Introdução: A resposta inflamatória sistêmica após cirurgia cardíaca está relacionada com aumento dos marcadores de lesão cerebral e o desenvolvimento de disfunção cognitiva pós-operatória (DCPO). O objetivo deste estudo foi avaliar a potencial associação entre DCPO e os níveis séricos de proteína S100beta e enolase específica de neurônio (NSE) após cirurgia de revascularização do miocárdio (RM) com circulação extracorpórea (CEC). Métodos: Foram investigados 73 pacientes submetidos à RM com CEC. A função cognitiva foi avaliada por psicólogas no pré-operatório e nos 3º, 7º, 21º, 90º e 180º dias após a cirurgia, utilizando-se testes neurocognitivos específicos para o reconhecimento de déficits de atenção, memória, função executiva e linguagem. Os níveis séricos de proteína S100beta e NSE foram medidos no pré-operatório, após a indução da anestesia, ao final da cirurgia e seis e 24 horas após a cirurgia. Para se avaliar a associação entre DCPO e os níveis séricos de proteína S100beta e NSE, utilizou-se ANOVA e ANOVA com medidas repetidas. As diferenças encontradas foram analisadas pela comparação múltipla de Tukey. Os resultados foram significantes quando p < 0,05. Resultados: DCPO foi observada em 63,1% dos pacientes após 21 dias e em 21,7% após seis meses da cirurgia. Na primeira semana após a cirurgia, 46,6% dos pacientes apresentaram delirium pósoperatório. Os maiores níveis séricos de proteína S100beta (1,8 ng/mL) e NSE (18,2 ng/mL) foram vistos no final da cirurgia e seis horas após a cirurgia, respectivamente. No entanto, não foi observada significante associação entre DCPO e aumento dos níveis séricos dos marcadores de lesão cerebral. Conclusões: O presente estudo observou uma elevada prevalência de DCPO. Adicionalmente, detectou-se um aumento dos níveis séricos de proteína S100beta e NSE no pós-operatório. Contudo, embora RM com CEC esteja significativamente relacionada a DCPO e níveis séricos elevados de proteína S100beta e NSE, o aumento dos níveis destes marcadores de lesão cerebral não foi associado à DCPO / Background: Systemic inflammatory response after cardiac surgery is associated with increased brain injury markers and development of postoperative cognitive dysfunction (POCD). The aim of this study was to evaluate the association between POCD and serum levels S100beta protein and neuron-specific enolase (NSE) after coronary artery bypass grafting (CABG) with cardiopulmonary bypass (CPB). Methods: 73 patients undergoing CABG surgery with CPB were investigated. Cognitive function was assessed by psychologists preoperatively and at 3, 7, 21, 90 and 180 days after surgery, using neurocognitive tests for specific recognition deficits in attention, memory, executive function and language. Serum levels S100beta protein and NSE were measured preoperatively, after induction of anesthesia, in the end of surgery, and 6 and 24 hours after surgery. Association between POCD and serum levels S100beta protein and NSE was assessed with ANOVA and ANOVA with repeated measurements. Differences were analyzed by Tukey\'s multiple comparison. Results were significant at p <0.05. Results: The mean age of patients was 61.8 ± 9.1 years. POCD was observed in 63.1% of patients after 21 days and 21.7% after 6 months of surgery. Postoperative delirium was seen in 46.6% of patients in the first week after surgery. The highest serum levels of S100beta protein (1.8 ng/mL) and NSE (18.2 ng/mL) were seen at the end of surgery and 6 hours after surgery, respectively. However, this study not observed a significant association between POCD and increased serum levels brain injury markers. Conclusions: The present study observed a high prevalence of POCD. Additionally, serum levels S100beta protein and NSE increased postoperatively. However, while CABG surgery with CPB is significantly related to POCD and elevated serum levels S100beta protein and NSE, the increased levels of such brain injury markers was not associated with POCD

O L-glutamato (L-Glu) é o principal neurotransmissor excitatório em vertebrados e é fundamental para funções primordiais do sistema nervoso central (SNC), tais como aprendizagem e memória. Entretanto, quando este neurotransmissor está em excesso na fenda sináptica, pode provocar uma série de eventos excitotóxicos, que por sua vez, estão associados a muitas neuropatologias. A terapia da maioria dessas doenças é ineficiente e provoca sérios efeitos colaterais. Portanto, é necessário desenvolver fármacos mais efetivos e com menos efeitos colaterais. Assim, peçonhas de artrópodes como a da aranha P. bistriata, se apresentam como fontes alternativas de compostos neuroativos, pois já demonstraram efeitos neuroprotetores in vitro e in vivo, bem como anticonvulsivos. Destarte, o objetivo deste estudo foi investigar um possível efeito neuroprotetor da fração RT10, isolada da peçonha de P.bistriata, em cultura primária de neurônios e glia (CPNGs), do tecido nervoso de ratos recém-nascidos, expostos a concentrações tóxicas de L-Glu (5 mM). As CPNGs foram tratadas durante 3 horas, previamente à lesão, que foi feita por um período de 12h. Ambas as exposições (tratamento e lesão) foram conduzidas no 7.