Submitted by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-09T14:34:23Z No. of bitstreams: 2 Dissertaçao Anderson Sergio.pdf: 1358589 bytes, checksum: fdd2a84a1ce8a69596fa45676bc522e4 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-09T14:34:23Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertaçao Anderson Sergio.pdf: 1358589 bytes, checksum: fdd2a84a1ce8a69596fa45676bc522e4 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-03-07 / Reservoir Computing (RC) é um paradigma de Redes Neurais Artificiais com aplicações importantes no mundo real. RC utiliza arquitetura similar às Redes Neurais Recorrentes para processamento temporal, com a vantagem de não necessitar treinar os pesos da camada intermediária. De uma forma geral, o conceito de RC é baseado na construção de uma rede recorrente de maneira randômica (reservoir), sem alteração dos pesos. Após essa fase, uma função de regressão linear é utilizada para treinar a saída do sistema. A transformação dinâmica não-linear oferecida pelo reservoir é suficiente para que a camada de saída consiga extrair os sinais de saída utilizando um mapeamento linear simples, fazendo com que o treinamento seja consideravelmente mais rápido. Entretanto, assim como as redes neurais convencionais, Reservoir Computing possui alguns problemas. Sua utilização pode ser computacionalmente onerosa, diversos parâmetros influenciam sua eficiência e é improvável que a geração aleatória dos pesos e o treinamento da camada de saída com uma função de regressão linear simples seja a solução ideal para generalizar os dados. O PSO é um algoritmo de otimização que possui algumas vantagens sobre outras técnicas de busca global. Ele possui implementação simples e, em alguns casos, convergência mais rápida e custo computacional menor. Esta dissertação teve o objetivo de investigar a utilização do PSO (e duas de suas extensões – EPUS-PSO e APSO) na tarefa de otimizar os parâmetros globais, arquitetura e pesos do reservoir de um RC, aplicada ao problema de previsão de séries temporais. Os resultados alcançados mostraram que a otimização de Reservoir Computing com PSO, bem como com as suas extensões selecionadas, apresentaram desempenho satisfatório para todas as bases de dados estudadas – séries temporais de benchmark e bases de dados com aplicação em energia eólica. A otimização superou o desempenho de diversos trabalhos na literatura, apresentando-se como uma solução importante para o problema de previsão de séries temporais.

Submitted by Lucelia Lucena (lucelia.lucena@ufpe.br) on 2015-03-10T17:53:34Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO DEFINITIVA 08.04.12.doc: 2364416 bytes, checksum: 21a8a826a00c880a91dd049429dab0a5 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-10T17:53:34Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO DEFINITIVA 08.04.12.doc: 2364416 bytes, checksum: 21a8a826a00c880a91dd049429dab0a5 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2012 / A anemia ferropriva representa a mais comum e mais grave deficiência de micronutrientes em todo o mundo. Essa deficiência nutricional acomete principalmente crianças jovens, mulheres em idade reprodutiva e gestantes. Esse estudo teve como objetivo verificar a tendência temporal da anemia em pré-escolares de creches públicas e privadas do Recife no período de 1999 a 2008. Foram realizados dois cortes transversais, seqüenciais, envolvendo amostras aleatórias de crianças menores de cinco anos, de ambos os sexos, nos quais foram avaliadas as concentrações de hemoglobina (Hb), variáveis antropométricas e demográficas. O tamanho da amostra para o ano de 1999 foi calculado utilizando-se uma estimativa de prevalência de anemia de 40%. Para o ano de 2008 partiu-se de uma estimativa de 50% de inadequação no consumo de alimentos ricos em ferro. Foram classificadas como anêmicas as crianças que apresentaram concentrações de hemoglobina abaixo de 11,0 g/dL, considerando-se a faixa etária do estudo. Foram estudadas 278 e 318 crianças para o ano de 1999 e 2008, respectivamente. A prevalência da anemia (Hb < 11,0 g/dL) em 2008 foi de 15,1% (IC 95% 11,3 – 19,5), menor do que a prevalência encontrada em 1999 [42,1% (IC 95% 36,2% - 48,1%)], observando-se uma redução relativa de 179 % no período estudado, com impacto significativo no grau de intensidade da anemia que passou de moderada (7,0 g/dL > Hb < 9,0 g/dL) a leve (9,0 g/dL > Hb < 11,0 g/dL). A redução da anemia não sofreu influência da distribuição por sexo (p = 0,43), nem do estado antropométrico (p = 0,74). No entanto crianças menores de 36 meses apresentaram redução mais acentuada na prevalência da anemia (p=0,00). A anemia nas creches do Recife apresentou tendência de forte declínio em termos de prevalência, grau de intensidade, sobretudo em crianças jovens no período e contexto estudados. Essa tendência de declínio observada vem confirmar o caráter de redução dessa carência nutricional que vem sendo descrito em outros espaços geográficos e em grupos populacionais similares. Esse comportamento de redução acentuada poderia ser atribuído às mudanças na estrutura econômica e social que o país tem vivenciado e, de forma mais específica, às estratégias de prevenção e controle desenhadas pelo Ministério da Saúde no combate à anemia carencial, a exemplo da fortificação obrigatória de farinhas de trigo e milho e o Programa Nacional de Suplementação de ferro.

Submitted by Felipe Lapenda (felipe.lapenda@ufpe.br) on 2015-03-18T14:14:19Z No. of bitstreams: 2 Dissertação Priscila Nunes.pdf: 2433278 bytes, checksum: 21c5325df76014d74cf1173f07da57f9 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-18T14:14:19Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação Priscila Nunes.pdf: 2433278 bytes, checksum: 21c5325df76014d74cf1173f07da57f9 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-02-26 / A anemia constitui a mais frequente das deficiências nutricionais do mundo, atingindo 24,8% da população global. Sua maior prevalência tem sido encontrada entre lactentes, visto que as necessidades de ferro são particularmente elevadas, devido ao crescimento corporal acelerado nesta faixa etária, enquanto a alimentação comumente é pobre em relação a este nutriente. Considerando que as prevalências de anemia tem se mostrado diferentes entre as faixas etárias de 6-23 meses e 24-59 meses, a análise de sua tendência temporal e de seus fatores determinantes podem subsidiar ações estratégicas para o controle do problema nos diferentes grupos etários. Assim, este estudo teve como objetivo analisar a tendência temporal da anemia e de seus fatores associados em crianças de 6-23 meses e de 24-59 meses nos anos de 1997 e 2006, no estado de Pernambuco. Foram utilizados dados originados da II Pesquisa Estadual de Saúde e Nutrição de Pernambuco - II PESN/PE realizada em 1997 e dados da III PESN/PE de 2006. As amostras totalizaram 777 e 993 crianças de 6-59 meses, nas II PESN e III PESN, respectivamente. Foram consideradas anêmicas crianças de 6-59 meses de idade com concentração de hemoglobina sanguínea abaixo de 11g/dl, com base nos padrões da OMS. A análise bivariada foi realizada em cada pesquisa, segundo a faixa etária, utilizando a regressão de Poisson simples. Para realizar a regressão multivariada de Poisson, as variáveis foram agrupadas em níveis hierárquicos: no primeiro nível, as variáveis relacionadas aos fatores socioeconômicos; no segundo nível, aquelas referentes às condições de habitação e saneamento que foram agrupadas em índice econômico e índice ambiental; no terceiro nível, o fator materno; no quarto nível, as variáveis ligadas à assistência à saúde e nutrição; no quinto nível, as variáveis que determinam a morbidade e o estado nutricional. Os resultados do artigo original evidenciaram que a prevalência de anemia das crianças com 6-23 meses diminuiu 11,7% entre os dois inquéritos (63% para 55,6%). Nas crianças entre 24-59 meses a diminuição observada foi bem maior, de 33,4% (31,4% para 20,9%). As variáveis que se mantiveram significativas ao final do modelo de regressão múltipla nas crianças entre 6-23 meses, em 1997, foram: menor renda familiar e classificação da família no menor tercil do índice ambiental e em 2006: residir em área rural, baixa escolaridade