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This dissertation thesis describes an advanced method of knowledge discovery in databases (KDD), implemented in system LISp-Miner. The goal is to show the possibilities of coordinated use of analytical tools and complex procedures GUHA in this system. The thesis uses methodology CRISP-DM, which is firstly described and work is proceeded using this methodology in the following sections. The author firstly introduces readers domain area and then the data itself, which are processed to the analysis needs. Analytical questions that are answered at, are drawn from the literature, which is focused on domain area. The work should be used as a guide to LISp-Miner users, using analytical tools and procedures GUHA is therefore described the easiest way to understand.

Submitted by JÚLIO HEBER SILVA (julioheber@yahoo.com.br) on 2016-11-17T17:36:12Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Aparecida de Lourdes Carvalho - 2016.pdf: 1998821 bytes, checksum: 10b006baabfc797f656ed5a4e3660247 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Cláudia Bueno (claudiamoura18@gmail.com) on 2016-11-21T20:34:06Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Aparecida de Lourdes Carvalho - 2016.pdf: 1998821 bytes, checksum: 10b006baabfc797f656ed5a4e3660247 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-11-21T20:34:06Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Aparecida de Lourdes Carvalho - 2016.pdf: 1998821 bytes, checksum: 10b006baabfc797f656ed5a4e3660247 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-10-05 / CRISP-3 is a glycoprotein and a biomarker expressed at low levels by normal human prostate and strongly regulated in prostate cancer. The aim of this study was to investigate the presence of CRISP-3 biomarker in paraffin embedded prostate tissue specimens and to correlate the prognostic parameters pre and post treatment of prostate cancer patients. Cases diagnosed as prostate adenocarcinoma were selected from Centro de Prevenção de Jataí archives, from 2009 to 2013. Prostate specimens were analyzed histologically according to the Gleason score and the staging of prostate cancer was performed using the TNM system. The evaluation of clinical parameters was performed by searching the medical records of patients obtaining PSA data prior to surgery and during the follow-up. Immunohistochemical slides were evaluated by a pathologist and classified according to the intensity of staining / marking specific for CRISP-3. It was analyzed 25 tissue sections of prostate material and the expression of CRISP-3 protein was classified as strong in 14 (56%) patients, moderate in 4 (16%) and weak in 7 (28%) specimens. There was no correlation between the intensity of the imunohistochemical reaction and the levels of PSA pre and post treatment. The majority of the specimens, 24 (96%) were classified as usual acinar adenocarcinoma, 15 (60%) showed extension of the primary tumor pT2 and 13 (52%) had Gleason score equal to seven. In all analyzes there was no significant statistical differences among these parameters and the intensity of CRISP-3 staining. In this study, all prostate cancer analysed were positive for the presence of CRISP-3 suggesting the possibility of using this glycoprotein as an important biomarker for diagnosis of prostate cancer, especially at the time of diagnosis with the examination of needle biopsy, an important process in the active surveillance of this complication. / O CRISP-3 é uma glicoproteína e potencial biomarcador expressado em baixos níveis na próstata humana normal e fortemente regulado no câncer de próstata. O objetivo deste estudo foi investigar a presença do biomarcador CRISP-3 em espécimes de tecido prostático parafinizados e correlacionar com os atuais parâmetros prognósticos pré e pós tratamento de pacientes com câncer de próstata. Foram selecionados casos diagnosticados como adenocarcinoma prostático, dos arquivos do Centro de Prevenção de Jataí, no período de 2009 a 2013. Histologicamente analisou-se lâminas do material prostático de acordo com o score de Gleason e o estadiamento do adenocarcinoma prostático foi feito usando o sistema TNM. Fez-se avaliação dos parâmetros clínicos pela busca no prontuário médico dos pacientes obtendo-se os dados de PSA anterior à cirurgia e no segmento. Cortes histológicos corados por imunohistoquímica foram avaliados por médico patologista e classificados de acordo com a intensidade da coloração/marcação específica para CRISP-3. Foram analisados 25 cortes histológicos de material prostático quanto à imunoexpressão da proteína CRISP-3 sendo 14 (56%) de marcação forte, 4 (16%) moderada e 7 (28%) fraca. Não houve correlação entre a intensidade da reação imunohistoquímica e as dosagens bioquímicas de PSA pré e pós tratamento cirúrgico. A maioria dos espécimes, 24 (96%) foram classificados como adenocarcinoma acinar usual, 15 (60%) apresentaram extensão do tumor primário pT2 e 13 (52%) apresentaram score de Gleason igual a sete, em todas as análises não se observou diferença estatística significante entre os parâmetros analisados e a intensidade da marcação por CRISP-3. Neste estudo todas as análises foram positivas para a presença do CRISP-3 sugerindo a possibilidade de utilizar essa glicoproteína como importante biomarcador diagnóstico do câncer de próstata, principalmente na ocasião do diagnóstico com o exame de biópsia por agulha, processo importante na vigilância ativa dessa complicação.

