Projetos de Pesquisa

 

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Alane Cabral Menezes de Oliveira

Ciências Biológicas

Biotecnologia
  • sustentabilidade, bioeconomia e saúde: utilização de resíduos sólidos atóxicos da fruticultura do nordeste brasileiro como agentes terapêuticos no diabetes mellitus gestacional
  • O diabetes mellitus gestacional (DMG) atinge 3-15% das gestações. É oriundo de falhas adaptativas a alterações hormonais e placentárias, versa com resistência à insulina, sendo agravado por mediadores pró-oxidantes e pró-inflamatórios. A falta de uma terapia eficiente reforça a necessidade de terapêuticas alternativas, p.ex., com produtos naturais que sejam seguros e que possuam propriedades antiglicantes, antioxidantes e anti-inflamatórias. No Brasil, o gênero Passiflora é destacado por sua utilização na área farmacêutica, cosmética e alimentícia. Dentre seus resíduos sólidos, que causam contaminação ambiental e perdas econômicas relevantes, as cascas e folhas foram investigadas em diabetes gestacional tipo 1 e 2, entretanto, as sementes não foram investigadas no DMG. Estas, a partir de nossos estudos, mostraram-se promissoras por não apresentarem toxicidade em uma série de modelos, sendo fonte de compostos bioativos (ex. piceatannol, resveratrol, naringenina). A presente proposta tem como objetivos: 1) avaliar a atividade anti-inflamatória, antioxidante (espécies biológicas) e antidiabética de extratos e compostos bioativos (CB) das sementes de Passiflora edulis (SPE) sobre os desfechos maternos e perinatais em ratas prenhas com DMG; 2) comparar e validar um modelo experimental em embriões de zebrafish para estudo de efeitos dos extratos em DMG; 3) produzir um bioproduto, a partir de formulações dos CB da semente de Passiflora edulis; 4) fornecer subsídios para a realização futura de pesquisas clínicas e em resumo, incentivar o aproveitamento bio-sustentável de resíduos da fruticultura, como nutracêuticos, com agregação de valor científico e econômico a este resíduo natural abundante, em uma perspectiva de economia circular. O grupo apresenta competência nos vários aspectos da proposta, integra diferentes habilidades e possui experiência comprovada na área, com resultados já disponíveis para o avanço do conhecimento científico e aplicado na área.
  • Universidade Federal de Alagoas - AL - Brasil
  • 07/02/2022-28/02/2025
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Alba Cristina Magalhães Alves de Melo