º dia in vitro (DIV). Para analisar quantitativamente e qualitativamente os efeitos dos tratamentos, bem como demonstrar a composição das CPNGs foram realizados ensaios de viabilidade celular, com o sal sódico de resazurina (SSR) e, imunomarcações com anticorpos primários para MAP2, NeuN e GFAP. A fração RT10 foi neuroprotetora, pois diminuiu a perda celular nos testes com o SSR em 10%, nas CPNGs, expostas ao L-Glu, além de apresentarem efeito maior (5%), que o do fármaco Riluzol (RIL). A neuroproteção da RT10 também foi observada nos ensaios de imunocitoquimica. Os neurônios tratados com RT10 e RIL, que foram marcados com anti-MAP2 tiveram maior prolongamentos dos dendritos em relação aos neurônios não tratados. Portanto, a intensidade da fluorescência de anti-MAP2 para os neurônios tratados com esta fração foi 38% maior em relação aos não tratados; e 21% maior quando comparados ao grupo RIL. Deste modo, podemos considerar a RT10, como uma ferramenta para a prospecção de novos fármacos contra neurodegenerações, in vitro e principalmente estudos de mecanismo de ação, cujas variáveis podem ser mais bem controladas. / L-Glutamate (L-Glu), the major excitatory neurotransmitter in the central nervous system of vertebrates, is essential to the occurrence of cognitive functions. However, when L-Glu is over-accumulated in a synaptic cleft it can provoke excitotoxicity (EXT), which has been implicated in many neurological disorders (NDs). The current therapies against NDs are undereffective and can provoke side effects, so it is necessary to develop new treatments. In this regard, neuroactive compounds obtained from Parawixia bistriata spider venom are an alternative source of neuroactive compounds, because they showed neuroprotective effects in vitro and in vivo. Thus, the main aim of this work was to evaluate a possible neuroprotective effect of RT10 fraction obtained from P. bistriata venom in primary culture of neuron and glial cells (PCNGCs) from cerebral tissue of newborn Wistar rats, after the exposition to L-glu toxic concentration (5mM). The PCNGCs were submitted to the neuroprotection treatments for 3 hours and previously to the neurotoxic treatment, which the L-glu stayed for 12h in the PNGCs. The both expositions were conducted on the 7th day in vitro (DIV). The Resazurin sodium salt (RSS) and immunocytochemistry (MAP2, NeuN e GFAP primary antibodies) trials were utilized to measure quantitatively and qualitatively the treatments, as well as to prove the culture composition. In the RSS trial, the RT10 was neuroprotector, since avoided the cell death in 10%, under the PCNGCs which were exposed to L-Glu. in addition, RT10 demonstrated higher effect than rilozole (5%). RT10 attenuated the toxic effects of L-Glu under the neuromorphology, consequently the fluorescence intensity of MAP2 at PCNGC treated with RT10 was 38% higher than untreated group and it was 21% higher than riluzole group. Thus, we can consider that RT10 compounds are valuable tools to the prospection of new drugs against NDs.

Introdução: A Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA) é uma doença degenerativa e progressiva que afeta neurônios motores da medula espinhal, tronco cerebral e/ ou córtex motor. Sua manifestação clínica é bastante variada, sua etiologia desconhecida e a progressão, fatal. Não existe ainda um tratamento curativo para a ELA, porém alguns medicamentos e a realização de fisioterapia podem auxiliar, fornecendo ao paciente uma melhor qualidade de vida. Objetivos: Testar a hipótese de que técnicas quantitativas de Ressonância Magnética (RM) são eficazes para detectar a lesão neuronal no encéfalo de pacientes com ELA no estágio inicial da doença e, verificar se existe correlação entre a lesão encefálica e a perda funcional do paciente. Dessa forma, pretende-se estabelecer um protocolo capaz de contribuir para o diagnóstico precoce da ELA. Metodologia: Quinze pacientes com diagnóstico de ELA definida ou provável (12 homens e três mulheres), com idade entre 37 e 79 anos e seus respectivos controles foram submetidos a um protocolo de avaliação por RM, que incluiu um estudo estrutural volumétrico e quantitativo do dano neuronal e mielínico por razão de sequências ponderadas em T1 e FLAIR, da Transferência de Magnetização (MT), Relaxometria, Anisotropia Fracionada (FA) e Difusão (DTI), além da Espectroscopia de prótons. Alguns dos sujeitos foram submetidos também à uma avaliação física de força muscular, de funcionalidade através da Amyotrophic Lateral Sclerosis Functional Rating Scale Revised (ALSFRS-R), de qualidade de vida através da Amyotrophic Lateral Sclerosis Assessment Questionnaire (ALSAQ-40) e de quantificação da fadiga pela Fadigue Severity Scale (FSS). Os dados da RM dos dois grupos foram comparados através da análise de variância multi e univariada e submetidos à correção de múltiplas comparações de Bonferroni. Nas variáveis com diferença significante entre os grupos, foi estudada a validade preditiva da medida, calculando-se a área sob a curva ROC e estabelecidos os valores de sensibilidade, especificidade e acurácia. Os dados das escalas foram comparados pelo teste de Mann-Whitney e correlacionados entre si e com as estruturas através da correlação de Spearman. Resultados: As várias técnicas da RM, com exceção da MT, identificaram pelo menos uma estrutura com diferença significante entre os dois grupos, totalizando 11 estruturas mais a razão dos metabólitos NAA/Cre. Os valores de sensibilidade, especificidade e acurácia foram satisfatórios variando entre 0,60 e 1,00 , com destaque para o Volume do Giro Superior Frontal Direito e Giro Superior Frontal Esquerdo que apresentaram valores 1,00 , 0,93 e 0,97 , respectivamente. As escalas ALSFRS-R e ALSAQ-40 apresentaram diferença significativa entre os dois grupos, mas a FSS não apresentou. As escalas apresentaram correlação significativa entre si em quase todos os escores totais e domínios. Já a correlação das escalas com as estruturas foi significativa apenas para o Volume. Conclusões: Técnicas como DTI, FA, Relaxometria e Volume se mostraram mais eficazes no diagnóstico precoce de pacientes com ELA do que as outras. A redução de volume de substância cinzenta se correlacionou positivamente com a ALSFRS-R. Por fim, propomos um protocolo para avaliação de pacientes com ELA, que inclua imagem volumétrica de alta resolução para cálculo da Volumetria e DTI. / Introduction: Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) is a progressive and degenerative disease that affects motor neurons in the spinal