[pt] Empresas do ramo da Saúde vêm evoluindo seus modelos de gestão, desenvolvendo programas proativos para melhorar a qualidade e a eficiência dos seus serviços considerando informações históricas. Estratégias proativas buscam prevenir e detectar doenças precocemente e também melhorar os resultados das internações. Nesse sentido, uma tarefa desafiadora é identificar quais pacientes devem ser incluídos em programas proativos de saúde. Para isso, a previsão e a modelagem de variáveis relacionadas aos custos estão entre as abordagens mais amplamente utilizadas, uma vez que essas variáveis sào potenciais indicadores do risco, da gravidade e do consumo de recursos médicos de uma internação. A maioria das pesquisas nesta área têm como foco modelar variáveis de custo em uma perspectiva geral e prever variações de custos para períodos específicos. Por outro lado, este trabalho se concentra na previsão dos custos de um evento específico. Em particular, esta dissertação prescreve uma solução para a predição de internações de alto custo, visando dar apoio a gestores de serviços em saúde em suas ações proativas. Para esse fim, foi seguida a metodologia de pesquisa Design Science Research (DSR), aliada ao ciclo de vida de projeto de Ciência de Dados, sobre um cenário real de uma empresa de consultoria em saúde. Os dados fornecidos descrevem internações de pacientes através de suas características demográficas e do histórico de consumo de recursos médicos. Diferentes técnicas estatísticas e de Aprendizado de Máquina foram aplicadas, como Ridge Regression (RR), Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Classification and Regression Trees (CART), Random Forest (RF) e Extreme Gradient Boosting (XGB). Os resultados experimentais evidenciaram que as técnicas RF e XGB apresentaram o melhor desempenho, atingindo AUCPR de 0,732 e 0,644, respectivamente. O modelo de predição da técnica RF foi capaz de detectar até 72 porcento, em média, das internações de alto custo com 33 porcento de precisão, o que representa 78,7 porcento do custo total gerado por tais internações. Além disso, os resultados monstraram que o uso de custo prévio e variáveis agregadas de consumo de recursos aumentaram a capacidade de predição do modelo / [en] Healthcare providers are evolving their management models, developing proactive programs to improve the quality and efficiency of their health services, considering the available historical information. Proactive strategies seek not only to prevent and detect diseases but also to enhance hospitalization outcomes. In this sense, one of the most challenging tasks is to identify which patients should be included in proactive health programs. To this end, forecasting and modeling cost-related variables are among the most widely used approaches for identifying such patients, since these variables are potential indicators of the patients hospitalization risk, their severity, and their medical resources consumption. Most of the existing research works in this area aim to model cost variables from an overall perspective and predict cost variations for specific periods. In contrast, this work focuses on predicting the costs of a particular event. Specifically, this thesis prescribes a solution for identifying high-cost hospitalizations, to support health service managers in their proactive actions. To this end, the Design Science Research (DSR) methodology was combined with the Data Science life cycle in a real scenario of a health consulting company. The data provided describes patients hospitalizations through their demographic characteristics and their medical resource consumption. Different statistical and Machine Learning techniques were used to predict high-cost hospitalizations, such as Ridge Regression (RR), Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Classification and Regression Trees (CART), Random Forest (RF), and Extreme Gradient Boosting (XGB). The experimental results showed that RF and XGB presented the best performance, reaching an Area Under the Curve Precision-Recall (AUCPR) of 0.732 and 0.644, respectively. In the case of RF, the model was able to detect, on average, 72 percent of the high-cost hospitalizations with a 33 percent of Precision, which represents 78.7 percent of the total cost generated by the high-cost hospitalizations. Moreover, the obtained results showed that the use of prior cost and aggregated variables of resource consumption increased the model s ability to predict high-cost hospitalizations.