Diplomová práce se zabývá problematikou hodnocení bonity klienta v české komerční pojišťovně. Skládá se ze dvou hlavních logických celků ? přípravy teoretického modelu bonity klienta a jeho praktického ověření na reálných datech jedné české pojišťovny. Příprava modelu bonity klienta se přidržuje postupu popsaného v metodice CRISP-DM. Postupně jsou prozkoumány současné způsoby sledování bonity klientů v českém bankovním i nebankovním sektoru a je rozebrán způsob určování bonity klienta v amerických pojišťovnách. Následuje samotné sestavování modelu bonity klienta v pojišťovně. Nejdříve jsou nalezeny oblasti ke sledování a z těchto oblastí jsou vybrány vhodné ukazatele bonity klienta. Přípravu modelu uzavírá nastavení vah u jednotlivých ukazatelů a popis sledovaných kategorií bonity klienta. Druhý logický celek se zabývá aplikací připraveného modelu bonity klienta v praxi. Popsána je fyzická architektura řešení, příprava datové základny, použitá skóringová aplikace a převedení modelu bonity klienta do této aplikace. Dalšími popsanými kroky jsou testování modelu na vzorku dat a na kompletním portfoliu klientů spolupracující pojišťovny. Výsledky jsou analyzovány a zobrazeny v grafech. Poté jsou obdržené výsledky porovnávány s očekávanými výsledky. Diplomová práce končí diskuzí k využití bonity klienta v reálných procesech pojišťovny.

This research explores the problems associated with caching of SOAP Web Service request/response pairs, and presents a domain independent framework enabling transparent caching of Web Service requests for mobile clients. The framework intercepts method calls intended for the web service and proceeds by buffering and caching of the outgoing method call and the inbound responses. This enables a mobile application to seamlessly use Web Services by masking fluctuations in network conditions. This framework addresses two main issues, firstly how to enrich the WS standards to enable caching and secondly how to maintain consistency for state dependent Web Service request/response pairs.

This research explores the problems associated with caching of SOAP Web Service request/response pairs, and presents a domain independent framework enabling transparent caching of Web Service requests for mobile clients. The framework intercepts method calls intended for the web service and proceeds by buffering and caching of the outgoing method call and the inbound responses. This enables a mobile application to seamlessly use Web Services by masking fluctuations in network conditions. This framework addresses two main issues, firstly how to enrich the WS standards to enable caching and secondly how to maintain consistency for state dependent Web Service request/response pairs.

abstract: The field of Data Mining is widely recognized and accepted for its applications in many business problems to guide decision-making processes based on data. However, in recent times, the scope of these problems has swollen and the methods are under scrutiny for applicability and relevance to real-world circumstances. At the crossroads of innovation and standards, it is important to examine and understand whether the current theoretical methods for industrial applications (which include KDD, SEMMA and CRISP-DM) encompass all possible scenarios that could arise in practical situations. Do the methods require changes or enhancements? As part of the thesis I study the current methods and delineate the ideas of these methods and illuminate their shortcomings which posed challenges during practical implementation. Based on the experiments conducted and the research carried out, I propose an approach which illustrates the business problems with higher accuracy and provides a broader view of the process. It is then applied to different case studies highlighting the different aspects to this approach. / Dissertation/Thesis / M.S. Computer Science 2012

My diploma thesis deals with the issue of data mining and its use in the commercial sphere. The aim of my work was first to assemble knowledge from data mining and then use it on particular data. In the first part I gather the theoretical information about data mining. I focused on definition, methods of data mining, algorithms and of course on the most frequent usage. The second part consists of the practical application of acquired knowledge on real-world date from mobile telecommunications.

