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Projetos de Pesquisa

 

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Alexandre José Henrique de Oliveira Luna

Ciências Sociais Aplicadas

Administração
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  • investigando o engajamento na aprendizagem gerencial em projetos de inovação
  • A pesquisa visa avançar na compreensão do fenômeno do engajamento. O estudo do engajamento contribui para entender processos cognitivos, motivacionais e emocionais relacionados ao envolvimento ativo em atividades e seu impacto na satisfação pessoal, bem-estar e realização. Esse fenômeno tem significativo impacto econômico em áreas como educação, trabalho, gestão de pessoas, empreendedorismo, inovação e saúde. Sendo o engajamento um fator crítico para o sucesso das transformações organizacionais, sua melhor compreensão pode oferecer insights relevantes para a Ciência, a indústria e a sociedade. Ao conhecer melhor os fatores que influenciam o engajamento, pode-se desenvolver estratégias e instrumentos que favoreçam sua manifestação. Os jogos sérios, projetados para transmitir informações, educar, treinar e simular situações do mundo real em ambientes controlados, têm sido utilizados como instrumentos valiosos para observar fenômenos comportamentais. O uso de um Business Simulation Game (BSG) desenvolvido em projetos coordenados pelo proponente tem ajudado a entender e mitigar os desafios do engajamento no processo de aprendizagem em gerenciamento de projetos. O estudo utilizará uma abordagem de métodos mistos, ancorada pela Design Science Research, para desenvolver e avaliar um BSG como laboratório para investigação do engajamento em gerenciamento de projetos de inovação, com especial interesse na saúde digital. Planeja-se avançar na investigação do fenômeno do engajamento nesse contexto, buscando produzir insights para reduzir as barreiras para adoção de novas tecnologias, lidar com a complexidade regulatória, mobilizar a gama de stakeholders desses projetos, e auxiliar na gestão e no design de soluções inovadoras. Espera-se que ao aplicar tais insights na aprendizagem gerencial possamos auxiliar na acomodação das transformações organizacionais, especialmente em ambientes dinâmicos como os de inovação, favorecendo o avanço do estado da arte da Governança Ágil.
  • Universidade Federal de Pernambuco - PE - Brasil
  • 06/12/2023-31/12/2026
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Alexandre José Macedo

Ciências Biológicas

Biotecnologia
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  • biodiversidade brasileira como fonte de produtos bioterapêuticos: uma abordagem translacional na busca de probióticos de nova geração
  • O presente projeto tem como principal objetivo focalizar esforços de um grupo de pesquisadores, incluindo 2 grupos internacionais, que já atuam em bioprospecção, biodiversidade e probióticos na busca de microrganismos com atividades diferenciadas para compormos um novo portfólio de probióticos de nova geração do Brasil. Particularmente buscamos melhoria do sistema nervoso central (SNC) e cardíaco, e para aspectos que impactem positivamente na obesidade e imunidade. Como objetivos específicos temos: (i) Prospectar leveduras e bactérias não convencionais em nossas coleções oriundas da biodiversidade brasileira e de bebidas do tipo Kombucha visando aplicação como probióticos; (ii) Analisar por bioinformática genomas de leveduras e bactérias já sequenciadas buscando genes importantes para bioterapêutica, especialmente para o SNC, cardíaco, obesidade e imunidade, incluindo comparação com linhagens comercialmente disponíveis; (iii) Avaliar in vitro o potencial probiótico e o efeito benéfico desses isolados e sequenciar genomas a fim de avaliar e mapear genes envolvidos no fenótipo probiótico dos mais promissores; (iv) Analisar o metaboloma das bactérias e leveduras probióticas selecionadas de modo a identificar compostos e vias metabólicas importantes; (v) Avaliar os efeitos da ingestão da kombucha sobre a microbiota intestinal humana, bem como verificar a influência do consumo de kombucha sobre parâmetros fisiológicos e bioquímicos relacionados à saúde. Como resultados preliminares temos pelo menos 2 leveduras que passaram por toda bateria de testes que simulam a sobrevivência dos probióticos, bem como outros 2 genomas bacterianos promissores por serem de ambiente peculiar (Caatinga) com expressão avantajada de Heat Shock Proteins (HSPs) que são estimuladoras do sistema imune, bem como vias metabólicas da produção de folato, importantes no controle de colesterol e vias da produção de GABA, importante no SNC.
  • Universidade Federal do Rio Grande do Sul - RS - Brasil
  • 02/12/2023-31/12/2026
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Alexandre Keiji Tashima

