Forecasting Demand in the Pharmaceutical Industry Using Machine Learning

Internship Report presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Data Driven Marketing, specialization in Data Science for MarketingThis study delves into the exploitation of three machine learning models, namely the Extreme Gradient Boosting (XGBoost), the Long Short-Term Memory (LSTM), and the novel Prophet algorithm, to surpass the challenge of demand forecast within the pharmaceutical industry. Following the CRISP-DM framework, we enabled accurate sales forecasting by studying, treating, transforming, and training a dataset containing historical sales data from a major Portuguese pharmaceutical company. Our findings align with the literature, underlying the robustness of the XGBoost and the inefficacy of the LSTM for the delineated task, considering the singularities of the provided data. Furthermore, this research highlights the potential of the Prophet for both its effectiveness and efficiency. This endeavor allowed us to reinforce the literature’s conviction of the need for product-specific forecasting, showcasing that no single model achieves the best accuracy for all drugs

Origin and diagnosis of SAR-CoV-2

A doença COVID-19 caracteriza-se por uma síndrome respiratória aguda grave (SARS), tendo surgido pela primeira vez na China, em dezembro de 2019, associada a um grande mercado de peixe em Wuhan. A doença é causada por um novo Coronavírus (CoV), designado SARS-CoV-2 pela semelhança com o SARS-CoV que foi responsável por um surto de SARS em 2002-2004 na China. A análise filogenética de genomas completos mostrou que o SARS-CoV-2 pode ter origem num CoV do morcego (96% de identidade genética). Sem uma vacina nem medicamentos antivirais específicos para a COVID-19, a deteção precoce e fiável do novo Coronavírus é fundamental. Nesta revisão, apresentamos os métodos de diagnóstico atuais para o SARS-CoV-2, incluindo manifestações clínicas, imagem torácica e deteção laboratorial, discutindo as respetivas vantagens e limitações.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Proveniência de dados de workflows de bioinformática usando o banco de dados no SQL ArangoDB

Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2015.Este trabalho apresenta uma análise da utilização do sistema gerenciador de banco de dados NoSQL ArangoDB em workflow de Bioinformática. O ArangoDB é um banco híbrido que possui um modelo baseado em grafo e em documento para persistência de dados. Para isso, foi realizado um estudo sobre o armazenamento de dados gerados na fases de filtragem e de mapeamento de um workflow de Bioinformática, bem como a geração de grafos de proveniência a partir dos processos utilizados. O estudo foi motivado pela possibilidade de se armazenar os dados gerados ao longo do processamento do workflow e informações sobre sua execução em um mesmo lugar, o que facilitaria a reexecução de um workflow científico, visto que não seria necessário buscar novamente os dados que foram utilizados em um dado experimento. Como resultado, este trabalho demonstra como os dados gerados pelo workflow e seus dados de proveniência foram armazenados no ArangoDB utilizando o modelo PROV-DM.This work presents a study about the use of the database management system NoSQL ArangoDB in Bioinformatics workflow. The ArangoDB is a database that has a hybrid model based on graph and document for data persistence. It was studied the storing of data of the filtering and mapping stages from a Bioinformatics workflow, as well the provenance graph generated by the used process. The study was motivated by the possibility of storing data generated during the processing of the workflow and data about its execution in one place, which would facilitate the re-execution of a scientific workflow, because it would not be necessary to look again the data that were used in a given experiment. As a result, this work demonstrates how the data generated by workflow and its provenance were stored on ArangoDB using the PROV-DM model

Modeling Strategies to Improve the Dependability of Cloud Infrastructures

Cloud computing presents some challenges that need to be overcome, such as planning infrastructures that maintain availability when failure events and repair activities occur. Cloud infrastructure planning that addresses the dependability aspects is an essential activity because it ensures business continuity and client satisfaction. Redundancy mechanisms cold standby, warm standby and hot standby can be allocated to components of the cloud infrastructure to maintain the availability levels agreed in service level agreement (SLAs). Mathematical formalisms based on state space such as stochastic Petri nets and based on combinatorial as reliability block diagrams can be adopted to evaluate the dependability of cloud infrastructures considering the allocation of different redundancy mechanisms to its components. This chapter shows the adoption of the mathematical formalisms stochastic Petri nets and reliability block diagrams to dependability evaluation of cloud infrastructures with different redundancy mechanisms

