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Visceral leishmaniasis (VL) is an infectious disease predominant in countries located in the tropics. The prediction of occurrence of infectious diseases through epidemiologic modeling has revealed to be an important tool in the understanding of its occurrence dynamic. The objective of this study was to develop a forecasting model for the incidence of VL in Maranhão using the Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average model (SARIMA). We collected monthly data regarding VL cases from the National Disease Notification System (SINAN) corresponding to the period between 2001 and 2018. The Box-Jenkins method was applied in order to adjust a SARIMA prediction model for VL general incidence and by sex (male or female) for the period between January 2019 and December 2013. For 216 months of this time series, 10,431 cases of VL were notified in Maranhão, with an average of 579 cases per year. With regard to age range, there was a higher incidence among the pediatric public (0 to 14 years of age). There was a predominance in male cases, 6437 (61.71%). The Box-Pierce test figures for overall, male and female genders supported by the results of the Ljung-Box test suggest that the autocorrelations of residual values act as white noise. Regarding monthly occurrences in general and by gender, the SARIMA models (2,0,0) (2,0,0), (0,1,1) (0,1,1) and (0,1,1) (2, 0, 0) were the ones that mostly adjusted to the data respectively. The model SARIMA has proven to be an adequate tool for predicting and analyzing the trends in VL incidence in Maranhão. The time variation determination and its prediction are decisive in providing guidance in health measure intervention. Resumo A leishmaniose visceral (LV) é uma doença de natureza infecciosa, predominante em países de zonas tropicais. A predição de ocorrência de doenças infecciosas através da modelagem epidemiológica tem se revelado uma importante ferramenta no entendimento de sua dinâmica de ocorrência. O objetivo deste estudo foi desenvolver um modelo de previsão da incidência da LV no Maranhão usando o modelo de Média Móvel Integrada Autocorrelacionada Sazonal (SARIMA). Foram coletados os dados mensais de casos de LV através do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN) correspondentes ao período de 2001 a 2018. O método de Box-Jenkins foi aplicado para ajustar um modelo de predição SARIMA para incidência geral e por sexo (masculino e feminino) de LV para o período de janeiro de 2019 a dezembro de 2023. Durante o período de 216 meses dessa série temporal, foram registrados 10.431 casos de LV no Maranhão, com uma média de 579 casos por ano. Em relação à faixa etária, houve maior registro no público pediátrico (0 a 14 anos). Houve predominância do sexo masculino, com 6437 casos (61,71%). Os valores do teste de Box-Pierce para incidência geral, sexo masculino e feminino reforçados pelos resultados do teste Ljung-Box sugerem que as autocorrelações de resíduos apresentam um comportamento de ruído branco. Para incidência mensal geral e por sexo masculino e feminino, os modelos SARIMA (2,0,0) (2,0,0), (0,1,1) (0,1,1) e (0,1,1) (2, 0, 0) foram os que mais se ajustaram aos dados, respectivamente. O modelo SARIMA se mostrou uma ferramenta adequada de previsão e análise da tendência de incidência da LV no Maranhão. A determinação da variação temporal e sua predição são determinantes no norteamento de medidas de intervenção em saúde.

Introduction: Submaximal strength testing appears to be valid to prescribe the intensity for strength training protocols that reduce the risk of injuries and testing time. Objective: This study aimed to assess the predictive ability of body mass parameters to estimate 4-6 repetitions maximum (4-6 RM) of Leg press 45°, Chest press, and Pull-down exercises. Methods: Eleven male bodybuilders (age 38.27 ± 10.48 years) participated in this study. Participants completed an incremental external load up to find the load allowing them to perform 4 to 6 maximal repetitions for each exercise in random order. The starting load was 50% of body mass for chest press and pull-down exercises and 100% for leg press. The load increment after each set was 20 kg for lower limb exercises and 10 kg for upper body exercises. Results: Results revealed that body mass had good to optimal relationships with 4-6 RM for all three exercises. Results showed that body mass had a good prediction ability for all three criterion measures. Conclusion: The prediction equations suggested in this study may allow coaches to estimate the 4-6 RM of leg press 45°, chest press, and pull-down performances. Evidence Level IV; Case series. RESUMEN Introducción: El test de fuerza submáxima parece ser válido para prescribir la intensidad en protocolos de entrenamiento de fuerza, reduciendo el riesgo de lesiones y la duración del test. Objetivo: Evaluar la capacidad predictiva de los parámetros de masa corporal para estimar 4-6 repeticiones máximas (4-6 RM) de ejercicios de Leg press 45°, Chest press y Pull-down realizados por fisicoculturistas. Métodos: Once fisicoculturistas masculinos (38,27 ± 10,48 años) participaron en el estudio. Completaron la carga externa incremental hasta encontrar la carga que les permitiera realizar de 4 a 6 repeticiones máximas para cada ejercicio, en orden aleatorio. La carga inicial se fijó en el 50% de la masa corporal para los ejercicios Chest press y Pull-down, y en el 100% para los ejercicios Leg press. El incremento de carga después de cada ronda fue de 20 kg para los miembros inferiores y 10 kg para los miembros superiores. Resultados: Los resultados revelaron que la masa corporal tiene relaciones satisfactorias con 4-6 RM para los tres ejercicios. Los resultados mostraron que la masa corporal tiene una buena capacidad predictiva en las tres medidas. Conclusión: Las ecuaciones de predicción sugeridas en este estudio pueden permitir a los entrenadores utilizar estos ejercicios para medir el rendimiento a 4-6 RM en ejercicios de Leg press 45°, Chest press y Pull-down. Nivel de Evidencia IV; serie de casos. RESUMO Introdução: O teste de força submáxima parece ser válido para prescrever a intensidade nos protocolos de treinamento de força, reduzindo o risco de lesões e duração dos testes. Objetivo: Avaliar a capacidade preditiva dos parâmetros de massa corporal para estimar o exercício de 4-6 repetições máximas (4-6 RM) nos exercícios de Leg press 45°, Chest press e Pull-down efetuados por fisiculturistas. Métodos: Onze fisiculturistas masculinos (38,27 ± 10,48 anos) participaram do estudo. Eles completaram a carga externa incremental até encontrar a carga que lhes permitia realizar de 4 a 6 repetições máximas para cada exercício, em ordem aleatória. A carga inicial foi fixada em 50% da massa corporal para os exercícios de Chest press e Pull-down, e 100% para o de Leg press. O incremento de carga após cada rodada foi de 20 kg para o exercício de membros inferiores e 10 kg em membros superiores. Resultados: Os resultados revelaram que a massa corporal apresenta relações satisfatórias com 4-6 RM para todos os três exercícios. Os resultados mostraram que a massa corporal possui boa capacidade preditiva em todas as três medidas. Conclusão: As equações de previsão sugeridas nesse estudo podem permitir o uso desses exercícios pelos técnicos para medir a performance a 4-6 RM nos exercícios de Leg press 45°, Chest press, e Pull-down. Nível de evidência IV; série de casos.

Submitted by Patrícia Silva (pvieira@lncc.br) on 2022-11-04T14:08:56Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Covid_X_Esgoto_Carmen Lucia Correa Bonifacio.pdf: 5316936 bytes, checksum: cec702b51905d451638ebdf5a7cc31f3 (MD5) Approved for entry into archive by Maria Cristina (library@lncc.br) on 2022-11-04T14:09:38Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Covid_X_Esgoto_Carmen Lucia Correa Bonifacio.pdf: 5316936 bytes, checksum: cec702b51905d451638ebdf5a7cc31f3 (MD5) Made available in DSpace on 2022-11-04T14:10:09Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Covid_X_Esgoto_Carmen Lucia Correa Bonifacio.pdf: 5316936 bytes, checksum: cec702b51905d451638ebdf5a7cc31f3 (MD5) Previous issue date: 2022-08-23 After confirming the presence of SARS-CoV-2 RNA (protein molecule used for classification and expression of genes) in feces samples from symptomatic and asymptomatic patients, several studies were directed to epidemiology based on sewage (WBE). The main purpose was to monitor the virus’ spread in certain regions of interest. This work aims to use WBE data together with the number of confirmed cases of Covid-19 to develop a predictive machine learning model in which, after finding specific patterns on the predictors, the result is the likely number of infected individuals. The main study variable is the measurement of genomic copies (CG) of SARS-CoV-2 in sewage. The database includes results from the cities of Niterói, with 177 instances, and Rio de Janeiro, with 315 instances. The target variable is represented by the number of new cases (CN) per region. As for Niterói it was necessary to estimate these numbers from February 6th to May 15th of 2021 through an autoregressive ARIMA moving average model. The complexity of the phenomenon was reflected in the first tests with GLM models, which was found that CG RNA, when used as a single predictor variable, was not sufficient to explain and build robust models. New variables, spatially distributed (population and urbanization), were added to the set. A preliminary statistic indicated a very low correlation for Pearson and Spearman (on the order of 0.02 - 0.03) between CG and CN. The variables were treated with the application of various resource engineering techniques. The applied modifications generated an increase in the correlations, which led to the belief that the learning models could be able to better capture the mapping patterns of the predictor variables to the target variable. The original dataset was also evaluated according to its spatial similarities using the Dynamic Time Warping - DTW method and synthetic data creation through the SMOGN technique. In the DTW’s application, it was possible to observe that when making a temporal displacement under one of the variables, the curves of the two sequences, predictor and target overlapped with a smaller DTW distance , this displacement was applied to the set to identify improvements in the predictions. The multilayer perceptron neural network methods, Support Vector Machine and ensemble as bagging Random Forest and boosting Gradient Boosting were used to predict the number of cases. 100 models were created under separate sets. Models selection was made by comparing the RMSE error measurements. MAE and MAD. Após ter sido comprovada a presença de RNA (molécula utilizada para codificação genética e expressão de genes) de SARS-CoV-2 em amostras de fezes de pacientes sintomáticos e assintomáticos, vários estudos foram direcionados a epidemiologia baseada em esgoto (WBE). O principal intuito era monitorar o espalhamento do vírus em determinadas regiões de interesse. Este trabalho visa utilizar os dados de WBE juntamente com o número de casos confirmados de Covid-19 para desenvolver um modelo preditivo de aprendizado de máquina no qual, após encontrados os padrões específicos sobre os preditores o resultado seja o número provável de contaminados. A principal variável de estudo é a medição de cópias genômicas (CG) de SARS-CoV-2 no esgoto . A base de dados contempla resultados das cidades de Niterói, com 177 instâncias e Rio de Janeiro com 315 instâncias. A variável alvo é representada pelo número de casos novos (CN) por região. Para Niterói foi necessário estimar este número de 06 de Fevereiro até 15 de Maio de 2021 através de modelo auto regressivo de média móvel ARIMA. A complexidade do fenômeno se refletiu nos primeiros testes com modelos GLM, onde foi constatado que CG RNA, quando utilizada como variável preditora única não era suficiente para explicabilidade e construção de modelos robustos. Novas variáveis, espacialmente distribuídas (população e urbanização), foram adicionadas ao conjunto. Uma estatística preliminar indicou baixíssima correlação para Pearson e Spearman (da ordem de 0,02 - 0,03) entre CG E CN. As variáveis então, receberam tratamento com aplicação de várias técnicas de engenharia de recursos. As modificações aplicadas geraram aumento nas correlações o que levou a crer que os modelos de aprendizado poderiam ser capazes de captar melhor os padrões de mapeamento das variáveis preditoras para a variável alvo. O conjunto de dados original também foi avaliado segundo suas similaridades espaciais utilizando o método Dynamic Time Warping - DTW e criação de dados sintéticos através da técnica SMOGN. Na aplicação de DTW, foi possível observar que ao se fazer um deslocamento temporal sobre uma das variáveis as curvas das duas sequencias, preditor e alvo se sobrepunham com menor distância DTW computada, este deslocamento foi aplicado ao conjunto para identificação de melhorias nas predições. Os métodos de rede neural tipo perceptron, Máquina de Vetor de Suporte e ensemble do tipo bagging, Floresta Aleatória e do tipo boosting, Gradient Boosting foram utilizados para a predição do número de casos. 100 modelos foram foram criados sob subconjuntos distintos. A seleção dos modelos foi feita comparando-se as métricas de erro RMSE. MAE e MAD.

Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2022. As curvas características solo-água (CCSAs) têm um papel importante na determinação das propriedades e comportamento hidromecânico dos solos não saturado. A sua determinação experimental possui procedimentos rigorosos e tempo elevado para se obter os resultados, necessitando de um treinamento especializado dos técnicos que irão executar os ensaios e a depender do ensaio, de equipamentos especiais. Por isso vários métodos foram propostos na literatura para a estimativa de CCSAs a partir das propriedades físicas, em especial de dados de distribuição granulométrica do solo. Estes modelos se adequam bem aos solos utilizados pelos autores. Para averiguação da adequabilidade destes modelos aos solos tropicais, embora cada um tenha suas particularidades, nesta dissertação foram escolhidos quatro modelos de previsão físico-empíricos: Arya e Paris (1981), Arya e Dierolf (1989), Aubertin et al. (2003) e Wang et al. (2017), para averiguação de como estes modelos se comportam ao se utilizar dados de solos tropicais do Brasil. Um banco de dados com 95 tipos de solos foi elaborado e utilizado nesta pesquisa. Como os modelos não indicam qual tipo de metodologia que deveria ser utilizada ao se determinar a curva granulométrica do material, para as análises utilizou-se dados de granulometria determinada com e sem defloculante embora, caiba ressaltar, nem o com defloculante consegue individualizar todas as partículas contidas nos solos tropicais, nem o sem defloculante consegue preservar todas as agregações neles presentes (Roseno e Camapum de Carvalho, 2007). Verificou-se que nenhum dos quatro modelos, quando utilizados em sua forma original, não prediz bem as curvas características dos solos do banco de dados. Observou-se que todos os modelos apresentaram R² médio negativos e RMSE próximos a 0,10, indicando assim que as previsões são pouco confiáveis para os solos tropicais analisados. Uma vez que os modelos preditivos não apresentaram bons resultados, esta dissertação buscou avaliar conceitos geotécnicos específicos que não são considerados nos modelos e que podem ter um grande impacto nas previsões que se busca fazer. Estas avaliações específicas foram em busca da compreensão dos parâmetros empíricos utilizados nos modelos, influência do índice de vazios nos modelos, histerese, perfil de intemperismo do solo, sucção osmótica e metodologias de determinação de curvas granulométricas e como elas influenciam nos modelos. Portanto, este estudo buscou elucidar e ajudar no entendimento de conceitos geotécnicos para o desenvolvimento de modelos de predição futuros. The characteristic soil-water curves (CCSAs) play an important role in determining the properties and hydro-mechanical behavior of unsaturated soils. Their experimental determination has rigorous procedures and high time to obtain the results, requiring specialized training of the technicians that will perform the tests and, depending on the test, special equipment. Therefore, several methods have been proposed in the literature for the estimation of CCSAs from physical properties, especially from soil particle size distribution data. These models are well suited to the soils used by the authors. To ascertain the suitability of these models to tropical soils, although each one has its particularities, in this dissertation four physical-empirical prediction models were chosen: Arya and Paris (1981), Arya and Dierolf (1989), Aubertin et al. (2003) and Wang et al. (2017), to ascertain how these models behave when using data from tropical soils in Brazil. A database of 95 soil types was developed and used in this research. As the models do not indicate the type of methodology that should be used when determining the size distribution curve of the material, for the analysis we used data of particle size determined with and without deflocculant, although it should be noted that neither the model with deflocculant can individualize all the particles contained in tropical soils, nor the model without deflocculant can preserve all the aggregates present in them (Roseno and Camapum de Carvalho, 2007). It was verified that none of the four models, when used in their original form, does not predict well the characteristic curves of the database soils. It was observed that all models showed negative average R² and RMSE close to 0.10, thus indicating that the predictions are unreliable for the tropical soils analyzed. Since the predictive models did not show good results, this dissertation sought to evaluate specific geotechnical concepts that are not considered in the models and that can have a great impact on the predictions that are sought. These specific evaluations were in search of understanding the empirical parameters used in the models, the influence of the voids index in the models, hysteresis, soil weathering profile, osmotic suction, and methodologies for determining particle size curves and how they influence the models. Therefore, this study sought to elucidate and aid in the understanding of geotechnical concepts for the development of future prediction models.

Due to the conditions in which traditional sheep production systems operate, the evaluation of animal growth from live weight (LW) is limited by the high cost of the livestock scale as well as the sophisticated maintenance required. In this scenario, in recent years, biometric measurements have been investigated as an accurate indirect method to predict the LW of farm animals. Therefore, the present study was undertaken to examine different models for predicting the body weight of growing lambs using the body volume (BV) formula. Body volume, heart girth (HG) and body length (BL) data of 290 lambs aged between two and eight months were recorded. Body volume was calculated from HG and BL data using a formula that calculates the volume of a cylinder. The estimation of LW from the BV formula was achieved through regression equations using three mathematical models (linear, quadratic and exponential). The mean values of LW, HG, BL and BV of the lambs were 29.12±12.04kg, 70.00±11.69cm, 38.40±6.43cm and 23.93±9.90dm3, respectively. The correlation coefficient between LW and BV was r = 0.96 (P

Submitted by Jonathan Sousa de Almeida (jonathan.sousa@ufma.br) on 2022-11-21T17:03:40Z No. of bitstreams: 1 KARENBRAYNERANDRADEPIMENTEL.pdf: 1773595 bytes, checksum: 62ec4486fea5246b1f3fe6c79dedf8a3 (MD5) Made available in DSpace on 2022-11-21T17:03:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 KARENBRAYNERANDRADEPIMENTEL.pdf: 1773595 bytes, checksum: 62ec4486fea5246b1f3fe6c79dedf8a3 (MD5) Previous issue date: 2021-12-28 FAPEMA Introduction: Human visceral leishmaniasis is an infectious disease, prevalent in tropical countries. Prediction of the occurrence of infectious diseases through epidemiological modeling, the use of geoprocessing and sophisticated statistical methods incorporated into the analysis of spatial data are health tools that aim to understand their occurrence dynamics, guiding the conducts regarding the control of this disease. Objective: Analyze the spatial dynamics and develop a prediction model for the occurrence of LVH for the state of Maranhão, 2001 to 2018. Methods: Monthly data on LVH cases were collected through the Notifiable Disease Information System corresponding to the period 2001 to 2018. For the prediction model, the Box-Jenkins method was applied to adjust a SARIMA prediction model for general incidence and by sex (male and female) of LVH for the period from January 2019 to December 2023. For the analysis of the spatial pattern, the Moran Global Index and the Local Indicators of Spatial Association (LISA) were calculated. Results: During the 216-month period of this time series, 10,431 cases of VHL were registered in Maranhão, with an average of 579 cases per year. In relation to age group, there was a greater number of records in the pediatric population (0 to 14 years old). There was a predominance of males, with 6437 cases (61.7%). The Box-Pierce test values for general incidence, male and female, reinforced by the results of the Ljung-Box test suggest that the autocorrelations of residues present a white noise behavior. For general monthly incidence and by male and female, the SARIMA models (2.0.0) (2.0.0), (0.1.1) (0.1.1) and (0.1.1) (2, 0, 0) were the ones that best fit the data, respectively. The behavior of the time series, according to the SARIMA model, in general, for the total incidence, a decreasing trend was observed. However, in women, there was a trend towards an increase in incidence for the forecast period. The global spatial autocorrelation analyzes showed that the Moran Global Index of LVH incidence in Maranhão varied significantly, indicating the presence of spatial clusters during the study period. Univariate LISA analysis identified clusters of transmission of LVH predominant in the east and west portions of the state. LVH in Maranhão throughout this historical series had an important spread of its occurrence, with the emergence of new clusters of cases. In the period considered, the disease was registered in 206 of the 217 municipalities. Conclusion: The SARIMA model and the Global Moran Index and the local Moran index proved to be adequate tools for forecasting and trending the incidence of LVH in Maranhão and analyzing the spatial dynamics, revealing that the disease will persist as a public health problem in the coming years, reinforcing the need for prevention and control measures. The determination of temporal variation and its prediction are crucial in guiding health intervention measures. Introdução: A leishmaniose visceral humana (LVH) é uma doença de natureza infecciosa, predominante em países de zonas tropicais. A predição de ocorrência de doenças infecciosas através da modelagem epidemiológica, a utilização do geoprocessamento e métodos estatísticos sofisticados incorporados a análise de dados espaciais são ferramentas na saúde que visam o entendimento de sua dinâmica de ocorrência direcionando as condutas a respeito do controle dessa doença. Objetivo: Analisar a dinâmica espacial e desenvolver um modelo de predição de ocorrência de LVH para o estado do Maranhão, 2001 a 2018. Métodos: Foram coletados os dados mensais de casos de LVH através do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN) correspondentes ao período de 2001 a 2018. Para o modelo de predição, o método de Box-Jenkins foi aplicado para ajustar um modelo de predição SARIMA para incidência geral e por sexo (masculino e feminino) de LVH para o período de janeiro de 2019 a dezembro de 2023. Para análise do padrão espacial foram calculados os Índices de Moran Global e o Local Indicators of Spatial Association (LISA). Resultados: Durante o período de 216 meses dessa série temporal, foram registrados 10.431 casos de LVH no Maranhão, com uma média de 579 casos por ano. Em relação à faixa etária, houve maior registro no público pediátrico (0 a 14 anos). Houve predominância do sexo masculino, com 6437 casos (61,7%). Os valores do teste de Box-Pierce para incidência geral, sexo masculino e feminino reforçados pelos resultados do teste Ljung-Box sugerem que as autocorrelações de resíduos apresentam um comportamento de ruído branco. Para incidência mensal geral e por sexo masculino e feminino, os modelos SARIMA (2,0,0) (2,0,0), (0,1,1) (0,1,1) e (0,1,1) (2, 0, 0) foram os que mais se ajustaram aos dados, respectivamente. O comportamento das séries temporais, segundo o modelo SARIMA, de modo geral, para a incidência total foi observado uma tendência decrescente. No entanto, em mulheres, foi verificada uma tendência de aumento na incidência para o período da previsão. As análises de autocorrelação espacial global mostraram que o Índice de Moran Global da incidência de LVH no Maranhão variou de forma significativa, indicando a presença de agrupamentos espaciais durante o período do estudo. A análise univariada do LISA identificou conglomerados de transmissão da LVH predominante na porção leste e oeste do Estado. A LVH no Maranhão ao longo desta série histórica teve uma importante capilarização de sua ocorrência, com surgimento de novos conglomerados de casos. No período considerado, a doença foi registrada em 206 dos 217 municípios. Conclusão: O modelo SARIMA e os Índices de Moran Global e o índice de Moran local se mostraram ferramentas adequadas de previsão e da tendência de incidência da LVH no Maranhão e análise da dinâmica espacial, revelando que a doença persistirá como um problema de saúde pública nos próximos anos, reforçando a necessidade de medidas de prevenção e controle. A determinação da variação temporal e sua predição são determinantes no norteamento de medidas de intervenção em saúde.

