A genetic network that suppresses genome rearrangements in Saccharomyces cerevisiae and contains defects in cancers.

Gross chromosomal rearrangements (GCRs) play an important role in human diseases, including cancer. The identity of all Genome Instability Suppressing (GIS) genes is not currently known. Here multiple Saccharomyces cerevisiae GCR assays and query mutations were crossed into arrays of mutants to identify progeny with increased GCR rates. One hundred eighty two GIS genes were identified that suppressed GCR formation. Another 438 cooperatively acting GIS genes were identified that were not GIS genes, but suppressed the increased genome instability caused by individual query mutations. Analysis of TCGA data using the human genes predicted to act in GIS pathways revealed that a minimum of 93% of ovarian and 66% of colorectal cancer cases had defects affecting one or more predicted GIS gene. These defects included loss-of-function mutations, copy-number changes associated with reduced expression, and silencing. In contrast, acute myeloid leukaemia cases did not appear to have defects affecting the predicted GIS genes

A New Approach for Identifcation of Cancer-related Pathways using Protein Networks and Genomic Data

Cancer cells have anomalous development and proliferation due to disturbances in their control systems. Te study of the behavior of cellular control system requires high-throughput dynamical data. Unfortunately, this type of data is not largely available. Tis fact motivates the main issue of this article: how to use static omics data and available biological knowledge to get new information about the elements of the control system in cancer cells. Two important measures to access the state of the cellular control system are the gene expression profle and the signaling pathways. Tis article uses a combination of these two static omics data to gain insights on the states of a cancer cell. To extract information from this kind of data, a statistical computational model was formalized and implemented. In order to exemplify the application of some aspects of the developed conceptual framework, we verifed the hypothesis that different types of cancer cells have different disturbed signaling pathways. To this end, we developed a method that recovers small protein networks, called motifs, which are differentially represented in some subtypes of breast cancer. Tese differentially represented motifs are enriched with specifc gene ontologies as well as with new putative cancer genes

Factors associated with stress, anxiety, and depression during social distancing in Brazil

OBJECTIVE: To estimate the prevalence of clinical signs and symptoms of severe/extreme stress, anxiety, and depression, as well as their associated factors, among Brazilians during social distancing. METHODS: This is a cross-sectional study conducted in April/May 2020 with 3,200 Brazilians over 18 years old. Respondents’ sociodemographic and clinical data were collected using an online questionnaire, which also included the 21-item Depression, Anxiety and Stress Scale (DASS-21) to assess emotional symptoms. Unadjusted and adjusted prevalence ratios and their respective 95% confidence intervals were estimated using Poisson regression models with robust variance. RESULTS: Our results show the prevalence of severe/extreme stress was 21.5%, anxiety 19.4%, and depression 21.5%. In the final model, sociodemographic, clinical, and Covid-19-related factors were associated with severe/extreme stress, anxiety, and depression in Brazilians during social distancing due to the Covid-19 pandemic. We found the main factors associated with severe/extreme depression to be young women, brown, single, not religious, sedentary, presenting reduced leisure activities, history of anxiety and depression, increased medication use, and Covid-19 symptoms. CONCLUSION: This study may help develop and systematically plan measures aimed to prevent, early identify, and properly manage clinical signs and symptoms of stress, anxiety, and depression during the Covid-19 pandemic. DESCRIPTORS: Mental Disorders, epidemiology. Stress, Psychological. Social Isolation. Coronavirus Infections. Health Surveys

An integrated approach to identify bimodal genes associated with prognosis in cancer

Bimodal gene expression (where a gene expression distribution has two maxima) is associated with phenotypic diversity in different biological systems. A critical issue, thus, is the integration of expression and phenotype data to identify genuine associations. Here, we developed tools that allow both: i) the identification of genes with bimodal gene expression and ii) their association with prognosis in cancer patients from The Cancer Genome Atlas (TCGA). Bimodality was observed for 554 genes in expression data from 25 tumor types. Furthermore, 96 of these genes presented different prognosis when patients belonging to the two expression peaks were compared. The software to execute the method and the corresponding documentation are available at the Data access sectio

Mapeamento Sistemático sobre Abordagens de Mensuração de Autorregulação da Aprendizagem

