As alterações no desenvolvimento motor em crianças com Síndrome de Down

Projeto de Graduação apresentado à Universidade Fernando Pessoa como parte dos requisitos para obtenção do grau de Licenciada em FisioterapiaObjetivos: O objetivo desta revisão bibliográfica é verificar quais são as principais alterações do desenvolvimento motor da criança com Síndrome de Down e verificar se estas se desviam muito do padrão normal de desenvolvimento típico. Metodologia: Pesquisa de artigos nas bases de dados B-on, Pubmed e Science Direct. Foram utilizadas as palavras-chave: “motor development”; “Down Syndrome”; “infants” e “gross motor”. Resultados: Obtiveram-se 146 artigos dos quais foram incluídos para o estudo 8 artigos com um total de 222 participantes. A qualidade metodológica dos artigos utilizados, foi avaliada com recurso à CASP SCALE, tendo-se obtido um score médio de 10,1. Conclusão: Verificou-se que apesar de as crianças com Síndrome de Down, atingirem os mesmos marcos de desenvolvimento que as crianças com desenvolvimento típico, estes surgem mais tarde, influenciando assim a aquisição quer dos movimentos grosseiros quer dos movimentos mais finos.Objectives: The aim of this bibliographic review it’s to verify which are the main changes of the motor development in the infants with Down Syndrome and check if this deviates from the normal pattern of Typical Development. Method: Research for articles in the databases B-on, Pubmed e Science Direct. Were used the keywords: “motor development”; “Down Syndrome”; “infants” e “gross motor”. Results: Were obtained 146 articles from which were included in the study 8 articles with a total of 222 participants. The methodological quality of the articles was evaluated using the CASP SCALE, yielding an average score of 10,1. Conclusion: It was found that despite children with Down Syndrome achieve the same developmental milestones that children with Typical Development, these arise later, influencing the acquisition either of gross motor or fine movements

