A obtenção de dados de viscosidade, é fundamental para o projeto de equipamentos, tubulações e otimização de processos, já que esta propriedade afeta tanto a perda de energia por atrito em fluidos, como os mecanismos de transferência de calor e de massa. O presente trabalho de Mestrado teve como objetivo medir experimentalmente dados de viscosidade para misturas formadas por ácidos graxos comerciais e solventes alcoólicos de diferentes tamanhos de cadeia carbônica (etanol, 2-propanol, 1-butanol, 1-pentanol e 1-hexanol), com ou sem a adição de água, variando-se a temperatura desde o ponto de fusão do composto graxo até o ponto de ebulição de cada solvente. Estes dados foram agrupados aos dados experimentais de viscosidades de misturas de triacilgliceróis (TAG) e ácidos graxos (AG) já disponíveis na literatura, para a obtenção de parâmetros de interação entre os grupos funcionais formadores dos componentes presentes nos sistemas estudados, utilizando-se o modelo de contribuição de grupos UNIFAC-VISCO. Em uma primeira abordagem, apenas os parâmetros inexistentes na literatura foram ajustados, obtendo-se um erro relativo médio igual a 10,21 %. A modelagem também foi realizada ajustando-se todos os parâmetros de interação, incluindo os já publicados, obtendo-se nesta segunda abordagem, um erro relativo médio igual a 7,54 %. A capacidade preditiva dos parâmetros obtidos foi testada em misturas semelhantes, formadas por óleos vegetais ou gordura animal, ácidos graxos e solventes alcoólicos, cujas viscosidades também foram determinadas neste trabalho, porém não fizeram parte do banco de dados utilizado na modelagem. Os resultados obtidos foram comparados aos de outros modelos para o cálculo de viscosidades de misturas conhecidos da literatura, dentre eles, a Regra de Kay, o Modelo de Kendall e Monroe e o Modelo CG-UNIMOD. Para fins comparativos, este conjunto de dados também foi ajustado a equação de Grunberg-Nissan, da qual foram obtidos parâmetros de interação entre os componentes das misturas. Os testes preditivos mostraram que o modelo UNIFAC-VISCO proporcionou os menores erros relativos para a maioria das misturas estudadas, porém ainda bastante elevados em alguns casos. Por outro lado, o Modelo de Grunberg-Nissan proporcionou erros relativos bem menores, o que era esperado, uma vez que as viscosidades de cada sistema foram correlacionadas pelo modelo. / The acquisition of viscosity data is critical for the design of equipments and pipes, as well as for the process optimization, since this property affects both the energy loss by friction in fluids, such as the mechanisms of mass and heat transfer. The present work aimed the measurement of experimental viscosity data for mixtures containing commercial fatty acids and alcoholic solvents of different sizes of carbon chain (ethanol, 2-propanol, 1-butanol, 1-pentanol and 1-hexanol), with or without the addition of water, varying the temperature from the melting point of the fatty compound to the boiling point of each solvent. These data were grouped together to experimental viscosity data of triacylglycerols (TAG) and fatty acids (FA) mixtures that were already available in the literature, to obtain interaction parameters between the forming functional groups of the components present in the systems studied, using the group contribution model UNIFAC-VISCO. In a first approach, only the parameters not available in the literature were adjusted obtaining an average error equal to 10.21%. The modeling was also performed by adjusting all interaction parameters, including those already published, obtaining in this second approach, an average error equal to 7.54%. The predictive ability of parameters obtained was tested in similar mixtures containing vegetable oils or animal fats, fatty acids and alcoholic solvents, whose viscosities were also determined in this work, but were not part of the database used in the modeling. The obtained results were compared to other known models for the calculation of viscosities of mixtures, such as the Kay\'s Rule, the Kendall and Monroe model and the CG-UNIMOD. For comparative purposes, this data set was also adjusted to the Grunberg-Nissan equation, in which interaction parameters between the components of mixtures were obtained. The predictive tests showed that the UNIFAC-VISCO model provided the lowest relative errors for most of the mixtures studied, but still quite high in some cases. On the other hand, the Grunberg-Nissan model provided relative errors much smaller, which was expected, since the viscosities of each system were correlated by the model.

