139022 research outputs found
Sort by
Statistical project monitoring: contributions in the literature through the use of control charts and machine learning
Get PDFO objetivo desta tese é unificar dois estudos distintos relacionados ao monitoramento de projetos. O monitoramento de projetos é um processo crítico para garantir o sucesso dos projetos, assegurando que as atividades sejam entregues no prazo e dentro do orçamento. O primeiro estudo explora o uso de metodologias de gráficos de controle estatístico para avaliar novos indicadores de duração derivados de técnicas tradicionais, bem como novas métricas de desempenho desenvolvidas para analisar o comportamento dos gráficos de controle. Além disso, também é investigado o impacto de distribuições de probabilidade alternativas, como Gamma e Conway-Maxwell- Poisson (CMP), na modelagem das atividades do projeto. As principais contribuições deste estudo são três: (i) o Duration Performance Index (DPI), proveniente da abordagem Earned Duration Management (EDM), é confirmado como um indicador confiável para o acompanhamento da duração total do projeto; (ii) a Probability of Overreaction () e a Accuracy () são identificadas como as métricas de desempenho mais robustas para avaliar o comportamento dos gráficos de controle; e (iii) embora a escolha da distribuição de probabilidade, especialmente Gamma e CMP, não afete significativamente a duração total do projeto, ela pode interferir no sinal correto emitido pelos gráficos de controle. O segundo estudo aborda uma questão tanto acadêmica quanto prática: Quando um projeto deve ser monitorado? Ele propõe uma metodologia integrada que combina diversas técnicas consolidadas para definir períodos ideais de revisão, com base em critérios predefinidos, a fim de avaliar se um projeto será entregue no prazo. Modelos de machine learning, em combinação com o algoritmo de seleção de variáveis Boruta, são utilizados para identificar os períodos de revisão mais informativos, minimizando a perda de desempenho. Dada a alta correlação entre os indicadores de projeto, um planejamento experimental também é aplicado para avaliar o impacto de diferentes técnicas de pré-processamento e algoritmos de aprendizado de máquina no desempenho preditivo. As principais contribuições deste segundo estudo são: (i) a identificação de oito períodos de revisão capazes de prever o atraso geral do projeto com perda mínima de desempenho; e (ii) a definição de técnicas e modelos de machine learning como o Random Forest nos dois primeiros períodos de avaliação, seleção manual de variáveis e feature engineering, impactaram positivamente o desempenho. Em contraste, estratégias de reamostragem (como o oversampling) e técnicas de redução de dimensionalidade apresentaram impacto negativo no desempenho dos modelos. Ambos os estudos utilizam simulação de Monte Carlo para gerar conjuntos de dados sintéticos destinados ao treinamento e avaliação dos modelos, uma abordagem amplamente adotada na análise de riscos em projetos.The objective of this thesis is to unify two distinct studies related to project monitoring. Project monitoring is a critical process for ensuring project success by delivering activities on time and within budget. The first study explores the use of statistical control chart methodologies to evaluate novel duration indicators derived from traditional techniques, as well as new performance metrics designed to assess control chart behavior. It also investigates the impact of alternative probability distributions, such as Gamma and Conway-Maxwell-Poisson (CMP), on modeling project activities. The main contributions of this study are threefold: (i) the Duration Performance Index (DPI), from the Earned Duration Management (EDM) approach, is confirmed to be a reliable indicator for tracking overall project duration; (ii) the probability of overreaction () and accuracy () are identified as the most robust performance metrics for evaluating control chart behavior; and (iii) while the choice of probability distribution, particularly Gamma and CMP, does not significantly affect total project duration, it can interfere with the correct signaling of control charts. The second study addresses both an academic and practical question: When should a project be monitored? It proposes an integrated methodology that combines several established techniques to define optimal review periods, based on predefined criteria, for assessing whether a project will be delivered on time. Machine learning models, in combination with the Boruta feature selection algorithm, are used to identify the most informative review periods while minimizing performance loss. Given the high correlation among project indicators, an experimental design is also applied to evaluate the impact of various preprocessing techniques and machine learning algorithms on predictive performance. The main contributions of this second study are: (i) the identification of eight review periods capable of predicting overall project delay with minimal performance loss; and (ii) the definition of techniques and machine learning models, such as Random Forest during the first two evaluation periods, manual feature selection, and feature engineering, that positively impacted performance. In contrast, rebalancing strategies (e.g., oversampling) and dimensionality reduction techniques were found to negatively affect model performance. Both studies rely on Monte Carlo simulation to generate synthetic datasets for model training and evaluation, a widely adopted approach in project risk analysis
Analysis of side friction factors on determination of horizontal curves parameters.