Modeling CNS receptor binding profiles of small molecules

Tese de mestrado, Bioinformática e Biologia Computacional (Biologia Computacional), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências 2015A identificação de novos compostos ativos, passíveis de serem aplicados no tratamento de doenças, é a principal preocupação da indústria farmacêutica, que se foca em encontrar compostos de atuação altamente específica, evitando assim a existência de efeitos secundários. Contudo, este processo nem sempre é fácil, pois tem sido comprovado que muitas moléculas têm como alvo mais do que um recetor. Estas são moléculas promiscuas que ao se ligarem a diferentes recetores podem levar ao surgimento de efeitos inesperados. Este problema recebe o nome de polifarmacologia e muitos estudos têm sido desenvolvidos no seu âmbito. Na primeira parte deste trabalho, tentou-se estabelecer uma relação entre os perfis de ligação de moléculas a diferentes recetores e a sua relação com a semelhança entre as sequências proteicas dos mesmos. Verificou-se que não existe um padrão constante e que, na maioria dos casos, as moléculas apresentam perfis de ligação diferentes, mesmo para recetores muito semelhantes. Este resultado mostrou que a polifarmacologia é, de facto, um problema complexo e que é necessário investir em diferentes tipos de informação para prever perfis de ligação e evitar o surgimento de efeitos secundários indesejados. Para prever todos os efeitos resultantes da atuação de uma molécula, é necessário ter um conhecimento prévio acerca das interações entre esta e os recetores, conhecer os tipos de ligações e também as suas forças. Uma forma de obter este conhecimento passa por experiências laboratoriais, no entanto, estes são processos muito dispendiosos e que consomem muito tempo. Uma forma mais acessível de abordar esta questão foi criando modelos computacionais capazes de prever possíveis interações entre moléculas e recetores com o objetivo de identificar moléculas alvo para a realização dos ensaios experimentais, aumentando assim a probabilidade de sucesso. Muitos destes modelos computacionais são baseados em métodos de aprendizagem automática, abordagens muito comuns em informática. Estes métodos baseiam-se num processo de aprendizagem de entidades, tendo como fundamento as suas caraterísticas já conhecidas, para criar um modelo capaz de classificar novas entidades. O sucesso destas técnicas tem sido comprovado em vários contextos da bioinformática e são uma aposta promissora na predição de interações entre moléculas e recetores. Com este trabalho, pretendeu-se utilizar uma abordagem de aprendizagem automática para desenvolver um modelo de predição de interações entre moléculas e recetores, tendo por base as semelhanças estruturais entre as moléculas e os seus respetivos níveis de atividade, já conhecidos, para recetores de serotonina e dopamina. O interesse nestas duas famílias de recetores recai no facto de fazerem parte da superfamília de recetores acoplados à proteína G, uma das mais importantes presentes no Sistema Nervoso Central. Para além disso, é conhecido o envolvimento de recetores de serotonina e dopamina em doenças neurológicas, como a doença de Parkinson e o Distúrbio de Défice de Atenção e Hiperatividade. Assim, surge a necessidade de identificar, para estes recetores, moléculas candidatas a serem utilizadas como ponto de partida para o desenvolvimento de novos fármacos, a serem aplicados no tratamento de algumas destas doenças neurológicas. Como técnica de aprendizagem automática, optou-se pela utilização de um classificador de Naive Bayes, um método de aprendizagem supervisionada baseado no Teorema de Bayes e que tem como pressuposto a independência entre as características que classificam uma entidade. Para obter a semelhança estrutural entre as moléculas foi utilizado o NAMS (Non-contiguous Atom Matching Structural Similarity), um método que identifica o alinhamento ótimo entre os átomos de duas moléculas tendo em conta, não só os seus perfis topológicos, mas também os próprios átomos e as características das ligações entre os mesmos. Para a concretização deste trabalho foi obtida informação acerca de moléculas com ligações, já identificadas, a recetores de serotonina e dopamina, tendo estes dados sido recolhidos com base em informação presente no ChEMBL. Adicionalmente, foram também recolhidos os valores de bioatividade de cada molécula para cada recetor, sobre a forma de Kis, as constantes de inibição que quantificam as forças de interação entre as moléculas e os recetores em estudo. No decorrer deste trabalho, foram construídos três modelos de predição de interações molécula-recetor. Estes incluíram informação relativa a semelhanças estruturais entre moléculas e os seus níveis de bioatividade, perfis de ligação de moléculas para com diferentes recetores e uma combinação de toda a informação anterior. O primeiro modelo de predição foi construído tendo em conta apenas a informação relativa a semelhanças estruturais entre as moléculas e os seus níveis de atividade. Para isso, foram identificadas, para cada recetor, moléculas kernel, isto é, moléculas muito ativas e estruturalmente distintas das restantes, com as quais as moléculas em teste são comparadas. Tendo por base as suas semelhanças estruturais a cada molécula kernel, as probabilidades de ligação a cada recetor são então calculadas. Apesar deste