Projetos de Pesquisa

 

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Yan Levin

Ciências Exatas e da Terra

Física
  • mecânica estatística de sistemas coulombianos
  • Os sistemas com interações Coulombianas são onipresentes na natureza. Eles incluem eletrólitos, polieletrólitos, proteínas, DNA e RNA, suspensões coloidais carregadas, plasmas, etc. A força de Coulomb torna esses sistemas particularmente difíceis de estudar usando métodos teóricos. Neste projeto usaremos várias técnicas de mecânica estatística, que vão desde teorias de campo médio a simulações numéricas, para estudar sistemas nos quais a interação Coulombiana desempenha um papel dominante. Exploraremos a regulação de carga de partículas coloidais em soluções de suspensões aquosas. Em particular, estudaremos o papel da associação de íons específicos na deprotonação de grupos de superfície usados para estabilizar as partículas coloidais. Para atingir este objetivo, desenvolveremos simulações de Monte Carlo reativas. Na frente teórica, desenvolveremos a teoria do funcional da densidade com base na "fundamental measure theory", que nos permitirá contabilizar com precisão as correlações eletrostáticas e estéricas entre os íons. Estudaremos fluxos eletroosmóticos e, em particular, exploraremos o papel de contraíons multivalentes na possível reversão da mobilidade eletroforética dentro de nanocanais cilíndricos. Para isso, usaremos o método de simulação "dissipative particle dynamics", recentemente desenvolvidos por nosso grupo. Há um grande número de dispositivos com aplicações em áreas como fontes de microondas, propulsores espaciais e semicondutores que são baseados em um feixe de elétrons em uma configuração de campos eletromagnéticos cruzados. Apesar da relevância de tais sistemas, devido à dificuldade que as interações eletromagnéticas representam, a grande maioria das análises teóricas é feita assumindo a aproximação do plasma frio. Usaremos métodos recentemente desenvolvidos de mecânica estatística para sistemas com interação de longo alcance para explorar plasmas confinados magneticamente com dispersão de velocidade.
  • Universidade Federal do Rio Grande do Sul - RS - Brasil
  • 08/02/2022-28/02/2025
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Yanne Katiussy Pereira Gurgel Aum

Engenharias

Engenharia Química
  • desenvolvimento de um dispositivo microfluídico impresso em 3d para detecção de derramamento de óleo em água
  • Nas últimas décadas vem se intensificando as preocupações relacionadas ao potencial de contaminação de corpos hídricos por petróleo e seus derivados em acidentes ambientais, causados por transporte de combustíveis em navios e dutos ou relacionados às atividades de exploração, produção e refino. Dispositivos portáteis para monitoramento em tempo real da poluição por óleo em ambientes aquáticos podem ser muito úteis na proteção ambiental. Isso porque, os métodos convencionais de análise de contaminantes geralmente precisam ser conduzidos em laboratório, envolvendo transporte, preparo da amostra e análise em equipamento profissional de alto custo. Neste contexto, esta proposta tem como objetivo o desenvolvimento de um sistema microfluídico para detectar automaticamente a poluição por óleo em amostra de teste. O protótipo do sistema proposto será fabricado usando tecnologia de impressão 3D e a detecção do óleo realizada em espectrômetro de fluorescência. A técnica de extração em fase sólida com bioadsorvente oriundo de resíduo regional amazônico será testada no enriquecimento do óleo em amostra padrão de mistura de óleo-água, visando aumentar a sensibilidade de detecção. Portanto, espera-se demonstrar que o dispositivo portátil desenvolvido pode ser potencialmente utilizado na detecção in-situ em tempo real na detecção de óleo em água.
  • Universidade Federal do Amazonas - AM - Brasil
  • 03/02/2022-28/02/2025
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Yara Cristina de Paiva Maia

Ciências da Saúde

Nutrição
  • smart prognostics: uma plataforma baseada em software integrando marcadores nutricionais, clínicos e moleculares para prognóstico de pacientes com câncer avançado
  • Os fatores prognósticos para cânceres avançados são essenciais para decisões sobre os objetivos terapêuticos e escolha do tratamento adequado. Os fatores prognósticos como achados clínicos, patológicos e biológicos são utilizados para predizer o comportamento clínico do paciente, como a possibilidade de recorrência da doença ou a sobrevida. No entanto, estes fatores clássicos parecem não ter impacto no prognóstico. Durante a prática clínica, percebe-se a necessidade de recorrer a outras estratégias, como identificação de novos marcadores prognósticos ou a criação de novos modelos prognósticos de sobrevida, uma vez que a predição da evolução é fundamental para o tratamento adequado. O objetivo deste projeto é desenvolver soluções tecnológicas inovadoras para o prognóstico de cânceres avançados que, atualmente, carecem de prognóstico efetivo, buscando a convergência entre as áreas de Nutrição, Biologia Molecular, Medicina e Computação. A solução se baseia na inclusão de marcadores nutricionais associados aos marcadores já existentes, para a criação de um modelo preditivo implementado em um sistema de software, almejando otimizar o tratamento por meio da estimativa precisa da sobrevida do paciente com tumores sólidos metastáticos. Ainda, o sistema a ser implementado, reconhecerá os diferentes perfis de marcadores e será capaz de recomendar terapias e condutas multiprofissionais que visem à melhoria da qualidade de vida do paciente. Um estudo prospectivo investigará a associação da sobrevida global de 200 pacientes com tumores sólidos metastáticos, com o consumo alimentar, composição corporal, estado nutricional, capacidade funcional, marcadores bioquímicos e inflamatórios, modelos prognósticos clássicos e marcadores moleculares. As avaliações serão trimestrais e o seguimento clínico até o óbito ou até a última avaliação após 6 meses da inclusão. O empacotamento da solução em um sistema de software representará um grande avanço tecnológico e de alto impacto social.
  • Universidade Federal de Uberlândia - MG - Brasil
  • 06/02/2022-28/02/2025