No full textNa fixação dos raios mínimos de curvatura horizontal deve-se levar em conta o equilíbrio de forças atuantes no veículo, sendo que a componente da força centrífuga, que tende a arrastá-lo para fora da pista é contraposta pela componente da força peso em conjunto com a parcela da força de atrito transversal que atua reativamente entre os pneus e o pavimento. O raio mínimo depende da velocidade do veículo, da superelevação e do fator de atrito lateral pneu-pavimento. Os valores de atrito que surgem da interação entre os pneus e o pavimento são aqueles em que a derrapagem é iminente, considerando-se, ainda, a condição de pista molhada e limpa, sendo que a força resultante dessa interação pode ser decomposta nas direções longitudinal e radial da pista. Contudo, o atrito lateral não consiste em um parâmetro único. É necessário diferenciar o fator de atrito demandado (f) do fator de atrito admissível (fmáx) e do fator de atrito máximo disponível (fdisp). O objetivo principal da pesquisa de doutorado é caracterizar a margem de segurança entre os valores considerados de atrito lateral na fixação dos raios mínimos de curvatura horizontal. Outro objetivo é a proposição de bases para estabelecimento de um sistema de gerenciamento de condições de aderência pneu-pavimento a fim de sistematizar a análise interdisciplinar de dados. Para tanto, propõe-se a análise de medidas de macrotextura e microtextura do pavimento a partir de bancos de dados de monitoramento de pavimentos. A partir dos dados disponibilizados, as vias analisadas apresentam margens de segurança razoáveis entre os fatores de atrito demandados e disponibilizados. Porém, como todos os segmentos avaliados fazem parte de rodovias sob concessão, o pavimento possui qualidade elevada, incluindo as condições de aderência. Assim, um sistema de gerenciamento de condições de aderência pode suprir essa lacuna para sistematização da análise interdisciplinar de dados, auxiliando na identificar célere das deficiências da via e na implementação de medidas para sanar os problemas observados. São propostos alguns critérios para implantação deste sistema e os potenciais benefícios obtidos da sua implantação.In setting the minimum radii of horizontal curvature, the balance of forces acting on the vehicle must be considered, whereby the centrifugal force component that tends to drag the vehicle off the road is opposed by the weight force component together with the portion of the transverse frictional force that acts reactively between the tires and the pavement. The minimum radius depends on the vehicle speed, the superelevation and the side friction factor. The values of friction arising from the interaction between tires and pavement surface are those where skidding is imminent, also considering the condition of a wet and clean road, and the force resulting from this interaction can be decomposed in the longitudinal and radial directions of the road. However, lateral friction is not a single parameter. It is necessary to differentiate the demanded friction factor (f) from the available friction factor (fmax) and the maximum available friction factor (fdisp). The main objective of the doctoral research is to analyze the safety margin between the considered values of lateral friction in fixing the minimum horizontal radii of curvature. A secondary objective is to propose the basis for establishing a tire-pavement adhesion condition management system to systematize interdisciplinary data analysis. The study is based on the analysis of pavement macrotexture and microtexture measurements obtained from pavement monitoring databases. Based on the data available, the roads analyzed have reasonable safety margins between the friction factors demanded and those available. However, as all the segments evaluated are part of highways under concession, the pavement is of high quality, including the grip conditions. Thus, a pavement friction condition management system can fill this gap in the systematization of interdisciplinary data analysis, helping to quickly identify road deficiencies and implement measures to mitigate problems observed. It is proposed some criteria for implementing this system and the potential benefits to be gained from its implementation
Exploration of data generated by passenger trains: operational information at stations.
