Os perfis longitudinais dos metabólitos dos esteróides sexuais, progesterona e estrógenos, e dos glicocorticóides foram analisados para 22 eventos (gestação, parto e lactação) de 8 jaguatiricas mantidas em cativeiro. Três eventos foram oriundos da Transferência de Embrião (TE) e foram comparados àquelas que gestaram por fertilização natural. As análises estatísticas demonstraram haver diferenças altamente significativas para metabólitos de progesterona na fase inicial (P<0001) e média (P< 0,007) da gestação, bem como, no período da lactação (P<0,0015). As análises descritivas sugeriram uma atividade ovariana para a espécie no período de lactação, uma vez detectado picos de metabólitos de estrógenos para alguns eventos. Foi realizado ainda, um estudo do comportamento materno de 3 fêmeas através do sistema de vídeo-monitoramento dos primeiros meses da lactação (n=3989,5 horas observadas). A espécie em cativeiro despendeu mais tempo cuidando do seu filhote e descansando durante o dia, entrando na caixa de abrigo entre 5:00h e 8:00h (61,3%) e nela permanecendo por um tempo médio de 8 horas seguidas. Outras análises comportamentais sugerem que o estresse é um fator preponderante na determinação do sucesso da criação do filhote. A variável comportamental executada pela fêmea de entrar e sair da caixa por repetidas vezes foi associada ao estresse, sendo possível avaliar a resposta da adrenal pela secreção dos glicocorticóides e realizar sua validação fisiologicamente. Espera-se desta forma, contribuir para uma mudança no quadro bastante crítico da população em cativeiro, considerando a baixa taxa de natalidade e a alta taxa de mortalidade dos filhotes, principalmente, no seu primeiro mês de vida. / The longitudinal profiles of the sexual steroid\'s metabolites, progesterone and estrogen, and glucocorticoids were analyzed for 22 events (pregnancy, birth and breastfeeding) of 8 ocelots kept in captivity. Three events came from the Embryo Transfer (TE) and were compared against the ones that were gestated by natural fertilization. The statistical analysis demonstrated that the differences were highly significative during the initial (P<0001) and middle stages (P< 0,007) of pregnancy and lactation (P<0,0015) periods for the progesterone metabolites. The descriptive analysis suggests a ovarian activity for the species during the lactation period, once detected the estrogen metabolites peaks during some events. A study was also performed, concerning the maternal behavior of 3 female through video-monitoring of the first months of lactation (n=3989,5 hours observed). The species that were kept in captivity spent more time resting and caring the puppy, entering it\'s shelter between 5:00h and 8:00h (61,3%) and there staying during 8 hours average. Other behavior analysis suggests that the stress level is a predominant fact in the success of the establishment of the puppy. A behavior variable performed by the female, by entering the shelter for a repeated number of times was linked to the stress level, being possible to assess the adrenal response by the secretion of glucorticoids and perform it\'s phisiological validation. It is expected by this means, a contribution for a change in the critical scene of the population that is kept in captivity, considering the puppies\' low birth rate and high mortality rate, specially during it\'s first months.

This work is dedicated to study of the recognition and classification of cardiac disease, diagnosised through the electrocardiogram ECG. This examination is normally used in heart medical center, emergency, intensive therapy, and with complement diagnosis in heart disease as: acute myocardium infarction, bundle block branches, hypertrophy and others. The software was developed for support to the model, with focus on extraction of ECG signal characteristics, and an artificial neural network for recognition of diseases. For extraction these characteristics, we have used a auto-regressive model, AR, with the algorithm least mean square LMS, to minimize the minimum error. The neural network, with architecture multilayer perceptron and back propagation algorithm of training, was chosen for the recognition of the standards. The method was showed efficient. / Este trabalho dedica-se ao estudo do reconhecimento e classificação de cardiopatias, diagnosticadas através do exame de eletrocardiografia, ECG. Esse exame é comumente utilizado em visitas a cardiologistas, centros de emergência, centros de terapia intensiva e exames eletivos para auxílio de diagnóstico de cardiopatias como: infarto agudo do miocárdio, bloqueios de ramos, hipertrofia e outros. O aplicativo desenvolvido para apoio ao trabalho focaliza a extração de características do sinal ECG, representado por ciclos e a aplicação destas características a uma rede neural artificial para reconhecimento das cardiopatias. Para extração das características do sinal, utilizamos o modelo matemático de previsão de comportamento de curvas, chamado de auto-regressivo, AR, onde utilizamos o passado histórico recente da curva para determinar o próximo ponto; em nosso caso, utilizamos o algoritmo dos mínimos quadrados para adequação do erro, conhecido como LMS. A rede neural de topologia perceptron multicamadas e com algoritmo de treinamento backpropagation foi escolhida para o reconhecimento dos padrões, pela sua capacidade de generalização. O método se mostrou adequado e eficiente ao objetivo proposto. / Mestre em Ciências