Projetos de Pesquisa

 

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Ricardo Machado Xavier

Ciências da Saúde

Medicina
  • alterações funcionais, morfológicas e moleculares no músculo esquelético de pacientes com artrite reumatoide e de pacientes com osteoartrite.
  • Introdução: A artrite reumatoide (AR) é uma doença autoimune, sistêmica, crônica e afeta, principalmente, as articulações periféricas. A osteoartrite (OA) é outra importante doença articular crônica, que não apresenta envolvimento autoimune, e é caracterizada, principalmente, pela degradação da cartilagem. Em decorrência do processo inflamatório, tanto os pacientes com AR quanto os pacientes com OA, podem apresentar alterações no tecido muscular, como atrofia, redução de força e redução de densidade. Consequentemente, o envolvimento muscular pode levar esses pacientes à incapacidade funcional e à redução na qualidade de vida. Objetivo: Avaliar parâmetros funcionais, morfológicos e moleculares no músculo esquelético de pacientes com AR e com OA. Métodos: Serão recrutados 20 pacientes portadores de AR e 20 pacientes portadores de OA em acompanhamento no ambulatório de reumatologia e de ortopedia do Hospital de Clínicas de Porto Alegre. Serão avaliados os seguintes parâmetros: massa corporal, estatura, força muscular de quadríceps, massa muscular apendicular, espessura muscular do vasto lateral, capacidade funcional, ingestão alimentar, marcadores inflamatórios [proteína C reativa (PCR), velocidade de sedimentação globular (VSG)] e creatina quinase (CK). A biópsia muscular será realizada do músculo vasto lateral e a partir desta amostra será realizada histologia para avaliação de atrofia muscular, através do diâmetro da fibra muscular e expressão gênica e proteica de marcadores de perda muscular (miostatina, murf-1, myod e miogenina).
  • Universidade Federal do Rio Grande do Sul - RS - Brasil
  • 18/02/2019-28/02/2022
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Ricardo Magela de Souza

Ciências Agrárias

Agronomia
  • utilização de métodos moleculares para a classificação, diferenciação e identificação de isolados bacterianos patogênicas ao cafeeiro
  • O Brasil é o maior produtor e exportador mundial de café e o segundo maior consumidor, o que justifica a importância da cultura para a economia nacional. Entretanto, as doenças estão entre os principais fatores que afetam a produtividade e o rendimento da cultura e, nos últimos anos, as doenças de etiologia bacteriana tem se destacado, como a mancha aureolada (Pseudomonas syringae pv. garcae – Psg), considerada atualmente uma das principais doenças do cafeeiro, o crestamento bacteriano (P. cichorii - Pc), a mancha foliar bacteriana (P. syringae pv. tabaci - Psta), a mancha escura (Burkholderia andropogonis), e a atrofia dos ramos do cafeeiro (Xylella fastidiosa). A diagnose adequada dessas doenças é um dos principais desafios encontrados por fitopatologistas, pois tem sido baseada nos sintomas, quase sempre manchas foliares que se confundem, e testes bioquímicos os quais não têm sido suficientes para a identificação dos patógenos nos níveis de espécie e patovar. Os sintomas causados por Psg e Psta são muito semelhantes, assim como suas características bioquímicas, impedindo a diferenciação entre estas. Portanto, métodos mais rápidos e eficientes na identificação dessas doenças são necessários. O objetivo deste trabalho é diferenciar os isolados de Pseudomonas e de patovares P. syringae patogênicos ao cafeeiro utilizando técnicas moleculares e análises filogenéticas. A rep-PCR, tem sido utilizada na identificação de fitobactérias e diferenciação e diversidade genética de isolados. Por meio dela é possível identificar com precisão isolados em sua correta espécie e patovar quando isolados- tipo e patótipos relevantes são incluídas nas comparações. Através da rep-PCR será possível diferenciar os isolados obtidos de plantas de cafeeiro em estudo, bem como analisar a diversidade genética entre eles. O sequenciamento do genoma completo de Psg e também o sequenciamento do gene rpoD dos diferentes isolados de Psg, Psta e Pc, permitirá a realização de estudos de genômica comparativa e desenho de primers específicos para identificação por PCR de Psg e Psta, a partir das sequências de regiões específicas do gene rpoD de cada um destes patovares. Permitirá também a identificação de grupos de genes efetores chave e uma possível explicação da diferença de especificidade na gama de hospedeiros entre os patovares de P. syringae. Dessa forma, a utilização destas técnicas em conjunto possibilitará o desenvolvimento de um protocolo de diagnose que seja preciso, seguro e rápido para ser usado em análises de rotina, que melhor discriminem as diferentes espécies e principalmente os patovares dentro das espécies que ocorrem no cafeeiro.
  • Universidade Federal de Lavras - MG - Brasil
  • 01/06/2017-31/08/2021
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Ricardo Marcondes Marcacini