No full textMuitas companhias ferroviárias enfrentam desafios para melhorar seus serviços e a experiência dos passageiros, devido à complexidade da dinâmica operacional e ao monitoramento do fluxo de passageiros, especialmente em estações que contam com várias linhas de conexão. Para superar esses desafios, é fundamental ter acesso a dados operacionais abrangentes, além do simples controle de entradas e saídas nos bloqueios das estações. Os trens paulistas geram dados em seus sistemas embarcados, incluindo métricas como a massa total e velocidade. Esses dados podem contribuir para melhorar a operação ferroviária e o planejamento de novos sistemas. Lacuna: A exploração desses dados ainda se mostra complexa devido ao excesso de registros e à dificuldade de identificar os pontos de relevância. Objetivo: Propomos um recurso computacional que identifica automaticamente os pontos de parada nas estações, sem utilizar sistemas de geolocalização, gerando indicadores operacionais. Metodologia: Foi desenvolvida uma máquina de estados em Python para identificar as paradas dos trens nas estações. O recurso opera comparando a quilometragem percorrida com uma tabela de referência, de forma a extrair informações operacionais. Resultados: A partir dos dados disponibilizados pela Companhia Paulista de Trens Metropolitanos, realizou-se o processamento de mais de 46 milhões de linhas de dados, provenientes de 19 trens operando ao longo de sete dias. Esse processamento, concluído em aproximadamente 39 minutos, resultou na redução de 99,96% do volume original, consolidando as informações em um único arquivo de 1,4 MB, a partir de 5,90 GB inicialmente. O algoritmo classificou corretamente 98,74% das 17.004 paradas em estações, enquanto 214 paradas permaneceram não classificadas, principalmente devido à ausência de dados referenciais necessários para sua identificação com a metodologia proposta. A partir desse processamento, foram obtidas informações operacionais que resultaram em 21 análises gráficas ilustrando diferentes características, sendo uma delas o deslocamento típico de passageiros: nas viagens matutinas, o fluxo predominante ocorre da região metropolitana para o centro, enquanto nos períodos vespertino e noturno, o movimento se inverte. Conclusão: O recurso classificou de maneira eficaz as paradas dos trens nas estações, possibilitando a obtenção de diversas informações operacionais que podem contribuir para superar os desafios inicialmente apresentados. Destacou-se que a taxa de carregamento dos trens ilustra adequadamente a capacidade de lugares disponíveis, mas não reflete com precisão o fluxo de passageiros no sistema ferroviário, uma vez que considera apenas o saldo entre embarques e desembarques. Sendo assim, o recurso atendeu aos objetivos propostos, oferecendo uma nova solução computacional e destacando o potencial dos dados gerados em trens, não apenas para operadores e pesquisadores, mas também como insumo estratégico para sistemas de Big Data, o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina e outras aplicações em Inteligência Artificial.Many railway companies face challenges in improving their services and the passenger experience due to the complexity of operational dynamics and the monitoring of passenger flow, especially in stations with multiple connecting lines. To overcome these challenges, it is essential to have access to comprehensive operational data, beyond the simple control of entries and exits at station turnstiles. Trains in São Paulo generate data through onboard systems, including metrics such as total mass and speed. This data can contribute to improving railway operations and planning new systems. Gap: The exploration of this data remains complex due to the excess of records and the difficulty in identifying relevant points. Objective: We propose a computational tool that automatically identifies train stop locations at stations without using geolocation systems, generating operational indicators. Methodology: A state machine was developed in Python to identify train stops at stations. The tool operates by comparing the distance traveled with a reference table in order to extract operational information. Results: Based on data provided by the Companhia Paulista de Trens Metropolitanos, more than 46 million lines of data were processed, coming from 19 trains operating over seven days. This processing, completed in approximately 39 minutes, resulted in a 99.96% reduction of the original volume, consolidating the information into a single 1.4 MB file, down from 5.90 GB initially. The algorithm correctly classified 98.74% of the 17,004 station stops, while 214 stops remained unclassified, mainly due to the absence of the reference data needed for their identification using the proposed methodology. From this processing, operational information was obtained and used to generate 21 graphical analyses illustrating different characteristics, one of which was the typical passenger movement: during morning trips, the predominant flow is from the metropolitan area to the city center, while in the afternoon and evening, this movement is reversed. Conclusion: The tool effectively classified train stops at stations, enabling the extraction of various operational insights that may contribute to addressing the challenges initially presented. It was observed that the load factor adequately illustrates seat availability, but does not accurately reflect passenger flow within the railway system, since it considers only the net balance between boardings and alightings. Therefore, the tool met the proposed objectives, offering a new computational solution and highlighting the potential of train-generated data not only for operators, researchers, and other stakeholders, but also as a strategic input for Big Data systems, the development of machine learning models, and other Artificial Intelligence applications
Use of the temporal ionospheric threat model for GBAS system certification at Belém/PA International Airport.
