Resumo: A Biologia Sistêmica visa a compreensão da vida através de modelos integrativos que enfatizem as interações entre os diferentes agentes biológicos. O objetivo é buscar por leis universais, não nas partes componentes dos sistemas mas sim nos padrões de interação dos elementos constituintes. As redes complexas biológicas são uma poderosa abstração matemática que permite a representação de grandes volumes de dados e a posterior formulação de hipóteses biológicas. Nesta tese apresentamos as redes biológicas integradas que incluem interações oriundas do metabolismo, interação física de proteínas e regulação. Discutimos sua construção e ferramentas para sua análise global e local. Apresentamos também resultados do uso de ferramentas de aprendizado de máquina que nos permitem compreender a relação entre propriedades topológicas e a essencialidade gênica e a previsão de genes mórbidos e alvos para drogas em humanos / Abstract: Systems Biology aims to understand life process through integrative models that emphasize the interactions among biological agents. The goal is to search for universal laws, not in the description of systems parts, but on interactions patterns among systems elements. Biological networks are a powerful mathematical abstraction that allows the representation of large experimental datasets and the formulation of biological hypothesis. In this thesis we investigate biological networks that assemble information of: metabolism, protein interaction and regulation. We discuss the network construction methodology and mathematical tools to describe its local and global properties. We also present results, obtained through machine learning tools, expressing the implication of topological properties on gene essentiality, morbidity, and drugability on human genes

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química, Florianópolis, 2014. / Made available in DSpace on 2015-02-05T20:37:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 327973.pdf: 5176329 bytes, checksum: d6a766d52b7e9d2a4ad649b27b5e7ec8 (MD5) Previous issue date: 2014 / Nas últimas décadas, reconstruções e aplicações de modelos metabólicos em escala genômica influenciaram fortemente o campo da biologia de sistemas, com base em uma combinação de informações sobre a sequência genômica e informações bioquímicas, proporcionando uma plataforma sobre a qual a análise computacional de uma rede metabólica pode ser realizada. A bactéria Gram-negativa Gluconacetobacter tem sido extensivamente usada para a síntese de celulose. Recentemente a sequência do genoma da bactéria Gluconacetobacter hansenii ATCC 23769 (GenBank: CM000920 e taxonomia ID: 714995), se tornou disponível em bancos de dados, permitindo os estudos deste organismo e sua produção de celulose bacteriana. Dentre os campos de aplicações da celulose bacteriana, está o da medicina como curativo de feridas, material de pele artificial entre outras aplicações. Para uma visão global das capacidades da G. hansenii é fundamental a construção de um modelo metabólico. O conhecimento sobre a via metabólica de um organismo permite a compreensão da fisiologia celular e regulação de seu metabolismo, sendo a quantificação de fluxos metabólicos um importante objetivo, principalmente no que diz respeito à obtenção de produtos úteis comercialmente ou cientificamente. A abordagem da reconstrução e análise baseada em restrições tem sido utilizada para analisar e construir in silico reconstruções da rede metabólica. Neste trabalho a rede foi reconstruída a partir da sequência genômica anotada deste organismo usando o software Pathway Tools para gerar uma rede preliminar. Além disso, um recurso para a geração e análise de modelos metabólicas em escala genômica, chamado Modelo SEED foi usado criando um banco de dados do organismo. O passo seguinte foi a etapa de cura manual baseada numa combinação de informações genômicas, bioquímicas e fisiológicas em diversos bancos de dados e literatura. O objetivo foi reconstruir a rede com as principais vias e reações para a produção da celulose. Foi utilizado o software MATLAB® utilizando as funções disponíveis no COBRA toolbox. Além disso, um conjunto de ferramentas de biologia de sistemas computacionais, desenvolvido pelo nosso grupo chamado GEnSys (Genomic Engineering System), foi aplicado à rede. O GEnSys compreende vários módulos que permitem a análise e simulação de redes bioquímicas, tais como ABF (análise debalanço de fluxo) e AFM (análise de fluxo metabólico). Usando o modelo matemático em conjunto com os métodos baseados em restrição, foram simulados os fluxos metabólicos, mimetizando três diferentes condições ambientais para compreender os efeitos de produção de celulose, crescimento bacteriano e a distribuição dos fluxos na rede variando as fontes de carbonos: glicose, glicerol e manitol. As modificações no protocolo desenvolvido para reconstruções metabólicas permitiram a construção do primeiro modelo core da G. hansenii.