Revealing a novel Otubain-Like Enzyme from Leishmania infantum with deubiquitinating activity toward K48-linked substrate

Deubiquitinating enzymes (DUBs) play an important role in regulating a variety of eukaryotic processes. In this context, exploring the role of deubiquitination in Leishmania infantum could be a promising alternative to search new therapeutic targets for leishmaniasis. Here we present the first characterization of a DUB from L. infantum, otubain (OtuLi), and its localization within parasite. The recombinant OtuLi (rOtuLi) showed improved activity on lysine 48 (K48)-linked over K63-linked tetra-ubiquitin (Ub) and site-directed mutations on amino acids close to the catalytic site (F82) or involved in Ub interaction (L265 and F182) caused structural changes as shown by molecular dynamics, resulting in a reduction or loss of enzyme activity, respectively. Furthermore, rOtuLi stimulates lipid droplet biogenesis (an inflammatory marker) and induces IL-6 and TNF-a secretion in peritoneal macrophages, both proinflammatory cytokines. Our findings suggest that OtuLi is a cytoplasmic enzyme with K48-linked substrate specificity that could play a part in proinflammatory response in stimulated murine macrophages

FREQUÊNCIA DE SOROTIPOS DE Shigella flexneri ISOLADAS NO ESTADO DO PARÁ, BRASIL (1979-2009)

The genus Shigella has been one of the most common causes of diarrhea in underdeveloped countries, being responsible for the mortality rate and morbidity in high risk populations such as children under five and the elderly. The aim of this study, developed at the Evandro Chagas Institute, Pará, Brazil, from 1979 to 2009, was to evaluate the frequency of species and serotypes of 122 isolates of Shigella spp. isolated from patients with acute diarrhea. The isolates were identified by bacterial culture media with selective indicators and biochemical tests, and serogroups and serotypes were determined by the slide agglutination test. The serogroups most frequently found were S. flexneri (66.4%) and S. sonnei (32.8%). The serotype 2a of S. flexneri was the most frequent (54.3%) followed by 1b (17.2%). Most patients were aged between 0-5 years (44.6%), of which 38.2% cases had S. flexneri and 47.5% S. sonnei. Patients older than 18 years accounted for 39.2% of infections, with 37.0% S. flexneri cases, 32.5% S. sonnei, and 100% S. boydii. These results emphasize the need for continuous surveillance in the State of Pará.O gênero Shigella tem sido uma das causas mais comuns de diarréia em países pouco desenvolvidos, sendo responsável pela mortalidade e / ou morbidade em população de alto risco, como crianças menores de cinco anos e idosos. Este estudo, realizado no Instituto Evandro Chagas (IEC) , Estado do Pará, Brasil, no período de 1979 a 2009, teve como objetivo avaliar a frequência de espécies e sorotipos de 122 isolados de Shigella spp. provenientes de pacientes com diarréia aguda. Os isoladosbacterianos foram identificados por meios de culturas seletivos e indicadores e testes bioquímicos. Todos os isolados foram identificados quanto ao sorogrupo e sorotipo por meio da soroaglutinação em lâmina. Os sorogrupos mais frequentemente encontrados foram S. flexneri (66,4%) e S. sonnei (32,8%). O sorotipo de S. flexneri mais frequente foi o 2a (54,3%) seguido de 1b (17,2%). A maioria dos pacientes tinham idade entre 0 a 5 anos (44,6%), dos quais 38,2% apresentaram S. flexneri e47,5% S. sonnei. Pacientes com idade superior a 18 anos representaram 39,2% das infecções, sendo 37,0% casos de S. flexneri, 32,5% de S. sonnei e um isolado de S. boydii. Esses resultados reforçam a necessidade de uma vigilância epidemiológica contínua no Estado do Pará

Oral amyloidosis: an update

Background Amyloidosis is a disease characterized by the progressive deposition of abnormal proteins that can occur in any organ. In the oral cavity, the tongue is the most common affected site, usually causing macroglossia. Biopsy is essential for the diagnosis and the occurrence of its systemic form is mandatory to be investigated. This systematic review evaluated the existing information in the literature on Amyloidosis in the oral cavity to allow a more comprehensive and updated analysis of its clinicopathological characteristics, as well as to explore the main forms of treatment and prognostic factors. Material and Methods Electronic searches were undertaken in five databases supplemented by manual scrutiny. Results A total of 111 studies were included with 158 individuals. Conclusions The disease had a higher prevalence in women, the tongue was the most affected site, as well as the systemic form of the disease. The worst prognosis was for cases of systemic amyloidosis associated with multiple myelom