No full textO avanço tecnológico na navegação aérea, impulsionado pela globalização e pela era da informação, trouxe novas demandas e desafios, especialmente em relação à segurança e à acurácia dos sistemas de aproximação e pouso de aeronaves. Este estudo foca na aplicação de um Modelo de Risco Ionosférico Temporal para a certificação do GBAS (Ground-Based Augmentation System) no Aeroporto Internacional de Belém/Val-de-Cans Júlio Cezar Ribeiro. A ionosfera, em função de suas variações sazonais e regionais, pode introduzir erros significativos no posicionamento GNSS (Global Navigation Satellite System), afetando a confiabilidade e a acurácia de sistemas como o GBAS. Para mitigar esses efeitos, foram analisados dados ionosféricos com base no índice ROTI (Rate of Total Electron Content Index) e nos gradientes ionosféricos obtidos pelo time-step method, entre os anos de 2012 e 2018 (ciclo solar 24), utilizando o software Ion_Index, desenvolvido para análise de variabilidades ionosféricas. Os resultados demonstraram que as condições ionosféricas no Aeroporto de Belém apresentam maior estabilidade durante o inverno, favorecendo o uso seguro do GBAS. No verão, observou-se uma maior instabilidade, sobretudo no intervalo entre 21h e 24h Tempo Universal (TU), o que pode comprometer o desempenho do sistema nesse período. A partir da análise dos dados, foram identificadas janelas temporais de restrições ao uso do GBAS, relacionadas principalmente às estações do ano e aos horários de maior instabilidade. Além disso, ao comparar os resultados deste estudo com análises anteriores realizadas em outros cinco aeroportos internacionais brasileiros Cumbica (SP), Galeão (RJ), Brasília (DF), Salgado Filho (RS) e Gilberto Freyre (PE) reforçou-se a importância da avaliação ionosférica específica para a certificação do GBAS em diferentes regiões do país. O programa permitiu a seleção de estações da RBMC para a análise de 31 datas específicas, contemplando as quatro estações do ano. A metodologia adotada, combinando a aplicação do modelo temporal com a análise dos gradientes ionosféricos, mostrou-se eficaz na identificação dos períodos mais adequados para o uso seguro do GBAS. Conclui-se, portanto, que a certificação do sistema no Aeroporto Internacional de Belém é viável, contribuindo significativamente para o aprimoramento da precisão e da segurança das operações aéreas em regiões equatoriais.The technological advancement in air navigation, driven by globalization and the information age, has brought new demands and challenges, especially concerning the safety and accuracy of aircraft approach and landing systems. This study focuses on the application of a Temporal Ionospheric Risk Model for the certification of the Ground-Based Augmentation System (GBAS) at Belém/Val-de-Cans Júlio Cezar Ribeiro International Airport. The ionosphere, due to its seasonal and regional variations, can introduce significant errors in GNSS (Global Navigation Satellite System) positioning, affecting the reliability and accuracy of systems such as GBAS. To mitigate these effects, ionospheric data were analyzed based on the ROTI (Rate of Total Electron Content Index) and ionospheric gradients obtained using the time-step method, covering the period from 2012 to 2018 (solar cycle 24), with the aid of the Ion_Index software, developed for the analysis of ionospheric variabilities. The results demonstrated that ionospheric conditions at Belém Airport show greater stability during the winter, favoring the safe use of GBAS. During the summer, greater instability was observed, particularly between 21:00 and 24:00 Universal Time (UT), which may compromise system performance during this period. Based on the data analysis, temporal windows of restrictions on GBAS use were identified, mainly associated with seasonal variations and periods of increased ionospheric instability. Furthermore, when comparing the results of this study with previous analyses conducted at five other major Brazilian international airports Cumbica (SP), Galeão (RJ), Brasília (DF), Salgado Filho (RS), and Gilberto Freyre (PE) the importance of specific ionospheric evaluation for GBAS certification across different regions of the country was reinforced. The program allowed the selection of RBMC stations for the analysis of 31 specific dates, covering all four seasons. The methodology adopted, combining the application of the temporal model with the analysis of ionospheric gradients, proved effective in identifying the most appropriate periods for the safe use of GBAS. Therefore, it is concluded that the certification of the system at Belém International Airport is feasible, contributing significantly to the improvement of precision and safety in air operations in equatorial regions
Production of exotic charmonium in ultra-peripheral nuclear collisions
