameters previously obtained and the random regression coefficients. The correspondence between phenotypes and GEBV was verified by through cross validation using the k-fold method. For all traits, the genomic prediction accuracies of Wilmink's model parameters were low when RR-BLUP was used. Furthermore, the accuracies for parameter c showed values close to zero for most traits. The pred... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Orientador: Jorge Alberto Achcar / Coorientador: Mário Hissamitsu Tarumoto / Banca: Carlos Aparecido dos Santos / Banca: Aparecida Doniseti Pires de Souza / Resumo: Dados composicionais consistem em vetores conhecidos como composições cujos componentes são positivos e definidos no intervalo (0,1) representando proporções ou frações de um "todo". A soma desses componentes deve ser igual a um. Os dados composicionais estão presentes em diferentes áreas, como na geologia, ecologia, economia, medicina entre muitas outras. Desta forma há um grande interesse em novas abordagens de modelar dados composicionais. Neste estudo, introduzimos as transformações logaritmo da razão (alr) e Box-Cox em modelos usados para dados composicionais, assumindo erros normais não correlacionados. O objetivo principal deste trabalho é aplicar métodos Bayesianos para estes modelos utilizando os métodos padrões de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC) para simular amostras da posteriori conjunta de interesse. Nós aplicamos a metodologia proposta em dois conjuntos de dados, sendo que um deles é sobre um experimento de medidas repetidas na qual introduzimos uma variável de efeito aleatório para capturar a dependência para os dados longitudinais e, além disso, a introdução de dois efeitos aleatórios extras no modelo. Estes resultados de modelagem podem ser de grande interesse em trabalhos aplicados que lidam com conjuntos de dados composicionais. / Abstract: Compositional data consist of known compositions vectors whose components are positive and defined in the interval (0,1) representing proportions or fractions of a "whole". The sum of these components must be equal to one. Compositional data is present in different areas, as in ecology, economy, medicine among many others. In this way, there is a great interest in new modeling approaches for compositional data. In this study we introduced additive log-ratio (alr) and Box-Cox transformations models used for compositional data, under uncorrelated normal errors. The main objective of this project is to apply Bayesian methods to these models using standard Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods to simulate samples of the joint posterior of interest. We apply the proposed methodology in two data sets, whereas one of them is about an experiment of repeated measures where we introduced a random effect variable to capture the dependence for the longitudinal data and also the introduction of two extra random effects in the model. These modeling results could be of great interest in the applied work dealing with compositional data sets. / Mestre

Orientador: Fernando Antônio Moala / Banca: Manoel Ivanildo Silvestre Bezerra / Banca: Fabio Nogueira Demarqui / Resumo: A elicitação é um processo que permite a incorporação da informação a priori fornecida por um especialista sobre alguma quantidade, desconhecida e de interesse, à informação proveniente dos dados do experimento. Pode ser utilizada em muitas áreas aplicadas do conhecimento, principalmente em situações nas quais os dados experimentais não são tão numerosos devido à di culdade ou custo para obtê-los. Na abordagem Bayesiana nãoparam étrica, a densidade ou a função de interesse podem ser estimadas sem imposição de quaisquer suposições restritivas sobre a sua forma. Assim, os dados permitem determinar a estimativa da função de interesse em vez de condicioná-la a pertencer a uma dada fam ília paramétrica. O objetivo do presente trabalho é realizar uma aplicação do método Bayesiano não-paramétrico de elicitação de prioris proposto por Oakley e O'Hagan (2007), Moala (2009) e Moala e O'Hagan (2010) a m de estimar a função de con abilidade, considerada completamente desconhecida em sua forma, baseando-se apenas na informação fornecida pelo especialista. / Abstract: The elicitation is a process that allows the incorporation of a prior information provided by an expert on some quantity, unknown and of interest, to the information from the experimental data. It can be used in many applied areas of knowledge, especially in situations where experimental data are not numerous because of the di culty or cost to obtain them. In Bayesian non-parametric approach, the density or the function of interest can be estimated without imposing any restrictive assumptions on its shape. Thus, the data allows determine the estimate of the interested function rather than conditioning it to a given parametric class functions. The aim of this paper is to apply the Bayesian nonparametric elicitation method of priors proposed by Oakley and O'Hagan (2007), Moala (2009) and Moala and O'Hagan (2010) to estimate the reliability function, considered completely unknown in its form, based only on the information provided by the expert. / Mestre