Este trabalho teve como objetivo o desenvolvimento de um mapeamento sistemático com a finalidade de identificar as principais abordagens de mensuração de características de autorregulação da aprendizagem em ambientes online. A identificação destas abordagens fornecem subsídios para identificar as principais formas de análises e coletas que estão sendo utilizadas na literatura. Os resultados mostram que ainda é pouca expressiva a quantidade de trabalhos que utilizam dados comportamentais, através de logs, para a mensuração em tempo real. Este parece ser um tema desafiador especialmente considerando o número cada vez maior de cursos a distância, número de alunos e volume de dados gerados em plataformas de aprendizagem online

PREVALÊNCIA DE ESTRESSE, ANSIEDADE E DEPRESSÃO EM SINTOMÁTICOS PARA A COVID-19

Durante uma crise social, como a pandemia da COVID-19, aumenta-se a atenção voltada à saúde mental. Isso ocorre porque, as sequelas, no âmbito da saúde psíquica, geralmente ultrapassam o número de mortes, podendo atingir até um terço da população. Dentre essas sequelas psiquiátricas, as mais comumente relatadas são ansiedade e depressão, além do aumento dos pensamentos suicidas. O objetivo desse estudo foi analisar o perfil dos participantes sintomáticos para a COVID-19, bem como determinar a prevalência de estresse, ansiedade e depressão nessa população. Realizou-se estudo de corte transversal em abril/maio de 2020, através de um questionário online divulgado nas mídias sociais. Foram incluídos brasileiros sintomáticos para a COVID-19 e excluídos os menores de 18 anos de idade e as respostas duplicadas. As variáveis incluídas foram: idade, sexo, religião, estado civil, renda mensal durante a pandemia, com quantas pessoas mora, área de ocupação, possuir doenças crônicas, estar em isolamento social, uso de bebidas alcoólicas, medicamentos para dormir, práticas de exercícios físicos, atividades de lazer e história de contato com alguém confirmado ou suspeita para a COVID-19. Além disso, foi aplicado a escala de estresse, ansiedade e depressão (DASS-21). Projeto aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da instituição, sob CAAE 30623020100005206. Incluíram-se 300 pessoas, dentre as quais 59,3% (n=178), 63% (n=189) e 63% (n=189) apresentaram sintomatologia para estresse, ansiedade e depressão, respectivamente. Em relação à caracterização dos portadores de sintomatologia psíquica foi observada uma média de idade de 31,3 anos; variando entre 18 e 63 anos. Prevaleceu o sexo feminino (n=185; 82,2%), religião católica (n=92; 40,9%), solteiros (n=118; 52,4%), possuir alguma doença crônica (n=113; 50,2%), não morar sozinho (n=209; 92,9%), não ter sua renda diminuída durante a pandemia (n=124; 55,1%) e não ficaram em isolamento social (n=130; 57,8%). No que tange a área de atuação, evidenciouse a da saúde, com 52,9% (n=119), como mais afetada. Em relação aos hábitos de vida, 40,4% (n=91) não faziam uso de bebida alcoólica, 56% (n=126) não usavam medicamentos para dormir, 72% (n=162) aumentaram a frequência das atividades e 39,1% (n=88) diminuíram a prática de exercício físico. Além disso, 57,8% (n=130) tiveram algum tipo de contato com pessoas confirmadas ou suspeitas da infecção pelo coronavírus. A partir dos resultados supracitados, foi observado uma maior prevalência de transtornos mentais nos pacientes sintomáticos para a COVID-19, o que sugere existência de impactos negativos sobre a saúde psíquica da população durante a pandemia. Portanto, devem ser criadas estratégias que objetivem a redução desses impactos, como medidas de suporte multiprofissional por meio das plataformas digitais

Validação de um instrumento de mensuração de autorregulação da aprendizagem em contexto brasileiro usando análise fatorial confirmatória