Get PDFNeste trabalho apresentamos o primeiro cálculo de produção de charmonium exótico em colisões nucleares ultra-periféricas, para o caso em que o estado exótico é uma molécula mesônica. Apesar de nosso formalismo ser bastante geral, nós concentramos nossa atenção no estado exótico mais leve do charmonium: um estado ligado molecular D+D. Este estado foi proposto algum tempo atrás e tem sido investigado a partir de experimentos. Nós analisamos a produção do par com charme aberto através do processo D+D. Em seguida, aplicamos um método para projetar o par livre |D+D em um estado ligado a nível de amplitude e determinar a seção de choque para o processo B (onde B representa o estado ligado). Finalmente, nós fazemos a convolução desta seção de choque com as distribuições de fótons equivalentes do projétil e do alvo em uma colisão ultraperiférica para calcular a seção de choque AA AAB. Para colisões P b P b com energias de sNN = 5.02 TeV, esta seção de choque é aproximadamente 3 µb.In this study, we present a computation of exotic charmonium production in ultraperipheral collisions, in the case where the exotic state is explicitly treated as a meson molecule. While our formalism is general, we focus on the lightest exotic charmonium state: a D+D molecular bound state. This state was proposed some time ago and it has been the subject of experimental investigations. We analyze the production of the open charm pair through the process D+D. Subsequently, we employ a method to project the free pair |D+D onto a bound state at the amplitude level and determine the cross section for the process B (where B represents the bound state). Lastly, we convolute this cross section with the equivalent photon distributions from the projectile and target in an ultra-peripheral collision to calculate the AA AAB cross section. For P b P b collisions at sNN = 5.02 TeV, this cross section is approximately 3 µb
Propagação de rumor em grafos aleatórios dinâmicos
No full textWe study rumour spreading in dynamic random graphs. Starting with a single informed vertex, the information flows until it reaches all the vertices of the graph (completion), according to the following process. At each step k, the information is propagated to neighbours, in the k-th generated random graph,of the informed vertices. The way this information propagates from vertex to vertex at each step will depend of the \"protocol\". First we consider a sequence of graphs in which the presence or absence of an edge follows the dynamic of a Markov chain. We provide a method based on strong stationary times allowing to bound the completion time for the Markov dynamic using bounds on the completion time in the i.i.d. dynamic. We also consider the rumour spreading according to the Push Protocol (at every round, informed nodes send the rumour to one of their neighbours, chosen uniformly at random) in a sequence of independent stochastic block model random graphs. We are able to bound the completion time in this setting using comparisons with rumour spreading in dynamic random graphs with skeptical nodes (nodes that cannot become informed) and stifler nodes (nodes that, after being informed, do not spread the information further).Nós estudamos propagação de rumor em grafos aleatórios dinâmicos. Começando com um único vértice informado, a informação se propaga até atingir todos os vértices do grafo (finalização), de acordo com o seguinte processo. A cada passo k, a informação é enviada, no k-ésimo grafo aleatório gerado, para os vizinhos de vértices informados. O modo como essa informação é propagada de vértice para vértice a cada passo depende do \"protocolo\". Primeiro consideramos uma sequência de grafos em que a presença e ausência de uma aresta seque a dinâmica de uma cadeia de Markov. Propomos um método baseado em tempos estacionários fortes que permite limitar o tempo até a finalização na dinâmica markoviana utilizando limitantes do tempo até a finalização no caso i.i.d.. Também consideramos o rumor se espalhando através do protocolo Push (a cada passo, vértices informados enviam o rumor para um de seus vizinhos, escolhido uniformemente ao acaso) em uma sequência de grafos independentes do modelo estocástico de blocos. Somos capazes de encontrar limitantes para o tempo até a finalização utilizando comparações com propagação de informação em grafos aleatórios dinâmicos com vértices céticos (vértices que não se tornam informados) e vértices contidos (nós, que após serem informados, não passam a informação adiante)
Ocular evaluation of snakes Boa constrictor and Pantherophis guttatus by optical coherence tomography and b-mode Ultrasound
No full textA oftalmologia é uma especialidade importante nos cuidados com a saúde das espécies silvestres, pois a manutenção da saúde ocular é reconhecida como crítica para a sobrevivência. Répteis cativos são predispostos ao desenvolvimento de doenças oculares, decorrentes de inadequado manejo ambiental e nutricional. A procura por assistência médica veterinária em serpentes existe e aumenta de forma exponencial, porém o suporte científico não acompanhou esse crescimento. Exames como a tomografia de coerência óptica (OCT) e a ultrassonografia ocular auxiliam na investigação das afecções oculares, porém há escassez de estudo no grupo. Com a OCT pode-se avaliar segmento posterior e anterior ocular, já a ultrassonografia ocular traz a vantagem na avaliação em pacientes com opacidades oculares que impossibilitem a visibilização intraocular. Visto esta necessidade, esta pesquisa visou avaliar o segmento anterior ocular e retina de Boa constrictor (jiboia) e Pantherophis guttatus (corn snake) pela tomografia de coerência óptica e a ecobiometria ocular pela ultrassonografia modo B. O trabalho foi divido em dois artigos e apresentados individualmente. O primeiro aborda os parâmetros avaliados em Boa constrictor e o segundo em Pantherophis guttatus. Na OCT foram mensurados o escudo óptico - ESC, a córnea - COR, a câmara