Submitted by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-11T12:26:42Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇAO JAMILSON ANTUNES.pdf: 1825865 bytes, checksum: 48aaec0f076229795f6ad7e8e7c46878 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Approved for entry into archive by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-13T12:59:16Z (GMT) No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇAO JAMILSON ANTUNES.pdf: 1825865 bytes, checksum: 48aaec0f076229795f6ad7e8e7c46878 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T12:59:16Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇAO JAMILSON ANTUNES.pdf: 1825865 bytes, checksum: 48aaec0f076229795f6ad7e8e7c46878 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-06-18 / A predição de relacionamentos (Link Prediction) é uma subárea da Mineração de Links e uma das tarefas associadas à Análise de Redes Sociais. Seu objetivo é predizer o surgimento de relacionamentos futuros entre os nós em uma rede social. Este trabalho tem como foco a análise de redes de coautoria, que são um tipo particular de rede de relacionamentos. Já foram propostos muitos métodos para lidar com problemas de predição de links em redes de coautoria. A maioria deles consiste na análise da estrutura da rede através do uso de alguma métrica. Assim, esses trabalhos limitam-se a analisar a rede levando em consideração apenas sua topologia, sem considerar a similaridade do conteúdo dos nós. Este trabalho propõe a utilização de uma abordagem híbrida (baseada na topologia da rede e a baseada em conteúdo) para predição de links em redes de coautoria. O método proposto inicialmente analisa a estrutura da rede atual, e propõe uma lista de links futuros (pares de autores candidatos a colaborarem no futuro) com base na distância entre os nós da rede atual (análise baseada em padrões estruturais da rede). Apenas nós com distância máxima de dois farão parte dessa lista. A seguir, o método proposto calcula a similaridade de conteúdo de cada par de nós (links) nessa lista inicial (análise baseada em similaridade de conteúdo). Apenas os pares de nós que alcançarem o limiar de similaridade adotado (parametrizável) serão propostos como links futuros. Aqui, a análise de similaridade de conteúdo leva em conta os títulos e resumos dos trabalhos publicados por cada autor. Basicamente, o método trabalha com três redes de coautorias: a rede inicial, usada para predição de novos links (chamada nesse trabalho de rede de Coautoria A), uma rede de validação (rede de Coautoria B) e a rede predita (rede de Coautoria C). Nos experimentos realizados, as redes A e B foram extraídas a partir de um repositório de publicações. A rede de Coautoria A (rede inicial) foi gerada a partir de um intervalo de três anos de publicações cientificas, e a rede de Coautoria B (rede futura real) considerava os três anos consecutivos. A rede de Coautoria C predita segundo o método proposto foi comparada com a rede B, a fim de medirmos a performance do nosso método. Os experimentos realizados com quatro sub-redes reais demonstraram que, em geral, o método obteve desempenho satisfatório, tendo obtido melhor resultado sem o uso de Stemming (método para redução de uma palavra ao seu radical, removendo as desinências, afixos, e vogais temáticas) na fase de processamento do conteúdo textual de cada nó da rede.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-08-23T13:07:27Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Dissertação Mestrado - Hugo Melo.pdf: 1798343 bytes, checksum: d102a68753cda64d92a83e2e985901d8 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-23T13:07:27Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Dissertação Mestrado - Hugo Melo.pdf: 1798343 bytes, checksum: d102a68753cda64d92a83e2e985901d8 (MD5) Previous issue date: 2016-08-25 / Atualmente, com o crescimento da área de inteligência artificial e devido à necessidade do estudo das redes sociais no mundo virtual, ficou em evidência a importância da análise dessas redes. Existem vários tipos de problemas que podem ser levantados nesse sentido, entre eles, o problema de Predição de Links dentro de uma rede social, tarefa associada à Análise de Redes Sociais. Atualmente as abordagens buscam observar algum tipo de padrão na rede, sendo esses padrões estruturais, de similaridades entre os indivíduos, estatísticos, até modelos