<br> / Abstract : In the last decade, reconstruction and applications of genome-scale metabolic network have strongly influenced the field of systems biology, based on a combination of genome sequence information and detailed biochemical information, providing a platform on which high throughput computational analysis of metabolic network can be accomplished. The Gram-negative bacterium Gluconacetobacter has been extensively used for cellulose synthesis. Recently Gluconacetobacter hansenii ATCC 23769 genome sequence has become available (GenBank number: CM000920 and taxonomy ID: 714995), allowing studies of this organism and its production of bacterial cellulose. Among the application fields of bacterial cellulose is the medicine, used as wound dressing, artificial skin material and other applications. For a global understanding of the capabilities of G. hansenii it is essential the construction of a metabolic model. The knowledge about the metabolic pathway of an organism allows the understanding of cellular physiology and regulation of metabolism, which the quantification of metabolic fluxes is an important objective, especially with regard to obtaining commercially or scientifically useful products. The constraint-based reconstruction and analysis approach has been used to analyze and build in silico metabolic network reconstructions. In this work, the network was reconstructed from the annotated genomic sequence of this organism using Pathway Tools software to generate a preliminary network. Also a resource for generation and analysis of genome-scale metabolic models, called Model SEED was used by creating a database of the organism. The next step was the manual curation based on a combination of genomic, biochemical and physiological information in several databases and literature. The goal was to rebuild the network with the main pathways and reactions for the production of cellulose. MATLAB® using the functions available in the COBRA toolbox was also uses. Moreover, a set of computational systems biology tools, written by our group, called GEnSys, (Genomic Engineering System), was applied to the network. GEnSys comprises several modules that allow analysis and simulation of biochemical reaction networks, such as FBA (flux balance analysis)and MFA (metabolic flux analysis). Using the model in conjunction with the constraint-based methods, the metabolic fluxes were simulated mimicking three different environmental conditions to understand the effects of cellulose production, bacterial growth and flux distribution in the network by varying the carbon sources: glucose, mannitol and glycerol. The modifications in the protocol developed for metabolic reconstructions allowed the construction of the first core model of G. hansenii.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-20T11:23:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 194834.pdf: 974951 bytes, checksum: 3f3e11dde709150c757d6b4e906f6222 (MD5) / : O interesse nas propriedades elétricas de materiais biológicos data de mais de um século. Contudo, a análise teórica de grandezas e propriedades em tecidos biológicos por métodos analíticos somente é possível em modelos muito simplificados. Esta tese baseia-se no desenvolvimento de um método numérico especialmente projetado para permitir a modelagem de agregados de células e tecidos, representando com fidelidade as características elétricas do meio em dimensões celulares e descrevendo com precisão as propriedades macroscópicas em grandes volumes de tecido. A técnica baseia-se na solução da equação de continuidade, em um espaço discretizado com elementos de volume retangulares, e modela o transporte elétrico no meio através de um circuito equivalente constituído de elementos concentrados, como capacitâncias, condutâncias e fontes de corrente. Esta técnica é denominada de Método do Circuito Equivalente (MCE), e foi concebida como tendo duas abordagens que se complementam: o modelo em escala celular e o modelo em escala de tecido. Esta tese demonstra a versatilidade e potencialidade do método para analisar diferentes aspectos do comportamento elétrico de tecidos. Com base nos resultados obtidos propomos que o MCE deve se tornar uma importante ferramenta na pesquisa em bioeletromagnetismo, bem como no planejamento de terapias baseadas na eletro-estimulação biológica.

Made available in DSpace on 2016-08-12T18:48:37Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-01-23. Added 1 bitstream(s) on 2016-08-12T18:50:51Z : No. of bitstreams: 1 000865635.pdf: 6040797 bytes, checksum: 5f2b6ed1c7905636c25068c4edc4c186 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / 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... / 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 ...

