Made available in DSpace on 2014-08-20T14:25:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_george_ulguim_pedra.pdf: 14504738 bytes, checksum: f86f801b6a4ad397c5376ffc71c034f5 (MD5) Previous issue date: 2011-03-28 / Rio Grande do Sul (RS) has a large annual temperature range is characterized by hot summers and cold winters, being strongly influenced by weather systems in middle and high latitudes. Many studies suggest climate change on Earth, particularly to the anomalous increase in temperature in recent decades. The large thermal variations interfere directly in agricultural production, trade and tourism, affecting the region's economy. The main objective of this research was to identify the main patterns of wind speed at 850hPa layer. This layer is slightly above the surface outside of each boundary, and thus with little influence of urban effects. Knowing the correlation of patterns of wind speed with variations of monthly minimum temperatures throughout the year in RS, identify and compare the adjustment functions of temporal trends linear and nonlinear, and list the possible influence of large swings over the Pacific Ocean these variations regional, especially during extreme. To study the atmospheric oscillations were used in data grid point wind speed at 850hPa over South America, which were applied the technique of spectral decomposition defined principal components. We used monthly minimum temperature data from 24 stations well distributed spatially in RS. The results showed that the patterns of oscillations Main circulation in the lower atmosphere over South America are strongly associated with variations of wind speed in regions of the Polar Jet, Subtropical Jet and the trade winds in the Equatorial Pacific. Core Standards of the wind speed did not correlate significantly with the minimum temperatures in March, June, July and September. During other months the correlation coefficients were significant, especially the months of January, April, May and October. The northern state of RS presented highlight this relationship, with the months of April and May the most significant. The trend of monthly minimum temperatures for the meteorological station of Irai shown for all months of the year, the biggest adjustment function non-linear time in comparison with the linear. The index of the Pacific Decadal Oscillation function showed nonlinear fitting, revealing very similar function to the main circulation patterns of the wind at 850hPa and adjustments of nonlinear functions of minimum temperatures in Iraí (RS). Faced with the obvious relations between the oscillations of the wind circulation at 850hPa with the changes in the surface equatorial Pacific / North, we can expect that the trends in minimum temperatures in RS for these next two decades suffer on average more negative than oscillations positive, especially during summer and autumn, although it indicates increased temperature in early spring. / O Rio Grande do Sul (RS) apresenta grande amplitude térmica anual caracterizada por verões quentes e invernos frios, sendo influenciado fortemente por sistemas atmosféricos de latitudes médias e elevadas. Muitas pesquisas apontam alterações climáticas na Terra, especialmente no sentido de crescimento anômalo da temperatura nestas últimas décadas. As grandes variações térmicas interferem diretamente na produção agrícola, no comércio e no turismo, afetando a economia da região. Os objetivos principais desta pesquisa foram: Identificar os principais padrões de velocidade de vento na camada de 850hPa. Esta camada está ligeiramente acima da superfície, fora da cada limite e, portanto, com pequena influência dos efeitos urbanos; conhecer a correlação destes padrões de velocidade do vento com variações das temperaturas mínimas mensais ao longo do ano no RS, identificar e comparar as funções de ajuste de tendências temporais lineares e não lineares e relacionar as possíveis influências das grandes oscilações oceânicas do Pacífico sobre estas variações regionais, especialmente nos períodos extremos. Para estudar as oscilações atmosféricas foram usados dados em ponto de grade da velocidade do vento em 850hPa sobre a América do Sul, aos quais foram aplicadas a técnica de decomposição espectral definida como Componentes Principais. Foram utilizados dados de temperatura