Dissertation présentée pour obtenir le grade de Docteur es Génie Électrique à l'Institut National Polytechnique de Toulouse et Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto

As crescentes preocupações com questões ambientais têm despertado interesse global pelo uso de combustíveis alternativos, e o uso da biomassa vegetal surge como uma alternativa viável para a geração de biocombustíveis. Diferentes materiais orgânicos têm sido utilizados, e dentre eles destaca-se o sorgo biomassa (Sorghum bicolor L. Moench). A seleção genômica apresenta grande potencial e pode, em médio prazo, reestruturar os programas de melhoramento de plantas, promovendo maiores ganhos genéticos quando comparada a outros métodos, além de reduzir significativamente o tempo necessário para o desenvolvimento de novas cultivares, através da seleção precoce. Este trabalho teve como objetivo avaliar modelos de seleção genômica e aplicá-los para a predição dos valores genéticos de indivíduos do painel de sorgo biomassa da Embrapa/Milho e Sorgo. Tal painel inclui materiais do banco de germoplasma e materiais utilizados em programas de melhoramento de sorgo dessa instituição, bem como coleções núcleo do CIRAD e ICRISAT, sendo, portanto, subdividido em dois sub-painéis. As 100 linhagens do sub-painel 1 foram avaliadas fenotipicamente por dois anos (2011 e 2012) e as 100 linhagens do sub-painel 2 por um ano (2011), ambas no município de Sete Lagoas-MG, para as seguintes características fenotípicas: tempo até o florescimento, altura de plantas, produção de massa verde e massa seca, proporções de fibra ácida e neutra, celulose, hemicelulose e lignina. Posteriormente, as 200 linhagens integrantes do painel foram genotipadas através da técnica de genotipagem por sequenciamento. A partir desses dados genotípicos e fenotípicos, os modelos de seleção genômica Bayes A, Bayes B, Bayes Cπ, Bayes Lasso, Bayes Ridge Regression e Random Regression BLUP (RRBLUP) foram ajustados e comparados. As capacidades preditivas obtidas foram elevadas e pouco variaram entre os diversos modelos, variando de 0,61 para o caráter florescimento a 0,85 para a proporção de fibra ácida, quando o modelo RRBLUP foi empregado na análise conjunta dos dois sub-painéis. Por outro lado, a predição cruzada entre sub-painéis resultou em capacidades preditivas substancialmente menores, nunca superiores a 0,66 e em alguns cenários virtualmente iguais a zero, além de apresentar maiores variações entre os modelos ajustados. Simulações do uso de subconjuntos dos marcadores moleculares são apresentadas e indicam possibilidades de obtenção de capacidades preditivas mais elevadas. Análises de enriquecimento funcional realizadas a partir dos efeitos preditos dos marcadores sugeriram associações interessantes, as quais devem ser investigadas com maiores detalhes em estudos futuros, com potencial de elucidação da arquitetura genética dos caracteres quantitativos. / Increased concerns about environmental issues have aroused global interest in the use of alternative fuels, and the use of plant biomass emerges as a viable alternative for the generation of biofuels. Different organic materials have been used, including high biomass sorghum (Sorghum bicolor L. Moench). Genomic selection has great potential and could, in the medium term, restructure plant breeding programs, promoting greater genetic gains when compared to other methods and significantly reducing the time required for the development of new cultivars through early selection. This work aimed at evaluating models of genomic selection and applying them to the prediction of breeding values for a panel of high biomass sorghum genotypes of Embrapa / Milho e Sorgo. This panel includes materials from the gene bank and materials used in sorghum breeding programs of this institution, as well as core collections from CIRAD and ICRISAT, and is therefore divided into two sub-panels. The 100 lines of sub-panel 1 were evaluated phenotypically for two years (2011 and 2012) and the 100 lines of sub-panel 2 for one year (2011), both in the city of Sete Lagoas, Minas Gerais, for the following phenotypic traits: days to flowering, plant height, fresh and dry matter yield and fiber, cellulose, hemicellulose and lignin proportions. Subsequently, the 200 lines were genotyped by via the genotyping by sequencing technique. From these genotypic and phenotypic data, genomic selection models Bayes A, Bayes B, Bayes Cπ, Bayes Lasso, Bayes Ridge Regression and Random Regression BLUP (RRBLUP) were fitted and compared. The predictive capabilities obtained were high and varied little between the different models, ranging from 0.61 for days to flowering to 0.85 for acid fiber, when the RRBLUP model was used on the combined analysis of the two sub-panels. On the other hand, cross prediction between sub-panels resulted in substantially lower predictive capability, never above 0.66 and in some scenarios virtually equal to zero, with greater variations between the fitted models. Simulations of using subsets of molecular markers are presented and indicate possibilities of achieving higher predictive capabilities. Functional enrichment analyses performed with the marker predicted effects suggested interesting associations, which should be investigated in more detail in future studies, with potential for elucidating the genetic architecture of quantitative traits.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:23:31Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2002-12Bitstream added on 2014-06-13T18:09:44Z : No. of bitstreams: 1 tsuchiya_i_me_prud.pdf: 799978 bytes, checksum: 9fdf1a044dc4426ea66abb64ee6b3e13 (MD5) / O presente trabalho tem como referência o Projeto de Salvamento Arqueológico de Porto Primavera, cujo objetivo foi resgatar, analisar e conservar os vestígios das antigas civilizações ribeirinhas do Rio Paraná. Uma das etapas de um projeto de salvamento é a prospecção, nela, o arqueólogo realiza a vistoria em toda a área de interesse à procura de indícios das habitações pretéritas, porém, essa etapa é demorada e onerosa. Com base na técnica de modelagem preditiva multivariada (regressão logística), aliada às ferramentas de geoprocessamento, pudemos avaliar as prováveis áreas de ocupação pretérita, reduzindo assim, a etapa de prospeção. Como resultado temos um mapa de classes, com as probabilidades de ocorrência de sítios arqueológicos utilizando o método de regressão logística. / This work has as reference the Project of Archaeological Rescue of Porto Primavera, whose objective was to rescue, to analyze and to conserve the vestiges of the old marginal civilizations of the Paraná River. One of the stages of project is the prospection, in, the archaeologist carries through the inspection in all the area of interest to the search of indications of the past habitations, however, this stage is delayed and onerous. On the basis of the technique of multivaried predictive modeling (logistic regression), allied to the tools of Geographic Information System, we could evaluate the probable areas of past occupation, thus reducing, the stage of prospection. As result we have a map of classrooms, with the probabilities of occurrence of archaeological small farms using the method of logistic regression.

Submitted by Marilene Donadel (marilene.donadel@unioeste.br) on 2017-12-04T23:59:33Z No. of bitstreams: 1 Camila_Neves_2016.pdf: 2611744 bytes, checksum: 4dfde4e75e66014e081977473b694361 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-12-04T23:59:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Camila_Neves_2016.pdf: 2611744 bytes, checksum: 4dfde4e75e66014e081977473b694361 (MD5) Previous issue date: 2016-02-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The textile industry are responsible to generate a large volume of wastewater that are characterized by high coloration, electrolytes (NaCl, Na2CO3, NaOH), surfactants, softeners, etc. Thus, these wastewaters require previous treatment to its disposal in the receiving bodies of water. The aim of this work was to evaluate the influence of electrolyte (NaCl) and surfactant (Profiber) in adsorption of reactive blue 5G dye by fish scale (Oreochromis niloticus). The adsorbent was characterizated by N2 physisorption. The initial