materna e classificação da família no menor tercil do índice ambiental. Nas crianças de 24-59 meses, as variáveis significativas no modelo de regressão múltipla, em 1997, foram: residir em área rural, classificação da família no menor tercil dos índices econômico e ambiental, e em 2006: classificação da família no menor tercil do índice econômico e menor idade da mãe. Para as crianças de 6-23 meses apenas a classificação da família no menor tercil do índice ambiental permaneceu como fator determinante da anemia nessa faixa etária entre os anos de 1997 e 2006. Nas crianças entre 24-59 meses, na tendência temporal, apenas o classificação da família no menor tercil do índice econômico permaneceu associado com a anemia. A anemia no estado de Pernambuco tem apresentado uma tendência de diminuição em ambas às faixas etárias. Para as crianças de 6-23 meses as características ambientais são determinantes da anemia, e para as de 24-59 meses, as condições econômicas adversas são importantes na gênese desta carência nutricional. Esses achados demonstram a relevância de subdividir as crianças menores de 5 anos para o planejamento das ações, de modo que contemplem os fatores específicos para cada grupo etário.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:52:37Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo4525_1.pdf: 1657788 bytes, checksum: 5abba3555b6cbbc4fa073f1b718d6579 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / O problema da detecção de novidades pode ser definido como a identificação de dados novos ou desconhecidos aos quais um sistema de aprendizagem de máquina não teve acesso durante o treinamento. Os algoritmos para detecção de novidades são projetados para classificar um dado padrão de entrada como normal ou novidade. Esses algoritmos são usados em diversas areas, como visão computacional, detecçãao de falhas em máquinas, segurança de redes de computadores e detecção de fraudes. Um grande número de sistemas pode ter seu comportamento modelado por séries temporais. Recentemente o pro oblema de detecção de novidades em séries temporais tem recebido considerável atenção. Várias técnicas foram propostas, incluindo téecnicas baseadas em previsão de séries temporais com redes neurais artificiais e em classificação de janelas das s´eries temporais. As t´ecnicas de detec¸c ao de novidades em s´eries temporais atrav´es de previs ao t em sido criticadas devido a seu desempenho considerado insatisfat´orio. Em muitos problemas pr´aticos, a quantidade de dados dispon´&#305;veis nas s´eries ´e bastante pequena tornando a previs ao um problema ainda mais complexo. Este ´e o caso de alguns problemas importantes de auditoria, como auditoria cont´abil e auditoria de folhas de pagamento. Como alternativa aos m´etodos baseados em previs ao, alguns m´etodos baseados em classificação foram recentemente propostos para detecção de novidades em séries temporais, incluindo m´etodos baseados em sistemas imunol´ogicos artificiais, wavelets e m´aquinas de vetor de suporte com uma ´unica classe. Esta tese prop oe um conjunto de m´etodos baseados em redes neurais artificiais para detecção de novidades em séries temporais. Os métodos propostos foram projetados especificamente para detec¸c ao de fraudes decorrentes de desvios relativamente pequenos, que s ao bastante importantes em aplica¸c oes de detec¸c ao de fraudes em sistemas financeiros. O primeiro m´etodo foi proposto para melhorar o desempenho de detec¸c ao de novidades baseada em previs ao. Este m´etodo ´e baseado em intervalos de confian¸ca robustos, que s ao usados para definir valores adequados para os limiares a serem usados para detec¸c ao de novidades. O m´etodo proposto foi aplicado a diversas s´eries temporais financeiras e obteve resultados bem melhores que m´etodos anteriores baseados em previs ao. Esta tese tamb´em prop oe dois diferentes m´etodos baseados em classifica¸c ao para detec ¸c ao de novidades em s´eries temporais. O primeiro m´etodo ´e baseado em amostras negativas, enquanto que o segundo m´etodo ´e baseado em redes neurais artificiais RBFDDA e n ao usa amostras negativas na