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
  • aprendizado de websensors para agronegócios
  • A popularização de diversas plataformas web (e.g. sites de notícias, boletins informativos e redes sociais) e a integração dessas plataformas com vários setores da sociedade, por exemplo, indústrias, universidades, governo e cidadãos em geral, tem permitido o uso da web como um grande e poderoso sensor. Para lidar com este cenário, novos algoritmos e modelos computacionais têm sido propostos para extração de conhecimento de conteúdo textual publicado na web para importantes tarefas de tomada de decisão. Motivada pela diversidade de aplicações que podem ser derivadas por meio de algoritmos para extração de conhecimento da web, uma nova direção de pesquisa denominada Websensors tem como objetivo converter padrões extraídos de várias fontes da web em um conjunto de sinais, representado por meio de séries temporais, que permitem observar, estudar e monitorar o comportamento de um fenômeno de interesse. Devido ao grande volume de dados, variedade de fontes de informação e requisitos de velocidade para análise desses dados, os websensors são modelos computacionais com grande potencial para lidar com os desafios atuais relacionados à temática de Big Data; que recentemente tem recebido muita atenção na literatura e indústria pelos resultados promissores obtidos na resolução de tarefas complexas. Nesse contexto, há um particular interesse em explorar websensors aplicado em desafios de Big Data para o domínio de agronegócios; que é uma relevante atividade econômica do Brasil. Atividades prévias, como a coleta e organização de uma base de 18 anos de notícias (aproximadamente 10 milhões de notícias) e resultados preliminares tem demonstrado que este é um caminho promissor. Assim, uma questão de pesquisa que irá guiar o desenvolvimento desta proposta é: É possível utilizar conhecimento implícito em um dataset histórico de 18 anos de notícias sobre agronegócios no Brasil para aprender padrões, ao longo do tempo, que possam ser explorados para explicar o comportamento passado e predizer comportamento futuro da produtividade? Os trabalhos existentes relacionados à websensors utilizam uma abordagem supervisionada para a construção do sensor, ou seja, depende de um esforço humano para definir parâmetros utilizados para monitorar a web e construir a respectiva série temporal. No entanto, a necessidade de especialistas de domínio para definição dos parâmetros dos websensors é uma das principais limitações dos trabalhos existentes. Em um cenário dinâmico, no qual o volume de dados é crescente, definir manualmente os parâmetros dos websensors se torna inviável, principalmente quando o domínio a ser explorado não é muito bem compreendido. Definir esses parâmetros previamente também não permite identificar fatos novos e combinação entres eles que poderiam melhorar tarefas preditivas ou facilitar o entendimento de algum fenômeno. Nesse sentido, é importante investigar métodos de aprendizado não supervisionado, ou seja, métodos inteligentes de aprendizado de máquina que obtêm um modelo por meio da observação e extração de padrões existentes nos dados. Esses padrões podem ser obtidos de agrupamento de dados e, então, serem utilizados para definição dos parâmetros dos sensores. Além dos desafios de pesquisa, ainda há uma grande necessidade em desenvolver métodos computacionais de aprendizado de máquina e um ambiente integrado de aprendizado não supervisionado de Websensors. Ainda, investigar métodos de agrupamento escaláveis e incrementais para aprendizado de websensors de forma não supervisionada é um importante tópico de pesquisa em aberto. Por fim, estratégias para alinhamento entre websensors e eventos de referência para grandes bases de dados são pouco exploradas na literatura, sendo um relevante tema de pesquisa.
  • Universidade de São Paulo - SP - Brasil
  • 18/02/2019-28/02/2022
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Ricardo Mario Arida