mínima mensal de 24 estações bem distribuídas espacialmente no RS. Os principais resultados mostraram que os Padrões de Oscilações Principais da circulação na baixa atmosfera sobre a América do Sul estão fortemente associados às variações de velocidade do vento nas regiões do Jato Polar, Jato Subtropical e os ventos Alísios no Pacífico Equatorial. Os Padrões Principais da velocidade do vento não apresentaram correlações significativas com as temperaturas mínimas nos meses de março, junho, julho e setembro. Nos demais meses os coeficientes de correlação foram significativos, especialmente os meses de janeiro, abril, maio e outubro. A região norte do Estado do RS apresentou destaque nesta relação, sendo os meses de abril e maio os mais significativos. A tendência temporal das temperaturas mínimas mensais para a estação meteorológica de Irai mostrou, para todos os meses do ano, maior ajuste para a função temporal não linear na comparação com a linear. O índice de Oscilação Decadal do Pacífico apresentou função de ajuste não linear, revelando ser bastante semelhante aos principais padrões de circulação do vento em 850hPa e aos ajustes das funções não lineares das temperaturas mínimas em Iraí (RS). Frente às relações evidentes entre as oscilações da circulação do vento em 850hPa com as oscilações na superfície do Oceano Pacífico Equatorial/Norte, pode-se esperar que as tendências das temperaturas mínimas no RS para estas próximas duas décadas sofram, em média, mais oscilações negativas do que positivas, principalmente nos meses de verão e outono, apesar de indicar aumento de temperatura no começo de primavera.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The economic growth of the state of Rio Grande do Sul as well as the rest of the country is closely connected with the distribution and power generation. Thus for the state's energy system does not collapse (shortage / surplus) in steps of generation and supply, it is necessary to study the distribution of energy generated and the number of consumers. Therefore, the purpose of this study is to determine a reference variable by means of principal component analysis in order to analyze the overall behavior of consumption and consumers in MWh of electricity in the Rio Grande do Sul, by means of linear models of forecast (ARIMA) and nonlinear (ARCH). The analysis refers to the number of consumers and to the consumption of electrical energy to the RS, conducted by the three largest electricity distributors, including AES-Sul, CEEE and GER from January 1998 to December 2009. The mathematical models for the variables studied are able to model satisfactorily the data, enabling an analysis of their behavior, able to monitor and determine the movement of the series under study as a whole, providing management measures, both companies supply distributor as the number of customers of each company, allowing an analysis on the stability of the production process. / O crescimento econômico do estado do Rio Grande do Sul, assim como do restante do país, está intimamente ligado à distribuição e geração de energia elétrica. Desta forma, para que o sistema energético do estado não entre em colapso (falta/excesso) nas etapas de geração e fornecimento, é necessário o estudo da distribuição da energia gerada e do número de consumidores. Portanto, o objetivo deste estudo é determinar uma variável de referência, por meio da análise de componentes principais, de forma a analisar globalmente o comportamento do consumo em MWh e dos consumidores de energia elétrica do Rio Grande do Sul por meio de modelos de previsão lineares (ARIMA) e não lineares(ARCH). A análise refere-se ao número de consumidores e ao consumo de energia elétrica no estado do RS, realizado pelas três maiores distribuidoras de energia elétrica, nomeadamente a AES-Sul, CEEE e RGE, no período de janeiro de 1998 a dezembro de 2009. Os modelos matemáticos encontrados para as variáveis estudadas são capazes de modelar satisfatoriamente os dados, possibilitando uma análise de seu comportamento, capaz de acompanhar e de determinar o movimento das séries em estudo de forma global, proporcionando medidas de gerenciamento, tanto das empresas distribuidoras de fornecimento quanto do número de consumidores de cada empresa, permitindo uma análise sobre a estabilidade do processo produtivo.