fase de treinamento. Resultados de simula¸c ao usando diversas s´eries temporais extra´&#305;das de aplica¸c oes reais mostraram que o segundo m´etodo obt´em melhor desempenho que o primeiro. Al´em disso, o desempenho do segundo m´etodo n ao depende do tamanho do conjunto de teste, ao contr´ario do que acontece com o primeiro m´etodo. Al´em dos m´etodos para detec¸c ao de novidades em s´eries temporais, esta tese prop oe e investiga quatro diferentes m´etodos para melhorar o desempenho de redes neurais RBF-DDA. Os m´etodos propostos foram avaliados usando seis conjuntos de dados do reposit´orio UCI e os resultados mostraram que eles melhoram consideravelmente o desempenho de redes RBF-DDA e tamb´em que eles obt em melhor desempenho que redes MLP e que o m´etodo AdaBoost. Al´em disso, mostramos que os m´etodos propostos obt em resultados similares a k-NN. Os m´etodos propostos para melhorar RBF-DDA foram tamb´em usados em conjunto com o m´etodo proposto nesta tese para detec¸c ao de novidades em s´eries temporais baseado em amostras negativas. Os resultados de diversos experimentos mostraram que esses m´etodos tamb´em melhoram bastante o desempenho da detec¸c ao de fraudes em s´eries temporais, que ´e o foco principal desta tese.

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:16:54Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5782_1.pdf: 496285 bytes, checksum: 8470703120653aeb9215a8b0c25f95ab (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2003 / O principal objetivo deste trabalho é apresentar um procedimento metodológico para examinar a hipótese de que uma série temporal tenha sido gerada por um processo com integração fracionária, procurando explicar algumas peculiaridades de séries financeiras que não são ajustadas por modelos univariados clássicos. Como exemplo empírico foram analisadas as séries temporais dos retornos dos preços futuros das principais commodities agrícolas brasileiras (café, açúcar, soja, cacau, suco de laranja entre outras, que representam cerca de 20% do total das exportações). Os dados utilizados nesta pesquisa foram obtidos da Bolsa de Mercadorias e Futuros (BM&F) e da Bolsa de Nova York. Pretendeu-se explicar o comportamento da evolução dos retornos destas commodities agrícolas levando em conta que esta categoria de processo estocástico não possui raiz unitária, apesar de apresentar alta persistência. Procurou-se averiguar de que maneira estas variáveis podem ser explicadas por um processo ARFIMA, estimando sua ordem de integração através do método de regressão do periodograma. Procurou-se ainda examinar a hipótese de que os valores estimados para ordem de integração são estatisticamente menores do que a unidade. Isto pode indicar que o processo gerador dessas séries temporais tem integração fracionária, ou seja, apresenta longa persistência. As séries disponíveis foram analisadas globalmente (todo período) e particionada em dois períodos e, após a análise dos diversos modelos ajustados podemos destacar as seguintes conclusões: o açúcar é um mercado eficiente nas duas Bolsas com exceção para o segundo período analisado no Brasil; o café é quase sempre não eficiente na Bolsa de Nova York e eficiente globalmente e no primeiro período da Bolsa da BM&F; o milho é não eficiente nas duas Bolsas em todos os períodos; o cacau negociado na Bolsa de Nova York é eficiente em todos os períodos; o trigo é não eficiente na Bolsa de Nova York

Submitted by Isaac Francisco de Souza Dias (isaac.souzadias@ufpe.br) on 2016-07-13T19:04:35Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Darko Stosic - dissertacao de mestrado.pdf: 3522957 bytes, checksum: 16c4342bb844569f4681131b45715676 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-13T19:04:35Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Darko Stosic - dissertacao de mestrado.pdf: 3522957 bytes, checksum: 16c4342bb844569f4681131b45715676 (MD5) Previous issue date: 2016-03-01 / CNPQ / Financial markets have been attracting over the past years an increasing attention amongst physicists, computer scientists, and other researchers devoted to studies of complex