Ciências Biológicas

Fisiologia
  • estudo das alterações funcionais e estruturais no cérebro de ratos submetidos a um programa de exercício físico ao longo da vida e em diferentes fases da vida
  • Um número crescente de trabalhos científicos tem mostrado nas duas últimas décadas, os efeitos benéficos do exercício físico na função cerebral. O exercício físico regular exerce efeitos benéficos na saúde cerebral em todos os estágios da vida. Na primeira infância e na adolescência, a prática de atividade física promove uma melhora no ambiente neuronal para influenciar a maturação cerebral e melhorar o desenvolvimento cognitivo. Em adultos saudáveis, o exercício físico induz uma melhora significativa na aprendizagem e memória, na atenção, na velocidade de processamento e nas funções executivas. Por fim, em idosos, o exercício físico pode prevenir a ação de uma cascata de eventos neurobiológicos que se manifestam como declínio cognitivo nesta fase da vida. Estima-se que nas próximas duas ou três décadas, o número de pessoas com doenças neurológicas em todo o mundo, principalmente com demência, irá triplicar. O exercício físico regular tem sido associado à diminuição do risco de demência nas fases mais tardias vida, mostrando seu potencial efeito preventivo sobre o declínio cognitivo relacionado à idade, assim como na prevenção e atraso do início e do declínio de várias doenças neurológicas. Apesar do conhecimento obtido até o momento dos efeitos benéficos do exercício físico no sistema nervoso central, muitas questões precisam ser resolvidas. Por exemplo, em que fase da vida estes efeitos são mais evidentes e qual é seu impacto no cérebro em envelhecimento se o exercício for praticado durante toda a vida. Vale ressaltar que o efeito do exercício físico regular ao longo da vida, isto é, desde a fase adulta até a idade avançada, não está esclarecido. Esta questão é atribuída a dificuldade de adesão e controle de programas de exercício físico por períodos prolongados. Se o exercício físico pode interferir positivamente na prevenção de várias doenças neurológicas, quais são os mecanismos para tais efeitos benéficos? Embora existem informações disponíveis na literatura sobre os efeitos do exercício na plasticidade cerebral, elas ainda não elucidam toda a complexidade de adaptações ocorridas nas estruturas neuronais e microvasculares encefálicas. Esta proposta será abordada desde a adolescência até o envelhecimento cerebral. Desta forma, a primeira parte deste projeto (subprojeto 1), tem como objetivo investigar o impacto do exercício físico realizado desde o início da vida adulta até o envelhecimento (de 2 até 20 meses de vida) nas alterações funcionais e morfológicas no cérebro em ratos. A segunda parte deste subprojeto (subprojeto 2), inclui um estudo estereológico das modificações estruturais tridimensionais vasculares, neuronais e gliais encefálicas induzidas pelo exercício físico em diferentes idades, isto é, em animais no período da adolescência, animais na fase adulta e animais idosos. Este estudo é relevante, pois pode fornecer informações importantes dos mecanismos envolvidos no efeito protetor do exercício físico em longo prazo na saúde cerebral, bem como no combate ao comprometimento cognitivo e demência relacionados ao envelhecimento.
  • Universidade Federal de São Paulo - SP - Brasil
  • 18/02/2019-28/02/2022
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Ricardo Martins de Abreu Silva

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
  • otimizacao aplicada ao problema de empilhamento de container
  • Terminais portuarios, aereos e ferroviarios de containers encontram-se em grande fase de expansao ao redor do mundo. Entretanto, a complexidade dos problemas logisticos deste setor eh desafiadora, e suas solucoes alem de altamente lucrativas, são fundamentais para o crescimento da competitividade do Pais no contexto internacional. Em termos gerais podemos dividir estes problemas (em geral combinatorios) em 5 (cinco) grande classes referentes a: (i) chegada das unidades de transporte de containers (u.t.c); (ii) carga e descarga de containers para/das u.t.c; (iii) transporte de containers das u.t.c. para o patio, e vice-versa; (iv) empilhamento de containers no patio; e (v) transbordo de containers do terminal para u.t.c externas (e.g. trens e caminhoes). Neste sentido, o objetivo principal desta linha de pesquisa consiste em desenvolver pesquisa para problemas de otimização em terminais de containers através de métodos exatos, aproximados e-ou heurísticas; além de sua integração com a área de simulação (os denominados TOS - terminal operating systems), com o intuito de tratar problemas cuja complexidade inviabiliza sua modelagem analítica. Em termos de colaboracao cientifica que podemos obter nestes projetos, destaco renomados pesquisadores oriundos das seguintes instituicoes: University of Florida (USA), Amazon Research, Universidade Federal de Minas Gerais, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Universidade de São Paulo (USP) e Unicamp.
  • Universidade Federal de Pernambuco - PE - Brasil
  • 01/06/2017-01/07/2021
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Ricardo Medeiros Pimenta

Ciências Sociais Aplicadas

Ciência da Informação
  • epistemologia e prática nas humanidades digitais: construção laboratorial de metodologias e pensamento crítico no âmbito da ciência da informação
  • Em outubro de 2017, no Instituto Brasileiro de Ciência da Informação (IBICT), foi realizada a reunião que marcou a fundação do Laboratório em Rede de Humanidades Digitais (LARHUD) , fruto de uma linha de pesquisa dedicada aos estudos críticos e práticas em Humanidades Digitais inserida no grupo de pesquisa Informação, Memória e Sociedade (IMeS). A iniciativa laboratorial, em parceria com a Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) buscava constituir uma rede de pesquisadores e estudantes familiarizados com o crescimento da inserção de métodos e ferramentas digitais para a investigação no campo das humanidades, a saber: ciências humanas, sociais e sociais aplicadas. Do ponto de vista da atividade laboratorial, compreendemos que é a partir dela que experimentações se tornam possíveis no campo de pesquisa cujas ferramentas empregadas possam ser consideradas novas neste cenário. Esta pesquisa se propõe a contribuir, portanto, com a inserção das práticas e métodos desenvolvidos no âmbito do laboratório em humanidades digitais no processo reflexivo do campo da Ciência da Informação, contando com um aporte interdisciplinar. A intenção desta pesquisa, portanto, é a identificar e compreender a partir do laboratório de humanidades digitais já existente no IBICT, um espaço de produção do conhecimento e de metodologia de pesquisa de campo aplicada ao ambiente digital.
  • Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia - DF - Brasil
  • 18/02/2019-28/02/2022
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Ricardo Meurer Papaléo