A escala de autorregulação da aprendizagem Online Self-Regulated Learning Questionnaire (OSLQ), desenvolvida por (Barnard, Lan e To, et al. 2009), é um instrumento para avaliar as características de autorregulação da aprendizagem de estudantes em cursos na modalidade online. O presente estudo visa investigar a aplicabilidade deste instrumento, verificando se o mesmo é válido para mensurar características de autorregulação da aprendizagem nos moldes da educação a distância no Brasil. Foi realizada uma pesquisa com 408 participantes de cursos na modalidade EAD com idade média de 30 anos (DP=18,23). A análise dos dados foi realizada por meio de análise fatorial confirmatória e os resultados indicaram que o modelo de seis fatores mensurado através dos itens do instrumento se ajusta à amostra analisada no Brasil. Considerações acerca da validade interna e da proposta conceitual do instrumento são discutidas neste artigo

Análise do engajamento de estudantes com base na Distância Transacional a partir da Mineração de Dados Educacionais

Este estudo apresenta uma proposta de análise do engajamento de estudantes em um curso online. Foram usados dados de um curso de pós-graduação de uma universidade pública brasileira. O método seguiu o processo de Mineração de Dados Educacionais aplicada em dois ciclos, a partir da identificação dos construtos da distância transacional nos dados coletados, da utilização de métricas definidas pela análise de redes sociais e da aplicação de regressão logística para obtenção de modelos representativos do engajamento e dos fatores que o influenciam. Os resultados apontaram caminhos para intervenções que poderiam ser feitas para o aumento no nível de engajamento dos estudantes

Mineração de Dados Educacionais Orientada por Atividades de Aprendizagem

Este trabalho, por meio de um estudo de caso, apresenta uma abordagem de Mineração de Dados Educacionais orientada por atividades de aprendizagem, tendo como referência a Teoria da Atividade. O objetivo do estudo foi analisar as diferenças nos resultados dessa abordagem em relação a um processo de mineração holístico, no qual os modelos de predição permitem análises apenas no nível de disciplina, sem a observação de detalhes das atividades de aprendizagem. Os resultados desta pesquisa apontam vantagens da mineração orientada por atividade, que oferece informações em um contexto de interação significativa, com mais subsídios para monitorar e tratar contradições no processo de aprendizagem

Resveratrol decreases the expression of genes involved in inflammation through transcriptional regulation

Oxidative stress generated during inflammation is associated with a wide range of pathologies. Resveratrol (RESV) displays anti-inflammatory and antioxidant activities, being a candidate for the development of adjuvant therapies for several inflammatory diseases. Despite this potential, the cellular responses induced by RESV are not well known. In this work, transcriptomic analysis was performed following lipopolysaccharide (LPS) stimulation of monocyte cultures in the presence of RESV. Induction of an inflammatory response was observed after LPS treatment and the addition of RESV led to decreases in expression of the inflammatory mediators, tumor necrosis factor-alpha (TNF-α), interleukin-8 (IL-8), and monocyte chemoattractant protein-1 (MCP-1), without cytotoxicity. RNA sequencing revealed 823 upregulated and 2098 downregulated genes (cutoff ≥2.0 or ≤−2.0) after RESV treatment. Gene ontology analysis showed that the upregulated genes were associated with metabolic processes and the cell cycle, consistent with normal cell growth and differentiation under an inflammatory stimulus. The downregulated genes were associated with inflammatory responses, gene expression, and protein modification. The prediction of master regulators using the iRegulon tool showed nuclear respiratory factor 1 (NRF1) and GA-binding protein alpha subunit (GABPA) as the main regulators of the downregulated genes. Using immunoprecipitation and protein expression assays, we observed that RESV was able to decrease protein acetylation patterns, such as acetylated apurinic/apyrimidinic endonuclease-1/reduction-oxidation factor 1 (APE1/Ref-1), and increase histone methylation. In addition, reductions in p65 (nuclear factor-kappa B (NF-κB) subunit) and lysine-specific histone demethylase-1 (LSD1) expression were observed. In conclusion, our data indicate that treatment with RESV caused significant changes in protein acetylation and methylation patterns, suggesting the induction of deacetylase and reduction of demethylase activities that mainly affect regulatory cascades mediated by NF-кB and Janus kinase/signal transducers and activators of transcription (JAK/STAT) signaling. NRF1 and GABPA seem to be the main regulators of the transcriptional profile observed after RESV treatment.2020-01-0