Atualmente, a segurança computacional vem se tornando cada vez mais necessária devido ao grande crescimento das estatísticas que relatam os crimes computacionais. Uma das ferramentas utilizadas para aumentar o nível de segurança é conhecida como Sistemas de Detecção de Intrusão (SDI). A flexibilidade e usabilidade destes sistemas têm contribuído, consideravelmente, para o aumento da proteção dos ambientes computacionais. Como grande parte das intrusões seguem padrões bem definidos de comportamento em uma rede de computadores, as técnicas de classificação e clusterização de dados tendem a ser muito apropriadas para a obtenção de uma forma eficaz de resolver este tipo de problema. Neste trabalho será apresentado um modelo dinâmico de clusterização baseado em um mecanismo de movimentação dos dados. Apesar de ser uma técnica de clusterização de dados aplicável a qualquer tipo de dados, neste trabalho, este modelo será utilizado para a detecção de intrusão. A técnica apresentada neste trabalho obteve resultados de clusterização comparáveis com técnicas tradicionais. Além disso, a técnica proposta possui algumas vantagens sobre as técnicas tradicionais investigadas, como realização de clusterizações multi-escala e não necessidade de determinação do número inicial de clusters / Nowadays, the computational security is becoming more and more necessary due to the large growth of the statistics that describe computer crimes. One of the tools used to increase the safety level is named Intrusion Detection Systems (IDS). The flexibility and usability of these systems have contributed, considerably, to increase the protection of computational environments. As large part of the intrusions follows behavior patterns very well defined in a computers network, techniques for data classification and clustering tend to be very appropriate to obtain an effective solutions to this problem. In this work, a dynamic clustering model based on a data movement mechanism are presented. In spite of a clustering technique applicable to any data type, in this work, this model will be applied to the detection intrusion. The technique presented in this work obtained clustering results comparable to those obtained by traditional techniques. Besides the proposed technique presents some advantages on the traditional techniques investigated, like multi-resolution clustering and no need to previously know the number of clusters

Submitted by Biblioteca Central (biblioteca@unicap.br) on 2018-06-05T17:18:37Z No. of bitstreams: 2 vicente_natanael_lima_silva.pdf: 2871330 bytes, checksum: 1730e0371d28b2975de3c999a484a82b (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-05T17:18:37Z (GMT). No. of bitstreams: 2 vicente_natanael_lima_silva.pdf: 2871330 bytes, checksum: 1730e0371d28b2975de3c999a484a82b (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-04-10 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES# / #2075167498588264571# / #600 / In the State of Pernambuco, as well as throughout the Northeast region of Brazil, the expressive interaction between climate elements and human activities is evident. Numerous scientific studies have already demonstrated a significant correlation between climate behavior with social, economic, cultural, etc. This work served as a case study of the application of the multivariate statistical technique of Principal Components Analysis (PCA) in the making of socioeconomic diagnoses, where the elements of the climate were used as independent variables on the socioeconomic responses (Gross Domestic Product and Municipal Development Index) Of some municipalities that presented significant development in the State of Pernambuco - Brazil, between 1999 and 2013. Even considering the climatic, socioeconomic and essential dependence of water for the economic development of the municipalities studied, the PCA showed that the socioeconomic indexes of the municipalities located in the Sertão (Petrolina and Arcoverde) will present a higher correlation with the indices of temperature and Insulation, in the Agreste and Zona da Mata (Garanhuns and Surubim) evaporation and temperatures, in the Litoral (Recife) precipitation and humidity. The PCA was also effective in allowing the removal or disposal of variables that presented low variability or were redundant because they were correlated with those of greater importance for the first two main components. Understanding the behavior of climate elements and their consequences on human activities is of fundamental importance in helping public policies to mitigate the adverse effects of environmental change. / No Estado de Pernambuco, assim como em toda a região do Nordeste do Brasil, é evidente a expressiva interação existente entre os elementos do clima e as atividades humanas. Inúmeros estudos científicos já demostraram uma significativa correlação entre o comportamento climático com os aspectos sociais, econômicos, culturais, etc. Este trabalho serviu como estudo de caso da aplicação da técnica estatística multivariada de Análise de Componentes Principais (ACP) na confecção de diagnósticos socioeconômicos, onde foram utilizados os elementos do clima como independentes sobre as variáveis respostas socioeconômicas (Produto Interno Bruto e Índice de Desenvolvimento Municipal) de alguns municípios que apresentaram expressivo desenvolvimento no Estado de Pernambuco – Brasil, entre os anos de 1999 e 2013. Mesmo considerando as diferenças climáticas, socioeconômicas e a imprescindível dependência da água para o desenvolvimento econômico dos municípios estudados, a ACP demostrou que os índices socioeconômicos dos municípios localizados no Sertão (Petrolina e Arcoverde) apresentarão maior correlação com os índices de temperaturas e Insolação, no Agreste e Zona da Mata (Garanhuns e Surubim) a evaporação e temperaturas, no Litoral (Recife) a precipitação e umidade. ACP mostrou-se também efetiva em permitir a retirada ou descarte de variáveis que apresentaram baixa variabilidade ou foram redundantes por estarem correlacionadas com as de maior importância para dois primeiros componentes principais. A compreensão do comportamento dos elementos do clima e de suas consequências sobre as atividades humanas é de fundamental importância no auxílio às políticas públicas, que visem à mitigação de efeitos adversos provocados pelas alterações ambientais.