High prevalence of carbapenemase-producing enterobacteriaceae among hospitalized children in luanda, angola

This study aimed to evaluate the prevalence of carbapenemase-producing Enterobacteriaceae in Luanda, Angola. A total of 157 rectal samples were collected from children visiting a pediatric hospital in Luanda in March 2015. Fifty-seven imipenem-nonsusceptible enterobacterial isolates were recovered, most of which were non-clonally related. The blaOXA-181 (50/57) and blaNDM-1 (7/57) carbapenemase genes were identified. Notably, OXA-181-producing Escherichia coli isolates rarely coproduced extended-spectrum β-lactamases and consequently remained susceptible to broad-spectrum cephalosporins. The blaOXA-181 gene was always located on an IncX3 plasmid, while the blaNDM-1 gene was located on either IncFIA or IncA/C plasmids. The study identified a high prevalence of OXA-181 among hospitalized children in Angola

Língua Portuguesa – ganho de afeto e bases didáticas.

The main objective of this work was to discuss how the affection gain and didactic bases, aimed at the use of technological resources, such as cellular, and the use of music, comics and advertising, can bring benefits for teaching Portuguese. The methodology adopted was a bibliographical one, based on books, research and scientific articles about the themes involved. The reflections and studies have shown that despite the challenges encountered by professionals, the aforementioned resources are of great importance for the creation of affections in the teaching and learning process, especially in the Portuguese language. As an unfolding, it is pointed out the need for a more adequate training and preparation of these professionals, considering that one of their main functions is to critically follow the aspirations of globalized society.O objetivo principal assumido neste trabalho foi o de abordar sobre como o ganho de afeto e bases didáticas, voltadas para a utilização de recursos tecnológicos, como o celular, e para a utilização da música, da história de quadrinhos e da publicidade, podem trazer benefícios para o ensino de língua portuguesa. A metodologia adotada foi a de cunho bibliográfico, com base em livros, pesquisas e artigos científicos acerca das temáticas envolvidas. As reflexões e estudos realizados demonstraram que, apesar dos desafios encontrados pelos profissionais, os recursos supracitados são de grande importância para a criação de afetos no processo de ensino e aprendizagem, especialmente o da língua portuguesa. Como desdobramento, aponta-se a necessidade de uma formação e uma preparação mais adequada desses profissionais, uma vez que uma de suas principais funções é acompanhar de forma crítica os anseios da sociedade globalizada

Síntese de N-arilaziridinas quirais

Dissertação apresentada para obtenção do Grau de Doutor em Química,especialidade de Química Orgânica,pela Universidade Nova de Lisboa,Faculdade de Ciências e TecnologiaFoi estudada a verificação de enantiosselectividade ou diastereosselectividade na síntese de aziridinas a partir de olefinas electrodeficientes e ácidos N-aril-hidroxâmicos na presença de uma base. A aziridinação das olefinas quirais acrilato de (-)-8-fenilmentol e acrilato de (-)-2,5sultamabornano deu origem a excessos diastereoisoméricos inferiores a 50%. Num dos casos foi possível separar os dois diastereoisómeros e, após metanólise, obter cada uma das carbometoxi-aziridinas respectivas (enantioméricas) enantiomericamentepuras. Foram testados ácidos N-fenil-hidroxâmicos quirais derivados do ácido dehidroabiético, ácido canfânico e ácido de Mosher tendo ocorrido aziridinação apenas com os dois primeiros e com e.e. não superior a 18%. A utilização de reagentes não quirais num meio heterogéneo (base aquosa / solvente orgânico) com catálise de transferência de fase quiral por sais quaternários de cinchonina permitiu obter aziridinas com e.e. até 62%. Foram estudados os factores que influenciam a reacção, nomeadamente as estruturas da olefina, ácido hidroxâmico e catalisador, tipo de base, solvente e temperatura. Observou-se nomeadamente que os sais de cinchonidina dão origem aos mesmos enantiómeros maioritários. Foi proposto um modelo explicativo das enantiosselectividades observadas, no qual é essencial a intervenção do grupo vinilo do catalisador. Cristalografia de raios X de uma aziridina derivada do acrilato de (-)-2,5sultamabornano permitiu deduzir a configuração absoluta da carbometoxi-aziridina obtida a partir dela, por metanólise, assim como de outras carbometoxi-, carboetoxi- e carboterbutoxiaziridinas,com base em considerações mecanísticas, rotação óptica e espectroscopia de 1H RMN com complexos quirais de lantanídeos.JNICT, Bolsa de Doutoramento 2658/93 dos Programas Ciência e Praxis XX