mais complexos, como padrões temporais. Este trabalho tem como objetivo propor uma nova metodologia temporal, chamada de Predição Temporal de Links baseada na Evolução de Tríades, de modo a prover uma solução mais satisfatória e computacionalmente viável para o problema de Predição de Links. Para isto, foi criado um novo modelo temporal de dados, chamado de Tensor de Transições de Tríades, que serve de base para o cálculo de modelos de predição temporal estatística de séries temporais. Este modelo foi concebido a partir da análise das principais abordagens vistas na literatura e identificação das suas vantagens e limitações. Os resultados obtidos mostraram que, em relação às abordagens de trabalhos relacionados, houve uma considerável melhora na qualidade da predição ao utilizar o modelo criado. / Nowadays, with the development of artificial intelligence and the need to study virtual social networks, the importance of the analysis of such networks has grown. There are many problems that arise when studying these networks, including the Link Prediction problem in a social network, a task associated with Social Network Analysis. The current state-of-the-art on Link Prediction seeks to find a hidden pattern in the network, including structural patterns, similarities and statistical characteristics and evolving to more complex models, like temporal patterns. This work aims to create a new temporal method, called Temporal Link Prediction based on Triads Evolution, which provides a more satisfactory and efficient solution for the Link Prediction problem. To achieve this goal, a new temporal data model, the Triad Transition Tensor, was created and used as a source to compute temporal forecasting statistic models based on time series. This method was conceived from a wide analysis of the state-of-the-art of the Link Prediction methods and identifying it’s advantages and limitations. The results in this work show that, compared to other methods found in related works, there was a considerable improvement in the quality of the predictions when using the proposed method.

Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-08-23T15:29:51Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Regina Aparecida da Silva.pdf: 2321286 bytes, checksum: cc0f96d4817a5aaa8187b4a54d12ccc1 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-08-23T15:30:03Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Regina Aparecida da Silva.pdf: 2321286 bytes, checksum: cc0f96d4817a5aaa8187b4a54d12ccc1 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-08-23T15:30:24Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Regina Aparecida da Silva.pdf: 2321286 bytes, checksum: cc0f96d4817a5aaa8187b4a54d12ccc1 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-23T15:30:24Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Regina Aparecida da Silva.pdf: 2321286 bytes, checksum: cc0f96d4817a5aaa8187b4a54d12ccc1 (MD5) Previous issue date: 2017-03-18 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / In this work a multivariate model was proposed for the data that exhibit dependence. The model was obtained by marginalizing of Weibull G-exponentialised distribution conditioned to a latent variable and/or random field formed by a mixture of am-stable distributions. The latent variables were incorporated into the model to capture the dependency of interest. Some properties of this new model are presented and procedures for estimation and inference are discussed. Finally, the model proposed was illustrated using evasion’data from Statistics course of UFAM, available at Information System for Teaching from Universidade Federal do Amazonas-SIE/UFAM. / Neste trabalho foi proposto um modelo Weibull multivariado para dados que exibem uma certa dependência. O modelo foi construído através da marginalização da distribuição Weibull G-exponencializada condicionada a uma variável (ou campo aleatório) latente formado por uma mistura de distribuições am-estáveis. As variáveis latentes foram incorporadas ao modelo para capturar a dependência de interesse. Algumas propriedades desse novo modelo são apresentadas e procedimentos para estimação e inferência são discutidos. Finalmente, o modelo proposto foi ilustrado utilizando dados de evasão no curso de Estatística da UFAM, obtidos no Sistema de Informações para o Ensino da Universidade Federal do Amazonas-SIE/UFAM.

Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-08-24T12:49:15Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Alex Leal Mota.pdf: 7909739 bytes, checksum: c085a38e01f2b4ee89d0a40f6d455fa3 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-09-21T18:16:40Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Alex Leal Mota.pdf: 7909739 bytes, checksum: c085a38e01f2b4ee89d0a40f6d455fa3 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-21T18:16:40Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Alex Leal Mota.pdf: 7909739 bytes, checksum: c085a38e01f2b4ee89d0a40f6d455fa3 (MD5) Previous issue date: 2017-06-02 / FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / A class of multivariate distributions for possibly correlated data was built by mar-ginalizing of G-exponentialized Type IV Pareto distribution, and conditioned to a mixture of positive alpha-stables distributions. Some proprieties of this class were presented and the procedures for estimation and inference were discussed. A Log-Poly-Weibull spatial model was introduced, as a special case of proposed class, for modeling and space-temporal prediction of temperature surfaces. Most properties of the model were similar to the ge-neral model ones, while some were added to fit with the application. The parameters were estimated by the MCEM algorithm and the standard error through parametric method Bootstrap. The proposed model was applied to data on mean compensated tempera-ture observed from 1996 to 2015 at meteorological stations of Amazon State — Brazil and simulations were performed to evaluate the predictive capacity of the model. / Neste trabalho, uma classe de distribuições multivariadas para dados possivelmente correlacionados foi construída através da marginalização da distribuição Pareto tipo IV G-exponencializada condicionada a uma mistura de distribuições alfa-estáveis positivas. Algumas propriedades desta classe foram apresentadas e procedimentos para estimação e inferência foram discutidos. Como um caso particular desta classe, o modelo espacial Log-Poly-Weibull foi proposto para modelagem e predição espaço-temporal de superfí-cies de temperatura. Algumas propriedades deste modelo foram apresentadas de maneira semelhante às do modelo geral e outras foram acrescentadas, todas no contexto da apli-cação. Os parâmetros deste modelo foram estimados através do algoritmo MCEM e os erros padrões dos mesmos foram calculados via método Bootstrap paramétrico. O mo-delo proposto foi aplicado aos dados de temperatura média compensada observados no período de 1996 a 2015 nas estações meteorológicas do Estado do Amazonas-Brasil, e estudos simulados foram realizados para avaliar a capacidade preditiva do modelo.

Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-08-16T19:07:45Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) dissertacao.pdf: 8597272 bytes, checksum: f35bb6aa304c707fd6db9c1a297f3202 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-08-16T19:07:57Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) dissertacao.pdf: 8597272 bytes, checksum: f35bb6aa304c707fd6db9c1a297f3202 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-16T19:07:57Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) dissertacao.pdf: 8597272 bytes, checksum: f35bb6aa304c707fd6db9c1a297f3202 (MD5) Previous issue date: 2018-03-06 / FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / In this work were proposed a multivariate model for predition of spatially dependents extreme values. The model was constructed by conditioning a Gumbel distribution with respect to spatially shared random effect following an alpha-stable distribution. Some properties of this new model are presented and a MCEM algorithm was developed for the estimation of the parameters. The model was illustrated by the spatio-temporal prediction of maximum temperature in the Amazonas state, Brazil / Neste trabalho foi proposto um modelo multivariado para predição de valores extremos espacialmente dependentes. O modelo foi construído condicionando uma distribuição Gumbel com respeito a um efeito aleatório espacialmente compartilhado seguindo uma distribuição alfa-estável. Algumas propriedades deste novo modelo foram apresentadas e um algoritmo MCEM foi desenvolvido para estimação dos parâmetros. O modelo foi ilustrado através da predição espaço-temporal de temperatura máxima no estado do Amazonas.

Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2015-03-24T12:29:18Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Tese - Augusto Ribeiro Gabriel - 2014.pdf: 1977753 bytes, checksum: 126a201173259e6ab5741dfeadcb8ba9 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2015-03-24T14:07:53Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Tese - Augusto Ribeiro Gabriel - 2014.pdf: 1977753 bytes, checksum: 126a201173259e6ab5741dfeadcb8ba9 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-24T14:07:53Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Tese - Augusto Ribeiro Gabriel - 2014.pdf: 1977753 bytes, checksum: 126a201173259e6ab5741dfeadcb8ba9 (MD5) Previous issue date: 2014-08-05 / With the exception of skin cancer, breast cancer remains the most common malignant neoplasm affecting women both in Brazil and worldwide, inflicting severe economic, social and emotional consequences on patients and their families. Despite advances made in diagnostic and therapeutic techniques over recent decades, mortality rates from breast cancer remain expressive. To be able to treat tumors appropriately, not only profound knowledge of the cell mechanisms involved in their genesis, but also knowledge of the mechanisms involved in the success or failure of treatment is crucial. Various methods have been developed for this purpose, including the evaluation of biological tumor markers and the genetic studies. The objective of the present study was to evaluate some biological markers involved in the differentiation and evolution of breast cancer, using immunohistochemistry on tissue arrays. A retrospective study was conducted between 2006 and 2012 in which clinical data were obtained from patient charts, and tissue samples conserved in paraffin blocks were prospectively analyzed and correlated with each other and with the patient’s response to neoadjuvant chemotherapy. The results were presented in two papers. In the first article, biomarker expression was evaluated in biopsy specimens obtained at diagnosis and then following treatment with adjuvant chemotherapy, with correlations being drawn between the differences found. Statistically significant differences were found in Ki-67, IGF-1, topoisomerase II-alpha and CK5/6 marker expression, indicating the effect of chemotherapy on the proliferation index of the malignant breast tumors. On the other hand, no statistically significant differences were found in HER2, estrogen and progesterone receptors, PTEN or EGFR. In the second paper, correlations were sought between biological marker expression and the patient’s outcome response to previous chemotherapy, with results showing significant correlations between the HER2 and topoisomerase II-alpha markers and pathologic complete response despite the fact that the sample was small. No other statistically significant correlations were found with any of the other markers evaluated. When molecular subtypes were analyzed, the study showed a greater frequency of pathologic complete response for the HER2 subtype and this difference was statistically significant. Another important result was the correlation between the tendency towards a reduction in mean Ki-67 values and a clinical benefit from the treatment implemented a finding that led to the preparation of a third paper, which consisted of an integrative review of the Ki-67 marker. This review concluded that further studies need to be conducted on the Ki-67 marker and that its expression should be analyzed dynamically to establish whether a correlation exists between this marker and patients’ prognosis and whether Ki-67 is a predictor of treatment response. / Tanto no Brasil quanto no mundo, excluindo-se o câncer de pele, o câncer de mama ainda é a neoplasia maligna que mais acomete as mulheres, trazendo prejuízo econômico, social e emocional para elas e suas famílias. Apesar dos avanços diagnósticos e terapêuticos observados nas últimas décadas, o câncer de mama ainda carrega taxas de mortalidade expressivas. Para que se possa tratar de forma adequada os tumores, é imprescindível o conhecimento profundo dos mecanismos celulares envolvidos na sua gênese, bem como dos mecanismos envolvidos no sucesso ou fracasso do tratamento. Vários métodos foram desenvolvidos neste sentido, como o estudo de marcadores biológicos dos tumores e estudos genéticos. O presente estudo teve como proposta avaliar alguns marcadores biológicos envolvidos na diferenciação e evolução do câncer de mama através da técnica de imunohistoquímica em amostras preparadas em matrizes de arranjo teciduais. Realizou-se um estudo retrospectivo no período compreendido entre 2006 e 2012, quando foram obtidos dados clínicos de prontuários e amostras de tecidos conservados em blocos de parafina, prospectivamente analisados e correlacionados entre si e com os desfechos de resposta à quimioterapia neoadjuvante. Os resultados foram apresentados em dois artigos. No primeiro artigo avaliou-se a expressão dos marcadores nas biópsias quando da realização do diagnóstico e após o tratamento com a quimioterapia adjuvante, correlacionando-se as diferenças encontradas. Diferenças de expressão dos marcadores Ki67, IGF-1, Topoisomerase II-alfa e CK5/6 foram observadas, com significado estatístico indicando o efeito da quimioterapia no índice de proliferação dos tumores malignos de mama. Por outro lado, os marcadores HER2, receptores de estrógenos, receptores de progesterona, PTEN e EGFR não apresentaram diferenças significativas. No segundo artigo, correlacionou-se a expressão dos marcadores biológicos com os desfechos de resposta à quimioterapia prévia e concluiu-se que, embora em uma amostra pequena, os marcadores HER2 e Topoisomerase II-alfa apresentaram correlação significativa com a resposta patológica completa, o que não aconteceu com os demais marcadores. Analisando subtipos moleculares este estudo evidenciou, de forma estatisticamente significativa, maior frequência de resposta patológica completa para o subtipo HER2. Outro achado importante foi evidenciado na correlação entre a tendência na redução da média dos valores de Ki67 e o benefício clínico do tratamento realizado, fato este que levou à elaboração do terceiro artigo, uma revisão integrativa acerca do marcador Ki67. Esta revisão permitiu concluir que o marcador em análise ainda precisa ser objeto de estudos e que sua expressão deve ser analisada de forma dinâmica, para avaliar se a mesma correlaciona-se com o prognóstico das pacientes e a predição de resposta ao tratamento.

