Production and characterization of polymeric nanoparticles, as colloidal dispersions, are processes that require time and technical skills to make the results accurate. Computational simulations in nanoscience have been used to help in these processes and provide agility and support to reach results: stability and quality in dispersions. Multi-Agent System for Polymeric Nanoparticles (MASPN) is an innovative and original simulation environment with features to demonstrate interactions of particles from physical-chemical parameters, ensuring Brownian motion of particles and attractive and repulsive behaviour. The MASPN environment has been designed and has been built according to the feature-driven development (FDD), as software methodology, and a multi-agent systems approach. In addition, we have used the eventdriven simulation package algs4, the JASON agent building environment, all integrated by Java language. This paper aims to present the relation of the algs4 package and the JASON tool, both integrated into the MASPN environment to generate Brownian motion with elastic and inelastic collisions. The MASPN environment as a simulation tool emerges as a result, including the following features: graphical interface; integrated physical-chemical parameters; Brownian motion; JASON and algs4 integration; and distribution charts (size, zeta potential, and pH).
To present a possible new alternative for wound treatment, this work evaluated the biological safety and therapeutic efficacy of graphene oxide (GO) and reduced graphene oxide (rGO) nanoparticles (NPs). First, the nanostructures were studied in silico and showed to be able to inhibit the production of some pro-inflammatory cytokines and stimulate the production of the anti-inflammatory cytokine IL-10, especially rGO. The results of the morphological and structural characterization of GO NPs synthesized from the Hummers method and reduced by ascorbic acid, were consistent with the literature, confirming their achievement. In the broth microdilution assay, GO and rGO showed antimicrobial activity against the clinical isolate of Streptococcus agalactiae (S. agalactiae) at a minimum inhibitory concentration (MIC) of 625 µg/mL for GO and 312.5 µg/mL for rGO. In addition, the nanostructure of rGO was able to inhibit, in subinhibitory concentration, the formation of S. agalactiae biofilm by up to 77% when compared to the positive control. Both NPs, in all tested concentrations, did not cause hemolysis, and alterations in coagulation in vitro assays. However, in the safety tests, it was evidenced that only the MIC of 312, µg/mL for rGO was biologically safe and presented anti-inflammatory and healing behavior in vitro. In general, the present work confirmed rGO's potential in the treatment of chronic wounds, since in silico showed anti-inflammatory behavior and in vitro showed therapeutic efficacy at low concentrations, prevented biofilm formation, and showed no significant toxic effects.
Multi-agent systems (MAS) are used in investigations with different purposes, mainly in computational simulations. These systems are composed of autonomous software entities, named agents, that act and interact in a shared environment, changing the state of the environment. Simulation environments for nanostructures can be considered essentially reactive, that is, suitable for reactive agent architectures. A significant feature in agent-oriented theory is autonomy, which also exists in small-scale structures such as atoms and molecules, despite the strong interaction. Regarding the organisation of a reactive or cognitive multi-agent system, there are events, constraints and interactions that occur in a nanoscale environment. So, MAS paradigm has methodologies and tools that could guarantee simulations of Brownian motion, at the nanoscale, generating and monitoring collision systems. Experiments for the nanocapsule production and characterisation should be supported by computational simulations, mainly to reduce experiment time, equipment wear and material waste. Therefore, this paper presents how MAS can increase the investigations in nanoscience through simulations of moving bodies.
Resumo: o objetivo deste trabalho é apresentar uma simplificação, estruturação e organização das informações a respeito das características morfológicas de cromossomos a partir de uma base de imagens, aplicados ao processo de identificação automática de cromossomos humanos. Neste trabalho, foram realizadas pesquisas com o intuito de investigar como funciona o processo de identificação de cromossomos humanos, quais são as principais informações morfológicas utilizadas bem como as opções já existentes e utilizadas por outros autores, analisando suas características e fragilidades. Por fim, são apresentadas duas propostas de estruturação e organização dessas informações utilizando XML Schema e XML. Palavras-chave:Cromossomos. XML. Características morfológicas. Estruturação. Identificação de cromossomos. Abstract: The objective of this paper is to present a simplification, structuring and organization of informations about the morphological characteristics of chromosomes from an image dataset IntroduçãoNas últimas duas décadas, a área da genética, em especial a genética médica, cresceu muito no Brasil e tem atraído um grande número de profissionais. A citogenética humana foi uma de suas primeiras subáreas a ser implantada no país, inicialmente em laboratórios de pesquisa e, mais recentemente, também em laboratórios de análises clínicas. Atualmente, suas aplicações incluem a caracterização de polimorfismos nas populações e a pesquisa da ação de agentes mutagênicos (que causam mutações ou mudanças na forma do DNA) ou carcinogênicos (que causam mutações e levam a ativação de genes tumorais) em ensaios in vitro, além da análise de cariótipo em muitas doenças. Suas técnicas compreendem importantes ferramentas de diagnóstico pré e pós-natal de anomalias congênitas (alterações nas quais os indivíduos já nascem com ela) e de diagnóstico e monitoramento de terapia em casos de neoplasias, principalmente hematológicas [1].
Análise do desempenho esportivo é uma prática realizada com o intuito de entender um esporte e auxiliar na tomada de decisões para melhorar o desempenho dos atletas. Este projeto criou uma aplicação capaz de rastrear a trajetória da barra em um levantamento snatch do levantamento de peso olímpico (LPO) através do processamento de vídeos gravados com a câmera de um celular. Este software foi desenvolvido com a linguagem Python e dois de seus frameworks: OpenCV para o processamento de vídeo e Matplotlib para plotagem de gráfico. O resultado é um sistema que pode ser usado para analisar o desempenho de levantadores de peso profissionais e amadores.
Este trabalho mostra uma experiência extensionista em disciplinas dos cursos de Ciência da Computação e de Sistemas de Informação. O relato está centrado nos processos de projeto, implementação e implantação de um sistema Web, realizado por alunos das disciplinas, que atende uma demanda da comunidade interna: coordenações de cursos de graduação e pós-graduação. O sistema para Internet é uma ferramenta de gestão colaborativa de documentos Atas. O projeto e a implementação seguiram boas práticas de desenvolvimento profissional, como metodologia SCRUM, técnica Kanban, sistema de versionamento de código e frameworks de desenvolvimento. A experiência ocorreu no segundo semestre de 2020, em duas disciplinas, com total de 35 alunos, coordenadores de curso e contou com a consultoria de profissional de uma empresa de tecnologia.
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