pH (2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 9,45) were elaluated for the systems: (i) RB5G-Adsorbent, (ii) RB5G-NaCl-Adsorbent, (iii) RB5G-Surfactant-Adsorbent e (iv) RB5G-NaCl-Surfactant-Adsorbent. The adsorption experiments were performed in closed and batch system (25°C). The effects of stirring speed (450, 700, 1000, 1400 rpm) and initial concentration (25, 50, 100, 150, 200 mg L-1) were evaluated in adsorption kinetics. The equilibrium data was determined based on kinetics tests. The kinetics data were modeled by external diffusion and adsorption in the adsorbent sites. The equilibrium data were modeling by Langmuir isotherm. The adsorbent characterization indicated that fish scale is a non-porous material. The best adsorption capacity occured in pH 2. The equilibrium was obtained in 72 hours. The effect best adsorption capacity occurred in 1000 rpm. The kinetics studies indicated that RB5G dye adsorption using fish scale was highly favorable. The kinetic data were best represented by adsorption in the adsorbent sites model. The electrolyte (NaCl) and surfactant (Profiber) the equilibrium adsorption in 10 and 7%, respectively. The maximum adsorption capacity were 272, 299 and 291 mg g-1 for the systems (i), (ii) and (iii), respectively. This work indicated that fish scale is a great adsorbent with high adsorption capacity. The presence of the electrolyte (NaCl) and surfactant (Profiber) influenced favorably the adsorption of the dye RB5G by fish scales. / As indústrias têxteis geram grandes quantidades de águas residuais, as quais se caracterizam pela elevada coloração e presença de eletrólitos (NaCl, Na2CO3, NaOH), surfactantes, amaciantes, entre outros. Desta forma, estes efluentes precisam ser tratados antes de serem descartadas em corpos receptores. Neste sentido, este trabalho teve como objetivo estudar a influência de agentes auxiliares, como eletrólitos (NaCl) e surfactantes (Profiber), na adsorção do corante reativo azul 5G (RB5G) pela escama de peixe do gênero tilápia (Oreochromis niloticus). Para a caracterização do adsorvente foi realizado o método de fisissorção de N2. O efeito do pH inicial (2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 9,5) foi avaliado para os seguintes sistemas: (i) RB5G-Adsorvente, (ii) RB5G-NaCl-Adsorvente, (iii) RB5G-Surfactante-Adsorvente e (iv) RB5G-NaCl-Surfactante-Adsorvente. Os experimentos de adsorção foram realizados em sistema fechado e batelada e com controle de temperatura (25°C). Nos experimentos de cinética de adsorção foram avaliados os efeitos da velocidade de agitação (450, 700, 1000 e 1400 rpm) e da concentração inicial de RB5G (25, 100, 150) e os testes de equilíbrio foram realizados com base nos testes cinéticos. Para modelagem matemática dos dados cinéticos foram utilizados os modelos de difusão externa e adsorção na superfície e os dados de equilíbrio foram modelados pela isoterma de Langmuir. A caracterização da escama de peixe mostrou que o adsorvente é um material não poroso e com baixa área superficial. A maior capacidade de adsorção foi alcançada em pH 2. O tempo de equilíbrio obtido para processo de adsorção foi de 72 horas e a maior capacidade de adsorção foi alcançada na velocidade de agitação de 1000 rpm. O estudo cinético indicou que a adsorção do corante RB5G pela escama de peixe é extremamente favorável. O modelo cinético de adsorção na superfície foi o que melhor representou os dados experimentais. A presença do eletrólito (NaCl) e do surfactante (Profiber) favoreceram o equilíbrio de adsorção em 10 e 7%, respectivamente. A capacidade máxima de adsorção da escama de peixe foi de 272 e 299 e 291 mg g-1 para os sistemas (i), (ii) e (iii), respectivamente. Além disso, com o modelo cinético obtido neste trabalho foi possível predizer o comportamento da cinética dos sistemas (ii) e (iii). Este trabalho mostrou o potencial da escama de peixe na remoção de corante com elevada capacidade de adsorção. A presença dos agentes auxiliares, tais como eletrólito o (NaCl) e o surfactante (Profiber) influenciou de forma favorável o processo de adsorção do corante RB5G pela escama de peixe.