Made available in DSpace on 2015-03-04T18:57:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TrenhagoThesisFinal.pdf: 18227854 bytes, checksum: 7a8d27d40c103ec1992eb052129a4f5f (MD5) Previous issue date: 2013-07-09 / The purpose of this study is to build a mathematical model to simulate computationally the in human cardiovascular and respiratory systems taking into account some control mecanisms. The motivation to work in this field is to increase the range of cardiovascular scenarios able to be reproduced through models, and also to analyze the hemodynamic variability in multiscale models. This thesis presents two models of the cardiovascular system with self-regulation. The first model is a full lumped parameter model coupling the following the following systems: cardiovascular, pulmonary and respiratory together with local control blood flow, blood pressure control and control of the levels of carbon dioxide and oxygen dissolved in blood. The second model is a multiscale formulation of the cardiovascular system with baroreflex mechanism. Lumped models for components: veins, heart, pulmonary and peripheral circulation and one-dimensional description of blood flow in the arterial tree and a three-dimensional description for one small region of the brain. With the lumped parameters model we study the general behavior in numerical simulations by means of the following disturbances: blood volume reduction, changes of gases composition in atmospheric and run physical exercise like submaximal cycle ergometer exercise test. The multiscale model was used to simulate aortic valve failure together with the presence of a brain aneurysm. The data obtained from numerical simulations with the lumped parameter model is qualitatively consistent when compared with published data from experiments with animals and humans. Finally, the multiscale model, with self-regulation revealed that hemodynamic variability due to the action of control mechanisms has important role in the definition of local hemodynamics. This thesis is the first work to demonstrate the importance of the control mechanisms in the definition of hemodynamic conditions in the context of computational patient-specific blood flow simulations. / O objetivo do presente trabalho é desenvolver um modelo matemático para simular computacionalmente os sistemas cardiovascular e respiratório e alguns de seus principais mecanismos de controle. A motivação para abordar este problema foi aumentar o espectro de cenários cardiovasculares que podem ser simulados, visando uma possível análise da variabilidade hemodinâmica em modelos multiescala. A tese apresenta dois modelos do sistema cardiovascular autorregulado. O primeiro modelo que apresentaremos é uma descrição completa a parâmetros condensados dos sistemas cardiovascular, respiratório e pulmonar acoplados aos modelos de controle local do fluxo sanguíneo, controle da pressão arterial e controle dos níveis de dióxido de carbono e oxigênio dissolvidos no sangue. O segundo modelo é uma formulação multiescala do sistema cardiovascular, o qual emprega: modelos a parâmetros condensados para os componentes: veias, coração, circulação pulmonar e circulação periférica; uma descrição unidimensional do escoamento de sangue na árvore arterial e, ainda, uma pequena região do cérebro a qual tem o escoamento modelado no espaço tridimensional. Com o modelo a parâmetros condensados estudamos o comportamento geral dos sistemas através das seguintes simulações numéricas: redução do volume de sangue, alterações na composição dos gases atmosféricos e prática de exercícios leves a moderados. O modelo multiescala foi empregado para a simulação de insuficiência na valva aórtica junto com a presença de um aneurisma cerebral. Os dados obtidos das simulações numéricas com o modelo a parâmetros condensados mostraram-se qualitativamente coerentes quando comparados com dados publicados provenientes de experimentos com animais e humanos. Por fim, o modelo multiescala autorregulado revelou que a variabilidade hemodinâmica proveniente da ação do mecanismo de controle da pressão arterial apresenta papel importante no estabelecimento do ambiente hemodinâmico local. Este é o primeiro trabalho a levar em consideração os mecanismos de controle na definição das condições hemodinâmicas no contexto de simulações computacionais do escoamento em pacientes específicos.

Orientador: Cesar Martins / Coorientador: Ney Lemke / Banca: Antonio Sérgio Kimus Braz / Banca: José Luiz Rybarczyk Filho / Banca: Reinaldo Otávio Alvarenga Alves de Brito / Banca: Pedro Manuel Galetti Junior / Resumo: Atualmente os sistemas biológicos vem sendo abordados por diversas áreas de pesquisas, dentre elas a biologia de sistemas. Essa área tem centrado esforços para descrever e compreender as relações entre os componentes bióticos e abióticos desses sistemas, utilizando para isso a teoria de grafos. Uma forma de estudar esses sistemas, é avaliar as interações entre proteínas, que são as interações biomoleculares mais abundantes nas células. Nesse contexto, a presente tese focou no desenvolvimento de um algoritmo computacional capaz de predizer interações entre proteínas de qualquer espécie ou conjunto protéico. Para isso, foram utilizadas técnicas de aprendizado de máquina (sub-área da inteligência artificial) para a construção e aplicação desse preditor, o qual mostrou-se eficaz em predizer interações entre proteínas de mais de 80 espécies diferentes, incluindo interações entre proteínas de parasita e hospedeiro. Esse novo preditor foi aplicado no proteoma de zebrafish (Danio rerio) e humanos (Homo sapiens), gerando assim redes de interações proteicas para ambas as espécies. As interações obtidas foram avaliadas em um contexto geral e o foco das análises foi direcionado para a sub-rede relacionada com as vias de determinação e diferenciação sexual em vertebrados. Os resultados demonstraram uma relativa baixa conservação desses grafos ao longo da evolução dos vertebrados, tanto do ponto de vista global quanto da sub-rede relacionada com a determinação e diferenciação sexual em vertebrados. Além disso, foi possível observar ao menos um hub conservado entre as duas sub-redes, o qual representa um novo alvo a ser avaliado por pesquisas experimentais. Contudo, os dados demonstram que o preditor gerado possui um grande potencial para diversas áreas de estudos e é bastante útil para predição de interações em larga-escala. Além disso, os aspectos evolutivos aqui ... / Abstract: Nowadays the biological systems have been analyzed under several research foci, including the system biology. This area focus to describe and understand the relationship between biotic and abiotic factors using the graph theory. The protein interactions are target interactions to the system biology because they are the most abundant biomolecular interactions within a cell. Thus, this thesis reported the development of a computational algorithm to predict proteinprotein interactions for all species or protein sets. The machine learning technique (sub-area of artificial intelligence) were used to develop and apply this method, giving effective results to predict protein-protein interaction for more than 80 different species, including parasitehost associations. This new predictor was applied to the proteome set of zebrafish (Danio rerio) and humans (Homo sapiens), generating the protein-protein interactions for both species. Evolutionary aspects of the protein interactions were studied in a broad context and the focus was directed to the sub-network involved in the vertebrate sex determination and differentiation. The results reported a low conservation of those graphs across the evolution in a general view or for the sub-network related to the vertebrate sex determination and differentiation. Moreover, it was reported at least one conserved hub between both subnetworks, to be further evaluated by experimental procedures. Anyway, the data showed that the predictor here reported may be very useful for several research areas and it is desirable for large-scale prediction procedures. Furthermore, the evolutionary aspects discussed in this thesis open new perspectives concerning system biology and evolutionary pathways of vertebrate sex determination and differentiation / Doutor

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:32:14Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-02-21Bitstream added on 2014-06-13T21:03:46Z : No. of bitstreams: 1 000741895.pdf: 15459081 bytes, checksum: d63bdd273032427c5d062ded87237abe (MD5) / Atualmente os sistemas biológicos vem sendo abordados por diversas áreas de pesquisas, dentre elas a biologia de sistemas. Essa área tem centrado esforços para descrever e compreender as relações entre os componentes bióticos e abióticos desses sistemas, utilizando para isso a teoria de grafos. Uma forma de estudar esses sistemas, é avaliar as interações entre proteínas, que são as interações biomoleculares mais abundantes nas células. Nesse contexto, a presente tese focou no desenvolvimento de um algoritmo computacional capaz de predizer interações entre proteínas de qualquer espécie ou conjunto protéico. Para isso, foram utilizadas técnicas de aprendizado de máquina (sub-área da inteligência artificial) para a construção e aplicação desse preditor, o qual mostrou-se eficaz em predizer interações entre proteínas de mais de 80 espécies diferentes, incluindo interações entre proteínas de parasita e hospedeiro. Esse novo preditor foi aplicado no proteoma de zebrafish (Danio rerio) e humanos (Homo sapiens), gerando assim redes de interações proteicas para ambas as espécies. As interações obtidas foram avaliadas em um contexto geral e o foco das análises foi direcionado para a sub-rede relacionada com as vias de determinação e diferenciação sexual em vertebrados. Os resultados demonstraram uma relativa baixa conservação desses grafos ao longo da evolução dos vertebrados, tanto do ponto de vista global quanto da sub-rede relacionada com a determinação e diferenciação sexual em vertebrados. Além disso, foi possível observar ao menos um hub conservado entre as duas sub-redes, o qual representa um novo alvo a ser avaliado por pesquisas experimentais. Contudo, os dados demonstram que o preditor gerado possui um grande potencial para diversas áreas de estudos e é bastante útil para predição de interações em larga-escala. Além disso, os aspectos evolutivos aqui... / Nowadays the biological systems have been analyzed under several research foci, including the system biology. This area