Proteínas desempenham uma grande variedade de funções biológicas. O conhecimento da estrutura tridimensional proteica pode ajudar no entendimento da função desempenhada. De acordo com a hipótese de Anfisen, a estrutura terciária nativa de uma proteína pode ser determinada a partir da informação contida na sequência primária, o que permitiria que métodos computacionais poderiam ser usados para predizer estruturas terciárias quando a primária estiver disponível. No entanto, ainda não existe uma ferramenta computacional capaz de predizer a estrutura tridimensional para uma grande variedade de proteínas. Desse modo, o problema de Predição de Estruturas de Proteínas (PEP) permanece como um desafio para a Biologia Molecular. A conformação nativa de uma proteína é frequentemente a configuração termodinamicamente mais estável, ou seja, que possui menor energia livre. Assim, PEP pode ser vista como um problema de otimização, onde a estrutura com menor energia livre deve ser encontrada dentre todas as possíveis. Entretanto, este é um problema NP-completo, no qual métodos tradicionais de otimização, em geral, não apresentam um bom desempenho. Algoritmos Genéticos (AGs), devido às suas características, são interessantes para essa classe de problemas. O principal objetivo desse trabalho é verificar se a adição de informação pode ser útil aos AGs aplicados em PEP, valendo-se dede modelos moleculares simplificados. Cada indivíduo do AG representa uma solução que, neste caso, é uma possível conformação que será avaliada por um campo de força. Dessa forma, o indivíduo é codificado por um conjunto de ângulos de torção de cada aminoácido. Para auxiliar no processo de busca, bases de dados compostas de ângulos determinados por cristalografia e RNM são utilizadas. Com o objetivo de guiar o processo de busca e manter a diversidade nos AGs, duas estratégias são aqui testadas: Imigrantes Aleatórios e Imigrantes por Similaridade. A última delas foi criada baseando-se na similaridade da sequência primária. Além disso, é investigado neste trabalho o uso de um campo de força coarse grained, que utiliza os átomos de carbono- para representar a cadeia proteica, para avaliar os indivíduos do AG. / Proteins exhibit an enormous variety of biology functions. The knowledge of tertiary structures can help the understanding of the proteins function. According to Anfisen, the native tertiary structure of a protein can be determined by its primary structure information, what could allow that computational methods could be used to predict the tertiary structure when the primary structure is available. However, there is still not a computational tool to solve the structure prediction problem for a large range of proteins. In this way, Protein Structure Prediction (PSP) has been a challenge to Molecular Biology. The conformation of native protein is usually the thermodynamically most stable configuration, i.e., the one having the lowest free energy. Hence, PSP can be viewed as a problem of optimization, where the structure with the lowest free energy should be found among all possible structures. However, this is an NP-problem, where traditional optimization methods, in general, do not have good performance. Genetic algorithms (GAs), due to their characteristics, are interesting for this class of problems. In recent years, there is a growing interest in using GAs for the protein structure prediction problem. The main objective of this work is to verify the addition of useful information to GAs employed in PSP. Each individual of the GA represents a solution for the optimization problem which is, in this case, a possible conformation that will be evaluated by a force field function. Thus, an individual is encoded by a set of torsion angles of each amino acid. In order to reduce the search space, a database composed of angles, determined by crystallography and NMR, is used. With the aim to guide the final search process and maintain diversity in GAs, two strategies were employed here: Random Immigrants and Similarity-based Immigrants. The last strategy was based on similarity of primary amino acid sequence. Furthermore, in this work, a coarse-grained force field, which uses -carbon to represent the protein backbone was employed to evaluate the individuals of GA.