Natural products are considered potential sources of new therapeutic agents due to the diversity of structures and their properties. Among the natural products, lignans and neolignans stand out, which have a variety of biological activities, but due to their structural diversity, it is necessary to identify and investigate new sources of pharmacological effects. Neglected diseases threaten and affect millions of people around the world. Among them, leishmaniasis, Chagas disease and schistosomiasis, whose available chemotherapy treatments are highly toxic and hardly effective in the chronic phase of the disease. Degenerative diseases have also affected many people, with Alzheimer’s being the most common. Treatment is also limited as it does not prevent disease progression. Several computational approaches in Chemo and Bioinformatics can help, mediate, guide and identify new compounds for the treatment of various diseases. Therefore, the objective of this work is to evaluate the pharmacological potential of lignans and neolignans against neglected and neurodegenerative diseases with the help of several computational tools and approaches. In chapter 2, lignans were evaluated from the ChEMBL database and applied approaches such as pharmacokinetic profiling, combined analysis based on ligand and structure, homology modeling, resistance prediction and molecular dynamics simulations. Four of the lignans selected in the screening were isolated and tested against promastigote forms of Leishmania major and L. (Viannia) braziliensis. The results showed that the most active compound, (159) epipinoresinol-4-O-β-D-glucopyranoside, had an IC50 value of 5.39 µM for L. braziliensis and an IC50 value of 36.51 µM for L. major. In Chapter 3, we predicted the trypanocidal potential of 47 neolignans using predictive models, molecular docking, molecular dynamics simulations, and free energy calculations. Of the compounds analyzed, two were isolated and showed to inhibit the growth of epimastigote forms at concentrations of 9.64 and 8.72 µM, and trypomastigote forms at 4.88 and 2.73 µM. While in Chapter 4, in silico approaches using pharmacokinetic profile analysis, consensus docking, consensus predictive models, molecular dynamics simulations and free energy calculations were also used to select potential and selective lignans against an important target of Schistosoma mansoni. Four lignans had excellent results and we suggest that they are a therapeutic alternative in cases of resistance. In chapter 5, lignans were analyzed with the aim of identifying potential and multitarget compounds for the treatment of Alzheimer’s. A combined analysis, based on ligand and structure, followed by prediction of absorption, distribution, metabolism, excretion and toxicity (ADMET) properties was performed. The results showed that the combined analysis was able to select 139 potentially active and multitarget lignans, providing treatment alternatives through neuroprotective and antioxidant activity. Chapter 6 is a review that describes various studies, approaches, and methods of consensus docking. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES Os produtos naturais são considerados potenciais fontes de novos agentes terapêuticos devido à diversidade de estruturas e suas propriedades. Dentre os produtos naturais, destacam-se as lignanas e neolignanas, que possuem uma variedade de atividades biológicas, mas que devido à diversidade estrutural, se faz necessário identificar e investigar novas fontes de efeitos farmacológicos. As doenças negligenciadas ameaçam e atingem milhões de pessoas ao redor do mundo. Dentre elas, a leishmaniose, a doença de Chagas e a esquistossomose, cujo os tratamentos quimioterápicos disponíveis apresentam alta toxicidade e dificilmente apresentam eficácia na fase crônica da doença. As doenças degenerativas também têm acometido diversas pessoas, sendo o Alzheimer mais comum. O tratamento também é limitado, pois não evita a progressão da doença. Variadas abordagens computacionais da Quimio e Bioinformática podem auxiliar, mediar, orientar e identificar novos compostos para o tratamento de diversas doenças. Portanto, o objetivo deste trabalho é avaliar o potencial farmacológico de lignanas e neolignanas frente a doenças negligenciadas e neurodegenerativas com o auxílio de ferramentas e abordagens computacionais. No capítulo 2, foram avaliadas lignanas a partir do banco de dados ChEMBL e aplicado abordagens como perfil farmacocinético, análise combinada baseada no ligante e na estrutura, modelagem por homologia, predição de resistência e simulações de dinâmica molecular. Quatro dentre as lignanas selecionadas na triagem, foram isoladas e testadas contra formas promastigotas de Leishmania major e L. (Viannia) braziliensis. Os resultados mostraram que o composto mais ativo, o (159) epipinoresinol-4-O-β-D-glucopiranosídeo, apresentou um valor IC50 de 5,39 µM para L. braziliensis e valor IC50 de 36,51 µM para L. major. No capítulo 3, previmos o potencial tripanomicida de 47 neolignanas usando modelos preditivos, docking molecular, simulações de dinâmica molecular e cálculos de energia livre. Dos compostos analisados, dois foram isolados e mostraram inibir o crescimento de formas epimastigotas em concentrações de 9,64 e 8,72 µM, e formas tripomastigotas em 4,88 e 2,73 µM. Enquanto que no capítulo 4, abordagens in silico, usando análise de perfil farmacocinético, docking consenso, modelos preditivos consenso, simulações de dinâmica molecular e cálculos de energia livre também foram utilizados para selecionar lignanas potenciais e seletivas contra um importante alvo do Schistossoma mansoni. Quatro lignanas obtiveram excelentes resultados e sugerimos ser um alternativa terapêutica em casos de resistência. No capítulo 5, lignanas foram analisadas com o objetivo de identificar compostos potenciais e multi-target para o tratamento do Alzheimer. Uma análise combinada, com base no ligante e na estrutura, seguida pela previsão das propriedades de absorção, distribuição, metabolismo, excreção e toxicidade (ADMET) foi realizada. Os resultados mostraram que a análise combinada foi capaz de selecionar 139 lignanas potencialmente ativas e multitarget, conferirindo alternativas de tratamento através da atividade neuroprotetiva e antioxidante. O capítulo 6 é uma revisão que descreve vários estudos, abordagens e métodos de docking consenso.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2021. Este trabalho apresenta uma solução baseada em agentes inteligentes para controle gli- cêmico (MAS4GC - Multi-Agent System for Glycemic Control) de pacientes críticos in- ternados em UTI. O controle glicêmico está incluído no mnemônico FAST HUG, este é utilizado para lembrar os profissionais da saúde dos itens essenciais no tratamento e suporte aos pacientes criticamente enfermos. Mais especificamente, o MAS4GC gerencia a glicemia dos pacientes por meio de predições glicêmicas, além de fazer recomendações de monitoramento e tratamento aos profissionais de saúde. Os modelos de predição são aplicados para monitorar os níveis de glicose no sangue dos pacientes, permitindo que os profissionais de saúde realizem acompanhamento preventivo. As recomendações se baseiam nos mecanismos de inferência dos agentes que atuam com regras de produção de- finidas segundo conhecimento de um médico especialista em terapia intensiva. O processo de desenvolvimento metodológico do MAS4GC é apresentado por meio da modelagem Tropos, projeto arquitetônico e implementação com o framework PADE. Dois experimen- tos foram conduzidos para avaliar os resultados do MAS4GC utilizando dados sintéticos de pacientes. Os resultados considerando os pacientes críticos incluem: (1) o modelo de predição alcançou 90% de precisão de glicose no sangue para as próximas quatro horas e (2) 88% de similaridade das recomendações de tratamento em comparação com um espe- cialista humano, além de 96% nas recomendações para monitorar a glicemia de pacientes críticos. This work presents a solution based on intelligent agents for glycemic control (MAS4GC - Multi-Agent System for Glycemic Control) of critically ill patients admitted to the ICU. Glycemic control is included in the FAST HUG mnemonic, which is used to remind health professionals of the essential items in the treatment and support of critically ill patients. More specifically, the MAS4GC manages patients’ blood glucose through glycemic pre- dictions, in addition to making monitoring and treatment recommendations to healthcare professionals. Prediction models are applied to monitor patients’ blood glucose levels, al- lowing healthcare professionals to perform preventive monitoring. The recommendations are based on the inference mechanisms of agents who work with defined production rules according to the knowledge of a physician specialized in intensive care. The MAS4GC methodological development process is presented through Tropos modeling, architectural design, and implementation with the PADE framework. Two experiments were conducted to evaluate the results of the MAS4GC using synthetic patient data. Results considering critical patients include: (1) the prediction model achieved 90% blood glucose accuracy for the next four hours and (2) 88% similarity of treatment recommendations compared to a human specialist, in addition to 96% in the recommendations for monitoring blood glucose in critically ill patients.

The formation of seedlings is one of the most important phases of lettuce cultivation. Therefore, any strategy that aims to obtain high-quality seedlings can increase productivity. One of these strategies is the prediction of morphophysiological attributes based on optical properties. The objective of this study was to quantitatively estimate the biometric variables of lettuce from parametric and non-parametric models based on the response of multispectral camera images. The experiment was conducted in a greenhouse in the municipality of Uberaba, Minas Gerais State, Brazil. Twenty days after sowing, multispectral images of the plants were captured using a MAPIR Survey 3 camera. To compose the estimation models, along with the original bands of the camera, the multispectral vegetation indices were calculated using the calibrated original camera bands. Bands B550, B660, and B850 and the near-infrared indices contributed significantly to estimating the physiological variable models, with B850 contributing the most to the biometric and nutritional variables. From the near-infrared band (B850) and derived indices, it was possible to estimate all the agronomic variables from the models generated by the M5 algorithm, with an accuracy of up to 1.6% for the maximum quantum yield. Thus, it is possible to quantify the biometric, physiological, and nutritional variables of lettuce using a multispectral camera. Among the Mapir camera bands, B660 exhibited the greatest variability, showing that the red range was the most sensitive. RESUMO A formação de mudas é umas das fases mais importantes da cultura da alface. Desta forma, qualquer estratégia que vise obtenção de mudas de alta qualidade pode representar aumento de produtividade. Uma dessas formas tem sido a estimativa de atributos morfofisiológicos baseados nas propriedades ópticas. Com este estudo, o objetivo foi estimar quantitativamente variáveis biométricas da alface a partir de modelos paramétricos e não paramétricos baseados na resposta de imagens multiespectrais tomadas por câmara multiespectral. O experimento foi conduzido em casa de vegetação, no município de Uberaba, MG, Brasil. Aos 20 dias após a semeadura foram capturadas imagens multiespectrais das plantas, utilizando-se para isto a câmara Survey 3 da MAPIR. Para compor os modelos de estimativa, juntamente com as bandas originais da câmara, foram calculados os índices de vegetação multiespectrais, a partir das bandas originais calibradas da câmara. As bandas B550, B660, and B850 e os índices derivados do infravermelho próximo contribuiram ao máximo para estimar os modelos das variáveis fisiológicas. Já a banda B850 foi a que mais contribuiu para as variáveis biométricas e nutricionais. A partir da banda do infravermelho próximo (B850) e índices derivados, foi possível estimar quase todas as variaveis agronômicas a partir de modelos gerados pelo algoritmo M5, com precisão de até 1,6% para rendimento quântico máximo. Conclui-se que é possível quantificar as variaveis biométricas, fisiológicas e nutricionais da alface por meio de câmara multiespectral. Dentre as bandas de câmeras Mapir, a B660 exibiu a maior variabilidade, mostrando que a faixa do vermelho foi a mais sensível.

Modeling is an important tool to estimate forest production in planted areas. Although this issue has been studied worldwide, knowledge regarding volume measurement in specific locations such as Northeast Brazil is still scarce. The present study aimed to evaluated the effectiveness of artificial neural networks (ANNs) and regression analysis in estimating the timber volume of homogeneous stands of Anadantera macrocarpa, Genipa americana, and Mimosa casalpinifolia, in order to better predict the growth and production of these species. Both methods were suitable for estimating the individual volume in 7-year-old stands with different spacing. The Spurr regression model showed better statistical results and dispersion of unbiased errors for Anadantera macrocarpa and Genipa americana, whereas the Shumacher-Hall model provided more accurate volume estimates for Mimosa caesalpinifolia. The ANNs calibrated with two neurons in the middle layer exhibited the best fit for all three species. As such, artificial neural networks can be recommended to estimate the individual volumes of the species analyzed in the study area. RESUMO O uso de modelos para estimar a produção florestal é uma importante ferramenta em áreas plantadas. Embora esse assunto tenha sido estudado em todo o mundo, ainda falta conhecimento a respeito da medição de volume para locais específicos, como os do Nordeste do Brasil. Desta forma, objetivou-se com este estudo avaliar o potencial de predição de redes neurais artificiais e regressão para a estimativa do volume de madeira em povoamentos homogêneos de Anadantera macrocarpa, Genipa americana e Mimosa caesalpiniflolia. Os métodos de regressão e de redes neurais artificiais (RNAs) mostraram-se aplicáveis para a estimativa do volume individual dos povoamentos em diferentes espaçamentos, aos sete anos de idade. O modelo de regressão de Spurr apresentou melhores resultados estatísticos e dispersão dos erros não tendenciosos para as espécies Anadantera macrocarpa e Genipa americana. Já o modelo de Shumacher-Hall foi mais preciso para a estimativa do volume da espécie Mimosa caesalpinifolia. As RNAs, com dois neurônios na camada intermediária, proporcionaram melhores ajustes para as três espécies, portanto, são recomendadas para estimar os volumes individuais das espécies avaliadas, por mostrar maior precisão, em relação à regressão, na estimativa do volume das espécies nativas avaliadas.

O Preço de Liquidação das Diferenças (PLD) é utilizado como base na comercialização de energia elétrica no mercado de curto prazo. O conhecimento dos seus valores futuros e tendências reduz a insegurança na tomada de decisões, permitindo que os agentes de mercado decidam as estratégias mais adequadas e estabeleçam contratações bem-sucedidas, maximizando os lucros e minimizando os riscos de seus empreendimentos. O PLD é, no entanto, influenciado por diversos fatores ligados principalmente às incertezas das demandas e à hidrologia bem como fatores sociais e políticos, o que lhe confere alta volatilidade, sazonalidade, saturação de valores e comportamento estocástico. Desta forma, o presente trabalho propõe uma abordagem investigativa para a predição das tendências futuras do PLD por meio de Redes Neurais Artificiais e Filtragem Estocástica, com a motivação de auxiliar o processo de decisão da compra de energia no mercado de curto prazo. Tal abordagem consiste na combinação de uma rede neural do tipo recorrente com um filtro na saída para atenuar os ruídos inerentes aos dados auxiliando na preservação das tendências dos dados futuros. A rede foi treinada por meio do algoritmo ADAM e é aplicada ao mercado brasileiro de energia. A escolha dos dados de entrada da rede foi feita a partir de análises estatísticas de correlação cruzada entre as séries temporais das variáveis de interesse. Os resultados mostram uma boa capacidade de predição com um bom acompanhamento das tendências da variável de interesse ao longo do ano, oferecendo seus principais comportamentos e tendências aos operadores de mercado, auxiliando-os nas tomadas de decisões de compra e venda de energia. The Settlement Price of Differences (PLD) is used as a basis for the sale of electrical energy in the short-term market. The knowledge of its future values and trends mitigates insecurity in decision making, allowing market agents to decide the most appropriate strategies and establish successful contracts, maximizing profits and minimizing the risks of their ventures. PLD is, however, influenced by several factors linked mainly to the uncertainties of demands and hydrology as well as social and political factors, which gives it high volatility, seasonality, saturation of values and stochastic behavior. In this way, the present work proposes an investigative approach for the prediction of future trends of PLD through Artificial Neural Networks and Stochastic Filtration, with the motivation to assist the decision process of purchasing energy in the short-term market. Such an approach consists of combining a recurrent neural network with an output filter to attenuate the noise inherent in the data, helping to preserve future data trends. The network was trained using the ADAM algorithm and is applied to the Brazilian energy market. The choice of network input data was made based on statistical analyzes of cross-correlation between the time series of the variables of interest. The results show a good predictive capacity with a good monitoring of the trends of the variable of interest throughout the year, offering its main behaviors and trends to market operators, assisting them in making energy purchase and sale decisions.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) Within the field of Natural Language Processing (NLP), the word2vec model has been extensively explored in the field of vector representation of words. It is a neural network that is based on the hypothesis that similar words have similar contexts. In the literature in general, the text is represented by the mean vector of the representations of its words, which, in turn, is used as an explanatory variable in predictive models. An alternative is, in addition to averages, to use other measures, such as standard deviation and position measures. However, the use of these measures assumes the order of the words does not matter. Thus, in this dissertation we explore the use of stochastic processes, in particular, Time Series Models and Hidden Markov Models (HMM), to incorporate the "chronological" order of words in the construction of explanatory variables from the vector representation given by word2vec. The impact of this approach is measured with the quality of the predictive models of real data and compared to the usual ones. For the analysed data, the proposed approaches have a result that is superior to or equivalent to the usual approaches in most cases. Dentro do campo de Processamento de Linguagem Natural (NLP), o modelo word2vec vêm sendo bastante explorado no campo da representação vetorial de palavras. Ele é uma rede neural que se baseia na hipótese de que palavras semelhantes tem contextos semelhantes. Na literatura em geral, o texto é representado pelo vetor de médias das representações das suas palavras, que, por sua vez, é utilizado como variável explicativa em modelos preditivos. Um alternativa é, além da médias, utilizar outras medidas, como desvio-padrão e medidas de posição. Porém, o uso destas medidas supõe que a ordem das palavras não importa. Assim, nesta dissertação exploramos o uso de processos estocásticos, em particular, Modelos de Série Temporal e Modelos Ocultos de Markov (HMM), para incorporar a ordem "cronológica" das palavras na construção das variáveis explicativas a partir da representação vetorial dada pelo word2vec. O impacto desta abordagem é medido com a qualidade dos modelos preditivos aplicados à dados reais e comparado às abordagens usuais. Para os dados analisados, as abordagens propostas tiveram um resultado superior ou equivalente às abordagens usuais na maioria dos casos. CNPQ: 131978/2019-5

