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Projetos de Pesquisa

 

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Alane Cabral Menezes de Oliveira

Ciências da Saúde

Nutrição
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  • interação entre perfil da microbiota intestinal e estado nutricional materno sobre marcadores de estresse oxidativo, inflamação e desfechos perinatais adversos em gestações com pré-eclâmpsia
  • A microbiota intestinal é um importante fator na manutenção do processo saúde-doença. Durante a gestação há mudança dessa colonização bacteriana da microbiota materna, que pode sofrer influência do estado nutricional, estresse oxidativo e inflamação, interferindo no êxito gestacional, levando a doenças como a pré-eclâmpsia (PE) e de piores desfechos perinatais. O estudo objetiva avaliar a interação entre perfil da microbiota intestinal e estado nutricional materno sobre marcadores de estresse oxidativo, inflamação e sobre a presença de desfechos perinatais adversos em gestações com PE. Estudo longitudinal realizado com gestantes assistidas no Hospital Universitário (recrutamento das gestantes com PE n=60) e em unidades básicas de saúde dos municípios de União dos Palmares-AL e Salvador-BA (gestantes de risco gestacional habitual (sem doenças), n=60). A pesquisa procederá em três etapas, (1): a) triagem/ b) coleta de dados maternos a partir da aplicação de formulário padronizado para coleta de informações socioeconômicas, de estilo de vida, clínicas, de pré-natal, antropométricas e dietéticas/ c) coleta de sangue venoso para avaliação de biomarcadores de estresse oxidativo e inflamação: enzimas antioxidantes, antioxidantes não enzimáticos, marcador de peroxidação lipídica e marcadores e d) coleta de fezes para análise da microbiota fecal;(2): Nova avaliação dietética, e (3) - Coleta de dados de pós-parto para avaliação dos desfechos perinatais de interesse da pesquisa. Os dados da pesquisa serão analisados com o auxílio do programa estatístico SPSS (Statistical Package for Social Science), com p<0,05 como significativo, visando a caracterização da amostra estudada, e associar o perfil da microbiota com o estado nutricional materno, marcadores de estresse e inflamação, e com desfechos perinatais. Projeto aprovado pelo CEP da UFAL sob processo de nº 65799922.0.0000.5013, como centro coordenador da pesquisa.
  • Universidade Federal de Alagoas - AL - Brasil
  • 05/12/2023-31/12/2026
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Albertina Pimentel Lima

Ciências Biológicas

Ecologia
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  • distribuição e biogeografia da biodiversidade na amazônia ocidental
  • O PPBio-AmOc reúne a maioria dos pesquisadores trabalhando com a biodiversidade na região e possui a maior rede de sítios de pesquisa integrada da América do Sul. No entanto, na última década, sofreu com a falta de recursos para a manutenção dos sítios e coleta de dados. O problema continua, visto que a chamada atual disponibiliza menos de R$2/km2 na Amazônia. Por isso, esta proposta foca em alguns aspectos críticos para gerar os dados básicos necessários para avaliações preliminares sobre a distribuição e biogeografia da biodiversidade na Amazônia ocidental. Não será possível trabalhar em todos os módulos de pesquisa do PPBio-AmOc e, dependendo do estado de conhecimento sobre o assunto, as ações serão divididas em duas estratégias. Para questões com metodologia já consagrada, informações padronizadas serão coletadas em pelo menos 20 módulos e para técnicas novas estudos de viabilidade serão conduzidas em um número menor de locais. Isso impede ou dificulta a tomada de decisão sobre prioridades para conservação; o uso sustentável de espécies de valor econômico; e a elucidação das relações entre a biodiversidade e processos ecossistêmicos. Assim, esta proposta visa elucidar os fatores que determinam a distribuição da biodiversidade na Amazônia, regional e localmente. Os participantes do PPBio-AmOc já responderam questões importantes para a ciência e para tomadores de decisão em relação à biodiversidade amazônica e os processos ecossistêmicos associados, e estes estudos já geraram centenas de publicações em revistas de renome. O sistema RAPELD já se mostrou eficaz em estudos ecológicos integrados em escalas locais, regionais, nacionais e internacionais, e os dados gerados tem sido usados para relatórios de impactos ambientais, publicações científicas, guias de campo, e publicações em linguagem acessível ao público geral, incluindo povos indígenas.
  • Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia - AM - Brasil
  • 12/12/2023-31/12/2026
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Alberto Ferreira De Souza

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
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  • desenvolvimento de novas tecnologias de inteligência artificial para veículos autônomos
  • Veículos autônomos têm o potencial de revolucionar o paradigma técnico econômico vigente, redefinindo as operações de transporte e logística, dispensando a necessidade de motoristas e operadores, melhorando a eficiência operacional, reduzindo custos e emissões nas operações de transporte, otimizando a gestão e operação logística e aumentando a taxa de utilização dos veículos. Sendo assim, é fundamental o desenvolvimento desse tipo de tecnologia no Brasil integrada com a capacitação de pessoal. Este projeto tem por objetivo o desenvolvimento de novas tecnologias de Inteligência Artificial para veículos autônomos nas áreas de Localização, Mapeamento, Percepção e Navegação. O escopo consiste em: (i) revisar a literatura; (ii) desenvolver os novos algoritmos; (iii) validação nos diferentes tipos de veículos (iv) validação em ambiente operacional real da Indústria sem intervenção humana, comprovando a solução em todos os aspectos de sua missão operacional. O principal resultado deste projeto é a disponibilização de uma tecnologia totalmente nova e disruptiva, um Sistema Autônomo capaz de atender às solicitações de transporte sem interferência humana. O Sistema proporcionará maior eficiência operacional, redução de custos e emissões, otimização da gestão e da operação logística, implementando conceitos da indústria 4.0, proporcionando o aumento da competitividade da indústria brasileira, fortalecimento da interação entre indústria, ICTs e startups e capacitando de pessoal.
  • Universidade Federal do Espírito Santo - ES - Brasil
  • 09/01/2023-31/07/2025
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Alberto Martín Rivera Dávila