cord, brain stem and/ or motor cortex. Their clinical presentation is varied, its unknown etiology and fatal progression. There isnt still a curative treatment for ALS, but some medications and physical therapy can help by providing the patient a better quality of life. Objectives: To test the hypothesis that quantitative techniques of magnetic resonance imaging (MRI) are effective to detect neuronal damage in the brain of patients with ALS at the inicial stage of the disease and see if there is a correlation between brain injury and functional loss of the patient. Thus, we intend to establish a protocol can to contribute to early diagnosis of ALS. Methods: Fifteen patients with definite or probable ALS (12 men and three women) aged between 37 and 79 and their respective controls underwent an MRI evaluation protocol, including a volumetric and quantitative structural study of damage neuronal and myelin by reason of T1-weighted sequences and FLAIR , Magnetization Transfer (MT), Relaxometry, Fractional Anisotropy (FA), Diffusion (DTI) and Proton magnetic resonance spectroscopy. Some of the subjects also underwent a physical assessment of muscle strength, functionality by Amyotrophic Lateral Sclerosis Functional Rating Scale Revised (ALSFRS-R), quality of life through the Amyotrophic Lateral Sclerosis Assessment Questionnaire (ALSAQ-40) and quantification of fatigue by Fadigue Severity Scale (FSS). The MRI data of the two groups were compared using analysis of variance multivariate and univariate and submitted to correction for multiple comparisons of Bonferroni. In the variables with significant differences between groups, we studied the predictive validity of the measure, by calculating the area under the ROC curve and set the sensitivity, specificity and accuracy. The data of the scales were compared using Mann-Whitney test and correlated with each other and with the structures by Spearman correlation. Results: The various MRI techniques, with the exception of MT, identified at least one structure with a significant difference between the two groups, a total of 11 structures over the reason for the metabolites NAA/Cre. The sensitivity, specificity and accuracy were satisfactory ranging from 0.60 to 1.00 , with emphasis on Volume of Gyros Superior Frontal Right and Gyros Superior Frontal Left that averaged 1.00 , 0.93 and 0,97 , respectively. The ALSFRS-R and ALSAQ-40 scales showed significant differences between the two groups, but the FSS did not. The scales were significantly correlated with each other in almost all domains and total scores. The correlation with the structures of the scales was significant only for the Volume. Conclusions: Techniques such as DTI, FA, Relaxometry and Volume are more effective in early diagnosis of ALS patients than others. The decrease in gray matter volume was positively correlated with the ALSFRS-R. Finally, we propose a protocol for evaluation patients with ALS, including high-resolution volumetric image to calculate the Volume and DTI.

Realizamos simulações computacionais de modelos da atividade elétrica de centros geradores de padrões para investigar o fato experimental de organismos vivos utilizarem neurônios caóticos para produzir padrões periódicos. Centros geradores de padrões biológicos produzem atividades motoras periódicas que devem ser robustas a pequenas flutuações das propriedades dos neurônios e sinapses, mas também flexíveis para permitir a neuromodulação do ritmo. Utilizamos principalmente dois modelos de atividade neural, um modelo fenomenológico do tipo Hindmarsh-Rose e um modelo baseado em condutâncias do tipo Hodgking-Huxley. Realizamos também experimentos com redes híbridas, conectando dois tipos de neurônios do gânglio estomatogástrico de crustáceos aos neurônios modelo, que confirmaram os resultados obtidos nas simulações. Observamos o comportamento das redes principalmente em função de dois parâmetros: um que controla a atividade intrínseca dos neurônios e outro que representa a condutância máxima das sinapses químicas usadas para formar a rede. As redes apresentam atividade robusta e flexível quando os neurônios que as compõem apresentam comportamento intrínseco entre rajadas e tônico. Esta é a região onde os neurônios modelo apresentam comportamento caótico, o que é uma evidência do motivo de se observar este tipo de comportamento em neurônios isolados do gânglio estomatogástrico dos crustáceos. Mostramos que o modelo tipo Hodgkin-Huxley, apesar de mais realista do ponto de vista eletrofisiológico, não apresenta um comportamento coletivo satisfatório em termos de flexibilidade e robustez. Os experimentos com redes híbridas evidenciaram como deveria ser modificado o modelo para que o comportamento coletivo fosse restaurado. Investigamos também outros aspectos da atividade neural: a obtenção de padrões oscilatórios com neurônios que não apresentam comportamento intrinsecamente oscilatório e a influência de perturbações causada por ruídos na atividade neural. / Realizamos simulações computacionais de modelos da atividade elétrica de centros geradores de padrões para investigar o fato experimental de organismos vivos utilizarem neurônios caóticos para produzir padrões periódicos. Centros geradores de padrões biológicos produzem atividades motoras periódicas que devem ser robustas a pequenas flutuações das propriedades dos neurônios e sinapses, mas também flexíveis para permitir a neuromodulação do ritmo. Utilizamos principalmente dois modelos de atividade neural, um modelo fenomenológico do tipo Hindmarsh-Rose e um modelo baseado em condutâncias do tipo Hodgking-Huxley. Realizamos também experimentos com redes híbridas, conectando dois tipos de neurônios do gânglio estomatogástrico de crustáceos aos neurônios modelo, que confirmaram os resultados obtidos nas simulações. Observamos o comportamento das redes principalmente