Orientador: Rodrigo Braga Moruzzi / Resumo: Água de qualidade, livre de poluentes e patógenos é um recurso humano necessário e valioso. As contaminações por fontes naturais e antrópicas podem ameaçar a qualidade desses cursos d’água, fazendo-se necessário um tratamento prévio antes de ser disponibilizada para abastecimento púbico. Com objetivo de eliminação de contaminantes e impurezas diversos processos e operações de tratamento físico/químico são utilizados, como a coagulação, a floculação, e processos de separação sólido/líquido. Para a avaliação do padrão de qualidade final da água pós tratamento são necessários índices de monitoramento, que podem ser obtidos através métodos diretos e/ou indiretos. Os métodos diretos de características físicas e morfológicas tem ganhado cada vez mais atenção entre os estudos da área. Seus parâmetros, como tamanho das partículas e estrutura de fractal têm sido um novo recurso para a temática floculação. Buscando maior entendimento sobre os principais fatores que contribuem para a separação dos agregados de fractal, e consequentemente melhor eficiência de remoção, o presente estudo teve como objetivo investigar o desempenho da Sedimentação Gravitacional e da Flotação por Ar Dissolvido, e suas relações com as características físicas das partículas floculentas a partir da análise das principais variáveis que interferiram nos processos. Para tal, foram investigadas em escala de laboratório quatro diferentes águas preparadas com ácido húmico, caulinita e coaguladas com Sulfato de Alumíni... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Quality water, without pollutants and pathogens is a necessary and valuable human resource. Contamination of natural and anthropogenic sources can affect the quality of these watercourses, requiring primary treatment before being available for public supply. In order to eliminate contaminants and impurities several processes and physical/chemical treatment operations such as, coagulation, flocculation, and solid/liquid separation are used. For the evaluation of the final quality of the water, monitoring indices are necessary, which can be obtained through direct or indirect methods. The direct methods of physical and morphological characteristics have increased attention in this area studies. Parameters such as particle size and fractal structure has been a new feature for flocculation thematic. The aim of this study was investigate the performance of Gravitational Sedimentation and Dissolved Air Flotation and their relationship to the particle’s physical characteristics particles from the analysis of the main variables that interfered in the processes. For this purpose, four different types of water prepared with humic acid, kaolin solution and coagulated with Aluminum Sulphate and Ferric Chloride were investigated in laboratory scale. The flocculation process was monitored by digital image analysis in order to obtain variables that help to determine the particle’s physical characteristics such as the Particle Size Distribution (DTP) and its representative β parameter as wel... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

[pt] A proteção contra a volatilidade dos preços spot torna-se cada vez mais importante nos mercados de energia desverticalizados. Portanto, ser capaz de modelar preços forward e futuros de eletricidade é crucial em um ambiente competitivo. A eletricidade difere de outras commodities devido à sua capacidade de armazenamento e transporte limitados. Além disso, seus derivativos estão associados a um período de entrega durante o qual a energia é concedida continuamente, o que implica em muitas vezes os contratos de eletricidades serem denominados swaps. Tais peculiaridades tornam a modelagem de preços de contratos de energia elétrica uma tarefa não trivial, onde os modelos tradicionais devem ser adaptados para atender às características mencionadas. Neste contexto, foi proposto um