Ciências Exatas e da Terra

Física
  • nanopartículas no aprimoramento de radioterapias: investigação dos processos básicos de radiosensibilização em sistemas biológicos
  • Vide projeto anexo
  • Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul - RS - Brasil
  • 18/02/2019-28/02/2022
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Ricardo Miranda Martins

Ciências Exatas e da Terra

Matemática
  • sistemas dinâmicos suaves por partes: aspectos locais e globais
  • Vide projeto anexo
  • Universidade Estadual de Campinas - SP - Brasil
  • 18/02/2019-28/02/2022
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Ricardo Moreno Lima

Ciências da Saúde

Educação Física
  • estudo compreensivo da osteoporose e sarcopenia em idosas brasileiras: risco de quedas, capacidade funcional e efeitos do treinamento resistido
  • O objetivo do presente estudo será examinar a associação entre Osteoporose, Sarcopenia, e a capacidade funcional e o risco de quedas em mulheres idosas, bem como verificar os efeitos do treinamento resistido nas variáveis supracitadas. A amostra será composta por aproximadamente 500 mulheres idosas, recrutadas por conveniência em locais de acesso ao público alvo do Distrito Federal. Para verificar a presença de obesidade sarcopênica, as voluntárias serão submetidas à avaliação do percentual de gordura corporal e da força muscular. A mensuração do percentual de gordura ocorrerá em um equipamento de absortometria de raio-x de dupla energia, o qual será também utilizado para mensuração da desnisdade mineral óssea e diagnóstico de osteoposore. A força muscular, por sua vez, será obtida a partir do pico de torque dos extensores do joelho dominante, verificado em um dinamômetro isocinético. Indivíduos do quartil inferior serão considerados sarcopênicos. A partir das classificações obtidas, as voluntárias serão estratificadas normais, sarcopenicas ou osteoporóticas. A capacidade funcional será estimada por meio da força de preensão manual, pico te torque isocinético dos músculos extensores de joelho, avaliação estabilométrica e nível de independência nas atividades de vida diária. Um teste progressivo em esteira será yambém conduzido como suplementar da capacidade funcional. Por fim, para avaliar o risco de quedas será aplicado o QuickScreen Clinical Falls Risk Assessment (QuickScreen), o teste Timed Up and Go (TUG) e a Escala de Eficácia de Quedas - Internacional (FES-I). Num segundo momento, as idosas com sarcopenia ou osteoporose serão submetidas a um protocolo de treinamento resistido. A comparação da capacidade funcional e risco de quedas entre grupos ocorrerá por meio dos testes ANOVA one-way e Qui-quadrado. Adicionalmente, os efeitos do treinamento resistido serão verificados por meio da ANOVA de medidas repetidas. O nível de significância adotado será de 5% (p< 0,05). Todas as análises estatísticas serão realizadas no software Statistical Package for Social Sciences versão 20.0.
  • Universidade de Brasília - DF - Brasil
  • 18/02/2019-28/02/2022
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Ricardo Oliveira Freire

Ciências Exatas e da Terra

Química
  • nanomateriais para marcadores e sensores químicos: do desenvolvimento de métodos ao design teórico
  • O desenvolvimento de novos materiais com propriedades especiais tem sido objeto de estudo de inúmeros grupos de pesquisa por todo o mundo e não há dúvidas da relevância do tema para uma vasta gama de aplicações tecnológicas. Entretanto, poucos são os grupos que aliam aos seus esforços experimentais ferramentas teórico-computacionais para auxiliar, complementar e otimizar processos de síntese e caracterização desses novos materiais. Isso acontece não só pelo fato da Química, Física e Ciência de Materiais serem áreas naturalmente experimentais, mas principalmente pela dificuldade de acesso e entendimento dos pesquisadores experimentais, que são maioria, a essas ferramentas (métodos) teórico-computacionais. Assim, este projeto tem como objetivo não apenas o desenvolvimento de metodologias que viabilizem o design teórico de sistemas com elevada luminescência, como também o desenvolvimento e implementação de tais metodologias no nosso software LUMPAC e por fim, aplicação de todas essas ferramentas no design de materiais lantanídicos para serem utilizados como marcadores e sensores luminescentes.
  • Universidade Federal de Sergipe - SE - Brasil
  • 18/02/2019-28/02/2022