Este trabalho tem o objetivo de apresentar e avaliar o Enxurrada de Bits, que é um projeto de extensão pertencente ao CEFET-MG. O projeto visa divulgar a programação de softwares e a robótica através de oficinas de aprendizagem abertas ao público em geral. Também são ofertados cursos regulares e gratuitos destas áreas tecnológicas, destinados a estudantes de escolas públicas. O Enxurrada de Bits também organiza e sedia competições de programação e robótica e incentiva os alunos do CEFET-MG a participarem. A análise realizada neste trabalho considera a satisfação e o desenvolvimento pessoal dos alunos quanto aos cursos, além da mídia gerada pelo projeto e os resultados obtidos nas oficinas e competições.
Resumo Várias proteínas possuem a sua estrutura tridimensional armazenada no Protein Data Bank (PDB). Dentre os softwares que trabalham com informações extraídas do PDB está o LSQKAB. Este software calcula a diferença de distâncias entre pares deátomos de duas estruturas proteicas. O seu uso torna-se lento ao comparar diversos registros. Neste trabalho, desenvolvemos uma metodologia baseada em matriz de distâncias, visando o agrupamento de registros, conforme as similaridades dos valores de distâncias atômicas. Avaliamos a precisão desta metodologia, utilizando o LSQKAB como referência, bem como avaliamos o tempo de execução e o consumo de memória RAM. Os experimentos foram realizados com arquivos de interações de resíduos de uma mesma proteína e os resultados foram comparados com o atomic Cutoff Scanning Matrix (aCSM) e com a técnica de busca da ferramenta Residue Interaction Database (RID). A metodologia apresentada obteve resultados interessantes diante das outras técnicas, obtendo por exemplo, uma maior precisão.
This paper focuses on developing a reduced distance matrix to improve the computational performance during the protein interactions clustering. This proposed matrix considers as centroids two alpha carbon atoms from a protein structure and stores the distances between these centroids and the other atoms from this same structure. Each row in this matrix represents a database record and each column is a distance value. Through this build matrix, clusters were performed using K-Means Clustering. The precision and performance of this presented technique were compared with aCSM, RID and another distance matrix methodology that considers the distances between all atoms from each protein structure. The results were satisfactory. The reduced distance matrix obtained a high precision and the best computational performance.
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