Desenvolvimento de competências num centro hospitalar E.P.E. - estudo de caso

Pretendemos com este estudo, num Centro Hospitalar do sector empresarial do Estado, dar um contributo para a compreensão dos procedimentos adoptados para a tomada de decisão sobre os processos de desenvolvimento de competências e acções adoptadas para os implementar. A metodologia seguida é de Estudo de Caso com abordagem qualitativa (não-experimental) procedendo-se à análise de documentos e de entrevistas a responsáveis por desenvolvimento de competências. Os resultados mostram que o quadro teórico e conceptual inferido da análise do processo de desenvolvimento de competências no Centro Hospitalar tem como constituinte fundamental a identificação de dois modos distintos de funcionamento e que a diferença depende do nível da estrutura organizacional considerado. Propomos uma intervenção na Organização, no âmbito dos processos de desenvolvimento profissional e pessoal, baseada na introdução de informação manipulada; Abstract: Training and development on a State Public Company Hospital Center - Case study With this study we intend, on a Hospital Center of the State enterprise sector, to give a contribute to the understanding of the adopted procedures to the decision about the process in development of competences and adopted actions to implement. Case Study is the methodology followed with a qualitative approach (non-experimental) by analyzing documents and the interviews to people in charge for the competences development. The theoretical and conceptual framework that we inferred from the analysis of the process on development of competences in the Hospital Center, has as its fundamental constituent the identification of two different sets of operation, whose difference depends on the organizational structure's level considered

Calibration of DFT-based Models with Experimental Data

JAS thanks David Ponting and co‐workers at Lhasa Limited for useful suggestions and discussions. This work was also supported by the National Natural Science Foundation of China [Grant number 21875061, 21975066] and the program for Science & Technology Innovation Team in Universities of Henan Province [Grant number 19IRTSTHN029]. Publisher Copyright: © 2022 The Authors. Molecular Informatics published by Wiley-VCH GmbH.Random Forest (RF) QSPR models were developed with a data set of homolytic bond dissociation energies (BDE) previously calculated by B3LYP/6-311++G(d,p)//DFTB for 2263 sp3C−H covalent bonds. The best set of attributes consisted in 114 descriptors of the carbon atom (counts of atom types in 5 spheres around the kernel atom and ring descriptors). The optimized model predicted the DFT-calculated BDE of an independent test set of 224 bonds with MAE=2.86 kcal/mol. A new data set of 409 bonds from the iBonD database (http://ibond.nankai.edu.cn) was predicted by the RF with a modest MAE (5.36 kcal/mol) but a relatively high R2 (0.75) against experimental energies. A prediction scheme was explored that corrects the RF prediction with the average deviation observed for the k nearest neighbours (KNN) in an additional memory of experimental data. The corrected predictions achieved MAE=2.22 kcal/mol for an independent test set of 145 bonds and the corresponding experimental bond energies.publishersversionpublishe

Automatic assignment of absolute configuration from 1D NMR data

Opposite enantiomers exhibit different NMR properties in the presence of an external common chiral element, and a chiral molecule exhibits different NMR properties in the presence of external enantiomeric chiral elements. Automatic prediction of such differences, and comparison with experimental values, leads to the assignment of the absolute configuration. Here two cases are reported, one using a dataset of 80 chiral secondary alcohols esterified with (R)-MTPA and the corresponding 1H NMR chemical shifts and the other with 94 13C NMR chemical shifts of chiral secondary alcohols in two enantiomeric chiral solvents. For the first application, counterpropagation neural networks were trained to predict the sign of the difference between chemical shifts of opposite stereoisomers. The neural networks were trained to process the chirality code of the alcohol as the input, and to give the NMR property as the output. In the second application, similar neural networks were employed, but the property to predict was the difference of chemical shifts in the two enantiomeric solvents. For independent test sets of 20 objects, 100% correct predictions were obtained in both applications concerning the sign of the chemical shifts differences. Additionally, with the second dataset, the difference of chemical shifts in the two enantiomeric solvents was quantitatively predicted, yielding r2 0.936 for the test set between the predicted and experimental values