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Natural Language Processing has gone through substantial changes over time. It was only recently that statistical approaches started receiving attention. The Word2Vec model is one of these. It is a shallow neural network designed to fit vectorial representations of words according to their syntactic and semantic values. The word embeddings acquired by this method are state-of-art. This method has many uses, one of which is the fitting of prediction models based on texts. It is common in the literature for a text to be represented as the mean of its word embeddings. The resulting vector is then used in the predictive model as an explanatory variables. In this dissertation, we propose getting more information of text by adding other summary statistics besides the mean, such as other moments and quantiles. The improvement of the prediction models is studied in real datasets. Processamento de linguagem natural sofreu uma grande mudança com o tempo. Abordagens estatísticas passaram a ganhar atenção apenas recentemente. O modelo word2vec é uma destas. Ele é uma rede neural rasa desenhada para ajustar representações vetoriais de palavras segundo seus valores semânticos e sintáticos. As representações de palavras obtidas por este método são o estado da arte. Este método tem muitas aplicações, como permitir o ajuste de modelos preditivos baseadas em textos. Na literatura é comum um texto ser representado pela média das representações vetorias das palavras que o compõem. O vetor resultante é então incluído como variável explicativa no modelo. Nesta dissertação propomos a obtenção de mais informação sobre o texto através de outras estatísticas descritivas além da média, como outros momentos e quantis. A melhora dos modelos preditivos é estudada com dados reais. CAPES: Código de Financiamento 001

Bioimpedance analysis (BIA) used to predict lamb carcass composition or their cuts is based on the different levels of opposition to the passage of an ionic current through its different constituents. Thus, the objective of this research was to evaluate the BIA potential to predict the composition of lamb carcasses and their cuts using accessory variables. Thirty-one lambs were slaughtered at predefined weights of 20, 26, 32 or 38 kg of live weight. Measurements of weight, length, resistance and reactance were collected from hot and cold carcasses and from the retail cuts (leg, rib, shoulder, and neck) and the longissimus dorsi muscle of the right half carcasses. From these measurements, other accessory variables of the BIA were calculated. The cuts were deboned to obtain the soft tissue mass (edible portion) of each cut and of the cold carcasses. Representative samples of each cut and of the longissimus dorsi muscle were chemically analyzed to obtain moisture, ash, protein, and fat masses. These compounds were used to determine the lean mass and the crude energy content of the longissimus dorsi muscle, of each cut and of the cold carcasses. The respective resistance, reactance, impedance, phase angle, bioelectric volume, resistive density and reactive density were used as independent variables to predict the composition of the longissimus dorsi muscle, the retail cuts, or the lamb carcasses. Leave-one-out cross validation was performed to assess the precision and accuracy of the predictive models. The prediction models of BIA in hot and cold carcasses resulted in 85.9% to 99.8% of the variation of the soft tissue constituents in lamb carcasses. The predictive models from the segmental BIA explained 53.3% to 99.9% of the variation of their components in the cuts and from 69.5% to 98.2% to predict the edible portion of lamb carcasses. However, the prediction models of BIA at longissimus dorsi muscle to estimate its own composition accounted for 67.5% to 99.1% in the variation of its constituents and for 82.8% to 91.7% in the variation of soft tissue constituents of the lamb carcasses. Resistive or reactive densities explained most of the variation in the prediction models obtained. These variables, together with bioelectric volume, improved the prediction models of the quantitative components either in hot as in cold carcasses. Furthermore, they were essential to estimate the composition of the edible portion of retail cuts from lamb carcasses and the compounds of the longissimus dorsi muscle. However, greater accuracy is expected with the use of BIA in cold carcasses compared to hot carcasses. Additionally, shoulder was the best predictive cut of the edible components of lamb carcasses by segmental BIA. Therefore, BIA is a simple technique, non-destructive, and it produces accurate results in predicting lamb carcass components and it might be incorporated both into research centers as in the lamb meat industry. A análise de bioimpedância (BIA) voltada a análise da composição de cortes ou da carcaça de cordeiros baseia-se nos diferentes níveis de oposição à passagem de uma corrente iônica pelos seus diferentes constituintes. Neste sentido, o objetivo desta pesquisa foi avaliar o potencial da BIA em estimar a composição da carcaça de cordeiros e de seus cortes com o uso de variáveis acessórias. Trinta e um cordeiros foram abatidos em pesos pré-definidos de 20, 26, 32 ou 38 kg de peso vivo. Medidas de peso, comprimento, resistência e reatância foram coletadas nas carcaças quente e fria e nos cortes regionais (pernil, costilhar, paleta e pescoço) e no músculo longissimus dorsi das meias-carcaças direitas. A partir dessas medidas, outras variáveis acessórias da BIA foram calculadas. Os cortes foram desossados para obter a massa dos tecidos moles (porção comestível) dos cortes e na carcaça fria. Amostras representativas de cada corte e do músculo longissimus dorsi foram analisadas quimicamente, para obter a massa de umidade, minerais, proteínas, gordura e para determinar a massa magra e o conteúdo de energia bruta de cada amostra e da carcaça fria de cordeiros. A resistência, reatância, impedância, ângulo de fase, volume bioelétrico, densidade resistiva e densidade reativa foram utilizadas como variáveis independentes para predizer os constituintes dos cortes e da carcaça de cordeiros. Análises de regressão múltipla foram realizadas para calibrar os modelos de BIA. A validação cruzada leave-one-out foi realizada para avaliar a precisão e exatidão desses modelos. Os modelos de predição da BIA na carcaça quente e fria resultaram em 85,9% até 99,8% da variação dos constituintes da porção comestível nas carcaças de cordeiros. Os modelos de predição da BIA segmentar para estimar a composição dos próprios cortes explicaram 53,3% até 99,9% da variação de seus componentes nos cortes e 69,5% até 98,2% na carcaça de cordeiros. Já os modelos de predição da BIA no músculo longissimus dorsi, para estimar sua própria composição, contabilizaram em 67,5% até 99,1% na variação de seus constituintes e 82,8% até 91,7% na variação dos componentes da carcaça. As densidades resistivas ou reativas explicaram a maior parte dessa variação nos modelos de predição obtidos. Essas variáveis, juntamente com o volume bioelétrico, melhoram os modelos de predição dos componentes quantitativos na carcaça quente e fria, e foram essenciais para estimar a composição da porção comestível de cortes regionais da carcaça de cordeiros e do músculo longissimus dorsi. No entanto, maior precisão e exatidão são esperadas com o uso da BIA nas carcaças frias em comparação com as carcaças quentes. Adicionalmente, a paleta foi o melhor corte preditivo dos componentes comestíveis das carcaças de cordeiros através da BIA. Neste sentido, a BIA é uma técnica simples, não destrutiva, que produz resultados precisos na estimativa de componentes da carcaça de cordeiros e pode ser incorporada em centros de pesquisa e na indústria da carne de cordeiros.

Portable X-ray fluorescence (pXRF) spectrometry has been useful worldwide for determining soil elemental content under both field and laboratory conditions. However, the field results are influenced by several factors, including soil moisture (M), soil texture (T) and soil organic matter (SOM). Thus, the objective of this work was to create linear mathematical models for conversion of Al2O3, CaO, Fe, K2O, SiO2, V, Ti and Zr contents obtained by pXRF directly in field to those obtained under laboratory conditions, i.e., in air-dried fine earth (ADFE), using M, T and SOM as auxiliary variables, since they influence pXRF results. pXRF analyses in field were performed on 12 soil profiles with different parent materials. From them, 59 samples were collected and also analyzed in the laboratory in ADFE. pXRF field data were used alone or combined to M, T and SOM data as auxiliary variables to create linear regression models to predict pXRF ADFE results. The models accuracy was assessed by the leave-one-out cross-validation method. Except for light-weight elements, field results underestimated the total elemental contents compared with ADFE. Prediction models including T presented higher accuracy to predict Al2O3, SiO2, V, Ti and Zr, while the prediction of Fe and K2O contents was insensitive to the addition of the auxiliary variables. The relative improvement (RI) in the prediction models were greater in predictions of SiO2 (T+SOM: RI=22.29%), V (M+T: RI=18.90%) and Ti (T+SOM: RI=11.18%). This study demonstrates it is possible to correct field pXRF data through linear regression models. RESUMO A espectrometria portátil de fluorescência de raios-X (pXRF) tem sido útil em todo o mundo para determinar o teor dos elementos no solo em condições de campo e de laboratório. No entanto, os resultados obtidos em campo podem ser influenciados por vários fatores, como umidade (U), textura (T) e matéria orgânica do solo (MOS). Assim, o objetivo deste trabalho foi criar modelos matemáticos lineares para a conversão dos teores dos elementos obtidos por pXRF em campo para resultados obtidos em laboratório, i.e., na Terra Fina Seca ao Ar (TFSA), utilizando U, T e MOS como variáveis auxiliares, uma vez que elas influenciam as leituras. As análises com pXRF foram realizadas em 12 perfis de solo com diferentes materiais de origem, seguidas por coleta de 59 amostras. Leituras com pXRF foram realizadas também em laboratório em amostras de TFSA. Os dados de pXRF obtidos em campo foram utilizados sozinhos ou combinados aos dados de U, T e MOS como variáveis auxiliares, para criar modelos de regressão linear para predição dos resultados de pXRF em TFSA. A acurácia dos modelos foi calculada pelo método leave-one-out cross-validation. À exceção de elementos mais leves, as leituras de campo com pXRF subestimaram o teor total dos elementos. Modelos de predição incluindo T apresentaram maior acurácia na predição de Al2O3, SiO2, V, Ti e Zr, enquanto a predição dos teores de Fe e K2O foi insensível à adição das variáveis auxiliares. A melhora relativa (MR) nos modelos de predição foi maior nas predições de SiO2 (T+MOS: MR = 22,29%), V (U+T: MR = 18,90%) e Ti (T+MOS: MR = 11,18%). Este trabalho demonstrou que é possível a correção dos dados de pXRF obtidos em campo através de modelos de regressão linear.

Mapping the chemical attributes of the soil on a large scale can result in gains when planning the use and occupation of the land. There are different techniques available for this purpose, whose performance should be tested for different types of landscapes. The aim of this study was to spatialize chemical attributes of the soil, comparing eight methods of prediction. Forty morphometric attributes, generated from a digital elevation model, were used as independent variables, in addition to geophysical data, images from the Landsat 8 satellite and the NDVI. All possible combinations between the satellite bands were calculated, generating 28 new variables. Combinations between the Th, U and K bands obtained from the geophysical data were also calculated, generating a further three variables. The final variables to be calculated were the distances between the four points of the edges of the basin (d1, d2, d3 and d4). The dependent variables for the model were Al, Ca, Fe, K, Mg, Na, Si, Ti, Cr, Cu, Mn, Ni, P, Pb, V, Zn, Zr, S and Cl. A total of 200 soil samples were used, which were collected from 100 points at two depths (0-10 and 10-30 cm); the total elements were determined using an X-ray fluorescence analyzer. The Random Forest algorithm proved to be superior to the others in predicting the chemical attributes of the soil at both depths, and is suitable for predicting soil attributes in the study region. Spatial variables are essential, and should be considered when modelling chemical elements in the soil. Using the methods under test, it is possible to predict elements with R2 values ranging from 0.32 to 0.62. RESUMO O mapeamento de atributos químicos do solo em larga escala pode acarretar em ganhos no planejamento de uso e ocupação do mesmo. Existem diferentes técnicas disponíveis para tal fim, cujos desempenhos devem ser testados para diferentes situações de paisagem. Objetivou-se neste trabalho espacializar atributos químicos do solo, comparando oito métodos para predição. Como variáveis independentes foram utilizados 40 atributos morfométricos gerados a partir do modelo digital de elevação, além de dados geofísicos, imagens do satélite Landsat 8 e o NDVI. Calculou-se todas combinações possíveis entre as bandas do satélite, gerando 28 novas variáveis. Também foram feitas combinações entre as bandas de Th, U e K obtidas dos dados geofísicos, gerando outras três variáveis. As últimas variáveis calculadas foram as distâncias entre os quatro pontos das extremidades da bacia (d1, d2, d3 e d4). As variáveis dependentes do modelo foram teores de Al, Ca, Fe, K, Mg, Na, Si, Ti, Cr, Cu, Mn, Ni, P, Pb, V, Zn, Zr, S e Cl. Foram utilizadas 200 amostras de solo, coletadas em 100 pontos em duas profundidades (0-10 e 10-30 cm), e os elementos totais foram determinados em analisador de fluorescência de raios-X. Random Forest mostrou-se superior aos demais para predizer os atributos químicos do solo nas duas profundidades, sendo indicado para predição dos atributos dos solos da região de estudo. As variavéis espaciais mostraram-se altamente prescindíveis, devendo ser consideradas nas modelagens dos elementos químicos do solo. É possível a predição dos elementos com R2 variando de 0,32 a 0,62 pelos métodos testados.