A quantificação de biomassa e carbono em florestas requer a aplicação de métodos adequados para se obter estimativas confiáveis de seus estoques. Neste sentido, o objetivo deste trabalho foi avaliar a aplicação de alguns métodos utilizados para a predição e estimação dessas variáveis em florestas nativas e restauradas da Mata Atlântica. Para isso, um primeiro capítulo aborda o uso do índice de vegetação NDVI como ferramenta auxiliar no inventário de estoques de biomassa em áreas de restauração florestal. Diferentes métodos de amostragem foram comparados em termos de precisão e conservadorismo das estimativas. Os resultados demonstraram que o NDVI apresentou adequada correlação com a biomassa estimada nas parcelas do inventário florestal instaladas em campo, sendo viável sua aplicação, seja para auxiliar na determinação de estratos, na aplicação da amostragem estratificada, seja como variável suplementar na utilização de um estimador de regressão relacionando-o à biomassa, no procedimento da amostragem dupla. Este último método, possibilitou minimizar as incertezas acerca das estimativas, valendo-se de uma intensidade amostral reduzida, fato que torna seu uso interessante, principalmente aos estudos em escala ampla, de modo a aumentar a confiabilidade das quantificações de estoques de carbono presentes na biomassa florestal, a custos de inventário reduzido. Um segundo capítulo discute a abordagem metodológica utilizada para inferir sobre a qualidade de modelos preditivos quando da seleção de modelos concorrentes para a aplicação em estudos de biomassa de florestas nativas. Para tanto, seis modelos considerando diferentes combinações de variáveis preditoras, incluindo diâmetro, altura total e alguma informação relativa à densidade da madeira, foram construídos a partir de dados de uma amostra de 80 árvores. As equações de predição de biomassa seca geradas por estes modelos foram avaliadas quanto à sua qualidade de ajuste e desempenho de aplicação. Neste segundo caso, aplicando-as aos dados de outra amostra composta por 146 árvores presentes em nove parcelas destrutivas instaladas em diferentes estágios sucessionais da floresta, de modo a possibilitar a avaliação dos vieses preditivos. No intuito de se verificar as discrepâncias nas estimativas de biomassa devido à aplicação das diferentes equações de predição de biomassa, as equações desenvolvidas, junto a outras disponíveis na literatura, foram aplicados aos dados de um inventário florestal realizado na área estudada. O estudo confirma a natureza empírica destas equações, atentando para a necessidade de prévia avaliação de seu desempenho de predição antes de sua aplicação, em especial, das ajustadas com amostras de outras florestas, expondo alguns dos principais fatores associados às causas de incertezas nas quantificações dos estoques de biomassa nos estudos realizado em florestas nativas. / The biomass and carbon quantification requires the application of appropriate methods to obtain reliable estimates of their stocks in natural and planted forests. The aim of this study was to evaluate different applicable methods to estimate biomass in both, natural and restored Atlantic Forests. The first chapter discusses the use of the vegetation index (NDVI) as an auxiliary tool in the inventory of biomass stocks in forest restoration areas. Different sampling methods were compared in terms of its accuracy and conservativeness. The results shown an adequate correlation between the vegetation index and the measured biomass, making the NDVI applicable either as supporting decision tool to define strata in the stratified sampling or as a predictor in the double sampling procedure. The last method allowed to the minimization of the uncertainties related to the biomass estimation combined to the reduction of sampling efforts. It makes the approach very interesting, especially in the context of large-scale surveys. The second chapter discusses the methodological approach used to evaluate the quality of predictive models applied to biomass studies in natural forests. For this, six models were fitted from 80 sample trees, using different combinations of predictor variables, such as, total height and information of wood density. The predictive equations generated by the models were evaluated according to their quality of fit and prediction performance. In order to evaluate its prediction performance, the equations were applied to the dataset of another 146 sample trees measured in nine destructive sample plots. The plots were located in different forest successional stages allowing the evaluation of model predictive bias among the stages. A third step of the analysis was the application of literature equations to a dataset of a forest inventory conducted in the study area, in order to verify the discrepancies in the estimates due to the use of these different models. The study confirms the empirical nature of the biomass equations and the need of previous evaluation in terms of prediction performance. This conclusion is even more relevant when we consider the equations that were obtained from other forests types, exposing some of the key factors associated to the causes of uncertainty in the biomass estimation applied to natural forests.