IMPACTO DAS MÉTRICAS DE SOFTWARE NO ÍNDICE DE MANUTENÇÃO: Uma Revisão Sistemática

Este artigo descreve a importância da qualidade do software, ressaltando sua capacidade de atender às necessidades dos usuários e agregar valor ao produto. No entanto, a falta de referências compromete a investigação das análises no gerenciamento quantitativo da qualidade do software orientado a objetos. A proposta central envolve o desenvolvimento de uma ferramenta automatizada para calcular e apresentar em tempo real revisões, simplificando a avaliação e capacitando os desenvolvedores a realizar ajustes proativos. Essa abordagem visa contribuir significativamente para a melhoria contínua da qualidade do produto ao longo do desenvolvimento

PREVISÃO DO CUSTO DE CARTAS EM LEGENDS OF RUNETERRA UTILIZANDO RANDOM FOREST: UMA ABORDAGEM DE APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA ANÁLISE DE DADOS DE JOGOS ELETRÔNICOS

Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are revolutionizing data analysis and decision-making in various fields, including electronic games. This study applied the Random Forest technique, a machine learning algorithm, to analyze and model card data from the game Legends of Runeterra (LoR). The main objective was to build a predictive model to estimate a card's cost based on its attributes and explore the distribution of card types in the game. The methodology involved exploratory analysis of a public dataset containing information about LoR cards, using the Python libraries Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, and Scikit-learn. The Random Forest model was trained and tested on subsets of the data, and its performance was evaluated using the mean squared error (MSE) and the coefficient of determination (R²). The results revealed insights into the distribution of cost and card types in the game, with most cards having a low cost and "Unit" type cards being the most frequent. The predictive model achieved an R² of 0.516, indicating that it explains 51.6% of the variance in card cost. This study demonstrates the potential of machine learning to analyze electronic game data and assist players and developers in making strategic decisions. The conclusions pave the way for future research exploring other machine learning algorithms and card attributes, aiming to improve the accuracy of the predictive model and deepen the understanding of game dynamics.A inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (machine learning) estão revolucionando a análise de dados e a tomada, incluindo jogos eletrônicos. Este estudo aplicou a técnica de Random Forest, um algoritmo de aprendizado de máquina, para analisar e modelar dados de cartas do jogo Legends of Runeterra (LoR). O objetivo foi construir um modelo preditivo para estimar o custo de uma carta com base em seus atributos e explorar a distribuição dos tipos de carta no jogo. A metodologia envolveu a análise exploratória de um conjunto de dados público contendo informações sobre as cartas do LoR, utilizando as bibliotecas Python Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn e Scikit-learn. O modelo de Random Forest foi treinado e testado em subconjuntos dos dados. Seu desempenho foi avaliado utilizando o erro quadrático médio (MSE) e o coeficiente de determinação (R²). Os resultados revelaram insights sobre a distribuição do custo e dos tipos de carta no jogo, com a maioria das cartas apresentando custo baixo e as cartas do tipo "Unidade" sendo as mais frequentes. O modelo preditivo alcançou um R² de 0.516, indicando que explica 51.6% da variância no custo das cartas. Este estudo demonstra o potencial do aprendizado de máquina para analisar dados de jogos eletrônicos e auxiliar jogadores e desenvolvedores na tomada de decisões estratégicas. As conclusões abrem caminho para futuras pesquisas que explorem outros algoritmos de aprendizado de máquina e atributos das cartas, visando aprimorar a precisão do modelo preditivo e aprofundar a compreensão das dinâmicas do jogo

EXPLORANDO A APLICAÇÃO DE MODELOS DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA NA ANÁLISE DE SUSPEITA DE DIABETES: Uma Investigação Preliminar