Nas últimas décadas, as enchentes vêm causando muitos problemas nas cidades, principalmente em grandes centros urbanos devido à alteração da paisagem natural e à impermeabilização do terreno. Geralmente esses eventos estão relacionados a eventos extremos de chuva, junto a um insuficiente sistema de drenagem para dar vazão ao escoamento gerado. Um ponto agravante - que colabora com o aumento da magnitude das enchentes - é o crescimento populacional desordenado. Assim, faltam políticas públicas, como um estudo prévio da região para alocação de pessoas de maneira eficiente. Na literatura, existem algumas soluções, como o uso da tecnologia de Redes de Sensores Sem Fio (RSSF), que podem ser implantadas no cenário urbano como forma de monitoramento de enchentes. Nesse cenário, um dos principais desafios para elaboração desses sistemas é emitir alertas para que desastres maiores sejam evitados. Porém, a utilização de uma única fonte de dados, unida a possíveis falhas que as RSSFs podem sofrer, acaba comprometendo o monitoramento e o alerta de enchentes. Uma outra abordagem é a utilização de modelos hidrológicos criados a partir de um estudos prévios do solo e da estrutura da bacia, pois eles são capazes de reproduzir o comportamento do escoamento da bacia a partir de séries temporais como entrada. Existem muitos modelos hidrológicos com diversas estruturas de dados e detalhamento da bacia hidrográfica, dos mais complexos - capazes de reproduzir a física dos processos de infiltração e o escoamento de água - até os mais simplificados, que utilizam parâmetros de ajustes que não são necessariamente relacionados aos fenômenos físicos envolvidos nesses processos. Porém, muitos desses modelos precisam de uma grande quantidade de dados para o seu desenvolvimento, tornando-os muito complexos e custosos. Dessa forma, esta dissertação de mestrado apresenta um modelo de identificação de enchentes baseado na mineração de dados e aprendizado de máquina, com o intuito de diminuir a complexidade e o custo dos modelos hidrológicos e a dependabilidade de uma única variável de sistemas de RSSF, além da vantagem de ser facilmente generalizável sem perder a eficiência na identificação de enchente. As variáveis utilizadas para o desenvolvimento do modelo são os dados de estações meteorológicas e o nível de água do canal. Assim, é utilizada a metodologia do Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) para a mineração dos dados, por ser uma técnica objetiva que contém as melhores práticas para a exploração dos dados. Os resultados revelam que o modelo desenvolvido obteve uma acurácia de aproximadamente 87:8%, com o algoritmo Random_Forest. Além disso, nos testes de adaptabilidade e comparação com o Storm Water Management Model (SWMM)-um modelo hidrológico amplamente conhecido na literatura-, em uma mesma região de estudo, o modelo desenvolvido obteve resultados relevantes no contexto de identificação de enchente. Isso mostra que o modelo desenvolvido possui grande potencial de aplicação, principalmente por sua simplicidade de implementação e replicação sem comprometer a qualidade de identificação da ocorrência de enchentes. Consequentemente, algumas das principais contribuições deste trabalho são: (i) o modelo multivariável de identificação de enchente diminui a complexidade, custos e tempo de desenvolvimento em relação aos modelos hidrológicos e; (ii) o avanço do estado da arte em comparação aos trabalhos computacionais, por não depender de variáveis fixas e utilizar multivariáveis para identificar o padrão de enchentes. / In recent decades, floods have caused many problems in cities, especially in large urban centers due to the alteration of the natural landscape and the waterproofing of the terrain. Generally, these events are related to extreme rainfall events, together with an insufficient drainage system to give flow to the flow generated. An aggravating point - which contributes to the increase in flood magnitude - is disordered population growth. Thus, public policies are lacking, such as a prior study of the region for the efficient allocation of people. In the literature, there are some solutions, such as the use of the Wireless Sensor Networks (WSN) technology, which can be implemented in the urban scene as a form of flood monitoring. In this scenario, one of the major challenges in designing these systems is to issue alerts so that major disasters are avoided. However, the use of a single data source, coupled with the possible flaws that WSNs may suffer, endangers flood monitoring and alertness. Another approach is the use of hydrological models created from previous soil studies and basin structure, as they are able to reproduce basin flow behavior from time series as input. There are many hydrological models with diverse data structures and details of the hydrographic basin, of the most complex - capable of reproducing the physics of the infiltration processes and the water flow - to the more simplified, that use parameters of adjustments that are not necessarily related to the phenomena involved in these processes. However, many of these models need a lot of data for their development, making them very complex and costly. This dissertation presents a flood identification model based on data mining and machine learning in order to reduce the complexity and cost of hydrological models and the dependability of a single variable of WSN systems. of the advantage of being easily generalizable without losing efficiency in the identification of flood. The variables used for the development of the model are the data of meteorological stations and the water level of the channel. Thus, the Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) methodology for data mining is used, since it is an objective technique that contains the best practices for data mining. The results show that the developed model obtained an accuracy of approximately 87.8%, with the algorithm Random_Forest. In addition, in the adaptive and comparative tests with the Storm Water Management Model (SWMM), a hydrological model widely known in the literature, in the same region of study, the developed model obtained relevant results in the context of flood identification. This shows that the developed model has great application potential, mainly for its simplicity of implementation and replication without compromising the quality of the identification of the occurrence of floods. Consequently, some of the main contributions of this work are: (i) the multivariate model of flood identification decreases the complexity, costs and development time in relation to the hydrological models; (ii) the advance of the state of the art in comparison to the computational works, because it does not depend on fixed variables and use multivariable to identify the flood pattern.