O objetivo deste trabalho foi avaliar a utilização de características de carcaça avaliadas por análise de imagem, na região da 5ª e da 12ª costelas, para a estimativa do peso (PESPC) e percentagem (PERPC) da porção comestível em bovinos Nelore castrados e não castrados. Durante três anos consecutivos foram avaliadas carcaças de 206 animais da raça Nelore, sendo metade de animais castrados e metade não castrados (103 machos castrados e 103 machos não castrados) confinados por 56, 84, 112 ou 140 dias. Após o abate e resfriamento das carcaças, foram obtidas imagens digitais na região entre a 5ª e a 6ª costelas para avaliação da área do músculo Longissimus (AOL5), espessura de gordura subcutânea da 5ª costela (EGS5), espessura da gordura intermuscular (EGI5), espessura de costela (ESPCOST). Também foi obtida uma imagem digital na região entre a 12ª e a 13ª costelas para determinação da área de olho de lombo (AOL12) e espessura de gordura subcutânea (EGS12). Adicionalmente foram obtidos os pesos de carcaça fria (PCF), peso da gordura renal pélvica e inguinal (GRPI). O PESPC e a PERPC foram determinados através da desossa completa da meia carcaça de cada animal. O PCF aliado às características avaliadas na região da 5ª costela explicaram entre 96 e 97% do PESPC e entre 24 a 50%da PERPC. As características avaliadas na região da 12ª costela, aliadas ao PCF e percentagem de GRPI explicaram 93 a 95% do PESPC e entre 6 a 25% da PERPC, sendo que em machos castrados foi observado o menor coeficiente de determinação (R2=0,06). Quando foi realizada a validação das equações obtidas utilizando os dados obtidos na região da 5ª costela obtiveram-se menores coeficientes de determinação em relação aos observados durante a calibração. Características avaliadas por análise de imagem na região da 5ª costela podem estimar o rendimento dos cortes comerciais com acurácia semelhante às medidas obtidas na região da 12ª costela. / The objective of this work was to evaluate the use of carcass traits evaluated by image analysis, at 5th and 12th rib levels to estimate weight (PESPC) and percentage (PERPC) of retail cuts of castrated and non castrated Nellore cattle. During three consecutive years carcass traits of 206 animals of Nellore breed, 103 castrated and 103 non castrated males, fed for 56, 84, 112 or 140 days, were evaluated. After slaughter and carcass cooling, digital images were obtained between 5th and 6th ribs to evaluate the Longissimus muscle area (AOL5), backfat thickness (EGS5), intermuscular fat thickness (EGI5) and rib thickness (ESPCOST). A digital image between 12th and 13th ribs was also obtained to determine the Longissimus muscle area (AOL12) and backfat thickness (EGS12).Additionally cold carcass (PCF) and kidney, renal and inguinal fat (GRPI) weighs were obtained. The PESPC and PERPC were determined by completely deboning of all half carcass of every animal. The PCF plus carcass traits evaluatedat 5th rib level explained 96 to 97% of PESPC and from 24 a 50% of PERPC. Carcass traits evaluated at 12th rib level plus PCF and GRPI percentage explained 93 a 95% of PERPC and among 6 to 25% of PERPC, with a smaller determination coefficient observed in castrated males (R2=0.06). In the validation dataset equations using data obtained at 5th rib level where observed smaller R2 when compared to calibration dataset. Carcass traits evaluated by image analysis at 5th rib level can estimate retail cuts yield with similar accuracy than those obtained at 12th rib level.