Ciências Biológicas

Biologia Geral
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  • evolução e filogenômica de genes de resistência à colistina: uma abordagem de sáude única
  • A alta incidência de genes bacterianos que conferem resistência a antibióticos de último recurso, como a colistina, causada por genes de resistência à colistina mobilizada (mcr), representa uma ameaça sem precedentes à saúde humana. Compreender a propagação, evolução e distribuição de tais genes entre isolados de origem humana, animal e ambiental ajudará no desenvolvimento de estratégias para diminuir sua ocorrência bem como entender melhor a dinâmica de propogação desses genes no contexto da sáude única. Para resolver esse problema, propomos dar continuidade e expandir os nossos estudos preliminares sobre a distribuição e a prevalência de potenciais genes mcr no microbioma ambiental (Cuadrat et al 2020) e no microbioma intestinal humano (Andrade et al 2021) e onde foram usadas um conjunto de ferramentas de bioinformática para rastrear a presença, sintenia e filogenia de genes mcr putativos, e genes de resistência a antibióticos co-localizados (Andrade et al 2021). No estudo ambiental (Cuadrat et al 2020) identificamos ARGs conferindo resistência a alguns dos antibióticos clínicos mais relevantes, revelando a presença de 15 ARGs semelhantes a genes de resistência à colistina mobilizados (mcr) com alta abundância em biomas polares. No estudo previo em humanos (Andrade et al 2021) demonstramos a distribuição cosmopolita desses genes em indivíduos em todo o mundo e a co-presença de outros genes de resistência a antibióticos, incluindo Beta-Lactamases de espectro estendido (ESBL). Além disso, descrevemos genes semelhantes a mcr fundidos a um domínio semelhante a PAP2 em S. wadsworthensis. O presente projeto visa o estudo da evolução e filogenômica de genes de resistência à colistina por meio do sequenciamento shotgun dos genomas de isolados de microrganismos de origem humana, animal e ambiental que sejam comprovadamente resistentes à colistina.
  • Fundação Oswaldo Cruz - RJ - Brasil
  • 05/12/2023-31/12/2026
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Alberto Masayoshi Faria Ohashi

Ciências Exatas e da Terra

Probabilidade e Estatística
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  • análise estocástica para processos gaussianos e tópicos relacionados
  • O projeto tem como objetivo estudar questões fundamentais na análise de processos Gaussianos e aplicações a equações diferenciais estocásticas (SDEs). O projeto de pesquisa de 3 anos irá explorar 4 conjuntos de problemas: (1) desenvolvimento de uma teoria de integração estocástica e SDEs para uma classe de processos gaussianos com estrutura de covariância singular. (2) Estimativas quantitativas para vetores aleatórios via a versão de Nourdin-Peccati da matriz de Malliavin. (3) Teorema de Hormander para SPDEs. (4) Algoritmos estocásticos de aprendizado de máquina (ML) sequencial. Em (1), o objetivo é a obtenção de condições de regularidade mais fracas do que as advindas da teoria clássica de Rough Paths para a resolução de SDEs no sentido de Stratonovich. Isso será possível via técnicas de projeção recentemente desenvolvidas pelos integrantes do projeto em recentes trabalhos em conjunto. Em (2), estudaremos a fórmula de Nourdin-Viens num contexto multivariado, questão fundamental na teoria de cálculo de Malliavin. Isso será possível via um estudo aprofundado de Airault, Malliavin e Viens (JFA). Em (3), estudaremos a suavidade das leis de soluções de SPDEs via técnicas desenvolvidas pelos proponentes do projeto em Ohashi, Russo, Shamarova (2021) e outros. Em (4) iremos desenvolver algoritmos numéricos de ML para reconhecimento de padrões e previsão em problemas sequenciais (séries temporais) via medidas Gaussianas em espaços de Wiener abstratos. O tema (1) é um ponto fundamental na teoria de Rough Paths. Nossa abordagem é inovadora e tem forte potencial no resolução de SDEs somente com condições clássicas de regularidade Lipschitz. O tema (4) tem grande importância nos fundamentos matemáticos de algoritmos de ML sequenciais. Nossa metodologia não requer que os dados sejam IID, uma das hipóteses clássicas em ML. Sistemas estocásticos Gaussianos hipoelípticos são pouco compreendidos na literatura. Os ítens (2) e (3) são fundamentais em aplicações.
  • Universidade de Brasília - DF - Brasil
  • 22/01/2024-31/01/2027
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