Envenenamentos por serpentes do gênero Bothrops provocam reações sistêmicas e locais como coagulopatias, hemorragias, reação inflamatória, dor e mionecrose. Proteínas secretadas ricas em cisteínas (CRISPs) estão presentes nas peçonhas de serpentes e estão amplamente distribuídas entre mamíferos, répteis e anfíbios. Estão envolvidas em algumas reações biológicas, porém muitas funções ainda são desconhecidas. O presente trabalho objetivou o isolamento, a caracterização bioquímica/estrutural, enzimática e funcional, a avaliação do potencial inflamatório e avaliação da atividade sobre o sistema complemento de uma CRISP isolada da peçonha de Bothrops jararaca. A CRISP denominada BJ-CRP, foi isolada da peçonha de Bothrops jararaca através da combinação de três etapas cromatográficas: exclusão molecular em Sephacryl S-200, cromatografia de troca aniônica em coluna Source 15Q e cromatografia de fase reversa em coluna C18. O grau de homogeneidade foi determinado e confirmado por eletroforese SDS-PAGE, que mostrou uma banda única de 25,19 kDa, e por MALDI-TOF/TOF que apresentou a massa molecular de 24,6 kDa. A sequência N-terminal e a análise dos peptídeos trípticos por MALDI TOF/TOF demonstrou a presença de 100 resíduos de aminoácidos, os quais apresentaram até 96% de similaridade com sequências de outras CRISPs já descritas, porém de outros gêneros e espécies de serpentes, pois ainda não há CRISPs isoladas do gênero Bothrops. A BJ-CRP não possui atividade proteolítica sobre a azocaseína, o fibrinogênio e a fibrina. Também não apresentou atividade coagulante e hemorrágica, e não demonstrou atividade quando testada na concentração de 1?M em 13 diferentes canais para potássio dependentes de voltagem. Por outro lado, esta toxina foi capaz de induzir um processo inflamatório agudo (tempos de 1 e 4 horas), observado pelo recrutamento de neutrófilos e aumento da citocina pró-inflamatória IL-6 na cavidade peritoneal de camundongos. Ensaios realizados com a BJ-CRP e a peçonha de Bothrops jararaca mostraram modulação na atividade hemolítica promovida pela via clássica do sistema complemento. A BJ-CRP também promoveu ação direta sobre alguns componentes isolados do sistema complemento, como C3 e C4, conforme avaliado por SDS-PAGE e Western blot. O presente trabalho descreve a purificação da BJ-CRP, a primeira CRISP isolada da peçonha da serpente do gênero Bothrops. Os resultados obtidos são promissores e abrem perspectivas para o melhor entendimento desta classe de proteínas, e para a compreensão do mecanismo de ação desta classe de toxinas na resposta inflamatória induzida pelo envenenamento botrópico. / Envenomation by snakes from Bothrops genus is characterized by systemic and local effects such as coagulopathies, bleeding disorders, inflammation, pain and myonecrosis.The cysteine rich secretory proteins (CRISPs) are present in snake venoms and are widely distributed mammals, reptiles and amphibians. They are involved in certain biological activities, however many of their functions are still unknown. The aim of the present study was to isolate a CRISP from Bothrops jararaca and to biochemically/functionally characterize it by evaluating its involvement on inflammatory responses and on the complement system. The CRISP named BJ-CRP was isolated from Bothrops jararaca crude venom through the combination of three chromatographic steps: molecular exclusion on Sephacryl S-200 column, anion exchange chromatography on Source 15Q and reverse phase chromatography using C18 column. A high purity degree was obtained as confirmed by SDSPAGE, showing a single band of 25.19 kDa, and by MALDI-TOF/MS showing a molecular mass of 24.6 kDa. The N-terminal sequence and analysis of tryptic peptides by MALDI TOF/ MS resulted in the determination of 100 amino acid residues, which had up to 96% similarity to sequences from other snake venom CRISPs that were previously described, but from other genus and snake species. The BJ-CRP did not have proteolytic activity on azocasein, fibrinogen or fibrin. It did not show coagulant or hemorrhagic activity, and also did not show activity on 13 different voltage dependent potassium channels when tested at a concentration of 1?M. Moreover, this toxin was able to induce an acute inflammatory response (1 and 4 hours after injection), observed by the recruitment of neutrophils and increase of interleukin-6 into the peritoneal cavity of mice. BJ-CRP and B. jararaca crude venom were capable of modulating the hemolytic activity promoted by the classical pathway of the complement system, and BJ-CRP also showed direct action on some complement system components, such as C3 and C4 as evaluated by SDS-PAGE and Western blot. The present work describes the purification of BJ-CRP, the first CRISP isolated from a Bothrops snake venom. The results obtained showed to be promising and open up prospects in order to better understand the involvement of this class of toxins in the inflammatory response induced by Bothrops envenomation.