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No. of bitstreams: 1 acacio_rm_me_jabo_parc.pdf: 659712 bytes, checksum: 5ca8c43f661f19d1a0ea5780c4efcbc5 (MD5) Previous issue date: 2018-02-26 Item merged in doublecheck by Luana Priscila Costa (luana@reitoria.unesp.br) on 2019-07-03T19:33:21Z Item was identical to item(s): 156904, 159286 at handle(s): http://hdl.handle.net/11449/155872, http://hdl.handle.net/11449/157266 Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) Seis ensaios dose-respostas para machos e fêmeas, com níveis crescentes de TRP foram conduzidos para (1) determinar exigência, (2) calcular eficiência de utilização e (3) elaborar um modelo fatorial. O delineamento foi inteiramente casualizado, constituído de sete níveis de TRP com quatro repetições de 20 aves cada, mais um tratamento contraprova. As dietas foram formuladas através da Técnica da Diluição, e os níveis de TRP variaram entre 0,56 a 2,94 g/kg (1 a 14 dias), 0,54 a 2,75 g/kg (15 a 28 dias) e 0,52 a 2,60 g/kg (29 a 42 dias). As variáveis analisadas foram: desempenho e composição corporal (deposição de proteína no corpo e penas). Os dados de desempenho foram ajustados aos modelos Broken-line (BL), Polinomial Quadrático (PQ) e Quadrático Broken-line (QBL), e os de composição foram utilizados para calcular a eficiência e elaborar o modelo fatorial. (1) dentre os modelos ajustados o PQ apresentou o melhor ajuste, e o requerimento estimado para o máximo ganho de peso foi 86, 264 e 441 mg/ave dia para machos e 76, 237, e 278 mg/ave/dia para as fêmeas. (2) a eficiência foi calculada através de uma regressão linear entre o TRP depositado no corpo pela ingestão de TRP para ganho (menos a mantença), e o valor obtido foi de 71% e (3) o modelo fatorial elaborado estimou valores condizente com a literatura, sendo essa uma boa ferramenta a ser empregada pelos profissionais da área na elaboração de dietas e programas alimentares mais precisos, uma vez que o modelo fatorial possibilita estimar o requerimento diário. Were performed six trials dose-response for male and female broiler chickens, with increase TRP levels (1) to meet requirement, (2) utilization of efficiency and (3) factorial model elaborate. The design was completely randomized, with seven TRP levels and four replicates of 20 birds each, more a counter-proof treatment. The diets were formulated through of dilution technique, and the TRP levels ranged among 0.56 to 2.94 g/kg (1 to 14 days of age), 0.54 to 2.75 g/kg (15 to 28 days of age). Analyzed variables were: performance and body composition (protein deposition in the feather-free body and feather). The data of performance were fitted to Broken-line (BL), Quadratic polynomial (PQ) and Quadratic Broken-line (QBL) models, and the composition were used to calculate efficiency and factorial model elaborate. (1) among the fitted models the PQ presented better fit, and requirement estimated for body weight maximum was 86, 264 and 441 mg/bird/day and for male and 76, 237 and 278 mg/bird/day for female. (2) the efficiency was calculated through of a linear regression between TRP deposited on the body by TRP intake for gain (less maintenance), and calculated efficiency value was 71% and (3) the factorial model estimated requirement values consistent with the literature, being a good tool to be used by professionals in the area in the elaboration of diets and more accurate fed programs, since the factorial model makes it possible to estimate the daily requirement. 2016/01716-8

Neglected diseases affect millions of people around the world, one of them is leishmaniasis caused by protozoa of the genus Leishmania, whose treatment is still a challenge to science. Several research groups have confirmed that natural products have been a rich source of compounds with leishmanicidal activity, among them flavonoids, widely found in species of the Asteraceae family, which can therefore be used as taxonomic markers at lower hierarchical levels, in addition, in recent years there has been an increase in virtual screening studies that have demonstrated antiprotozoal activity of these compounds. The objective of this work is to combine virtual screening methodologies through machine learning using molecular descriptors and molecular docking in order to predict the potential leishmanicidal activity of flavonoids isolated from species of the Asteraceae family. Chapter 2 presents a publication in the book Multi-Scale Approaches in Drug Discovery (2017) that reports the properties and pharmacological potential of the flavonoids of Asteraceae. Through the literature review, it was possible to conclude that these compounds can become candidates for new drugs with multitarget activity against agents that cause protozoal diseases. Chapter 3 approaches the study conducted for the classification of Asteraceae tribes based on the number of occurrences of flavonoids in our internal database (available at www.sistematx.ufpb.br) using descriptors calculated by DRAGON 7.0 software. The 2371 botanical occurrences with respective 74 molecular fragment descriptors were used as input data in SOM Toolbox 2.0 (Matlab) to generate Self-Organizing Maps (SOMs), classifying five tribes: Anthemideae (A), Gnaphalieae (G), Tageteae (T), Senecioneae (S) and Carduoideae (CR). The positively contributed descriptors and the location of some molecules on the maps relative to each descriptor were verified, so SOM can be a useful tool in the search for flavonoids with their respective taxonomic information and biological activities.In chapter 4 the construction of prediction models was performed through the KNIME program using descriptors calculated by Volsurf software encompassing registered flavonoids in our database (in-house databank) associated with other databases (ChEMBL) containing compounds with activity against strains of Leishmania species. In Chapter 4, the construction of prediction models was performed through the KNIME program using descriptors calculated by the Volsurf software, including 889 flavonoids registered in our database (in-house databank) associated to other databases (ChEMBL) containing compounds with activity in front to strains of Leishmania species. Structure-based virtual screening was also performed through molecular docking of the same flavonoid database using 11 target enzymes from Leishmania species including a model of Arginase enzyme homology. Finally, through a consensus analysis of the two techniques, it was sought to normalize the probability values, to verify compounds potentially active against leishmaniasis. Thus, it was possible to predict the potential of the Asteraceae family of flavonoids are active against some species of 11 Leishmania, contributing to the in silico studies of natural products against neglected diseases caused by protozoa. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES As doenças negligenciadas afetam milhões de pessoas ao redor do mundo, uma delas é a leishmaniose causada por protozoários do gênero Leishmania, cujo tratamento ainda constitui um desafio para a ciência. Diversos grupos de pesquisa comprovaram que os produtos naturais têm sido uma fonte rica de compostos com atividade leishmanicida, dentre estes se destacam os flavonoides, amplamente encontrados nas espécies da família Asteraceae que, portanto, podem ser utilizados como marcadores taxonômicos em níveis hierárquicos mais baixos, além disso, nos últimos anos há um aumento dos estudos de triagem virtual que demostraram atividade antiprotozoária destes compostos. O objetivo deste trabalho é combinar metodologias de triagem virtual através de aprendizado de máquina utilizando descritores moleculares e o docking molecular, afim de predizer a potencial atividade leishmanicida de flavonoides isolados de espécies da família Asteraceae. O capítulo 2 apresenta uma publicação no livro Multi-Scale Approaches in Drug Discovery (2017) que relata as propriedades e o potencial farmacológico dos flavonoides de Asteraceae. Através da revisão de literatura, foi possível concluir que esses compostos podem se tornar candidatos a novos medicamentos com atividade multitarget contra agentes causadores de doenças protozoárias. O capítulo 3 aborda o estudo realizado para classificação das tribos de Asteraceae com base no número de ocorrências de flavonoides do nosso banco de dados interno (disponível em sistematx.ufpb.br) usando descritores calculados pelo software DRAGON 7.0. As 2371 ocorrências botânicas com seus respectivos 74 descritores de fragmentos moleculares foram utilizadas como dados de entrada no SOM Toolbox 2.0 (Matlab) para gerar Mapas Auto-Organizáveis (SOMs), classificando cinco tribos: Anthemideae (A), Gnaphalieae (G), Tageteae (T), Senecioneae (S) e Carduoideae (CR). Foram verificados os decritores com contribuição positiva e a localização de algumas moléculas nos mapas relativos a cada descritor, logo, o SOM pode ser uma ferramenta útil na busca de flavonoides com suas respectivas informações taxonômicas e atividades biológicas. No capítulo 4 foi realizada a construção de modelos de predição através do programa Knime utilizando descritores calculados pelo software Volsurf englobando 889 flavonoides cadastrados no nosso banco de dados (in-house databank) associado a outros bancos de dados (ChEMBL) contendo compostos com atividade frente a cepas de espécies de Leishmania. Também foi realizada uma triagem virtual baseada na estrutura do receptor através do docking molecular do mesmo banco de flavonoides utilizando 11 enzimas alvos de espécies de Leishmania incluindo um modelo de homologia da enzima Arginase. Por fim, mediante uma análise de consenso das duas técnicas, buscou-se normalizar os valores de probabilidades, para verificar compostos potencialmente ativos contra a leishmaniose. Desta forma, foi possível predizer o potencial dos flavonoides da família Asteraceae de serem ativos frente algumas espécies de Leishmania, contribuindo, para os estudos in silico de produtos naturais frente a doenças negligenciadas causadas por protozoários.