modelo estrutural semi-paramétrico para obtenção de uma curva forward de eletricidade contínua e diária através de critérios de máxima suavidade. Ademais, os contratos forward elementares podem ser representados por qualquer estrutura paramétrica para sazonalidade ou mesmo para variáveis exógenas. Nossa estrutura reconhece a sobreposição dos swaps e permite uma análise das oportunidades de arbitragem observadas nos mercados de energia. A curva forward é calculada por um problema de otimização hierárquico capaz de lidar com conjuntos de dados escassos de mercados com baixa liquidez. Os resultados do PCA corroboram a capacidade do modelo em explicar uma alta porcentagem da variância com apenas alguns fatores. / [en] Hedging against spot price volatilities becomes increasingly important in deregulated power markets. Therefore, being able to model electricity forward prices is crucial in a competitive environment. Electricity differs from other commodities due to its limited storability and transportability. Furthermore, its derivatives are associated with a delivery period during which electricity is continuously delivered, implying on referring to power forwards as swaps. These peculiarities make the modeling of electricity contract prices a non-trivial task, where traditional models must be adapted to address the mentioned characteristics. In this context, we propose a novel semiparametric structural model to compute a continuous daily forward curve of electricity through maximum smoothness criterion. In addition, elementary forward contracts can be represented by any parametric structure for seasonality or even for exogenous variables. Our framework acknowledges the overlapped swaps and allows an analysis of arbitrage opportunities observed in power markets. The smooth forward curve is computed by a hierarchical optimization problem able to handle scarce data sets from low-liquidity markets. PCA results corroborate our framework s capability to explain a high percentage of variance with only a few factors.

Este trabalho apresenta um estudo comparativo do poder de predição de quatro métodos de regressão adequados para situações nas quais os dados, dispostos na matriz de planejamento, apresentam sérios problemas de multicolinearidade e/ou de alta dimensionalidade, em que o número de covariáveis é maior do que o número de observações. No presente trabalho, os métodos abordados são: regressão por componentes principais, regressão por mínimos quadrados parciais, regressão ridge e LASSO. O trabalho engloba simulações, em que o poder preditivo de cada uma das técnicas é avaliado para diferentes cenários definidos por número de covariáveis, tamanho de amostra e quantidade e intensidade de coeficientes (efeitos) significativos, destacando as principais diferenças entre os métodos e possibilitando a criação de um guia para que o usuário possa escolher qual metodologia usar com base em algum conhecimento prévio que o mesmo possa ter. Uma aplicação em dados reais (não simulados) também é abordada. / This paper presents a comparative study of the predictive power of four suitable regression methods for situations in which data, arranged in the planning matrix, are very poorly multicolinearity and / or highdimensionality, wherein the number of covariatesis greater the number of observations. In this study, the methods discussed are: principal component regression,partial least squares regression,ridge regression and LASSO. The work includes simulations, where in the predictive power of each of the techniques is evaluated for different scenarios defined by the number of covariates, sample size and quantity and intensity ratios (effects) significant, high lighting the main dffierences between the methods and allowing for the creating a guide for the user to choose which method to use based on some prior knowledge that it may have. An applicationon real data (not simulated) is also addressed.