modelo ter demonstrado resultados promissores durante o processo de validação, uma elevada taxa de falsos negativos mostrou que se trata de um modelo conservador e que deve ser aplicado quando se pretendem resultados mais precisos. O segundo modelo foi construído de modo a verificar se a informação relativa ao comportamento de ligação de uma molécula para com outros recetores pode ser relevante na predição da sua interação com novos recetores. Para isso, foram tidas em conta apenas as moléculas comuns entre recetores e os seus níveis de bioatividade. Com esta informação, foram construídas duas bases de dados contendo as probabilidades usadas aquando do cálculo das probabilidades de interação entre as moléculas em teste e os recetores. Durante o processo de validação, este modelo evidenciou melhores resultados do que o primeiro modelo. Contudo, estes foram considerados como devidos a uma sobrerrepresentação de moléculas ativas nos dados recolhidos. No entanto, não querendo descartar a informação proveniente de outros recetores, os dois modelos foram integrados para construir o terceiro modelo. O terceiro modelo, integrando informação relativa a semelhanças estruturais entre moléculas, os seus níveis de bioatividade e informação relativa a outros recetores, foi o que demostrou melhores resultados, atingindo o maior nível de acuidade. Para além disso, foi também o modelo que mostrou um maior equilíbrio entre as proporções de falsos positivos e falsos negativos. Consequentemente, este modelo mostrou ser a melhor opção na identificação de potenciais interações entre um conjunto de moléculas e recetores de serotonina e dopamina. Numa tentativa de aumentar o desempenho dos modelos propostos, tentou-se identificar, para cada recetor, um valor de probabilidade mais preciso a partir do qual uma molécula deveria ser classificada como ativa. No entanto, apesar de aumentar a especificidade e precisão dos modelos propostos, este ajustamento não conduziu a um melhor desempenho. Em conjunto, os resultados obtidos mostraram que o classificador de Naive Bayes é um método passível de ser utilizado na construção de modelos de predição de interações entre moléculas e recetores. Também a ferramenta NAMS demostrou um bom desempenho durante a comparação estrutural de moléculas, o que se tornou evidente pelos resultados obtidos durante o processo de validação dos modelos. Adicionalmente, verificou-se que a utilização da semelhança estrutural entre moléculas em conjunto com os seus níveis de bioatividade é uma abordagem promissora na identificação de moléculas candidatas a validação experimental. A nível global, verificámos que a integração de informação de diferentes tipos continua a ser a melhor alternativa na previsão de perfis de ligação entre moléculas e recetores. Para além disso, comprovámos, mais uma vez, que os métodos de aprendizagem automática são uma forma eficiente e pouco dispendiosa de selecionar novos compostos candidatos para validação in vitro.Pharmaceutical industry has been focused on finding highly selective single target drugs. However, different studies have been showing that this is not always possible since many molecules can bind to more than one receptor. These molecules are described as promiscuous compounds and their polypharmacological behavior has been case of many studies. In the first part of our work, we have investigated the relationship between molecules binding profiles and the sequence similarity of their target receptors. We have found different patterns but no evident relationship was identified since many molecules present different binding patterns for different receptors, even when they are very closed. These results show the level of complexity inherent to pharmacology and the importance of finding new methods to predict molecules binding profiles. When binding to different receptors, a drug can led to unpredictable side-effects which is a limitation in case of disease treatment. To avoid side-effects it is import to get knowledge on molecules’ binding profiles. With this purpose, different approaches have been developed to predict interactions between molecules and receptors. Many of these approaches rely on the use of machine learning techniques to predict drug-target interactions. These techniques have been widely used in informatics and have already shown their contribute to bioinformatics. In this work, we have used a machine learning method to predict interactions between molecules and serotonin and dopamine receptors, two of the most important families of receptors present in the Central Nervous System. To construct our model, we have used the Naïve Bayes classifier, which is a supervised learning method based on applying Bayes’ Theorem with the assumption of conditional independence between features. We have developed three different models that include co-activity data between receptors, molecular similarity and a combination of these two. Despite the three models have presented promising results, the model integrating all the data has shown to be the one with the best performance. Our results have demonstrated that Naïve Bayes is an efficient method to drug target interactions prediction. Moreover, it was demonstrated that structural similarity between compounds together with their bioactivity levels is a promising approach to identify candidate molecules for further in vitro validation