focus to describe and understand the relationship between biotic and abiotic factors using the graph theory. The protein interactions are target interactions to the system biology because they are the most abundant biomolecular interactions within a cell. Thus, this thesis reported the development of a computational algorithm to predict proteinprotein interactions for all species or protein sets. The machine learning technique (sub-area of artificial intelligence) were used to develop and apply this method, giving effective results to predict protein-protein interaction for more than 80 different species, including parasitehost associations. This new predictor was applied to the proteome set of zebrafish (Danio rerio) and humans (Homo sapiens), generating the protein-protein interactions for both species. Evolutionary aspects of the protein interactions were studied in a broad context and the focus was directed to the sub-network involved in the vertebrate sex determination and differentiation. The results reported a low conservation of those graphs across the evolution in a general view or for the sub-network related to the vertebrate sex determination and differentiation. Moreover, it was reported at least one conserved hub between both subnetworks, to be further evaluated by experimental procedures. Anyway, the data showed that the predictor here reported may be very useful for several research areas and it is desirable for large-scale prediction procedures. Furthermore, the evolutionary aspects discussed in this thesis open new perspectives concerning system biology and evolutionary pathways of vertebrate sex determination and differentiation

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

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2018-02-09T18:06:13Z No. of bitstreams: 2 Bruna_Zanardi2017.pdf: 1250820 bytes, checksum: ac8c5bd005de943ba1c08b415f4fe865 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-09T18:06:13Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Bruna_Zanardi2017.pdf: 1250820 bytes, checksum: ac8c5bd005de943ba1c08b415f4fe865 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-06-26 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / Corn (Zea mays) for being a culture rich in starch has more propensity to develop fungi during storage than other cultures. In this context, the aim of this work was to evaluate the use of ozone gas during drying as a sanitizing agent in corn, determining the best combination of temperature and time of application of O3 during drying, on the count of fungal colonies, the effect on the physical qualities of the grain, and to determine and shape the drying curves of corn seeds using ozone gas. The corn seeds used were the cultivar Agroeste AS1661 PRO with water content of 19.21 (b. u). The drying process was carried out in experimental dryer under controlled temperatures of 30, 40 and 50 °C and ozonation times of 5, 10, and 15 minutes, until they reached 11 ± (b. u). The Mathematical Modeling of Diffusion was the approach that best adjusted to experimental data of this cultivar. After the drying process, the seeds continued to present high germination rate, electric conductivity and tetrazolium without changes. Regarding fungal decontamination, it was observed that in comparison to the field control there was a high percentage of decontamination. After 45 days of storage, seeds maintained their physiological quality obtained after drying with ozone. About fungal decontamination, there was an increase in the amount of fungal colonies in treatments in which there was a combination of 50 °C and 5 or 15 minutes of ozone, due to the fact that this gas is less stable at high temperatures. / O milho (Zea mays) por ser uma cultura rica em amido tem mais propensão a desenvolver fungos durante o armazenamento do que outras culturas. Neste contexto, o objetivo deste trabalho foi avaliar a utilização do gás ozônio durante a secagem como agente sanitizante em grãos de milho, determinando a melhor combinação entre temperatura e tempo de aplicação de O3 durante a realização da secagem, na contagem de colônias fúngicas, o efeito sobre as qualidades físicas dos grãos e determinar e modelar as curvas de secagem para sementes de milho utilizando gás ozônio. Foram utilizadas sementes de milho da cultivar Agroeste AS1661 PRO com teor de água em 19,21 (b.u). O processo de secagem foi realizado em secador experimental sob temperaturas controladas de 30, 40 e 50 °C e tempo de ozonização de 5, 10 e 15 minutos, até que atingissem 11± (b.u). O modelo matemático de aproximação da difusão foi o que melhor se ajustou aos dados experimentais da cultivar. Após o processo de secagem, as sementes continuaram a apresentar elevada germinação, condutividade elétrica e tetrazólio sem alterações. Em relação à descontaminação fúngica, observa-se que em comparação ao controle de campo houve elevado percentual de descontaminação. Após 45 dias de armazenagem, as sementes mantiveram a qualidade fisiológica obtida após a secagem com ozônio. Sobre a descontaminação fúngica, nota-se aumento da quantidade de colônias fúngicas nos tratamentos em que houve combinação de 50 °C e 5 ou 15 minutos de ozônio, o que deve-se ao fato do gás ser menos estável a altas temperaturas.