[pt] O desenvolvimento de um reservatório de petróleo já conhecido e delimitado consiste em encontrar uma alternativa (configuração) de poços que contribua para maximizar a receita a ser obtida com o óleo recuperado do reservatório. A busca por esta alternativa frequentemente é baseada em processos de otimização que usam o valor presente líquido (VPL) do projeto como função de avaliação das alternativas encontradas durante a busca. Dentre outras variáveis, o cálculo do VPL é diretamente dependente dos dados de produção de óleo, gás e água durante a vida produtiva do reservatório, bem como de seus custos de desenvolvimento. Determinar a localização, os tipos (produtor ou injetor) e a trajetória de poços em um reservatório é um problema de otimização complexo que depende de uma grande quantidade de variáveis, dentre elas as propriedades do reservatório (tais como porosidade e permeabilidade) e os critérios econômicos. Os processos de otimização aplicados a este tipo de problema têm um alto custo computacional devido ao uso contínuo de simuladores que reproduzem as condições do reservatório e do sistema de superfície. O uso dos simuladores pode ser substituído por um aproximador, que neste trabalho, é um modelo que utiliza Redes Neurais Artificiais. Os aproximadores aqui apresentados são feitos para substituir a simulação integrada do reservatório, do poço e da superfície (linhas de produção e riser). As amostras para a construção do aproximador é feita utilizando os simuladores de reservatório e de superfície e para reduzir o número de amostras necessárias e tornar sua construção mais rápida, utiliza-se Hipercubo Latino e Análise de Componentes Principais. Os aproximadores foram testados em dois reservatórios petrolíferos: um reservatório sintético, e baseado em um caso real. Os resultados encontrados indicam que estes aproximadores conseguem bom desempenho na substituição dos simuladores no processo de otimização devido aos baixos erros encontrados e à substancial diminuição do custo computacional. / [en] The development of an oil reservoir consists in finding an alternative of wells that contributes to maximizing the revenue to be obtained from the recovered reservoir oil. The pursuit for this alternative is often based on optimization processes using the net present value (NPV) of the project as the evaluation function of the alternatives found during this pursuit. Among other variables, the NPV calculation is directly dependent on the oil, gas and water production data during the productive life of the reservoir, as well as their development costs. Determine the number, location, type (producer or injector) and the trajectory of wells in a reservoir is a complex optimization problem which depends on a lot of variables, including the reservoir properties (such as porosity and permeability) and economic criteria. The optimization processes applied to this type of problem has a high computational cost due to the continuous use of simulators that reproduce the conditions of the reservoir and the surface system. The use of simulators may be replaced by proxies. At the present work, proxies were constructed using artificial neural networks. The proxies presented here are meant to replace the integrated reservoir, well and surface (production lines and riser) simulation to reduce the computational cost of a decision support system. The samples for the construction of the proxies are produced using reservoir and surface simulators. To reduce the number of samples needed for the proxy construction, and, to reduce the dimension of the problem, Latin Hypercube and Principal Component Analysis are used. The approximators were tested in two oil reservoirs: a synthetic reservoir, and another with real features. The results indicate that these approximators can perform well in replacement of simulators in the optimization process due to low errors found and a substantial decrease in computational cost.

As cisteíno-proteases da família da papaína desempenham funções essenciais em processos biológicos, entre eles o desenvolvimento e crescimento do organismo, vias de sinalização celular e apoptose, invasão de parasitas em células hospedeiras. Assim, trata-se de uma classe de proteínas de grande interesse para as indústrias farmacêuticas, sendo utilizada como alvo para o tratamento de doenças como o câncer e metástases, osteoporose. Disfunções relacionadas ao sistema imune, doenças parasitárias como malária, leishmaniose, doença do sono e doença de Chagas. Esta última é uma enfermidade considerada negligenciada pelas grandes indústrias farmacêuticas, sem nenhum tratamento eficaz e seguro disponível, que gera um problema econômico de mais de sete bilhões de dólares anuais devido à perda de mão de obra e gastos com tratamento para amenizar os efeitos da doença. A cisteíno protease cruzaína de Trypanosoma cruzi, causador da Doença de Chagas, desponta como um alvo validado na busca de novos fármacos contra essa enfermidade. Essa enzima apresenta um par de aspartatos que interagem entre si, para os quais foi predito um pKa de 7, sendo possível a forma desprotonada desse par em condições biológicas. Neste caso, pode levar à exposição de uma nova cavidade por meio do movimento da alça entre os resíduos 57-62, segundo as simulações de dinâmica molecular desse trabalho, que se trata de uma possível candidata a ponto de seletividade de inibidores