em função de dois parâmetros: um que controla a atividade intrínseca dos neurônios e outro que representa a condutância máxima das sinapses químicas usadas para formar a rede. As redes apresentam atividade robusta e flexível quando os neurônios que as compõem apresentam comportamento intrínseco entre rajadas e tônico. Esta é a região onde os neurônios modelo apresentam comportamento caótico, o que é uma evidência do motivo de se observar este tipo de comportamento em neurônios isolados do gânglio estomatogástrico dos crustáceos. Mostramos que o modelo tipo Hodgkin-Huxley, apesar de mais realista do ponto de vista eletrofisiológico, não apresenta um comportamento coletivo satisfatório em termos de flexibilidade e robustez. Os experimentos com redes híbridas evidenciaram como deveria ser modificado o modelo para que o comportamento coletivo fosse restaurado. Investigamos também outros aspectos da atividade neural: a obtenção de padrões oscilatórios com neurônios que não apresentam comportamento intrinsecamente oscilatório e a influência de perturbações causada por ruídos na atividade neural. We have performed computational simulations of models of the neural electrical activity of central pattern generators in order to investigate the experimental fact that living organisms use chaotic neurons to produce periodic patterns. Biological central pattern generators produce periodic motor activity that must be robust to small fluctuacions in the neural and synaptic properties, but they must also be flexible to alow rhythm neuromodulation. We have used mainly two different models of neural activity, one phenomenological Hindmarsh-Rose type and another conductance based Hodgking-Huxley type. We have also performed experiments with hybrid networks, connecting two types crustacean stomatogastric ganglion neurons with the model neurons, which confirmed the results obtained with the simulations. We have simulated the network behavior as a function of two parameters: the maximal conductance of the chemical synapses by which neurons are connected and a parameter that controls the intrinsic behavior of the neurons. The networks present robust and flexible activity when the neurons have intrinsic beharior between bursting and tonic. This is the region in which model neurons present chaotic behavior, what is an evidence of why chaotic behavior takes place in isolated neurons from the stomatogastric ganglion (STG) of crustaceans. We have shown that the Hodgking-Huxley type model does not perform a satisfactory collective behavior in terms of flexibility and robustness, in spite of its electrophysiological realism. Experiments with hybrid networks showed how the model should be modified in order to restore the proper collective behavior. We have also investigated other aspects of the neural activity: the observation of oscillatory patterns in networks composed by neurons that are not endogenous bursters and the influence of perturbations in the neural activity caused by noize.

Realizamos simulações computacionais de modelos da atividade elétrica de centros geradores de padrões para investigar o fato experimental de organismos vivos utilizarem neurônios caóticos para produzir padrões periódicos. Centros geradores de padrões biológicos produzem atividades motoras periódicas que devem ser robustas a pequenas flutuações das propriedades dos neurônios e sinapses, mas também flexíveis para permitir a neuromodulação do ritmo. Utilizamos principalmente dois modelos de atividade neural, um modelo fenomenológico do tipo Hindmarsh-Rose e um modelo baseado em condutâncias do tipo Hodgking-Huxley. Realizamos também experimentos com redes híbridas, conectando dois tipos de neurônios do gânglio estomatogástrico de crustáceos aos neurônios modelo, que confirmaram os resultados obtidos nas simulações. Observamos o comportamento das redes principalmente em função de dois parâmetros: um que controla a atividade intrínseca dos neurônios e outro que representa a condutância máxima das sinapses químicas usadas para formar a rede. As redes apresentam atividade robusta e flexível quando os neurônios que as compõem apresentam comportamento intrínseco entre rajadas e tônico. Esta é a região onde os neurônios modelo apresentam comportamento caótico, o que é uma evidência do motivo de se observar este tipo de comportamento em neurônios isolados do gânglio estomatogástrico dos crustáceos. Mostramos que o modelo tipo Hodgkin-Huxley, apesar de mais realista do ponto de vista eletrofisiológico, não apresenta um comportamento coletivo satisfatório em termos de flexibilidade e robustez. Os experimentos com redes híbridas evidenciaram como deveria ser modificado o modelo para que o comportamento coletivo fosse restaurado. Investigamos também outros aspectos da atividade neural: a obtenção de padrões oscilatórios com neurônios que não apresentam comportamento intrinsecamente oscilatório e a influência de perturbações causada por ruídos na atividade neural. / Realizamos simulações computacionais de modelos da atividade elétrica de centros geradores de padrões para investigar o fato experimental de organismos vivos utilizarem neurônios caóticos para produzir padrões periódicos. Centros geradores de padrões biológicos produzem atividades motoras periódicas que devem ser robustas a pequenas flutuações das propriedades dos neurônios e sinapses, mas também flexíveis para permitir a neuromodulação do ritmo. Utilizamos principalmente dois modelos de atividade neural, um modelo fenomenológico do tipo Hindmarsh-Rose e um modelo baseado em condutâncias do tipo Hodgking-Huxley. Realizamos também experimentos com redes híbridas, conectando dois tipos de neurônios do gânglio estomatogástrico de crustáceos aos neurônios modelo, que confirmaram os resultados obtidos nas simulações. Observamos o comportamento das redes principalmente em função