[pt] Perdendo em média mais de 20 por cento da base de alunos todo semestre, a evasão de alunos no ensino superior privado representa um desafio para a gestão dessas instituições. Diferentes abordagens são utilizadas para combater este problema. Para a gestão de marketing de retenção, a identificação dos alunos é o primeiro passo necessário para aplicar uma estratégia de interação personalizada. Nesse sentido, este trabalho apresenta uma metodologia quantitativa para classificação de risco de evasão de alunos ativos. Baseado em dados históricos de alunos que evadiram ou se formaram, modelos gerados por algoritmos de machine learning foram calculados e comparados e, na sequência, utilizados para classificar alunos ativos. Por fim, estimou-se o lifetime value desses alunos para auxiliar na definição de estratégias de retenção. / [en] Losing more than 20 percent of its students each semester, the student attrition in private graduation courses challenges its institutions management. Different approaches to address this problem have been used. To retention marketing management the identification of students is the first necessary step to apply a personalized interaction strategy. In this sense, this work uses a quantitative methodology to classify its students by risk of attrition. Based in historic data of former students of an institution, models were generated by machine learning algorithms and its results compared. Then they were used to classify active students in the educational institution. Afterwards, their lifetime value were estimated in order to help in the definition of retention strategies.

Submitted by Viviane Lima da Cunha (viviane@biblioteca.ufpb.br) on 2016-02-17T11:30:52Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 945699 bytes, checksum: 9ac1d0e7217344776f8b0044d94ad1cc (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-17T11:30:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 945699 bytes, checksum: 9ac1d0e7217344776f8b0044d94ad1cc (MD5) Previous issue date: 2015-08-27 / In Brazil, there are tools for monitoring the behaviour of legislators in rollcalls, such as O Estado de São Paulo’s Basômetro and Radar Parlamentar. These tools are used both by journalists and political scientists for analysis. Although they are great analysis tools, their usefulness for monitoring is limited because they require a manual follow-up, which makes it a lot of work when we consider the volume of data. Only in the Chamber of Deputies, 513 legislators participate on average over than 400 rollcalls by legislature. It is possible to decrease the amount of data analyzing the parties as a whole, but in contrast we lose the ability to detect individuals’ drives or intra-party groups such as factions. In order to mitigate this problem, I developed a statistical model that detects when a legislator changes his or her position, joining or leaving the governmental coalition, through ideal points estimates using theW-NOMINATE. It can be used individually or integrated to tools such as Basômetro, providing a filter for researchers find the deputies who changed their behaviour most significantly. The universe of study is composed of legislators from the Chamber of Deputies from the 50th to the 54th legislatures, starting in the first term of Fernando Henrique Cardoso in 1995 until the beginning of the second term of Dilma Rousseff in 2015. / No Brasil, existem ferramentas para o acompanhamento do comportamento dos parlamentares em votações nominais, tais como o Basômetro do jornal O Estado de São Paulo e o Radar Parlamentar. Essas ferramentas são usadas para análises tanto por jornalistas, quanto por cientistas políticos. Apesar de serem ótimas ferramentas de análise, sua utilidade para monitoramento é limitada por exigir um acompanhamento manual, o que se torna muito trabalhoso quando consideramos o volume de dados. Somente na Câmara dos Deputados, 513 parlamentares participam em média de mais de 400 votações nominais por legislatura. É possível diminuir a quantidade de dados analisando os partidos como um todo, mas em contrapartida perdemos a capacidade de detectar movimentações de indivíduos ou grupos intrapartidários como as bancadas. Para diminuir esse problema, desenvolvi neste trabalho um modelo estatístico que detecta quando um parlamentar muda de posicionamento, entrando ou saindo da coalizão governamental, através de estimativas de pontos ideais usando oW-NOMINATE. Ele pode ser usado individualmente ou integrado a ferramentas como o Basômetro, oferecendo um filtro para os pesquisadores encontrarem os parlamentares que mudaram mais significativamente de comportamento. O universo de estudo é composto pelos parlamentares da Câmara dos Deputados no período da 50ª até a 54ª legislaturas, iniciando no primeiro mandato de Fernando Henrique Cardoso em 1995 até o início do segundo mandato de Dilma Rousseff em 2015.