systems, due to their intricate phenomenological behavior which makes cause-effect prediction extremely difficult. Complementing traditional statistical and econometric methods, an interdisciplinary field of research named "econophysics" has emerged, advancing techniques that originate from statistical physics in order to shed new light on the phenomenological observations. The success of these methods is reflected upon the discovery of universal laws that prevail in diverse markets. For example, the presence of power laws in the unconditional distribution of asset returns revolutionized the way we perceive rare events in the market. Likewise, correlations in the absolute value of returns (volatility) suggest the desirable property of long term memory. Formally, econophysics encompasses the collection of these empirical laws and their respective methods. One of the most studied topics in econophysics is the nature of price fluctuations in financial markets, because they are fundamental for many real-life applications such as risk and portfolio management (besides the evident theoretical value of their better understanding). Among the econophysics tools, entropy represents an important concept for quantifying the disorder and uncertainty in dynamical systems. In particular, the concept of entropy (in many different existing formulations) has been extensively used in finance to quantify the diversity and regularity of movements in price across a variety of markets (i.e. stock, currency, future, commodity). The goal of the current work is to explore ways entropy can be useful in the study of financial markets through a strictly empirical approach. Our contributions focus on the application of entropy on the foreign exchange (FX) market and take the form of two articles. The first paper studies the impact of financial crises in the FX market using Shannon entropy, and the second introduces a novel algorithm (based on the concept of Approximate entropy) for analyzing the global behavior of the FX. / Nos últimos anos, mercados financeiros têm cada vez atraído mais atenção entre físicos, cientistas da computação e outros pesquisadores dedicados a estudos de sistemas complexos, devido ao seu comportamento fenomenológico que torna a previsão de causa-efeito extremamente difícil. Como resultado, uma área interdisciplinar de pesquisa, chamada "econofísica", surgiu para complementar métodos tradicionais da estatística e econometria, desenvolvendo técnicas com origem na física estatística, e lançar uma nova luz sobre observações fenomenológicas. O sucesso destes métodos é refletido pela descoberta de leis universais que prevalecem em diversos mercados. Por exemplo, a presença de leis de potência na distribuição de retornos financeiros revolucionou a maneira como percebemos eventos raros no mercado. Da mesma forma, correlações no valor absoluto dos retornos (volatilidade) sugerem a propriedade desejável de memória de longo termo. Formalmente, econofísica engloba a coleção destas leis empíricas e seus respectivos métodos. A natureza das flutuações de preços no mercado é um dos temas mais estudados na econofísica por causa da sua importância em várias aplicações reais, como o risco e gestão de portfolios. Entre as ferramentas utilizadas na econofísica, a entropia representa um conceito importante para a determinar o degrau de desordem e incerteza em sistemas dinâmicos. Em particular, o conceito de entropia tem sido amplamente usado em finanças para quantificar a diversidade e regularidade dos movimentos de preço em vários mercados (i.e. ações, câmbio, futuro, mercadoria). O objetivo do presente trabalho é explorar maneiras que entropia pode ser útil no estudo de mercados financeiros através de uma abordagem puramente empírica. Nossa contribuições se concentram na aplicação de entropia no mercado de câmbio (FX) e assumem a forma de dois artigos. O primeiro artigo estuda o impacto das crises financeiras no mercado de câmbio usando a entropia Shannon, e o segundo introduz um novo algoritimo (baseado na entropia Approximate) para analisar o comportamento global do mesmo mercado.