anterior - CA, a retina total - RT, a retina neurossensorial - RN, o complexo de células ganglionares - CCG, a camada nuclear interna - CNI e a camada nuclear externa - CNE. As medidas foram realizadas usando o software do equipamento OCT e pelo software ImageJ®. As medidas realizadas pelo ultrassom ocular foram comprimento axial ocular - CAO, complexo escudo óptico/córnea - CEC, câmara anterior - CA, lente e câmara vítrea - CV. Este estudo trouxe medidas normativas da OCT e US ocular para as espécies Boa constrictor e Pantherophis guttatus. A OCT forneceu imagens de alta resolução permitindo a avaliação precisa das diferentes camadas do segmento anterior e retina. Os dados normativos dos exames de OCT, US ocular e a avaliação pelo software ImageJ® foram obtidos de forma segura e aplicável, podendo ser úteis no uso clínico, uma vez que literatura sobre estes são ausentes ou escassas.Ophthalmology is an important specialty in the health care of wild species, as the maintenance of ocular health is recognized as critical for survival. Captive reptiles are predisposed to the development of eye diseases, resulting from inadequate environmental and nutritional management. The demand for veterinary medical care for snakes exists and is increasing exponentially, but scientific support has not accompanied this growth. Exams such as optical coherence tomography (OCT) and ocular ultrasonography help in the investigation of ocular disorders, but there is a lack of studies in this group. With OCT, posterior and anterior ocular segments can be evaluated, whereas ocular ultrasonography brings the advantage in the evaluation of patients with ocular opacities that make intraocular visualization impossible. Given this need, this research aimed to evaluate the ocular anterior segment and retina of Boa constrictor (jiboia) and Pantherophis guttatus (corn snake) by optical coherence tomography and ocular echobiometry by B-mode ultrasound. individually. The first deals with the parameters evaluated in Boa constrictor and the second in Pantherophis guttatus. In OCT, the optical shield - ESC, the cornea - COR, the anterior chamber - CA, the total retina - RT, the neurosensory retina - RN, the ganglion cell complex - CCG, the inner nuclear layer - CNI and the external nuclear - CNE. Measurements were performed using the OCT equipment software and the ImageJ® software. The measurements performed in the ocular ultrasound were ocular axial length - OAC, optic shield/corneal complex - OCC, anterior chamber - AC, lens and vitreous chamber - CV. This study brought normative measurements of OCT and ocular US for the species Boa constrictor and Pantherophis guttatus. OCT provided high resolution images allowing accurate assessment of the different layers of the anterior and retina. The normative data from the OCT exams, ocular US and the evaluation by the ImageJ® software were obtained in a safe and applicable way, and may be useful in clinical use, since the literature on these is absent or scarce
Interplay between Myd88 and Protein glycosylation: a missing link.
Get PDFA proteína de resposta primária à diferenciação mieloide 88 (MYD88) é uma proteína adaptadora relacionada ao processo inflamatório, mais precisamente à resposta imune inata. Sua função está associada a receptores moleculares do tipo Toll-like (TLRs) e IL-1 (IL-1R), envolvidos no reconhecimento de padrões moleculares relacionados a patógenos e tecidos danificados, além da ativação do fator de transcrição NFkB (nuclear factor-kappa B), quinases ativadas por mitógenos e proteína ativadora 1. Os TLRs passam por uma variedade de modificações pós-traducionais, incluindo fosforilação, ubiquitinação e processamento proteolítico, que regulam seu tráfego, ligação a ligantes, conformação e ativação da via de sinalização. A glicosilação de proteínas é uma modificação pós-traducional amplamente distribuída e envolvida em diversos processos celulares, como adesão célula-célula e célula-matriz extracelular, dobramento de proteínas, reconhecimento de anticorpos, solubilidade e degradação de proteínas, desempenhando um papel central na resposta imune e na interação hospedeiro-parasita, entre outros. A parte mais exposta das glicoproteínas é composta por ácidos siálicos, que são fundamentais na comunicação celular, incluindo a relação hospedeiropatógeno. Esta tese está dividida em duas partes. Na primeira parte, comparamos diferentes abordagens para identificar e quantificar ácidos siálicos em diversas matrizes biológicas (plasma, urina, saliva e tecido cerebral), utilizando dois sistemas de HPLC (HPLC-FLD e HPAE-PAD) e diferentes métodos de preparo de amostras (imobilização em PVDF e hidrólise ácida direta) para observar diferentes padrões de sialilação em células estimuladas com LPS e poly(I:C). Os resultados mostraram que a derivatização de ácidos siálicos com DMB e a imobilização de proteínas em membrana de PVDF foi a melhor abordagem para identificação e quantificação dos ácidos siálicos. Na segunda parte, analisamos as alterações na glicosilação de proteínas após a ativação de duas vias distintas dos TLRs. Neste contexto, células THP-1 são modelos experimentais interessantes para estudar processos inflamatórios complexos. A estimulação dessas células com diferentes PAMPs permitiu examinar os processos inflamatórios a partir de vias distintas individualmente. Utilizando LPS e poly(I:C), ativamos dois tipos