Submitted by Maike Costa (maiksebas@gmail.com) on 2017-02-09T11:58:42Z No. of bitstreams: 1 arquivo total.pdf: 1438788 bytes, checksum: 9590b3fb5151d31119e2920baea83d58 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-09T11:58:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivo total.pdf: 1438788 bytes, checksum: 9590b3fb5151d31119e2920baea83d58 (MD5) Previous issue date: 2016-06-20 / Minimally ripened cheeses, a category that includes the coalho cheese, have physicochemical characteristics that facilitate the survival and growth of pathogenic bacteria associated with foodborne illness outbreaks. Use of mathematical models in the predictive microbiology allows to estimate the effect of biotic and abiotic conditions on microbial growth, and hence the possible risk associated with the presence and increase of the population of a specific pathogen in a particular food. Considering these aspects, the present study aimed to: (i) assess the coalho cheese as a potential substrate for the growth of the pathogenic bacteria Escherichia coli, Listeria monocytogenes, Staphylococcus aureus and Salmonella spp. in function of temperature, pH and water activity (aw) found in commercial samples of this type of product; and (ii) performing primary modeling growth of different strains of E. coli in coalho cheese samples stored under low temperature. The estimates of the growth kinetics parameter (maximum growth rate - Grmax, log UFC/g/h) in function of the combination of the values (percentile 20, 50, 75 and 90) for temperature, pH and aw were generated by ComBase Predictor. The growth kinetics (Grmax) of E. coli strains in coalho cheese (10 °C) was assessed by using the primary model of Baranyi and Roberts (1994), available in spreadsheet DMFit 3.5 (ComBase). The largest Grmax values as a function of different combinations of temperature, pH and aw were observed for L. monocytogenes (Grmax 0.01 to 0.07 log CFU/g/h), Salmonella (Grmax 0.01 to 0.04 log CFU/g/h) and S. aureus (Grmax <0.01 to 0.05 log CFU/g/h). E. coli Grmax values varied from 0.01 to 0.03 log CFU/g/h. Overall, the Grmax values increased as the temperature increased in cheese samples, regardless of the aw and pH values. The estimated Grmax values for the E. coli strains when inoculated into coalho cheese ranged from 0.01 to 0.03 log CFU/g/h, respectively. High R2 values (≥ 0.97) were obtained to the growth curves of all E. coli strains tested. The estimates of the growth kinetics parameters in function of the values of temperature, aw and pH tested, as well as those observed in artificially contaminaed cheese samples showed that the coalho cheese is characterized as favorable substrate for the survival and growth of E. coli, L. monocytogenes, Salmonella spp. and S. aureus, which may pose a risk to consumers’ health if contaminated with these bacteria during production, transportation or marketing. / Os queijos de baixa maturação, categoria que inclui o queijo de coalho, possuem características físico-químicas que podem facilitar a sobrevivência e crescimento de bactérias patogênicas associadas a surtos de doenças transmitidas por alimentos. O emprego de modelos matemáticos na microbiologia preditiva permite estimar o efeito das condições bióticas e abióticas sobre o crescimento microbiano, e, consequentemente, o possível risco associado à presença e evolução da população de um patógeno em um alimento determinado. Considerando estes aspectos, o presente estudo teve como objetivos: (i) avaliar o queijo de coalho como substrato potencial para o crescimento das bactérias patogênicas Escherichia coli, Listeria monocytogenes, Staphylococcus aureus e Salmonella spp. em função de valores de temperatura, pH e atividade de água (aa) encontrados em amostras comerciais deste tipo de produto; e (ii) realizar modelagem primária do crescimento de diferentes cepas de E. coli em amostras de queijo de coalho armazenadas sob baixa temperatura. As estimativas dos parâmetros de cinética de crescimento (taxa máxima de crescimento – Grmax, log UFC/g/) em função da combinação dos valores (Percentil 20, 50, 75 e 90) de temperatura, pH e aa foram geradas pelo ComBase Predictor. A cinética de crescimento das cepas de E. coli em queijo de coalho (10 °C) foi avaliada por meio do Grmax utilizando o modelo primário de Baranyi e Roberts (1994), disponível na planilha do DMFit 3.5 (ComBase). Os maiores valores de Grmax em função das diferentes combinações de temperatura, pH e aa foram verificados para L. monocytogenes (Grmax 0,01 – 0,07 log UFC/g/h), Salmonella spp. (Grmax 0,01 – 0,04 log UFC/g/h) e S. aureus (Grmax 0,01 – 0,05 log UFC/g/h). Os valores de Grmax para E. coli variaram de 0,01 a 0,02 log UFC/g/h. De forma geral, os valores de Grmax aumentaram, proporcionalmente a temperatura nas amostras de queijo, a despeito dos valores de aa e pH. Os valores estimados de Grmax das cepas de E. coli quando inoculadas em queijo de coalho variaram de 0,01 a 0,03 log UFC/g/h. Foram obtidos elevados valores de R2 (≥ 0,97) para as curvas de crescimento de todas as cepas de E. coli testadas. As estimativas dos parâmetros de cinética de crescimento em função dos valores de temperatura, aa e pH testados, bem como àqueles verificados em amostras artificialmente contaminadas, mostram que o queijo de coalho se caracteriza como substrato favorável para a sobrevivência e crescimento de E. coli, L. monocytogenes, Salmonella spp. e S. aureus, podendo representar um risco a saúde aos consumidores caso seja contaminado com estas bactérias durante a sua produção, transporte ou comercialização.