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
  • biocloud – um framework para execução eficiente de aplicações de biotecnologia em múltiplas plataformas da nuvem aws
  • A Biotecnologia teve um impulso enorme a partir da década de 1950, com a descoberta da estrutura helicoidal do DNA e com o consequente desenvolvimento de técnicas de manipulação genética. Atualmente, a Biotecnologia moderna pode ser definida como uma área interdisciplinar que envolve o estudo de DNA, RNA, proteínas e moléculas mais complexas; culturas de células e tecidos; bioinformática e nanotecnologia, dentre outros. A Bioinformática é uma parte importante da Biotecnologia pois consiste da confecção de ferramentas e algoritmos para coletar, armazenar e analisar dados biológicos. Dentre as aplicações populares de Bioinformática, destaca-se a análise de sequências biológicas (DNA, RNA e proteínas), que auxilia os biólogos na determinação da estrutura/função dos componentes genéticos, tendo papel fundamental no desenvolvimento de medicamentos e estudo de doenças. Laboratórios de Biotecnologia de ponta localizam-se tradicionalmente nos países mais ricos pois requerem alto investimento financeiro. Esse cenário, no entanto, está mudando devido principalmente à tecnologia da computação em nuvem, que permite o acesso remoto a plataformas com grande poder computacional a um custo relativamente baixo. Computação em nuvem é bastante vantajosa para países emergentes por permitir que seus laboratórios desfrutem dos dados genômicos públicos e procedam análises e simulações complexas em tempo hábil. Considera-se que a tecnologia de nuvem é fundamental para o aumento da competitividade de tais laboratórios. O Amazon AWS é um provedor de nuvem que oferece recursos de diversos tipos, adequados a uma grande gama de aplicações, porém usando um número de modelos de precificação: on demand, que possui um custo fixo (USD/hora); spot, que possui um custo variável porém geralmente bem menor do que o modelo on demand; os preços são fixos por segundo para cada uma das várias formas (incluindo on demand e spot) de execução com contêineres, e; no caso de serverless computing, o custo é por cada cem milissegundos. Em 06/02/2020, a Amazon EC2 possuía 69 datacenters dispostos em 22 regiões e oferecia 275 tipos diferentes de instâncias computacionais, dentre elas CPUs, GPUs (Graphics Processing Units) e FPGAs (hardware reconfigurável). Apesar da execução de aplicações em nuvem exigir menos esforço em termos de configuração e manutenção de máquinas do que a execução em ambiente local, tal esforço não é nulo. Para se executar uma aplicação em nuvem, o usuário deve especificar a instância de máquina virtual que deseja utilizar bem como o datacenter no qual a instância se encontra e o modelo de precificação desejado. Além disso, pode ser necessária área de armazenamento (storage) e banda dedicada de rede para algumas aplicações. Sendo assim, a tarefa de definir qual plataforma utilizar é complexa e uma má escolha pode envolver um custo adicional considerável. Além disso, atividades como configuração do ambiente, monitoramento da execução e escolha de uma nova instância, caso a atual se torne indisponível ou cara demais, devem ser consideradas. Sendo assim, um framework para alocação e gerência de recursos eficiente é fundamental para o sucesso de aplicações na nuvem. Em particular, as aplicações de biotecnologia são aplicações complexas, compostas por diversas tarefas, podendo ser classificadas como aplicações HPC (High Performance Computing). Sua execução pode demorar horas e mesmo dias e, por isso, utilizam normalmente plataformas de execução mais poderosas, como clusters de CPUs, GPUs ou FPGAs. Portanto, acreditamos que a gerência de recursos em nuvem deve levar em consideração tanto características específicas das aplicações como do ambiente de nuvem. A originalidade do presente projeto de pesquisa reside justamente na união desses dois aspectos – requisitos das aplicações e características do ambiente de nuvem – para se obter uma ferramenta adequada à gerência de execução de aplicações de biotecnologia na nuvem Amazon. Considerando os provedores de recursos para aplicações HPC de biotecnologia que necessitam minimizar o tempo de execução, consumo de energia e maximizar a disponibilidade, sem violar acordos em nível de serviço (SLAs), existem atualmente diversos desafios relacionados ao gerenciamento dinâmico de recursos em nuvens. O gerenciamento dinâmico pode tirar proveito da autonomia deliberativa de agentes inteligentes em sistemas multiagentes (SMA) e técnicas de otimização combinatória, as quais viabilizam o uso eficiente de recursos na execução de aplicações HPC, liberando a necessidade de conhecimento especializado dos usuários em ferramentas de administração de nuvens. O presente projeto de pesquisa visa, portanto, resolver o problema de alocação e gerência de recursos na nuvem Amazon AWS para aplicações HPC de biotecnologia, minimizando o tempo de execução e maximizando a disponibilidade, sem violar SLAs, de modo a executar aplicações eficientemente e com custos financeiros menores para o usuário. Nesse sentido, serão consideradas tanto instâncias permanentes (on demand) como transientes (spot), bem como múltiplos tipos de recursos computacionais (CPU, GPU e FPGA), aumentando o leque de alternativas explorado. O uso coordenado destas múltiplas instâncias será gerenciado numa forma dinâmica e autônoma. Neste sentido, será investigado o uso de agentes inteligentes para auxiliar nas decisões de elasticidade. Em termos do modelo de computação em nuvens públicas, além do uso só de máquinas virtuais, será estudado a viabilidade do uso de containers dentro das instâncias em comparação com implementações utilizando os serviços de containers e de kubernetes já oferecidos pelo próprio AWS e o conceito de serverless computing com AWS Fargate e Lambda. Porém, as diferentes abordagens, tecnologias, e instâncias estarão "escondidas" do usuário final através de um gateway portal web com um gerenciador de workflows atrelando os recursos necessários da nuvem.
  • Universidade de Brasília - DF - Brasil
  • 31/08/2020-31/08/2022