Orientador: Tatiana Miguel Rodrigues / Banca: Jéfferson Luiz Rocha Bastos / Banca: Juliano Gonçalves Oler / Resumo: A proposta desta dissertação é relacionar funções, progressões, princípio da indução finita e jogos para o ensino de matemática. Os jogos empregados são Torre de Hanói, Jogo dos Anéis Chineses e Salto de Rã, além de uma atividade com cubos. O uso dos jogos neste trabalho não visa à construção de conceitos, e sim o emprego das definições aprendidas em sala de aula na atividade de jogar. Assim, foram elaboradas formas que conduziram os alunos a uma investigação, com o mínimo possível de interferência do professor. Este estudo permitiu o tratamento do assunto de funções, progressões e indução finita de uma forma diferente das apresentadas nos livros didáticos estimulando o aluno a ter independência de pensamento, explorar seu potencial, suas competências e habilidades, tais como raciocínio lógico e intuitivo / Abstract: The proposal of this work is to relate functions, progressions, principle of mathematical induction and games for the learning of mathematics. Applied games are Torre de Hanói, Jogos dos Anéis Chineses and Salto de Rã game, as well as an activity with cubes. The use of games in this work is not intended at the construction of concepts, but the use of definitions learned in the classroom in the activity of entertainment. Thus, forms have been prepared which led students to an investigation, with the minimum possible teacher interference. This study allowed the subject functions; progressions and mathematical induction in a different way from that included in textbooks encourage students to have independent thinking, enabling the student to explore their potential, their skills and abilities such as logical and intuitive reasoning / Mestre

Orientador: Ney Lemke / Coorientador: Marcio Luis Acencio / Banca Sandra Regina Costa Maruyama / Banca: Marcelo Mendes Brandão / Banca: Claudia Pio / Banca: Angelo Jose Magro / Resumo: Uma importante questão levantada logo após o primeiro sequenciamento completo do genoma de um organismo foi: quantos genes são essenciais para a vida celular? Experimentos de deleção individual realizados com a bactéria Escherichia coli revelaram que menos de 10% dos seus genes apresentam essa condição, ou seja, a inativação de cada um deles leva a total inviabilidade da bactéria. A teoria de redes fornece uma representação abstrata de um sistema biológico, onde o conjunto de nodos são os componentes biológicos (proteínas, genes, metabólitos, etc) e o conjunto de arestas são as interações de natureza biológica (interação física entre proteínas, interações metabólicas, interações de regulação transcricional, etc) que conectam cada dois componentes biológicos. A posição dos componentes biológicos em uma rede indica sua importância para a manutenção do sistema biológico. De forma geral, componentes localizados em posições centrais em uma rede biológica são aqueles componentes chaves para a integridade do sistema. Neste trabalho, decidimos investigar a posição dos restantes 90% dos genes considerados não-essenciais na rede integrada de interações gênicas (RIG) de E. coli. Especificamente, investigamos os genes condicionalmente essenciais, isto é, genes que são essenciais somente em determinadas condições de estresse. Além disso, investigamos também a posição na rede de pares de genes que constituem interações genéticas agravantes, isto é, pares de genes que quando deletados conjuntamente agravam a viabilidade do organismo. Utilizando uma abordagem puramente computacional baseada em aprendizado de máquina e propriedades topológicas da RIG, nós criamos modelos preditivos de árvores de decisão para definirmos como esses genes condicionalmente essenciais e as interações genéticas agravantes estão distribuídas na RIG. Ainda, uma lista com as probabilidades de classificação de cada... / Abstract: An important question raised after the first complete genome sequencing was: how many genes are essential for the cell life? Single deletion experiments carried out with the bacteria Escherichia coli unveiled that less than 10% of their genes are essential, which means that the inativation of each one leads to the total bacteria inviability. The network theory provides an abstract representation of a biological system, where a set of nodes are the biological components (protein, genes, metabolites, etc) and the set of edges are the interactions (protein-protein physical interactions, metabolic interactions, transcriptional regulational interactions, etc) that link each two biological components. The position of the biological components in a network indicates its importance for the maintenance of the biological system. In general, components located in central positions in a network are those key components for the system integrity. In this work, we decided to survey the position of the 90% genes considered not essential in integrated network of gene interactions (INGI) of the E. coli. Specifically, we investigated the conditionally essential genes, i. e. those genes essential under some type of stress. Moreover, we also investigated the network position of gene pairs that constitute aggravating genetic interaction, i. e. genes pairs that when deleted simultaneously aggravates the organism viability. Using a purely computational approach based on machine learning and topological properties of the INGI, we created preditive decision trees models to define how those conditionally essential genes and the aggravating genetic interaction are distributed in the INGI. A list with the probability of classification for each gene/interaction were obtained. The performance evaluation of our models demonstrates that this methodology can be applied with success in predicting conditionally essential genes. The prediction of genetic interactions also ... / Doutor