Dissertação(mestrado) - Universidade Federal do Rio Grande, Programa de Pós–Graduação em Oceanografia Biológica, Instituto de Oceanografia, 2013. / Submitted by Cristiane Gomides (cristiane_gomides@hotmail.com) on 2013-10-09T18:43:46Z No. of bitstreams: 1 Heloise.pdf: 1525937 bytes, checksum: 44441e69ced9544eaba26ec6b8f8e2d9 (MD5) / Approved for entry into archive by Sabrina Andrade (sabrinabeatriz@ibest.com.br) on 2013-10-17T03:12:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Heloise.pdf: 1525937 bytes, checksum: 44441e69ced9544eaba26ec6b8f8e2d9 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-10-17T03:12:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Heloise.pdf: 1525937 bytes, checksum: 44441e69ced9544eaba26ec6b8f8e2d9 (MD5) Previous issue date: 2013 / População é a unidade fundamental da conservação e sua forma mais simples de monitoramento envolve a amostragem temporal regular para a determinação do status populacional. Uma das populações de baleia jubarte do Hemisfério Sul utiliza a costa do Brasil entre maio e dezembro para se reprodução e criação dos filhotes. Esta população, denominada “estoque reprodutivo A” pela Comissão Internacional da Baleia, tem mostrado sinais de recuperação após um marcado declínio devido a caça e um longo período de moratória. Esta população se concentra principalmente no Banco dos Abrolhos (BA), onde águas calmas e quentes parecem constituir um hábitat ideal. Este estudo teve o objetivo de estimar o tamanho da população de jubartes para o ano de 2011, bem como predizer a distribuição de grupos na costa brasileira. O método de amostragem de distâncias foi implementado, e modelos hierárquicos Bayesianos foram propostos para estimar a abundância. Modelos auto-regressivos condicionais foram aplicados para predizer a densidade em células de 0.5° de latitude e longitude. O tamanho da população foi estimado em 10,160 baleias (Cr.I.95%=6,607-17,692). As maiores densidades foram encontradas entre o Banco dos Abrolhos e a Baía de Todos os Santos (BA). Os resultados sugerem que o aumento populacional acarreta a expansão da população para além do Banco dos Abrolhos. / Population is the fundamental unit of conservation and its simplest monitoring tool involves regular sampling over time for population assessing status. One of the Southern Hemisphere humpback whale populations winters at the Brazilian coast typically from May to December where breeding and calving occur. This population, labeled as “breeding stock A” by International Whaling Commission, has shown signs of recovery after the long period of whaling. The goal of this study was to estimate the population size of humpback whales up to 2011, and predict group distribution along the Brazilian coast. Distance sampling methods were implemented and hierarchical Bayesian models were proposed to estimate abundance. Conditional auto-regressive models were used to predict the density in a lattice of 0.5° of latitude and longitude. Population size was estimated at 10,160 whales (Cr.I.95%=6,607-17,692). Highest densities were predicted to occur between Abrolhos Bank and Todos os Santos Bay (BA). The results suggest that the population increase leads to a population expansion beyond Abrolhos Bank.