de dois parâmetros: um que controla a atividade intrínseca dos neurônios e outro que representa a condutância máxima das sinapses químicas usadas para formar a rede. As redes apresentam atividade robusta e flexível quando os neurônios que as compõem apresentam comportamento intrínseco entre rajadas e tônico. Esta é a região onde os neurônios modelo apresentam comportamento caótico, o que é uma evidência do motivo de se observar este tipo de comportamento em neurônios isolados do gânglio estomatogástrico dos crustáceos. Mostramos que o modelo tipo Hodgkin-Huxley, apesar de mais realista do ponto de vista eletrofisiológico, não apresenta um comportamento coletivo satisfatório em termos de flexibilidade e robustez. Os experimentos com redes híbridas evidenciaram como deveria ser modificado o modelo para que o comportamento coletivo fosse restaurado. Investigamos também outros aspectos da atividade neural: a obtenção de padrões oscilatórios com neurônios que não apresentam comportamento intrinsecamente oscilatório e a influência de perturbações causada por ruídos na atividade neural. We have performed computational simulations of models of the neural electrical activity of central pattern generators in order to investigate the experimental fact that living organisms use chaotic neurons to produce periodic patterns. Biological central pattern generators produce periodic motor activity that must be robust to small fluctuacions in the neural and synaptic properties, but they must also be flexible to alow rhythm neuromodulation. We have used mainly two different models of neural activity, one phenomenological Hindmarsh-Rose type and another conductance based Hodgking-Huxley type. We have also performed experiments with hybrid networks, connecting two types crustacean stomatogastric ganglion neurons with the model neurons, which confirmed the results obtained with the simulations. We have simulated the network behavior as a function of two parameters: the maximal conductance of the chemical synapses by which neurons are connected and a parameter that controls the intrinsic behavior of the neurons. The networks present robust and flexible activity when the neurons have intrinsic beharior between bursting and tonic. This is the region in which model neurons present chaotic behavior, what is an evidence of why chaotic behavior takes place in isolated neurons from the stomatogastric ganglion (STG) of crustaceans. We have shown that the Hodgking-Huxley type model does not perform a satisfactory collective behavior in terms of flexibility and robustness, in spite of its electrophysiological realism. Experiments with hybrid networks showed how the model should be modified in order to restore the proper collective behavior. We have also investigated other aspects of the neural activity: the observation of oscillatory patterns in networks composed by neurons that are not endogenous bursters and the influence of perturbations in the neural activity caused by noize.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) is a progressive neurodegenerative disease that affects the somatic motor system through the degeneration of upper and lower motors neurons. Evidence suggests that the cerebrospinal fluid (CSF), which is in direct contact with the nervous system, has soluble substance that could cause injuries in motor neurons. Animal models that express mutant ALS associated genes have been created to study the various etiopathological mechanisms which manifest themselves similarly to that occur in ALS patients. However, these models best represent the etiology of the disease in familiar cases and there is not yet an animal model that represents the characteristics of the disease in sporadic form, despite the similarity between familiar and sporadic cases. Thus, the aim of this study was to evaluate the motor and histological changes after intracerebroventricular injection (i.c.v.) of CSF from ALS sporadic patients in rats. 43 seven-month-old Wistar rats were used, coming from the sectoral animal facility of the Department of Physiology at the Federal University of Sergipe. The study was divided into two experiments: (I) with a single administration i.c.v. of the CSF and (II) with repeated administration i.c.v. of the CSF. In the experiment I, the animals were divided into 3 groups: control (CTR, artificial CSF solution), non-ALS (N-ALS, CSF of patients without neurological disease) and ALS (ALS, LCR of patients with sporadic ALS) who received a single injection i.c.v. (7.5μL) and one week after were subjected to motor tests: strength test, catalepsy test, open field test and walking test once a week for 30 days. In the Experiment II, animals were divided into 3 groups: control (CTR) Non-ALS (N-ALS) and ALS and they received daily injection for 6 days, i.c.v. (5.0μL). Throughout the treatment the animals underwent the motor tests already mentioned. After the tests, in both experiments, rats were anesthetized, perfused, their spinal cords were removed and subjected to histological analysis by hematoxylin-eosin for general morphological observation. In the first experiment ,in ALS group, motor alteration was observed in the strength test, open field and in the walking test, accompanied by a reduction of motor neurons and glial cells in the thoracic and lumbar regions of the spinal cord. In the second experiment, Also in the ALS group, it was observed driving change in catalepsy, open field and in the walking test, accompanied by an increase of glial cells in the lumbar region of the spinal cord. Data presented in this study show that the CSF management of ALS patients can cause pathogenic mechanisms similar to those seen in humans and other animal models of ALS. / A Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA) é uma doença neurodegenerativa progressiva, que afeta o sistema motor somático