Ciências Biológicas

Bioquímica
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  • anticorpos contra o sars-cov-2: obtenção de sequências a partir de células b e plasma de vacinados
  • O vírus SARS-CoV-2, causador da COVID-19, se espalhou rapidamente por todas as regiões do mundo, ocasionando na pandemia decretada em março de 2020. Além do grande número de mortes causado pela doença, os infectados que sobrevivem apresentam diferentes padrões de recuperação, sendo que uma parcela significativa desses indivíduos apresenta sintomas pós-COVID-19, que vêm sendo denominados como COVID longa. O método preventivo mais efetivo contra a infecção viral adotado mundialmente é a vacinação. No entanto, apesar da efetividade da vacinação, há uma parcela significativa de indivíduos não vacinados, com esquema de vacinação imcompleto, imunossuprimidos ou com doenças crônicas que precisarão de tratamentos alternativos para tratar sintomas severos da COVID-19. Por esses motivos, estudos clínicos continuam em andamento com o intuito de se encontrar fármacos ou procedimentos efetivos contra a doença. O soro de vacinados contra a COVID-19 contém anticorpos neutralizantes contra o vírus, mas também anticorpos não específicos e uma série de outros compostos. O isolamento apenas dos anticorpos neutralizantes para o tratamento dos pacientes poderia torná-lo significativamente mais efetivo, além de diminuir a possibilidade de reações adversas. Propomos nesse projeto o isolamento de células B e anticorpos específicos contra o SARS-CoV-2 a partir do sangue de vacinados e o sequenciamento por metodologias baseadas em transcriptômica e espectrometria de massas. Após a determinação das sequências das regiões variáveis dos domínios leves e pesados, expressaremos o anticorpo completo em células HEK293T. Por fim, avaliaremos a afinidade, sensibilidade de reconhecimento dos anticorpos e fragmentos expressos contra proteínas virais e a efetividade de neutralização do vírus ativo em culturas de linhagens celulares Vero E6.
  • Universidade Federal de São Paulo - SP - Brasil
  • 04/12/2023-31/12/2026
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Alexandre Kupka da Silva

Engenharias

Engenharia Mecânica
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  • análise global de eficiência, custo e impacto ambiental do armazenamento e uso do hidrogênio sustentável produzido por energia solar em transportes comparado a energia elétrica e biocombustíveis
  • Uma das preocupações no que diz respeito ao meio ambiente concerne a descarbonização dos processos de produção de energia [1]. O hidrogênio é considerado um combustível universal, e sua geração é feita de forma sustentável através do processo de eletrólise, usando-se eletricidade gerada através de energias renováveis para a quebra da molécula de água, produzindo oxigênio e hidrogênio [2, 3]. Deste modo, há um grande interesse no desenvolvimento de tecnologias para geração, armazenamento e transporte de hidrogênio verde, tendo-se em vista seu uso no setor de transporte. Contudo, uma vez que sua produção se dá pelo uso de energia elétrica advinda de fontes renováveis como a solar (enfoque deste trabalho), surge a necessidade em verificar se, havendo uma mesma área com o mesmo potencial de irradiação solar disponível, esta fonte combustível pode ser tão ou mais rentável, eficiente e ambientalmente sustentável do que vetores mais tradicionais de conversão de energia renovável para transporte, como fotovoltaica em carros elétricos e biocombustíveis em carros tradicionais. Tal estudo será feito através do desenvolvimento de modelos numéricos para avaliar parâmetros de custo, eficiência global do vetor de conversão de energia e quantidade de dióxido de carbono liberado para a atmosfera ao longo do processo. Com esta análise, é possível avaliar se o hidrogênio já pode ser considerado um combustível competitivo para o setor de transporte e, caso negativo, auxiliar na estimativa de fatores que possam impulsioná-lo para este viés [4].
  • Universidade Federal de Santa Catarina - SC - Brasil
  • 27/01/2023-31/01/2027
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Alexandre Luis Braun

Engenharias

Engenharia Civil
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  • desenvolvimento de estratégias de computação de alto desempenho e sua aplicação em problemas de grande porte da mecânica aplicada computacional.
  • Problemas associados com a modelagem computacional na indústria do petróleo e as análises da ação do vento em estruturas, meio-ambientes urbanos e em dispositivos para geração de energia eólica são extremamente desafiadores, requerendo alta capacidade de processamento e conhecimento específico para serem abordados. Neste contexto, as abordagens de Machine e Deep Learning estão começando a desempenhar um papel importante, acelerando o avanço das descobertas científicas em vários campos de pesquisa. Portanto, para atender à solicitação de simulações de grande porte, envolvendo milhões de incógnitas, o desenvolvimento de novos algoritmos com tecnologia capaz de explorar sistemas HPC (High Performance Computing) modernos é de suma importância, especialmente usando arquiteturas próprias para paralelização em placas gráficas. São propostos então neste projeto três temas específicos da Mecânica Aplicada Computacional, onde o uso de técnicas de HPC se faz necessário para o avanço no conhecimento científico: a) ação do vento em estruturas e em meio-ambientes urbanos usando paralelização com placas gráficas em linguagem CUDA/FORTRAN - investigar problemas que não podem ser facilmente abordados em túneis de vento usando modelos numéricos em CFD confiáveis, desenvolvendo novos algoritmos e avançando o conhecimento sobre a ação do vento para obtenção de especificações de norma e projeto nestas situações; b) modelagem teórica e computacional de deformações em bacias sedimentares: investigar bacias sedimentares para a indústria do petróleo, desenvolvendo um modelo numérico termo-poromecânico em elementos finitos para grandes deformações para auxiliar a tomada de decisões durante a fase de exploração de reservatórios. c) Análise de confiabilidade estrutural usando técnicas de high performance computing e machine learning: desenvolver estudos de confiabilidade estrutural com modelamento substituto e paralelização massiva, com otimização mono e multiobjetivo. VER PROJETO EM ANEXO
  • Universidade Federal do Rio Grande do Sul - RS - Brasil
  • 11/12/2023-31/12/2026
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