de vias de sinalização, possibilitando a compreensão das diferenças entre as vias dependentes e independentes de MyD88, respectivamente. Os resultados obtidos por HPLC, 14 Lectin Blotting e glicômica direcionada por espectrometria de massas corroboram os achados da análise quantitativa do proteoma em larga escala. As proteínas MLEC e OST, envolvidas nas etapas iniciais da glicosilação, foram observadas como reguladas positivamente nas amostras tratadas com LPS e poly(I:C) por 24 horas. Também observamos a presença de calnexina, que está regulada positivamente em ambas as amostras tratadas; essa proteína desempenha um papel importante no dobramento de glicoproteínas.Esses dados servem como uma plataforma para aplicar essa metodologia em diversos sistemas biológicos. Além disso, a interação entre a glicosilação de proteínas e a sinalização dependente de MyD88 foi relatada pela primeira vez utilizando uma abordagem (glico)proteômica.Myeloid differentiation primary response protein 88 (MYD88) is an adaptor protein related to the inflammatory process, more precisely to the innate immune response. Its function is associated with Toll-like (TLRs) and IL-1 (IL-1R) molecular receptors, which are involved in the recognition of molecular patterns related to pathogens and damaged tissues, as well as in the activation of the NFkB (nuclear factor-kappa B) transcription factor, mitogen-activated protein kinases, and activator protein 1.TLRs undergo a variety of post-translational modifications, including phosphorylation, ubiquitination, and proteolytic processing, which regulate their trafficking, ligand binding, conformation, and activation of the signaling pathway. Protein glycosylation is a widely distributed post-translational modification involved in various cellular processes, such as cell-cell and cell-extracellular matrix adhesion, protein folding, antibody recognition, protein solubility and degradation, playing a central role in immune response and host-parasite interaction, among others. The most exposed part of glycoproteins is composed of sialic acids, which are fundamental in cellular communication, including in host-pathogen interactions.This thesis is divided into two parts. In the first part, we compared different approaches to identify and quantify sialic acids in various biological matrices (plasma, urine, saliva, and brain tissue), using two HPLC systems (HPLC-FLD and HPAE-PAD) and different sample preparation methods (PVDF immobilization and direct acid hydrolysis) to observe different sialylation patterns in cells stimulated with LPS and poly(I:C). The results showed that DMB derivatization of sialic acids and protein immobilization on a PVDF membrane was the best approach for identifying and quantifying sialic acids.In the second part, we analyzed the changes in protein glycosylation after activating two distinct TLR pathways. In this context, THP-1 cells are interesting experimental models for studying complex inflammatory processes. Stimulating these cells with different PAMPs allowed us to examine inflammatory processes through distinct pathways individually. By using LPS and poly(I:C), we activated two types of signaling pathways, enabling the understanding of the differences between MyD88-dependent and MyD88independent pathways, respectively.The results obtained through HPLC, Lectin 16 Blotting, and mass spectrometry-directed glycomics corroborate the findings of the large-scale quantitative proteome analysis. MLEC and OST, two proteins involved in the initial steps of glycosylation, were found to be upregulated in samples treated with LPS and poly(I:C) for 24 hours. We also observed the presence of calnexin, which was upregulated in both treated cell samples; this protein plays an important role in glycoprotein folding.These data serve as a platform to apply this methodology to various biological systems. Moreover, the interplay between protein glycosylation and MyD88-dependent signaling was reported for the first time using a (glyco)proteomic approach
Convolutional neural networks in chest X-Ray image classification: COVID-19, interstitial lung diseases, and tuberculosis
No full textA doença pelo Coronavírus 19 (COVID-19) e a tuberculose são doenças respiratórias que apresentam cerca de 1,97 e 1,4 milhão de mortes por ano, respectivamente, na data de submissão deste trabalho (2024). O objetivo é realizar experimentos com 4 bancos de dados contendo imagens de radiografia simples de tórax (RXT) para estudar, implementar e testar 5 arquiteturas de rede neural convolucional (RNC) para classificar os dados em COVID-19, doença intersticial pulmonar (DIP), tuberculose e sem doenças. Foram utilizadas as técnicas de transfer learning (TL) e fine tuning (FT) para o treinamento dos modelos. A pneumonia por COVID-19 apresenta semelhança radiológica com DIP, por isso é importante testar a capacidade de diferenciação dos modelos. Para o estudo foi desenvolvido retrospectivamente uma base com exames de imagem de COVID-19, DIPs e tuberculose, provenientes de serviços do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (HCFMRP), USP. Também foram testadas imagens de outros três bancos de dados públicos, um com imagens de RXT de COVID-19 e dois com imagens de RXT de tuberculose. Foram realizados experimentos com a arquitetura de RNC VGG19 e três grupos de dados: Todos sem aumento (4 bancos de dados distintos e sem aumento artificial da quantidade de dados), Todos com aumento (4 bancos de dados distintos e com aumento artificial da quantidade de dados), HCFMRP com aumento (1 banco de dado próprio e com aumento artificial da quantidade de dados). 