Submitted by Edineia Teixeira (edineia.teixeira@unioeste.br) on 2017-08-24T19:35:51Z No. of bitstreams: 2 Daniele _Ficanha2016.pdf: 2114781 bytes, checksum: 4cf98bf8089cd41a33e68e5cfc4c1ba8 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-24T19:35:51Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Daniele _Ficanha2016.pdf: 2114781 bytes, checksum: 4cf98bf8089cd41a33e68e5cfc4c1ba8 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-07-11 / The function of metal silos consists in storing and preserving the quality of the grains. For that, it is extremely important the correct dimensioning in order to guarantee efficiency and security of the set. The possibility of a metal silo implantation is based mainly in the cost and weight of the primary raw material, the steel. The side plates represent the biggest part of the raw material used. The feasibility of a new fixation element, the alternative bolt, responsible for the connections of the silo body’s elements increase the resistance of the side plate, becoming attractive and economic for all users of metal silos. The elaboration of an alternative bolt was based on ISO 4016 (2000) regarding chemical composition and mechanical properties. Mass from the hexagonal head of the traditional bolt was withdrawn and added in the cut plan of the alternative bolt, making it an oblong element and round head. Prototypes of the alternative bolt were developed with the same raw material, temper process and bichromatization as the executed in the traditional bolts. Twenty-three samples of the traditional bolt and sixteen samples of the alternative bolt were produced through the method of direct shearing. The model’s premises were verified, in which the increase in shearing area in the alternative bolt’s cutting plan produced effects in the shearing resistance in the traditional bolt. Through the result of the alternative bolt, it was possible to determine the random error average variable of the model , validating the theoretical functions of the probability distribution for the representation of the statistic information of this random variable, determining the correct strength of the alternative bolt as 107,40 kN. In order to use the alternative bolt in metal silos, 27 samples of the traditional bolt and 3 samples of the alternative bolt were compared, both using support plates of the same material used in the silos, to verify if the plate influences the bolt’s shearing resistance. The parameters used in the definition of the crushing and tearing resistance were determined by tensile tests on the support plates, quantification to the breaking point, as well as the distance between the hole and the edge were determined, to be superior to the resistance of the bolts calculations. It was not possible to determine the influence of the support plate in the resistance of the alternative bolt shear, since the support plate crushed it and it reached only deformed plastic state. The comparison between the averages for the sample of the alternative bolt may have produced positive effects in the shear bolt resistance. / A função dos silos metálicos consiste em armazenar e preservar a qualidade dos grãos. Para isso, é de suma importância o dimensionamento adequado, a fim de garantir a eficiência e a segurança do conjunto. A possibilidade de implantação de um silo metálico baseia-se principalmente no custo e no peso da matéria prima: o aço. As chapas laterais representam a maior parte da matéria prima utilizada. A viabilização de um novo elemento de fixação, o parafuso alternativo, responsável pelas ligações dos elementos do corpo do silo aumentam a resistência da chapa lateral, tornando-se atrativo e econômico para todas as fontes usufruintes dos silos metálicos. A elaboração do parafuso alternativo baseou-se na ISO 4016 (2000) quanto à composição química e às propriedades mecânicas. Retirou-se massa da cabeça sextavada do parafuso tradicional e adicionou-se no plano de corte do parafuso alternativo, formando um elemento oblongo de cabeça redonda. Confeccionaram-se protótipos do parafuso alternativo com a mesma matéria prima, processo de têmpera e bicromatização que a executada nos parafusos tradicionais. Ensaiaram-se 23 amostras do parafuso tradicional e 16 amostras do parafuso alternativo pelo método do cisalhamento direto. Foram verificadas as suposições do modelo, no qual o aumento da área de cisalhamento no plano de corte do parafuso alternativo produziu efeitos na resistência ao cisalhamento do parafuso tradicional. A partir do resultado do parafuso alternativo foi possível determinar a média da variável aleatória erro do modelo, validando as funções teóricas de distribuição de probabilidades para a representação da informação estatística dessa variável aleatória, determinando a força correta do parafuso alternativo, de 107,40 kN. Com o intuito de utilizar o parafuso alternativo nas chapas do corpo de silos metálicos, comparou-se através do ensaio de 27 amostras do parafuso tradicional e 3 amostras do parafuso alternativo, ambos utilizando chapas laterais de silos metálicos para verificar se há influência da mesma na resistência ao cisalhamento dos parafusos. Os parâmetros utilizados na definição da resistência ao esmagamento e rasgamento foram determinados a partir do ensaio de tração das chapas de apoio, quantificação da tensão de ruptura, tal que as distâncias entre furo e borda foram determinadas para serem superiores à resistência de cálculo dos parafusos. Não foi possível a determinação da influência da chapa de apoio na resistência ao cisalhamento do parafuso alternativo, visto que a chapa de apoio esmagou e o mesmo chegou apenas ao estado de deformação plástica. A comparação entre as médias para a amostra de parafuso alternativo produziu efeitos positivos na resistência ao cisalhamento dos parafusos