The objective of this study was to calculate the environmental impact of pig production, fed different dietary crude protein (CP) levels, through life cycle assessment (LCA), and confront estimated data and observed data, used as inputs and outputs of LCA, through Bayesian approach. In the first study, two trials were conducted. In the Trial I (growth performance from 15 to 30 kg), 28 barrows piglets with 15.3±1.5 kg were distributed in a randomized block design with four treatments, seven replicates and one animal per experimental unit. In the Trial II (nitrogen and phosphorus balance from 15 to 30 kg), 20 barrows piglets with 21.4±1.6 kg were distributed in a randomized block design with four treatments, five replicates and one animal per experimental unit. The treatments consisted of four diets, in which the CP content was increasingly reduced in one percentual point (19.24; 18.24; 17.24 e 16.24%), being the digestible amino acid requirements met by adding L-lysine, DL-methionine, L-threonine, L-tryptophan, L-valine and L-isoleucine. From Trials I and II data, the LCA of piglet production was calculated for global warming potential (GWP), acidification potential (AC), eutrophication potential (EU), cumulative energy demand (CED), terrestrial ecotocicity (TE) and land occupation (LO). The nitrogen and phosphorus excretion were reduced by dietary CP reduction. Total nitrogen excreted was reduced by 0.238 g/d for each 1g of reduction in daily nitrogen intake. However, no effect was observed (P>0.05) for GWP, AC, EP, CED and TE. For LO category, a reduction (P=0.078) was observed in reducing the impact through dietary CP reduction, which was 8% lower in 16.24% CP diet, in relation to 19.24% CP diet. In the second study, the LCA was performed from performance and nutrient excretion data estimated by InraPorc® software. Treatments were the same as first study. Growth performance and nutrient excretion, from 15 to 30 kg, were simulated for each CP level, by using InraPorc®. Estimated and observed data were compared by using paired t-test through Bayesian analysis. The nitrogen and phosphorus excretion were reduced by 15 and 21%, respectively, moving from high CP level diet to low CP diet. In the same way, AC and EU were reduced by 4% and LO by 8%, comparing 19.24% CP diet with 16.24% CP diet. However, the impact under GWP, CED and TE increased with the dietary CP reduction. Bayesian analysis showed similiratity (0∉CIr) between estimated and observed data for feed intake, phosphorus excreted, and the categories CED, TE and LO. In the thirdy study, the LCA methodology was applied to growing-finishing pigs. A virtual population of 1000 gilts and 1000 barrows was created, from growing and feed intake parameters obtained in previous trials. Three feed formulations were evaluated: without industrial amino acids (noAA) diet, with industrial amino acids and minimum crude protein (CP) content (withAA), and with industrial amino acids without CP constraint (lowCP). Performance and excretion of pigs, from 30 to 115 kg, were simulated for each amino acid utilization scenario, using InraPorc® population model, considering between-animal variability. The nitrogen excretion was reduced with industrial amino acids incorporation. However, an increase in GWP was observed, in which the lowest impact was obtained for noAA diets (2.38 kg CO2-eq.). Similar effects were observed for CED and TE, with an increase of 9 and 8%, respectively, moving from noAA to lowCP diet. Conversely, AC and EU were reduced by 11 and 13%, respectively, at the lowCP scenario. In the same way, LO was reduced about 7%, when industrial amino acids incorporation was increased in diets. In conclusion, the dietary CP reduction was efficient to reduce nitrogen excretion, both in experimental and computer simulation data. However, for environmental impact categories modelled through LCA, this reduction brings benefits for LO (observed experimental data). For estimated data, the dietary CP reduction decreased the impact under nitrogen-dependent variables, as AC and EU, being those estimated data similar to observed data for CED, TE and LO. O objetivo proposto neste trabalho foi calcular o impacto ambiental da produção de suínos, recebendo dietas com diferentes níveis de proteína bruta (PB), por meio da análise do ciclo de vida (ACV), e confrontar dados estimados e observados, utilizados como entradas e saídas de uma ACV, por meio da abordagem bayesiana. No primeiro trabalho, foram realizados dois experimentos. No Experimento I (desempenho dos 15 aos 30 kg), 28 leitões machos castrados, com peso médio inicial de 15,3 ± 1,5 kg, foram distribuídos em um delineamento em blocos casualizados, com quatro tratamentos, sete repetições e um animal por unidade experimental. No Experimento II (balanço de nitrogênio e fósforo dos 15 aos 30 kg), 20 leitões machos castrados, com peso médio inicial de 21,4 ± 1,62 kg, foram distribuídos em um delineamento em blocos casualizados com quatro tratamentos, cinco repetições e um animal por unidade experimental. Os tratamentos consistiram de quatro dietas nas quais o teor de PB foi reduzido em um ponto percentual (19,24; 18,24; 17,24 e 16,24%), sendo atendidas as exigências de aminoácidos digestíveis por meio da adição de L-lisina, DL-metionina, L-treonina, L-triptofano, L-valina e L-isoleucina. A partir dos dados obtidos nos Experimentos I e II, determinou-se o impacto ambiental da produção de suínos na fase inicial, através da ACV, para as categorias potencial de aquecimento global (PAG), potencial de acidificação (AC), potencial de eutrofização (EU), demanda acumulada de energia (DAE), ecotoxicidade terrestre (ECO) e ocupação de terra (OT). Houve redução linear na ingestão de nitrogênio e fósforo, bem como na excreção de nitrogênio, com a redução dos níveis de PB da dieta. A excreção total de nitrogênio reduziu 0,238 g/d para cada 1 g de redução no consumo diário de nitrogênio. Entretanto, não se observou diferenças (P>0,05) para as variáveis PAG, AC, EU, DAE e ECO. Para a categoria OT, observou-se uma redução (P=0,078) do impacto com a diminuição do conteúdo de PB da dieta, que foi 8% inferior na dieta com 16,24% de PB, comparada à dieta com 19,24% de PB. No segundo trabalho, a ACV foi calculada a partir de dados de desempenho e excreção de nutrientes estimados a partir do software InraPorc®. Os tratamentos consistiram-se das mesmas dietas experimentais utilizadas no primeiro trabalho. O desempenho e a excreção dos suínos, dos 15 aos 30 kg, foi simulada em cada um dos níveis de PB, utilizando-se o modelo InraPorc®. Os dados estimados e observados foram comparados de forma pareada, por meio da análise bayesiana. Houve redução na excreção de nitrogênio e fósforo em 15% e 21%, respectivamente, ao passar da dieta com maior nível de PB, comparada com a de menor nível. Da mesma forma, observou-se redução de 4% no impacto sobre AC e EU, e de 8% sobre a OT, comparando a dieta de 19,24 com a de 16,24% de PB. Entretanto o impacto sobre as variáveis PAG, DAE e ECO aumentou à medida que o conteúdo de PB foi reduzido. A análise bayesiana indicou similaridade (0∉ICr) entre observado e estimado para os dados de consumo de ração, fósforo excretado, e as categorias de impacto DAE, ECO e OT. No terceiro trabalho, a metodologia de ACV foi aplicada para animais nas fases de crescimento e terminação. Foi criada uma população virtual de 1000 fêmeas e 1000 machos castrados, a partir de parâmetros de crescimento e consumo de ração obtidos em experimentos previamente realizados. Três formulações foram avaliadas: dieta sem aminoácidos industriais (SemAA); com utilização de aminoácidos e nível mínimo de PB (ComAA); e com inclusão de aminoácidos e sem nível mínimo de PB (Baixa PB). O desempenho e a excreção dos suínos, dos 30 aos 115 kg, foi simulada em cada um dos cenários de utilização de aminoácidos, utilizando-se o modelo InraPorc® população, levando-se em conta a variabilidade entre os animais. Houve redução na excreção de nitrogênio à medida que foram incorporados aminoácidos às dietas. Entretanto, houve aumento do impacto sobre a categoria PAG, cujo menor valor foi observado para dietas SemAA (2,38 kg CO2-eq.). O mesmo foi observado para as categorias DAE e ECO, cujo impacto aumentou 9 e 8%, respectivamente, ao passar de uma dieta SemAA para uma dieta BaixaPB. Contrariamente, os valores de AC e EU foram significativamente reduzidos em 11 e 13%, respectivamente, no cenário BaixaPB. Da mesma forma, o impacto sobre OT foi reduzido em quase 7% quando se aumentou a incorporação de aminoácidos na dieta. Conclui-se que a redução dos níveis proteicos da dieta foi eficiente para diminuir a excreção total de nitrogênio, tanto experimentalmente, quanto por meio de simulação computacional. Entretanto, para variáveis de impacto ambiental modeladas por meio da ACV, esta redução trouxe benefícios ambientais para a OT (dados observados experimentalmente). Para os dados estimados, a redução da PB da dieta reduz o impacto sobre as variáveis dependentes da excreção de nitrogênio, como AC e EU, e estes dados estimados são similares ao observado para as categorias de impacto DAE, ECO e OT. xxi, 127 f

Made available in DSpace on 2017-07-10T17:47:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carolina_Natali_Langer.pdf: 3347830 bytes, checksum: e0c654ce879cbbab0be9d34b37c74f3d (MD5) Previous issue date: 2013-07-19 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior The proposed objectives in this study were the metabolizable energy (ME) prediction of corn, sorghum and wheat bran from the chemical and energy composition of these foods in national and international literature data; the stepwise procedure validation of regressive selection by bootstrap simulation; the ME determination of these foods for growing pigs and subsequent validation of equations estimated in ME values observed in the experiment, using the bootstrap resampling procedure. For the ME prediction in chemical composition function, we used data from trials of pig metabolism and chemical composition of corn, sorghum and wheat bran, available in national and international scientific literature. Five models of multiple linear regression were adjusted to estimate the ME. In the stepwise procedure validation of regressive selection, it was used the non-parametric bootstrap resampling method, with each sample replacement, from the database formed via meta-analysis. It was observed the significance percentage by regressive (SPR) and the joint occurrence percentage of the model regressive (JOPMR). In the complete model and in the model without the digestible energy inclusion (DE), the DE and the gross energy (GE) were the regressive which presented the highest SPR (DE = 100% and GE = 95.7%), respectively, suggesting the importance of such regressive to explain the ME of energetic foods for pigs. However, the JOPMR were low, with values among 2.6 and 23.4%, indicating a low reliability of the predicted models to estimate the ME of corn, sorghum and wheat bran for pigs. Based on the SPR, the regressive of the models ME4 = 3824.440 - 105.294Ash + 45.008EE - 37.257DA1*CP (R2 = 0.90); ME5 = 3982.994 - 79.970Ash - 44.778DA1*CP - 43.416DA2*Ash (R2 = 0.92) are valid to estimate the ME of energetic food for pigs. In the field trial, we used 44 crossbred pigs, male and castrated, with an average initial weight of 24.3 ± 1.12 kg, in a randomized block experimental design, with ten treatments and a reference ratio. The ten treatments consisted of six corn and two sorghum cultivars, which replaced in 30% the RR, and two wheat brans, which replaced 20% of the RR. The method of total collection of feces and urine was used for determining the ME of food by using ferric oxide as a fecal marker to define the beginning and end of the collection period. The ME values of corn, sorghum and wheat bran for pigs vary from 3.161 to 3.275, from 3.317 to 3.457 and from 2.767 to 2.842 kcal kg-1 of natural matter, respectively. The validation of the ME prediction models was performed through adjusting the linear regression models of 1st degree from the observed values experimentally determined in function of ME predicted values, calculated by replacement of chemical and energetic composition values of foods, determined in laboratory, in the estimated models via meta-analysis, using the ordinary minimum squares method. The validation of 1st degree models and prediction models of ME was verified by testing the joint null hypothesis for the linear regression parameters (H0: β0 = 0 and β1 = 1). The crossvalidation percentage of each estimated model was evaluated by the same validation tests described in the single test validation. The model ME1 generated similar predicted EM values (p>0.05) to the experimentally observed ME values for national corn and sorghum cultivars in single test validation and had the highest percentage of validation (68%) in 200 bootstrap samples. The other models had a low percentage of cross-validation (0 to 29.5%), and the validated model by both procedures, and that can be used for national corn and sorghum is the ME1 = 2.547 + 0.969DE Os objetivos propostos neste trabalho foram a predição da energia metabolizável (EM) do milho, sorgo e farelo de trigo a partir da composição química e energética desses alimentos em dados de literatura nacional e internacional; a validação do procedimento stepwise de seleção de regressoras por simulação bootstrap; a determinação da EM desses alimentos para suínos em crescimento e a subsequente validação das equações estimadas nos valores de EM observados no experimento, com utilização do método de reamostragem bootstrap. Para a predição da EM em função de composição química, foram utilizados dados de ensaios de metabolismo de suínos e de composição química do milho, sorgo e farelo de trigo, disponibilizados na literatura científica nacional e internacional. Foram ajustados cinco modelos de regressão linear múltipla para estimar a EM. Na validação do procedimento stepwise de seleção de regressoras, utilizou-se o método de reamostragem bootstrap não paramétrico, com reposição de cada amostra, a partir do banco de dados formado via metaanálise. Foi observado o percentual de significância por regressora (PSR) e o percentual de ocorrência conjunta de regressoras do modelo (POCRM). No modelo completo e no modelo sem inclusão de energia digestível (ED), a ED e a energia bruta (EB) foram as regressoras que apresentaram os maiores PSR (ED = 100% e EB = 95,7%), respectivamente, sugerindo a importância de tais regressoras para explicar a EM de alimentos energéticos para suínos. Entretanto, os POCRM apresentaram-se baixos, com valores entre 2,6 e 23,4%, indicando uma baixa confiabilidade dos modelos preditos para estimar a EM do milho, sorgo e farelo de trigo para suínos. Com base no PSR, as regressoras dos modelos EM4 = 3824,44 - 105,29MM + 45,01EE - 37,26DA1*PB (R2 = 0,90) e EM5 = 3982,99 - 79,97MM - 44,78DA1*PB - 43,42DA2*MM (R2 = 0,92) são válidas para estimar a EM de alimentos energéticos para suínos. No experimento de campo, foram utilizados 44 suínos mestiços, machos e castrados, com peso médio inicial de 24,3 ± 1,12 kg, em delineamento experimental de blocos ao acaso, com dez tratamentos e uma ração referência (RR). Os dez tratamentos consistiram em seis cultivares de milho e dois de sorgo, que substituíram em 30% a RR, e dois farelos de trigo, que substituíram em 20% a RR. O método da coleta total de fezes e urina foi utilizado para determinação da EM dos alimentos. Os valores de EM dos milhos, sorgos e farelos de trigo para suínos variam de 3.161 a 3.275, de 3.317 a 3.457 e de 2.767 a 2.842 kcal kg-1 de matéria natural, respectivamente. A validação dos modelos de predição da EM foi realizada por meio do ajuste de modelos de regressão linear de 1º grau dos valores observados determinados em ensaio sobre os valores preditos de EM, calculados por substituição dos valores de composição química e energética dos alimentos, determinados em laboratório, nos modelos estimados via meta-análise, utilizando-se do método dos mínimos quadrados ordinários. A validação dos modelos de 1º grau e dos modelos de predição da EM foi verificada por meio de teste da hipótese de nulidade conjunta para os parâmetros da regressão linear (H0: β0 = 0 e β1 = 1). O percentual de validação cruzada de cada modelo estimado foi avaliado por meio dos mesmos testes de validação descritos no teste único de validação. O modelo EM1 gerou valores de EM predita semelhantes (p>0,05) aos valores de EM observados em experimento para milhos e sorgos nacionais em teste único de validação e apresentou o maior percentual de validação (68%) em 200 amostras bootstrap. Os demais modelos tiveram baixo percentual de validação cruzada (0 a 29,5%) e o modelo validado por ambos os procedimentos, e que pode ser utilizado para o milho e sorgo nacionais é o EM1a = 2,547 + 0,969ED