Evaluation of Salmonella spp. and Listeria monocytogenes survival in table salt and crosscontamination effect

info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Table salt as vehicle for Salmonella spp. and Listeria monocytogenes cross-contamination

info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Co-composting cow manure with food waste: The influence of lipids content

Addition of an oily waste to a co-composting process of dairy cow manure with food waste, and the influence in the final product was evaluated. Three static composting piles with different substrates concentrations were assessed. Sawdust was also added to all composting piles to attain 60%, humidity at the beginning of the process. In pile 1, the co-substrates were the solid-phase of dairy cow manure, food waste and sawdust as bulking agent. In piles 2 and 3 there was an extra input of oily waste of 7 and 11% of the total volume, respectively, corresponding to 18 and 28% in dry weight. The results showed that the co-composting process was feasible even at the highest fat content. Another positive effect due to the oily waste addition was the requirement of extra humidity, due to the hydrophobic properties of this specific waste, which may imply reduced need of a bulking agent. Moreover, this study shows that composting can be a feasible way of adding value to fatty wastes. The three final composts presented very similar and suitable properties for land application.(undefined

Uma perspectiva dos educadores

Para as crianças, brincar é um ato natural durante o qual, em liberdade e com espontaneidade, desenvolvem a sua sensibilidade, a sua criatividade e as suas competências pessoais e sociais. O presente relatório visa aprofundar o conhecimento sobre a brincadeira livre nos contextos de Jardim-de-Infância, a partir da perspetiva dos educadores. Para a recolha dos dados, recorreu-se à realização de inquéritos por questionário visando analisar quanto tempo atribuem os educadores à brincadeira livre no seu planeamento. Os questionários foram entregues a 173 educadores de infância na região da Amadora e de Odivelas, tendo sido devolvidos 57,8% dos questionários. A análise das respostas evidenciou que muitos dos participantes não seguem só um modelo educativo, mas implementam o que consideram ser o melhor de cada um. A análise dos dados demonstrou que não existe diferenças significativas no tempo estipulado para a brincadeira livre e que existe uma grande diversidade de áreas disponíveis para que as crianças possam brincar de acordo com a sua motivação naquele momento. Neste trabalho, refletiu-se ainda sobre a implicação e participação das crianças no planeamento da Brincadeira Livre, sobre os cantinhos pelos quais demonstram maior ou menor preferência. Concluiu-se que os educadores destinam o mesmo tempo tanto para a brincadeira livre no interior (sala) como no exterior (recreio). Como referem diversos autores, é importante que as brincadeiras das crianças ocorram em ambos os contextos e que ambos se complmenetam e completam as brincadeiras das crianças.For children, play is a natural act during which, in freedom and spontaneity, they develop their sensitivity, their creativity and their personal and social skills. This report aims at deepen knowledge about the free play in the contexts of kindergarten, from the perspective of teachers. For data collection, surveys were carried out by questionnaire in order to analyze how much time do the educators dedicate to free play in their planning. Questionnaires were given to 173 kindergarten teachers in the area of Amadora and Odivelas, having been returned 57.8% of the questionnaires. The analysis of the responses showed that many of the participants follow not only an educational model, but implementing what they consider to be the best of each one. The data analysis showed no significant differences in the stipulated time for free play, and there is a great diversity of areas available so children can play according to their motivation at that time. In this paper there’s a reflection about the involvement and participation of children in planning Free Play, and also on the little corners, for which they demonstrate greater or lesser preference. It is concluded that educators give the same time both the free play inside (room) and outside (playground). As mentioned by several authors, it is important that children’s play occur in both contexts and that both complement each other and complete the child’s play

Characterization of listeria monocytogenes isolates from human clinical episodes ocurring from 2013 to 2018

info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Fitness group class instructor quality and customer satisfaction in gyms: Project presentation

Comunicações apresentadas originalmente no 9º Congresso Internacional de Atividade Física e Saúde, «Atividade física e desporto: Experiências, desafios e perspetivas», org. Instituto Politécnico de Beja, Escola Superior de Educação, 2-3 junho, 2022

THE EFFECTS OF ADDING SOY FIBER TO WHEAT SPAGHETTI

This study has evaluated the effects of adding 4%, 6% and 8% soy fiber to wheat pasta for the production of dry wheat spaghetti. The properties of the mixture were evaluated for humidity, falling number, ashes, color, retained gluten, and subjected to farinograph (water absorption, development, stability) and extensograph analyses (resistance and extensibility). The spaghetti was evaluated with cooking tests (performance, increased volume, loss of soluble solids to cooking water) and sensory analysis. The addition of soy fiber to wheat flour resulted in mixtures with rheological and physicochemical characteristics suitable for the production of wheat spaghetti, enhancing performance and reducing the loss of soluble solids to the cooking water. The sensory analysis showed that, for all parameters tested, panelists favored mixtures with up to 6% soy fiber addition