através da degeneração dos neurônios motores superiores e inferiores. Evidências apontam que o líquido cefalorraquidiano (LCR), que está em íntimo contato com o sistema nervoso, apresenta substâncias solúveis que podem provocar lesões em neurônios motores. Modelos animais que expressam genes mutantes associados à ELA foram desenvolvidos, para o estudo dos mais diversos mecanismos etiopatológicos que se manifestam de forma similar aos que ocorrem em pacientes com a doença. Entretanto, esses modelos representam melhor a etiologia da doença em casos familiares e, apesar da semelhança entre casos familiares e esporádicos, ainda não se tem um modelo animal que represente características da doença nesta última. Diante disso, o objetivo do presente trabalho foi avaliar as alterações motoras e histológicas após injeção intracerebroventricular (i.c.v.) de LCR de pacientes com ELA esporádica em ratos Wistar. Foram ultilizados 43 ratos Wistar, com idade aproximada de sete meses, provenientes do Biotério Setorial do Departamento de Fisiologia da Universidade Federal de Sergipe. O trabalho foi dividido em 2 experimentos: (I) com uma única administração i.c.v. de LCR e (II) com administrações repetidas i.c.v. de LCR. No experimento I os animais foram divididos em 3 grupos, controle (CTR, solução de LCR artificial), não-ELA (NELA, LCR de pacientes sem doenças neurológicas) e ELA (ELA, LCR de paciente com ELA esporádica) que receberam uma única injeção i.c.v. de 7,5 μL e após uma semana foram submetidos aos testes motores: teste de força, catalepsia, campo aberto e teste de marcha uma vez por semana durante 30 dias. No experimento II, os animais foram divididos em 3 grupos, controle (CTR), Não-ELA (N-ELA) e ELA que receberam uma injeção diária, durante 6 dias, i.c.v. de 5 μL. Ao longo do tratamento, os animais foram submetidos aos testes motores acima mencionados. Após os testes, em ambos experimentos, os ratos foram anestesiados, perfundidos, suas medulas removidas e submetidas à análise histológica pela coloração de hematoxilina-eosina para observação morfológica geral. No experimento I, no grupo ELA, foi observado alteração motora no teste de força, campo aberto e no teste de marcha, acompanhado por uma redução de neurônios motores e células gliais na região torácica e lombar da medula espinal. No experimento II, também no grupo ELA, foi observado alteração motora na catalepsia, campo aberto e no teste de marcha, acompanhado de um aumento de células gliais na região lombar da medula espinal. Os dados apresentados neste estudo mostram que a administração de LCR de pacientes com ELA pode provocar mecanismos patogênicos semelhantes aos observados em humanos e outros modelos animais de ELA.

Submitted by Irene Nascimento (irene.kessia@ufpe.br) on 2016-09-27T18:39:30Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) RicardoDeAndradeAraujo.pdf: 2136922 bytes, checksum: 3bf9d638152b4cc1870ed7c533772fae (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-27T18:39:30Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) RicardoDeAndradeAraujo.pdf: 2136922 bytes, checksum: 3bf9d638152b4cc1870ed7c533772fae (MD5) Previous issue date: 2016-01-01 / CNPQ / Este trabalho apresenta um estudo sobre séries temporais financeiras, em alta-frequência, na tentativa de identificar as características do seu fenômeno gerador e, baseado neste estudo, propor um modelo, composto por uma combinação balanceada entre operadores lineares e operadores não-lineares crescentes e decrescentes, capaz de prever este tipo particular de série temporal. Para o processo de aprendizagem, é proposto um método baseado em gradiente descendente, utilizando ideias do algoritmo de retropropagação do erro (back propagation, BP) e uma abordagem alternativa para superar o problema da não-diferenciabilidade dos operadores não-lineares. Uma análise experimental é conduzida com o modelo proposto, utilizando um conjunto de séries temporais financeiras, em alta-frequência, do mercado de ações Brasileiro: Banco do Brasil SA, Banco Bradesco SA, Brasil Foods SA, BR Malls Participações SA e Companhia Energética Minas Gerais. Nestes experimentos, um conjunto relevante de medidas é utilizado para avaliar o desempenho preditivo do modelo proposto, e os resultados alcançados superam aqueles obtidos utilizando técnicas estatísticas, neurais e híbridas apresentadas na literatura. Também, são realizadas simulações com um sistema de apoio à decisão, baseado em previsão, para compra e venda de ações, tendo em vista demonstrar o desempenho econômico expressivo do modelo proposto no mercado de ações, em alta-frequência. / This work presents a study about high-frequency financial time series to identify the characteristics of their generator phenomenon and, based on such study, to propose a model, composed of a balanced combination of linear operators and increasing and decreasing nonlinear operators, able to predict this kind of time series. For the learning process, it is proposed a descent gradient-based method, using ideas from the back propagation (BP) algorithm and a systematic approach to overcome the problem of nondifferentiability of nonlinear operators. An experimental analysis is conducted with the proposed model, using a set of highfrequency financial time series of the Brazilian stock market: Banco do Brasil SA, Banco Bradesco SA, Brasil Foods SA, BR Malls Participações SA and Companhia Energética Minas Gerais. In these experiments, a relevant set of measures are used to assess the prediction performance of the proposed model, and the achieved results overcome those obtained by statistical, neural and hybrid techniques presented in the literature. Also, it is performed simulations with a prediction-based decision support system, for buy and sale of stocks, to demonstrate the significant economic performance of the proposed model in real high-frequency stock market