O Sistema Lacustre do Médio Rio Doce, Minas Gerais, tem sido local de introdução de peixes não nativos desde a década de 1970. Como consequência, já foram verificadas reduções na ictiofauna nativa e impactos na comunidade zooplanctônica. Este trabalho teve como objetivo identificar em quais estágios do processo de invasão as espécies não nativas se encontram; identificar o impacto causado por estas espécies na estrutura de comunidades invadidas; e qual a percepção de pescadores locais frente ao processo de invasão. Os estágios foram identificados através de: (i) análises populacionais e reprodutivas de peixes não nativos coletados com redes de espera com diferentes tamanhos de malha, peneira e arrasto em dois lagos: lago Carioca (2009-2010), localizado dentro do Parque Estadual do Rio Doce (PERD), e lago Jacaré (2010-2011), situado fora do parque; e (ii) modelos preditivos de ocorrência das espécies em 19 lagos do sistema. Impactos na estrutura da comunidade foram analisados através de dados de riqueza, equitabilidade, constância de ocorrência e padrões de abundância obtidos para as amostras dos lagos Jacaré e Carioca. Percepção do pescador foi avaliada através de entrevistas semi-estruturadas, realizadas em lagos situados no entorno do parque e com presença de clubes de pesca (lagos Jacaré e Aguapé), e no lago Dom Helvécio, localizado dentro do parque e onde a pesca de não nativos é liberada. As análises populacionais e reprodutivas indicaram que as espécies estão adaptadas ao ambiente, apresentando sucesso reprodutivo e populações auto-sustentáveis. Foram identificados impactos na comunidade invadida, com dominância de espécies não nativas e baixa abundância de espécies nativas forrageiras. Os modelos indicaram que a pressão de propágulo é o principal fator responsável pela presença de espécies não nativas nos lagos, mesmo dentro do PERD. Estes resultados indicam que as espécies estudadas se encontram nos últimos estágios do processo de invasão, sendo necessário o controle populacional. O pescador local percebe o impacto de algumas destas espécies no ambiente e está disposto a participar de ações de manejo. Assim, é recomendável o planejamento de ações de manejo participativas, integrando o PERD e entorno, visando controlar população de peixes não nativos existentes no sistema e impedir a introdução de novas espécies. The Rio Doce Lake System has been the local of non-native fish introductions since the 1970s. As a result, were observed reductions in native fish species and impacts on zooplankton community. This study aimed to identify which stages of the invasion process that non-native species are found; the impact of these species in the invaded communities structure, and the perception of local fishermen about the invasion process. The stages were identified by: (i) population and reproductive analysis of non-native fish species collected with multi-mesh gillnets, seine net and sieve in two lakes: lake Carioca (2009-2010), located inside de Rio Doce State Park (PERD), and lake Jacaré (2010-2011), located outside the park, and (ii) prediction models of non-native species occurrence in 19 lakes of the system. The impacts in native community of lakes Carioca and Jacaré were verified using richness, diversity and equitability indices, constancy of occurrence analyses and abundance estimation with whittaker-plots. the perception of the local fishermen about invasion process were analyzed by semi-structured interview conducted on lakes with recreational fishing club (lakes Jacaré and Aguapé), located in the surrounding areas of the PERD, and lake Dom Helvécio located in PERD, where fishing for non-native species is allowed for visitors. The reproductive and population analyzes indicated that non-native species are adapted to the environment, with reproductive success and self-sustaining populations. Impacts were identified in the community invaded, with dominance by non-native species and low abundance of native species. The prediction models of non-native species indicate that propagule pressure is the main factor responsible for the presence of these species in lakes, even inside the PERD. These results indicate that the species are in the later stages of the invasion process, and it is necessary their population control. Local fisherman perceives the impact of some of these species in the environment and is willing to participate in management actions. Therefore, we recommend the planning of participative management, integrating PERD and surroundings in order to control population of non-native fish in the system and prevent the introduction of new species.

Trabalho que tem como objetivo a avaliação e seleção de modelos de predição de tráfego IP em um ambiente real, assim como a modelagem de um software que poderá definir a melhor predição, dentre os modelos disponíveis, para o ambiente de produção. O trabalho possui embasamento na análise de modelos de séries temporais, tais como, Naïve, Naïve ajustado, Regressão linear simples (RLS), RLS com Sen's Slope, Alisamento Exponencial, Holt­Winters, o modelo Autorregressivo(AR) ,e na utilização do índice de erro médio percentual absoluto, MAPE ,para a seleção do melhor modelo de predição.

Submitted by Boris Flegr (boris@uerj.br) on 2020-08-02T16:49:29Z No. of bitstreams: 1 Brasil, Pedro.pdf: 2172594 bytes, checksum: e4a26d4d636ea17891da53bb0282db1e (MD5) Made available in DSpace on 2020-08-02T16:49:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Brasil, Pedro.pdf: 2172594 bytes, checksum: e4a26d4d636ea17891da53bb0282db1e (MD5) Previous issue date: 2010-12-13 Em diferentes diretrizes para doença de Chagas crônica há diferentes algoritmos de execução de testes sorológicos. No entanto, há poucas referências quanto aos pacientes que devem ser submetidos à investigação sorológica, além dos indícios de que os testes ELISA possuem limitações e que o uso da PCR é controverso. Este trabalho contém resultados de dois estudos; o primeiro teve como objetivo rever a literatura sobre diagnóstico de doença de Chagas crônica e sumarizar a performance dos testes ELISA e PCR, e o segundo desenvolver um modelo de predição clínica para doença de Chagas crônica. O primeiro estudo foi uma revisão sistemática. Resumos relevantes foram procurados em bases remotas (MEDLINE, LILACS, EMBASE, SCOPUS, ISIWeb) e em bibliografia de textos completos. As investigações originais foram consideradas elegíveis para este trabalho quando estimassem sensibilidade e especificidade, ou confiabilidade (ou permitissem sua estimação) de testes ELISA ou PCR para o diagnóstico de doença de Chagas crônica. A heterogeneidade mostrou-se elevada em cada teste (ELISA e PCR) e o efeito de ponto de corte foi detectado em subgrupos. A sensibilidade e a especificidade sumárias do teste ELISA foram 97,7% [96,7%-98,5%] e 96,3% [94,6%-97,6%] respectivamente. O teste ELISA com antígenos recombinantes apresentou medidas sumárias de sensibilidade e especificidade de 99,3% [97,9%-99,9%] e 97,5% [88,5%-99,5%], respectivamente. A heterogeneidade da PCR não foi explicada, porém foi detectado um efeito de ponto de corte. A sensibilidade sumária da PCR foi de 50% a 90%, e sua especificidade sumária foi de aproximadamente 100%. Há testes comerciais cujos relatórios técnicos não são acessíveis e por isso não foram incluídos nesta revisão. O segundo trabalho foi um estudo transversal com pacientes recrutados sequencialmente por estarem sob suspeita de serem portadores de doença de Chagas. Neste estudo foram incluídos 352 pacientes e a prevalência da doença de Chagas foi de 20,74%. Os preditores que compuseram o modelo final foram: referenciamento por banco de sangue, número de irmãos com doença de Chagas, presença de BRD 3º grau ao ECG, presença de EV isolada ao ECG, relato de ter residido em área rural no passado, presença de BDAS ao ECG, radiografia com sinal de cardiomegalia, ausência de hipertensão arterial, número de parentes com AVE, relato de ter habitado em vivenda de estuque/taipa no passado. Esse modelo apresentou uma área sob a curva ROC de 0,90. Um nomograma foi elaborado para estimativa individual de probabilidades de ser portador de doença de Chagas crônica.

Submitted by Boris Flegr (boris@uerj.br) on 2020-08-02T16:56:03Z No. of bitstreams: 1 Santos, Marisa - Tese completa.pdf: 1389791 bytes, checksum: 322246c3149fa65d3446b502aa6373fc (MD5) Made available in DSpace on 2020-08-02T16:56:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Santos, Marisa - Tese completa.pdf: 1389791 bytes, checksum: 322246c3149fa65d3446b502aa6373fc (MD5) Previous issue date: 2010-04-06 This study concerns the external validation of a prediction model for pneumonias after cardiac surgery. It also presents a review of methods and techniques for critical appraisal and performance assessment of clinical predictive models and nomogram applications. Methods: A consecutive series of 527 patients who underwent cardiac surgeries between June 2000 and August 2002 was used to develop a prognostic model.. Multiple logistic regression analysis was performed to predict the occurrence of pneumonia. Diverse simple and conventional preoperative risk factors were evaluated. The model was internal validated with bootstrap. A nomogram was developed to enhance clinical applicability. The performance was evaluated by calibration, discrimination and global measures. Prospective study was done to validate models predicting pneumonia after cardiac surgery with 333 adult patients who underwent cardiac surgery from October 2006 to May 2007. Previously constructed logistic regression (LRM) and classification and regression tree (CART) models were validated with external data. Results: a simple nomogram model was developed and showing low discrimination and good calibration (AUC 0.79, Brier score 0.064, discrimination slope 0.13, Hosmer-Lemeshow p=0.27). Pneumonia occurred in 7.5% of patients in the external validation set. LRM performed better with moderate discrimination (R2 7.1%, Brier=0.06, AROC=0.694) and calibration (Hosmer-Lemeshow P=0.08). Conclusions: Overall agreement between the predicted probabilities and observed frequencies was good in the development and the internal validation set. The nomogram predicts the probability of pneumonia for individual patients and may help in informing patients and surgeons before undergoing cardiac surgery. We validated a model that can identify which patients undergoing cardiac surgery are at high risk for pneumonia. CART performs well in derivation, and looses more discrimination and calibration than LRM in the validation set. Este trabalho versa sobre a validação externa de um modelo para predição de pneumonias em pacientes submetidos a cirurgias cardíacas. Também apresenta uma revisão dos métodos e técnicas para análise crítica e avaliação de desempenho dos modelos preditivos em medicina e discorre sobre aplicações do nomograma. Método: Dados de uma série de 527 pacientes, consecutivamente submetidos a cirurgias cardíacas entre Junho de 2000 e Agosto de 2002, foram utilizados para desenvolver os modelos de prognósticos. Foram realizadas análise de regressão logística múltipla e árvore de classificação e regressão (CART) para identificar fatores preditivos para a ocorrência de pneumonia. Diversos fatores de risco simples e convencionais pré-operatórios foram avaliados. Os modelos foram validados internamente com um método de bootstrap Um nomograma foi desenvolvido para melhorar a aplicabilidade clínica. O desempenho do nomograma foi avaliado por meio de medidas de calibração, discriminação e indicadores globais. Em uma segunda etapa estudo em um hospital público foi realizado com 333 pacientes adultos submetidos a cirurgias cardíacas entre Outubro de 2006 e Maio de 2007. Modelos construídos previamente por meio de regressão logística (LRM) e árvore de classificação e regressão (CART) foram validados com dados externos. Resultados: Um modelo de nomograma simples foi desenvolvido e validado internamente, mostrando discriminação moderada e boa calibração (AUC 0,79; escore Brier 0,064, ângulo de discriminação 0,13; Hosmer-Lemeshow p = 0,27). Pneumonia ocorreu em 7,6% dos pacientes da amostra de validação externa. LRM apresentou melhor desempenho com baixa discriminação (R2 7,1%, Brier=0,06, AUC=0,694) e com calibração adequada (Hosmer-Lemeshow p=0,08). Conclusões: As probabilidades preditas mostraram concordância global com a freqüência observada de pneumonia após cirurgia cardíaca. O nomograma forneceu uma predição satisfatória da probabilidade de pneumonia. Sua aplicabilidade para o uso clínico pode facilitar a informação do paciente e do cirurgião antes da cirurgia cardíaca. Foi validado externamente um modelo capaz de identificar pacientes de alto risco para pneumonia submetidos à cirurgias cardíacas. CART apresentou um bom desempenho na derivação e maiores perdas do que LRM, quanto à discriminação e calibração, na amostra de validação.