Made available in DSpace on 2018-08-01T23:39:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_7493_223-Taizi Honorato.pdf: 2426479 bytes, checksum: bc85ed9e1da5bb6e87edf6983490d191 (MD5) Previous issue date: 2018-06-26 / Este trabalho tem por objetivo especificar modelos de previsão e combinação de previsão aplicados as séries temporais de relativas aos índices na Indústria Extrativa, Indústria de Transformação, e Indústria Geral para o Estado do Espírito Santo. A priori, concentrou-se em avaliar a performance dos principais métodos de previsão dispostos na literatura, tais como Holt-Winters, Box-Jenkins, Modelos de Redes Neurais Artificiais, e Modelos Econométricos, incorporando, neste último método, outras variáveis econométricas, tais como inflação, taxa de juros, taxa de desocupação, índice de confiança do empresário industrial, utilização da capacidade instalada, dentre outras. Em segundo momento, considera-se selecionar o melhor modelo estimado para cada metodologia, e então aplicar métodos de combinação de previsão, com intuito de avaliar se há diferença entre a acurácia de previsões individuais e a de suas combinações. Como técnica de combinação das previsões, foram considerados os métodos da média aritmética, variância mínima simplificado, e regressão por mínimos quadrados ordinários. A avaliação de desempenho das previsões e combinações de previsões é obtida por meio das medidas de acurácia MAE, MSE, RMSE, MAPE, SMAPE, e U de Theil. Como principal resultado obtido, destaca-se as previsões obtidas a partir do método de combinação de previsão por mínimos quadrados ordinários que unanimemente apresentaram desempenho superior as demais previsões para as três series de produção industrial consideradas neste estudo.

Made available in DSpace on 2018-08-02T00:01:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2858_TeseDoutoradoFabioDarosdeFreitas.pdf: 3108018 bytes, checksum: 316bdee64e004c2aabfd9a24c931227d (MD5) Previous issue date: 2008-12-18 / Este trabalho apresenta um novo modelo de seleção de carteiras baseado em erros de predição que captura oportunidades de investimento no curto prazo. Nós utilizamos preditores neurais auto-regressivos com referências móveis para predizer os retornos futuros das ações, e uma medida de risco baseada nos seus erros de predição foi derivada de forma a manter a mesma fundamentação estatística do modelo média-variância. O efeito da diversificação eficiente se aplica através da seleção de preditores com perfis de erros de predição baixos e complementares. Um grande conjunto de experimentos com dados reais do mercado de ações brasileiro foi conduzido para avaliar o modelo de seleção de carteiras baseado em erros de predição, o qual contou com o exame da Normalidade dos erros de predição. Nossos resultados principais mostraram que é possível obter erros de predição Normais a partir de séries de retornos não Normais, e que o modelo de seleção de carteiras baseado em erros de predição capturou corretamente oportunidades de curto prazo, desempenhando melhor que o modelo média-variância e superando o índice de mercado.

Made available in DSpace on 2018-08-24T22:53:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_6119_PEDREIRA, 2012.pdf: 8095652 bytes, checksum: 784232fed6fb695d29803652e225402f (MD5) Previous issue date: 2012-12-10 / Esta pesquisa objetiva investigar a associação de curto prazo entre a poluição do ar, por meio dos poluentes PM10, SO2, NO2, O3 e CO, e efeitos respiratórios em crianças menores de 6 anos, através da distribuição espacial e temporal na região da Grande Vitória, ES, Brasil. Para vericar essa relação, utilizou-se o modelo aditivo generalizado de regressão de Poisson, com a variável dependente o número diário de atendimentos por doenças respiratórias e as variáveis independentes, concentrações diárias dos poluentes atmosféricos, temperatura, umidade, entre outras. A metodologia consistiu em comparar as análises in loco, isto é, nas localidades discriminadas com a estimativa para toda a região. Os resultados evidenciaram que alguns efeitos só foram percebidos nas localidades desagregadas por região. Esse é um resultado esperado, pois o uso da média de todas as estações tende a suavizar os dados e, assim, diminuir a variabilidade, o que oculta alguns efeitos na modelagem.