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-04-24T19:36:29Z No. of bitstreams: 1 lucascorreanettomachado.pdf: 1851458 bytes, checksum: 2a8b67f0adf8343c28d4e1121a757f6d (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-04-25T15:23:10Z (GMT) No. of bitstreams: 1 lucascorreanettomachado.pdf: 1851458 bytes, checksum: 2a8b67f0adf8343c28d4e1121a757f6d (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-25T15:23:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 lucascorreanettomachado.pdf: 1851458 bytes, checksum: 2a8b67f0adf8343c28d4e1121a757f6d (MD5) Previous issue date: 2013-11-22 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho apresenta uma técnica para treinamento de Redes Neurais Artificiais (RNA), capaz de obter os parâmetros da rede através dos dados disponíveis para treinamento, sem necessidade de estabelecer a arquitetura da rede a priori, denominado Método de Segmentações Geométricas Sucessivas (MSGS). O MSGS agrupa os dados de cada classe em Hipercaixa (HC) onde cada caixa é alinhada de acordo com os eixos de maior distribuição de seu conjunto de pontos. Sendo as caixas linearmente separáveis, um hiperplano de separação é identificado originando um neurônio. Caso não seja possível a separação por um único hiperplano, uma técnica de quebra é aplicada para dividir os dados em classes menores para obter novas HCs. Para cada subdivisão novos neurônios são adicionados à rede. Os resultados dos testes realizados apontam para um método rápido e com alta taxa de sucesso. / This work presents a technique for Artificial Neural Network (ANN) training, able to get the network parameters from the available data for training, without establishing the network architecture a priori, called Successive Geometric Segmentation Method (SGSM). The SGSM groups the data of each class into hyperboxes (HB) aligned in accordance with the largest axis of its points distribution. If the HB are linearly separable, a separating hyperplane may be identified resulting a neuron. If it is not, a segmentation technique is applied to divide the data into smaller classes for new HB. For each subdivision new neurons are added to the network. The tests show a rapid method with high success rate.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2018-11-12T14:27:26Z No. of bitstreams: 1 raffaelbechararameh.pdf: 1503042 bytes, checksum: 87e66fa77937ca9a85aac3231b27ac84 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2018-11-23T13:13:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 raffaelbechararameh.pdf: 1503042 bytes, checksum: 87e66fa77937ca9a85aac3231b27ac84 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-11-23T13:13:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 raffaelbechararameh.pdf: 1503042 bytes, checksum: 87e66fa77937ca9a85aac3231b27ac84 (MD5) Previous issue date: 2018-08-31 / Para representar diferentes fenômenos e sistemas modelos matemáticos são largamente utilizados. Muitos deles são fundamentados em sistemas de equações diferenciais ordinárias (EDOs), isto é, baseiam-se em conjuntos de igualdades que envolvem variáveis dependentes, suas derivadas de primeira ordem e a variável independente. Neste trabalho, estudamos a modelagem da geração do potencial de ação em células excitáveis, como os neurônios. Existem dois modelos tradicionais e pioneiros que se destacam nessa área: Hodgkin-Huxley e FitzHugh-Nagumo. O objetivo desta dissertação é avaliar a possibilidade de modelar a geração do potencial de ação via uma única equação diferencial com atraso. Equações diferenciais com atraso são importantes por sua capacidade em reproduzir uma grande diversidade de fenômenos. Porém, seu uso na modelagem do potencial de ação de células excitáveis é ainda incipiente. Nesta dissertação, o método usado para alcançar este objetivo se baseou no desenvolvimento, inicialmente, de uma equação integro-diferencial que aproxima o sistema de EDOs. Em seguida, desenvolvemos uma aproximação para as integrais que usa termos tanto no instante atual quanto em instante anteriores, i.e., atrasados no tempo. Dessa forma, mostramos que é possível aproximar cada um dos sistemas de EDOS dos modelos de Hodgkin-Huxley e FitzHugh-Nagumo por uma única equação diferencial com atraso. Por fim, estes novos modelos são comparados com os originais, e são apontadas direções para a continuidade desta pesquisa. / To represent different phenomena and systems mathematical models are widely used. Many of them are based on systems of ordinary differential equations (ODEs), that is, they are based on sets of equalities involving dependent variables, their derivatives of first order and the independent variable. In this work, we study the modeling of action potential generation in excitable cells, such as neurons. There are two traditional and pioneering models that stand out in this area: Hodgkin-Huxley and FitzHugh-Nagumo. The objective of this dissertation is to evaluate the possibility of modeling the generation of the action potential via a single differential equation with delay. Differential equations with delay are important because of their capacity to reproduce a great diversity of phenomena. However, its use in modeling the action potential of excitable cells is still incipient. In this dissertation, the method used to achieve this goal was based on the development, initially, of an integral-differential equation that approximates the ODE system. Next, we develop an approximation for integrals that uses terms at both the current instant and the previous instant, i.e., time delayed. Thus, we show that it is possible to approximate each of the ODEs systems of the Hodgkin-Huxley and FitzHugh-Nagumo models by a single differential equation with delay. Finally, these new models are compared with the original ones, and directions are indicated for future works.