15% das imagens foram separadas para teste, o restante foi dividido em 5 partições para a realização do cross-validation. A melhor partição de cada experimento foi testada com o grupo de imagens para teste. Com o grupo de dados Todos com aumento foram obtidos os melhores resultados: acurácia geral de 88,26%, as médias (entre as classes) de precisão, sensibilidade, f1-score e AUC-ROC foram de 0,875, 0,867, 0,872 e 0,972, respectivamente. Depois foram mantidos os dados de treinamento, validação e teste e foram feitos experimentos com mais 4 RNCs: EfficientNetV2S, ResNet152V2, InceptionV3 e Xception. Nenhuma destas redes obteve desempenho melhor que a VGG19, as acurácias das outras redes apresentadas foram 86,68%, 84,23%, 84,90% e 82,55%, respectivamente. Foi realizado o Grad-CAM Heatmap para ajudar a visualizar como a RNC VGG19 utilizou as imagens para fazer a classificação. Os resultados são compatíveis com os encontrados na literatura sobre RNC e RXT e também com os trabalhos sobre desempenho dos médicos radiologistas.Coronavirus Disease 19 (COVID-19) and tuberculosis are two respiratory diseases with approximately 1.97 and 1.4 million deaths per year, respectively, as of the submission date of this work (2024). The aim of this study is to conduct experiments with 4 databases containing chest X-ray (CXR) images to study, implement, and test 5 convolutional neural network (CNN) architectures to classify the data into COVID-19, interstitial lung disease (ILD), tuberculosis, and no disease categories. The techniques of transfer learning (TL) and fine-tuning (FT) were used for model training. COVID-19 pneumonia presents radiological similarity to ILD, making it important to test the models differentiation capability. For this study, a database was retrospectively developed with imaging exams for COVID-19, ILD and tuberculosis, sourced from the Hospital das Clínicas of the Faculty of Medicine of Ribeirão Preto (HCFMRP), University of São Paulo. Images from three other public databases were also tested, one with CXR images of COVID-19 and two with CXR images of tuberculosis. Experiments were conducted with the VGG19 CNN architecture and three data groups: All without augmentation (4 distinct databases without artificial data augmentation), All with augmentation (4 distinct databases with artificial data augmentation), and HCFMRP with augmentation (1 more reliable proprietary database with artificial data augmentation). 15% of the images were set aside for testing, and the remainder was divided into 5 partitions for cross-validation. The best partition from each experiment was tested with the test image group. The All with augmentation data group yielded the best results: an overall accuracy of 88.26%, with mean precision, sensitivity, F1-score, and AUC-ROC (across classes) of 0.875, 0.867, 0.872, and 0.972, respectively. Subsequently, the training, validation, and test data were retained, and experiments were conducted with 4 additional CNNs: EfficientNetV2S, ResNet152V2, InceptionV3, and Xception. None of these networks performed better than VGG19, with accuracies of 86.68%, 84.23%, 84.90%, and 82.55%, respectively. Grad-CAM Heatmaps were generated to visualize how the VGG19 CNN utilized the images for classification. The findings are consistent with those reported in the literature on CNNs and CXR, as well as studies on the performance of radiologists
Untitled in english
No full textEsta tese propõe um modelo evolutivo de maturidade da Tecnologia da Informação (TI) no setor público, estruturado em cinco níveis: Governo Analógico, Governo Eletrônico, Governança Eletrônica, Governança Digital e Governo Digital (Clã GovTech). O trabalho parte da constatação de que os modelos tradicionais de avaliação da maturidade digital são insuficientes para capturar a complexidade institucional e a coexistência de diferentes estágios tecnológicos dentro de uma mesma organização pública. A pesquisa foi conduzida em duas fases metodológicas: uma quantitativa, baseada em dados secundários do GovTech Maturity Index (GTMI) do Banco Mundial, e uma qualitativa, por meio de estudo de caso na área de saúde pública do município de São Paulo. A primeira fase teve como objetivo desenvolver e estruturar o modelo de maturidade, enquanto a segunda buscou testar e validar sua aplicabilidade prática. Os resultados indicam que os níveis de maturidade não evoluem de forma linear, mas coexistem de maneira assimétrica, refletindo os diferentes graus de adoção tecnológica e os desafios institucionais. O modelo proposto contribui teoricamente ao integrar dimensões técnicas, organizacionais e políticas, e conceitualmente ao introduzir o Clã GovTech como estágio avançado de maturidade digital. Do ponto de vista prático, oferece aos gestores públicos uma ferramenta diagnóstica para orientar decisões estratégicas, priorizar investimentos e monitorar a evolução digital de suas instituições. A tese conclui que a maturidade digital deve ser compreendida como um processo dinâmico e multifacetado, e propõe como desdobramento futuro a construção de escalas específicas para cada nível, visando ampliar a capacidade analítica e estratégica dos governos.No Abstract