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:04:27Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7757_1.pdf: 6863376 bytes, checksum: 03636c81e40ddac540551d0ddb6d1a9e (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2006 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A maneira na qual uma proteína se enovela a partir de uma espiral aleatória para um estado nativo único, em um intervalo de tempo relativamente curto, é um dos problemas fundamentais da biofísica molecular. É bem aceito que esta estrutura tridimensional única, característica de cada proteína e de sua seqüencia de aminoácidos, determina as funções da proteína. Nesta Tese, duas abordagens distintas serão empregadas para estudar aspectos gerais deste problema: 1) uma modelagem estocástica da cadeia principal e de formação de estruturas secundárias, para explorar os aspectos espaciais do estado nativo; 2) uma modelagem de dinâmica molecular, para analisar e caracterizar estatisticamente a evolução temporal da energia conformacional, durante o processo de enovelamento. Na primeira abordagem, o modelo proposto gera uma cadeia principal com uma fração de estruturas secundárias através de um caminhante aleatório angular no espaço tridimensional, cuja trajetória, com passo de tamanho fixo e os ângulos diedrais (? e ?) das ligações peptídicas escolhidos por duas distribuições de probabilidades gaussianas, cujas médias estão associadas com as estruturas secundárias e a variância ?2 como um parâmetro ajustável do modelo. Este modelo permite construir uma grande variedade de cadeias distintas, desde aquelas totalmente aleatórias às condizentes com dados experimentais. Algumas propriedades geométricas de proteínas globulares compostas por uma fração f de ?-hélices e/ou fitas-? são particularmente estudadas. O comportamento de escala obtido para o raio de giração (Rg) em função do tamanho da cadeia (N); o grau de compactação (?); a distribuição do número de coordenação (zc) de carbonos C? na estrutura e a energia total envolvida, nestes contatos, foram explorados e comparados com dados extraídos de centenas de proteínas depositadas do wwPDB (worldwide Protein Data Bank). Os resultados encontrados mostram que, para a fração média f ~ 0.6 de estruturas secundárias (hélice-? e/ou fita-?), as cadeias geradas com distribuições de desvio padrão finito e próximo de ? ~ 0.15? são mais compactas do que aquelas construídas com outros pares de ângulos diedrais. Independente dos detalhes dos mecanismos físico-químicos subjacentes, a construção de cadeias principais de proteínas com método geral proposto nesta Tese sugere que tais estruturas são governadas por distribuições de probabilidades estreitas e a estocasticidade desempenha um papel fundamental na sua compactação. Na segunda abordagem, investigamos as propriedades multifractais de séries temporais da energia conformacional de pequenas estruturas em hélice-?, especificamente de uma família das polialaninas. Através do método de análise multifractal de flutuações destendenciadas (MF-DFA, do inglês multifractal detrended fluctuation analysis), estimamos o expoente de Hurst generalizado h(q) e os associados expoentes de escala multifractal ?(q), para diversas séries, geradas numericamente por simulações de dinâmica molecular de sistemas em diferentes conformações iniciais. As simulações foram realizadas utilizando-se o campo de força GROMOS implementado no programa THOR. Os resultados mostram que todas as séries analisadas exibem um comportamento multifractal que depende do número de resíduos e da temperatura do sistema. Além disso, as propriedades multifractais das séries revelam aspectos importantes sobre a evolução temporal do sistema e sugerem que o processo de nucleação de estruturas secundárias, durante às visitas da proteína à sua hiper-superfície de energia potencial conformacional, são essenciais no processo de enovelamento