Financiadora de Estudos e Projetos The Molecular Evolution of the living organisms is a slow process that occurs over the years producing mutations and recombinations at the genetic material, i.e. at the DNA. The mutations can occur as nucleotide remotion, insertion and/or substitution at the DNA chain. The Directed Molecular Evolution is an in vitro process that tries to improve biological functions of specific molecules producing mutations at the molecule s genetic material, mimicking the natural process of evolution. Many technics that simulate in vitro molecular evolution, among them the DNA shuffling, have been used aiming to improve specific properties of a variety of commercially important products as pharmaceutical proteins, vaccines and enzymes used in industries. The original DNA shuffling methodology can be sumarized by the following steps: 1) selection of the parental sequences; 2) random fragmentation of the parental sequences by an enzyme; 3) repeated cycles of PCR (Polymerase Chain Reaction), in order to reassemble the DNA fragments produced in the previous step; 4) PCR amplification of the reassembled sequences obtained in step 3). The DNA shuffling technic success can be measured by the number of recombinat molecules found at the DNA shuffling library obtained, since these recombinant molecules potentially have improved functionalities in relation to their parent since their sequence may accumulate beneficial mutations originated from distinct parent sequences. Nowadays some few models can be found in the literature whose purpose is to suggest optimization to this process aiming the increase of the genetic diversity of the DNA shuffling library obtained. This research work presents a comparative study of four models used to predict/estimate the DNA shuffling results. In addition a computational tool for simulating the DNA shuffling proccess is proposed and implemented in an environment where other functionalities related to the analyses of the parental sequences and the resulting sequences from the DNA shuffling library is also implemented. A Evolução Molecular dos organismos vivos é um processo lento que ocorre ao longo dos anos e diz respeito às mutações e recombinações sofridas por um determinado organismo em seu material genético, ou seja, em seu DNA. As mutações ocorrem na forma de remoções, inserções e/ou substituições de nucleotídeos ao logo da cadeia de DNA. A Evolução Molecular Direta é um processo laboratorial, ou seja, in vitro, que visa melhorar funções biológicas específicas de moléculas por meio de mutações/recombinações em seu material genético, imitando o processo natural de evolução. Diversas técnicas que simulam a evolução molecular em laboratório, entre elas a técnica de DNA shuffling, têm sido amplamente utilizadas na tentativa de melhorar determinadas propriedades de uma variedade de produtos comercialmente importantes como vacinas, enzimas industriais e substâncias de interesse famacológico. A metodologia original de DNA shuffling pode ser sumarizada pelas seguintes etapas: 1) seleção dos genes de interesse, dito parentais; 2) fragmentação enzimática dos genes; 3) ciclos de PCR (Polymerase Chain Reaction), para que ocorra a remontagem dos fragmentos; 4) amplificação das seqüências remontadas cujo tamanho é igual a dos parentais. O sucesso ou não da técnica de DNA shuffling pode ser medido pelo número de moléculas recombinantes encontradas na biblioteca de DNA shuffling obtida, uma vez que estas podem apresentar melhorias funcionais em relação aos parentais pelo fato de, possivelmente, acumularem em sua seqüência mutações benéficas presentes em parentais distintos. Atualmente podem ser encontradas na literatura algumas poucas modelagens computacionais capazes de sugerir otimizações para o processo, com vistas em aumentar a diversidade genética da biblioteca resultante. O presente trabalho apresenta um estudo comparativo de quatros modelos para predição/estimativa de resultados de experimentos de DNA shuffling encontrados na literatura bem como a proposta e implementação de uma ferramenta computacional de simulação para o processo de DNA shuffling. A ferramenta de simulação foi implementada em um ambiente que disponibiliza outras funcionalidades referentes à análise das seqüências a serem submetidas ao shuffling bem como ferramentas para análise das seqüências resultantes do processo.

The air quality is a factor of extreme relevance for a healthful urban environment, since it is common the existence of great concentrations of stationary and mobile sources of atmospheric pollutants in the medium and great cities. The objective this work is to argue the main factors that determine the air quality in the city of Uberlândia - MG, showing models for the prediction of the levels of concentration of Total Suspensed Particles (TSP) and Particles with aerodynamic diameter smaller than 10 μm (PM10), generated from the method of the multiple linear regression. The variable selected for the elaboration of the models were: concentrations of pollutants, flow of vehicles, relative humidity of air, temperature of air and intensity of the winds, being overcome as base the referring daily data to the year of 2004. Models for each climatic station (summer, autumn, winter and spring) and for each period of the haste regimen of the region were elaborated (rainy and dry period). O monitoramento da qualidade do ar é um fator de extrema relevância para a garantia de um ambiente saudável às populações urbanas, visto que é comum a existência de grandes concentrações de fontes estacionárias e móveis de poluentes atmosféricos nas cidades de médio e grande porte. Este trabalho tem por objetivo discutir os principais fatores que determinam a qualidade do ar na cidade de Uberlândia MG, apresentando modelos de previsão dos níveis de concentração de particulados totais e partículas inaláveis, gerados à partir do método da regressão linear múltipla. As variáveis selecionadas para a elaboração dos modelos foram: concentrações de poluentes (variável dependente), fluxo de veículos, umidade relativa do ar, temperatura do ar e intensidade dos ventos, tomando-se como base os dados diários referentes ao ano de 2004. Foram elaborados modelos para cada estação climática (verão, outono, inverno e primavera) e para cada período do regime pluviométrico da região (período chuvoso e seco). Os critérios apresentados para validação de cada um dos modelos foram o coeficiente de determinação, o erro padrão de estimativa e o teste T Student. Mestre em Engenharia Civil

O estudo da relação entre as propriedades do solo é de grande importância na área agronômica objetivando um manejo racional dos recursos naturais do meio ambiente e um aumento na produtividade agrícola. Tradicionalmente este estudo tem sido realizado usando modelos de regressão estática os quais não levam em consideração a estrutura espacial envolvida. Este trabalho teve o objetivo de avaliar a relação entre uma variável de determinação mais cara e demorada (por exemplo, nitrogênio total do solo) e outras de mais barata e rápida determinação (p.e., carbono orgânico do solo, pH, etc.). Duas importantes classes de modelos (espaço de estados linear e redes neurais) são usadas para predição e comparadas aos modelos de regressão uni- e multivariados aqui usados como referência. Para tal, em uma área experimental cultivada com aveia, situada em Jaguariúna, SP (22º41? S e 47º00? W), amostras de um solo classificado como Latossolo foram coletadas na camada arável ao longo de uma transeção espacial de 194 m, eqüidistantes de 2 m. Os modelos de rede neural recorrente e de espaço de estados padrão tiveram uma melhor performance preditiva da variável nitrogênio total do solo quando comparados aos modelos de regressão padrão. Entre os modelos de regressão padrão o Autoregressivo Vetorial teve um melhor desempenho preditivo da variável nitrogênio total do solo.

Submitted by Guilherme Lemeszenski (guilherme@nead.unesp.br) on 2013-08-22T19:06:46Z No. of bitstreams: 1 S1516-35982005000300035.pdf: 64467 bytes, checksum: 8b99b511379ed65ed97cf02547769106 (MD5) Made available in DSpace on 2013-08-22T19:06:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 S1516-35982005000300035.pdf: 64467 bytes, checksum: 8b99b511379ed65ed97cf02547769106 (MD5) Previous issue date: 2005-06-01 Made available in DSpace on 2013-09-30T20:11:11Z (GMT). No. of bitstreams: 2 S1516-35982005000300035.pdf: 64467 bytes, checksum: 8b99b511379ed65ed97cf02547769106 (MD5) S1516-35982005000300035.pdf.txt: 55824 bytes, checksum: 0f672e6843348fa9b0a9101a19620519 (MD5) Previous issue date: 2005-06-01 Submitted by Vitor Silverio Rodrigues (vitorsrodrigues@reitoria.unesp.br) on 2014-05-20T13:18:09Z No. of bitstreams: 2 S1516-35982005000300035.pdf: 64467 bytes, checksum: 8b99b511379ed65ed97cf02547769106 (MD5) S1516-35982005000300035.pdf.txt: 55824 bytes, checksum: 0f672e6843348fa9b0a9101a19620519 (MD5) Made available in DSpace on 2014-05-20T13:18:09Z (GMT). No. of bitstreams: 2 S1516-35982005000300035.pdf: 64467 bytes, checksum: 8b99b511379ed65ed97cf02547769106 (MD5) S1516-35982005000300035.pdf.txt: 55824 bytes, checksum: 0f672e6843348fa9b0a9101a19620519 (MD5) Previous issue date: 2005-06-01 Foram desenvolvidas equações de predição de consumo de pasto de capim-elefante (Pennisetum purpureum, Schumack) por vacas mestiças Holandês x Zebu em lactação, utilizando-se procedimentos de stepwise em regressões múltiplas, aplicados a um banco de dados de experimentos conduzidos ao longo de três anos na Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA) Gado de Leite (Coronel Pacheco, MG). As variáveis independentes disponíveis foram relacionadas a características inerentes às vacas (dias em lactação; teores de proteína, gordura e extrato seco total e produções destes componentes no leite; produção de leite in natura ou corrigida para 4% de gordura; ordem de lactação; peso vivo atual; peso vivo ao parto e grau de sangue Holandês x Zebu); ao manejo (dias de pastejo; disponibilidade de forragem e período de descanso da pastagem); ao ambiente (estação do ano e precipitação pluviométrica) e à alimentação (digestibilidade in vitro e parâmetros da composição química do pasto de capim-elefante e da cana-de-açúcar - Saccharum officinarum (L.) corrigida com 1% de uréia; consumos de suplemento volumoso (cana corrigida com uréia) e concentrado; concentrações fecais de proteína bruta e de fibras em detergente neutro e ácido). Efeitos linear e quadrático e transformações logarítmicas foram adicionalmente incluídos no banco de dados. Foram obtidas equações de predição de consumo de pasto de capim-elefante (expresso em kg/vaca/dia ou % do peso vivo) com coeficientes de determinação de 65,2 a 67,0%. As principais variáveis independentes incluídas nas equações foram o consumo do suplemento volumoso usado na estação seca do ano (cana corrigida com uréia); a digestibilidade in vitro do pasto de capim-elefante; a precipitação pluviométrica; a produção de leite corrigida para 4% de gordura; o peso vivo atual ou, em alternativa a este, o valor da pesagem realizada após o parto da vaca; além do consumo de suplemento concentrado, que evidenciou um efeito de substituição àquele do pasto de capim-elefante. Equations for predicting elephantgrass (Pennisetum purpureum, Schumack) dry matter intake (DMI) by Holstein x Zebu lactating dairy cows under grazing were developed by stepwise regression analysis. The dataset consisted of results of trials carried out at Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA) Gado de Leite (Coronel Pacheco, MG, Brazil). The independent variables related to animal factors (days in milk; milk protein, fat and total solids contents and yields; live weight; live weight at calving; milk and fat-corrected milk yield; Holstein x Zebu gene fraction; order of parturition); management factors (occupation day of paddock; forage allowance and availability; resting periods); environmental factors (season of the year; rainfall) and feed factors (in vitro digestibility and parameters of chemical composition of elephantgrass herbage and sugarcane - Saccharum officinarum (L.) plus 1% urea; supplement intake - concentrate and sugarcane plus urea; fecal crude protein, neutral and acid detergent fiber concentration). Logarithmic and quadratic functions for some variables were also considered. The main independent variables selected at the best-fit regressions models (R2 = 65.2-67.0%) for elephantgrass herbage DMI were roughage supplement (sugarcane plus urea) DMI; elephantgrass in vitro digestibility; rainfall; fat-corrected milk yield; live weight (or alternatively live weight at calving) and concentrate intake that showed substitution effect to intake of elephantgrass in supplementing grazing cows. Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA) Gado de Leite UFMG Escola de Veterinária UNESP FCAV UNESP FCAV

O foco dos pesquisadores no campo do Treinamento e Desenvolvimento (T&D) tem sido a mudança de comportamento no trabalho. O objetivo do presente estudo é comparar dois modelos de predição desta mudança, denominada, aqui, impacto do treinamento no trabalho. Participaram da pesquisa 426 ex-treinandos de quatro organizações. Foram utilizadas escalas validadas para a mensuração das variáveis de estudo e os dados obtidos foram submetidos a análises multivariadas. Os principais resultados apontaram uma diferença de predição entre impacto de treinamento em profundidade e impacto em largura. Além disso, uma variável situacional distal indicou uma relação preditiva com estes dois impactos, mediada por uma variável situacional proximal. Com base nesses resultados, argumenta-se que impactos em amplitude e em profundidade possuem preditores distintos, sendo facetas diferentes da mudança de comportamento no trabalho resultante de T&D. The focus of researchers in the Training and Development (T&D) field is behavior change at work. The objective of the present study is to compare two predictive models for this change, called here, training impact at work. The research participants were 426 ex-trainees from four organizations. Validated scales were used to measure the variables in this study and the collected data have been treated by multivariate analytical procedures. The main results have shown a difference in prediction between training impact in depth and impact in breadth. Furthermore, a distal situational variable showed a predictive relationship with these two impacts, mediated by a proximal situational variable. Based on these results, it is argued that training impacts in depth and in breadth have different predictors, being different facets of the behavior change at work resulting from T&D.

O foco dos pesquisadores no campo do Treinamento e Desenvolvimento (T&D) tem sido a mudança de comportamento no trabalho. O objetivo do presente estudo é comparar dois modelos de predição desta mudança, denominada, aqui, impacto do treinamento no trabalho. Participaram da pesquisa 426 ex-treinandos de quatro organizações. Foram utilizadas escalas validadas para a mensuração das variáveis de estudo e os dados obtidos foram submetidos a análises multivariadas. Os principais resultados apontaram uma diferença de predição entre impacto de treinamento em profundidade e impacto em largura. Além disso, uma variável situacional distal indicou uma relação preditiva com estes dois impactos, mediada por uma variável situacional proximal. Com base nesses resultados, argumenta-se que impactos em amplitude e em profundidade possuem preditores distintos, sendo facetas diferentes da mudança de comportamento no trabalho resultante de T&D. The focus of researchers in the Training and Development (T&D) field is behavior change at work. The objective of the present study is to compare two predictive models for this change, called here, training impact at work. The research participants were 426 ex-trainees from four organizations. Validated scales were used to measure the variables in this study and the collected data have been treated by multivariate analytical procedures. The main results have shown a difference in prediction between training impact in depth and impact in breadth. Furthermore, a distal situational variable showed a predictive relationship with these two impacts, mediated by a proximal situational variable. Based on these results, it is argued that training impacts in depth and in breadth have different predictors, being different facets of the behavior change at work resulting from T&D.