O presente texto descreve métodos e apresenta resultados do projeto de pesquisa de mestrado intitulado \"Dois Problemas em Análise de Formas de Estruturas de Ramificação\". Ambos os problemas abordados estão relacionados às sub-áreas da Análise de Formas denominadas Caracterização e Descrição de Formas. O primeiro problema consiste na investigação de um conjunto de características propostas para distingüir, primeiramente, entre estruturas de ramificação de vasos sangüíneos em imagens de retina segmentadas manualmente e automaticamente. A seguir, as mesmas características são aplicadas para discernir entre estruturas de ramificação de vasos sangüíneos em imagens de retina com e sem retinopatia diabética proliferativa (Proliferative Diabetic Retinopathy - PDR). A PDR é uma das patologias associadas à diabetes, que pode culminar na cegueira do indivíduo. Diagnósticos são possíveis por meio de imagens de fundo de olho e, quando efetuados precocemente, viabilizam intervenções oportunas evitando a perda da visão. Neste trabalho, 27 imagens digitais de fundo de olho foram segmentadas por dois processos distintos, isto é, segmentação manual por um especialista e a segmentação automática, mediante a transformada contínua Wavelet - CWT e classificadores estatísticos. Visando à caracterização destas formas, um conjunto de 08 características foi proposto. Este conjunto foi formado por três grupos, a saber: descritores tradicionais geométricos (Área, Perímetro e Circularidade), descritores associados à transformada wavelet ( 2o momento estatístico da distribuição de módulos da CWT, Entropia de Orientação da distribuição de fases da CWT e Curvatura) e um descritor fractal (Dimensão de Correlação - Global e Mediana). Uma Análise Discriminante Linear LDA revelou que as características geométricas tradicionais não detectam o início da retinopatia diabética proliferativa. A maior capacidade discriminante individual foi exibida pela Curvatura, com Área sob a curva ROC de 0.76. Um subconjunto com 6 características apresentou grande capacidade discriminante com Área sob a curva ROC de 0.90. O segundo problema diz respeito à extração de contorno de estruturas de ramificação bidimensionais de neurônios tridimensionais. Este trabalho contribui originalmente com uma solução para este problema, propondo dois algoritmos desenvolvidos para Rastreamento de Ramos e Extração do Contorno Paramétrico de estruturas de ramificação, capazes de transpor regiões críticas formadas por cruzamentos ocasionados pela projeção de estruturas 3D no plano das imagens 2D. Grande parte dos métodos baseados em contorno para análise de formas de estruturas de ramificação de células neuronais não produz representações corretas destas formas, devido à presença de sobreposições entre processos neuronais, levando os algoritmos tradicionais de extração de contorno a ignorar as regiões mais internas destas estruturas, gerando representações incompletas. O sistema proposto neste trabalho foi desenvolvido objetivando a solução do problema de extração de contorno, mesmo na presença de múltiplas sobreposições. Inicialmente, a imagem de entrada é pré-processada, gerando um esqueleto 8-conexo com ramos de um pixel de largura, um conjunto de sementes de sub-árvores dendríticas e um conjunto de regiões críticas (bifurcações e cruzamentos). Para cada sub-árvore, o algoritmo de rastreamento rotula todos os pixels válidos de um ramo, até chegar em uma região crítica, onde o algoritmo decide a direção em que deve continuar o rastreamento. Nosso algoritmo mostrou-se robusto, mesmo quando aplicado a imagens com segmentos paralelos muito próximos. Resultados obtidos com imagens reais (neurônios) são apresentados. / This document describes methods and presents results from the Master of Science\'s research project in computer science entitled \"Two Problems in Shape Analysis of Branching Structures\". Both tackled problems herein are related to Shape Analysis sub-fields, namely Characterization and Description of shapes. The former problem consists of an investigation on a proposed set of features aimed at discriminating, firstly, between blood vessels branching structures manually and automatically segmented. In the sequel, the same features are used to assess their discriminative capability in distinguishing between blood vessels branching structures with and withoud proliferative diabetic retinopathy (PDR). The PDR is a pathology related to diabetes, which may lead to the blindness. Diagnosis is possible through optic fundus image analysis, which may allow timely interventions preventing vision loss. In this work, 27 digital optic fundus images were segmented by two distinct segmentation processes, i.e. manual segmentation carried out by an especialist and automated segmentation, through the CWT (Continuous Wavelet Transform) and statistical classifiers. In order to characterize such a shapes, a set of 8 features has been proposed. The aforementioned set was comprised of three features groups, that is: traditional geometric descriptors (Area, Perimeter and Circularity), wavelet-based descriptors (2nd statistical moment from the CWT Modulus distribution, Orientation Entropy from the CWT Phase distribution and Curvature) and a fractal descriptor (Correlation Dimension - global and median). Linear Discriminant Analysis LDA revelead that the traditional geometric features are not able to detect early proliferative diabetic retinopathy. The largest singular discriminant capability was shown by the Curvature, with area under the ROC curve of 0.76. A subset of 6 features presented a good discriminating power with area under the curve of 0.90. The second problem concerns contour extraction from 2D branching structures of 3D neurons. This work contributes with an original solution for such a problem, proposing two algorithms devised for Branches Tracking and Branching Structures Contour Extraction. The proposed algorithms are able to traverse critical regions implied by the projection of 3D structures onto a 2D image plane. Most of contour-based methods intended to shape analysis of neuronal branching structures fall short of yielding proper shape representations, owing to the presence of overlapings among neuronal processes, causing the traditional algorithms for contour following to ignore the innermost regions, thus generating incomplete representations. The proposed framework system was developed aiming at the solution of the contour extraction problem, even in the presence of multiple overlapings. The input image is pre-processed, so as to obtain an 8-connected skeleton with one-pixel wide branches, a set of seeds of dendritic sub-trees and a set of critical regions (bifurcations, crossings and superpositions). For each sub-tree, the Branches Tracking Algorithm labels all valid pixels of a branch, until reaching a critical region, where the algorithm decides about the direction to go on with the tracking. Our algorithm has shown robustness, even in images plenty of very close parallel segments. Results with real images (neurons) are presented.