de cisteínoproteases de parasitos em relação às suas ortólogas em Homo sapiens que não possuem o par de aspartatos. Em pH ácido, foi mostrado por meio de análise de componentes principais de simulações de dinâmica molecular que as cisteíno protease apresentam uma restrição gradual na amostragem conformacional do sítio ativo quando complexadas com as formas não covalente e covalente de inibidores derivados de dipeptidil nitrilas. Isso sugere que esse sistema segue o modelo de seleção conformacional para flexibilidade de proteína. Notou-se também que o perfil de restrição de ligantes que inibem na faixa de nmol.L-1 difere daqueles a µmol.L-1 , o que possibilitou a construção de uma árvore de decisão para identificar os complexos que apresentam afinidade a nmol.L-1 . / The papain-like cysteine proteases are essentials for biological process, performing important roles on the parasite development, growth and also in the parasite invasion process on the host cell, in cellular signaling pathways and apoptosis, among others. Thus, the pharmaceutical industry widely uses this class of protein as target for the development of new drugs, against cancer and metastasis, osteoporosis and immune system disorders, resulting in many approved drugs. Additionally, these enzymes are validated target against parasitic diseases as leishmaniose, malaria and African and American trypanosomiasis. The last one, also known as Chagas\' disease, is neglected disease for which, further a century form this discovery, there is no effective and safe chemotherapy and is responsible for an economic loss of around seven billion dollars in the world per year due to the health care and lost productivity from infected people. Faced with this situation, the Cruzain, a cysteine protease from the Trypanosoma cruzi, the causative agent of Chagas\' disease, is emerging as interesting and validated target to the search for new drugs against this sickness. This enzyme has a pair of interactiong Asp for which was predicted a pKa of 7, by computational methods. By this way, this pair under neutral to alkaline pH adopts the deprotonated form, which exposed a new cavity through a movement of loop of residues 57-62, as we showed here by molecular dynamics simulations. This cavity emerges as a possible selectivity point of the cruzain inhibitors, once Homo sapiens enzynes does not present the aspartic acid - aspartate pair. In condition of acidic pH, principal component analysis of molecular dynamics simulations showed a gradual reduction of the conformational space covered by the active site of cruzain, cathepsin K and cathepsin L in it free form and complexed with dipeptidyl nitrilelike molecules in it noncovalent e covalent forms. This suggests these systems follows the conformational selection model of protein flexibility. Furthermore, we observed the ligands that inhibits the protein at nmol.L-1 induces the protein flexibility in a similar way, while the µmol.L-1 ones leads to another pattern. That made possible the construction of a decision tree which is able to identify nmol.L-1 from µmol.L-1 complexes.

Accurate information about tree volume in tropical vegetation formations is critical for the identification of potential areas for sustainable timber production, carbon estimation and biodiversity conservation. Difficult access and the cost of obtaining a large number of samples needed for accurate wood volume and biomass determination are often barriers for carrying out inventories and studies in natural forests in Brazil. Therefore, the development of more efficient techniques of mensuration in tropical forests is an important mechanism for conservation, management and production advancement. The main purposes of this thesis are: introducing a new method for quantifying vertical and horizontal structures by using principal component analysis (PCA); developing two different approaches of volume modeling, one based on DBH and another based on crown area; proposing a new taper equation for native vegetation in three different formations; and estimating upper section diameters to become the geometric form method useful in natural vegetation in Brazil and reducing dependence on destructive measurements. / Informações corretas sobre o volume de árvores em formações de vegetação natural são fundamentais para a identificação de áreas potenciais para produção madeireira sustentável, estimativa de carbono e conservação da biodiversidade. Dificuldade de acesso e altos custos na obtenção de amostras necessárias para estimativas precisas de volume e biomassa são barreiras frequentes na condução de inventários e estudos florestais no Brasil. Dessa forma, o desenvolvimento de técnicas mais eficientes de mensuração em florestas tropicais é um importante mecanismo para o avanço da conservação, manejo e produção. Os principais objetivos deste trabalho foram: introduzir um novo método de quantificação das estruturas vertical e horizontal por meio do uso de análise de componentes principais (ACP); desenvolver modelos volumétricos baseados em DAP e modelos baseados em área de copa; propor uma nova função de afilamento aplicada a três diferentes formações vegetais; e estimar alturas em que deverão ter diâmetros medidos ao longo da árvore para tornar o método geométrico útil em formações naturais no Brasil, e reduzindo a necessidade de mensurações que requerem o abatimento das árvores.