A modelagem de predição de altura comumente exige um amplo conjunto de dados para a etapa de construção e ajuste. Ainda que este tipo de conjunto de dados tenha uma estrutura hierárquica natural, organizada pelas diferentes fazendas, talhões, parcelas, e etc., os modelos de regressão clássicos não consideram a possível variação dos parâmetros, entre os diversos grupos hierárquicos. Os modelos de efeitos mistos, em compensação, podem suportar essa variação, assumindo alguns dos parâmetros dos modelos como sendo estocásticos, além de mostrarem potencial com a possibilidade de diminuição de amostras. Esta técnica permite que a variação interindividual seja explicada considerando parâmetros de efeitos fixos (comuns à população) e parâmetros de efeitos aleatórios (específicos para cada indivíduo). Logo, é natural esperar que em povoamentos florestais com alta variação entre indivíduos, o modelo de efeito misto tenha desempenho superior ao modelo de efeito fixo. Por esta razão, os plantios de Tectona grandis L.f. podem ser considerados como uma população interessante para a modelagem de efeitos aleatórios, uma vez que tal espécie apresenta heterogeneidade de crescimento, sensibilidade à fertilidade e acidez do solo, e a maioria dos seus plantios estabelecidos no Brasil são seminais. Desta maneira este trabalho verifica o ajuste de modelos de efeitos mistos aplicados aos dados de altura total em plantios comerciais de Tectona grandis L.f, localizados no estado do Mato Grosso, com o objetivo na redução do número de amostras quando comparado ao modelo de efeitos fixos. Após a seleção do modelo linear de efeito fixo mais apropriado, testou-se quais dos coeficientes tem efeito aleatório nos diferentes agrupamentos dos dados. Em seguida, selecionou-se o grupo onde o desempenho do modelo de efeito misto em termos de ajuste e predição foi o melhor possível. Por fim, foi verificado a capacidade preditiva dos modelos ajustados por meio de processos de simulação e validação cruzada. Os resultados mostraram que o modelo misto calibrado fornece predições mais confiáveis do que a parte fixa. Este benefício ocorre mesmo ao longo das gradativas diminuições do número de árvores disponíveis para ajuste dentro conjunto de dados teste separados para a calibração do modelo misto. É possível concluir que o modelo calibrado ajustado por talhão, ao invés da parcela, propicia pouca perda de precisão. / Height prediction modeling commonly requires a broad set of data for the construction and adjustment step. Although this type of data set has a natural hierarchical structure, organized by the different farms, plots, plots, etc., the classical regression models do not consider the possible variation of the parameters among the hierarchical groups. The mixed effects models, in compensation, can support this variation, assuming some of the parameters of the models as being stochastic, besides showing potential with the possibility of sample reduction. This technique allows the interindividual variation to be explained considering parameters of fixed effects (common to the population) and parameters of random effects (specific for each individual). Therefore, it is natural to expect that in forest stands with high variation among individuals, the mixed effect model performs better than the fixed effect model. For this reason, the plantations of Tectona grandis L.f. can be considered as an interesting population for the modeling of random effects, since this species presents possible heterogeneity of growth since it is sensitive to the fertility and acidity of the soil, and most of its plantations established in Brazil are seminal. This work verifies the adjustment of mixed effects models applied to total height data in commercial plantations of Tectona grandis L.f, located in the state of Mato Grosso, with the objective of reducing the number of samples when compared to the fixed effects model. After selecting the most appropriate linear model of fixed effect, we tested which of the coefficients have random effect in the different groupings of the data. Then, we selected the group where the performance of the mixed effect model in terms of fit and prediction was the best possible. Finally, the predictive capacity of the adjusted models was verified through simulation and cross-validation processes. The results showed that the calibrated mixed model provides more reliable predictions than the fixed part. This benefit occurs even along the gradual decreases in the number of trees available to fit into separate set of test data for the calibration of the mixed model. It is possible to conclude that the calibrated model adjusted by stand, instead of the plot, provides little loss of precision.