The conducted study addresses the possibility of employig machine learning models to assist in the early diagnosis of diabetes mellitus, a chronic condition that significantly impacts patients' quality of life and strains healthcare systems. The main objective is to explore the use of machine learning to aid in diabetes risk analysis, complementing traditional medical analysis. The dataset used was processed and normalized, and balancing techniques such as SMOTE and undersampling were employed, preparing the data to train three models: Keras Neural Network, Random Forest, and Gradient Boosting. Results show that the Random Forest model performs best overall, with high accuracy and the ability to minimize false positives, which is crucial given the study's context to prevent incorrect diagnoses or actual disease cases from going unnoticed. The study also highlights that synthetic data generation techniques can enhance the  representativeness of imbalanced medical datasets, reinforcing their potential for future  applications in medicine.  O estudo conduzido aborda a possibilidade de empregar modelos de aprendizado de máquina para auxiliar no diagnóstico precoce do diabetes mellitus, uma condição crônica que impacta significativamente a qualidade de vida dos pacientes e sobrecarrega os sistemas de saúde. O objetivo principal é explorar o uso de aprendizado de máquina para auxiliar na análise de risco para um diagnóstico do diabetes, complementando a análise médica tradicional. Os dados empregados como conjunto de testes foram processados e normalizados e técnicas de balanceamento como SMOTE e undersampling foram empregadas, preparando os dados para treinar três modelos: Keras Neural Network, Random Forest e Gradient Boosting. Os resultados mostram que o modelo Random Forest tem a melhor performance geral, com alta precisão e capacidade de minimizar falsos positivos, características especialmente importantes dado o contexto do estudo, evitando diagnósticos incorretos ou casos verdadeiros passando desapercebidos. O estudo também evidencia que técnicas de geração sintética de dados podem melhorar a representatividade de conjuntos de dados médicos desbalanceados, reforçando seu potencial para aplicações futuras em medicina

ESTIMATIVAS DE NÍVEIS DE OBESIDADE UTILIZANDO MACHINE LEARNING : EXPLORANDO FATORES CONTRIBUTIVOS E MODELOS PREDITIVOS PARA A PREVENÇÃO E INTERVENÇÃO NA OBESIDADE

This article explores the use of advanced machine learning techniques to estimate obesity levels based on demographic data, eating habits and physical condition of individuals from Mexico, Peru and Colombia. Using a robust and diverse dataset, the study employs algorithms such as logistic regression, decision trees and neural networks to develop predictive models. Analysis includes everything from data preparation to evaluating the effectiveness of models, providing valuable insights for public health interventions and policies aimed at preventing and treating obesity. Este artigo explora o uso de técnicas de aprendizado de máquina para estimar os níveis de obesidade com base em dados demográficos, hábitos alimentares e condição física de indivíduos do México, Peru e Colômbia. Utilizando um conjunto de dados diversificado, o estudo emprega algoritmos como regressão logística, árvores de decisão e redes neurais para desenvolver modelos preditivos. A análise inclui desde a preparação dos dados até a avaliação da eficácia dos modelos, fornecendo informações úteis para intervenções e políticas de saúde pública voltadas para a prevenção e tratamento da obesidade.&nbsp

APLICATIVO MOBILE PARA COMERCIALIZAÇÃO DE PRODUTOS DA AGRICULTURA FAMILIAR

Introduction - The commercialization of agricultural products from family farming faces several problems in marketing, from fierce competition with large producers to the problems generated by the COVID-19 pandemic. Based on these problems, it was proposed in this project, the development of a web/mobile application to help the producer in the dissemination and commercialization of their products, in an agile and assisted way. The work is part of the activities of the UNIFENAS Talent Laboratory project. Objective - It was proposed to create a hybrid mobile application, which could advertise and sell products from family farming. Methodology - For the execution of the project, it was defined that Flutter, created and maintained by Google, will be used as a programming tool, which facilitates the execution and creation of hybrid applications. Dart, extremely similar to the C/C++ and Javascript language, being strongly typed. For the development of the application's back-end, an API developed in .NET will be used, which will provide the data stored in the MySQL database for the application. The administration of the entire structure will be carried out by the site that will be developed in React and it will be possible to add new products, properties and farmers. Store (Android) and App Store (IOS). Results (partial or final) - The result of using the application is very beneficial and increases sales because the customer can buy much more easily from a farmer they already know. Conclusions - It is concluded that an application with this approach is of total relevance to the present day, where people have less and less time to attend fairs and shops in their city.Introdução - A comercialização de produtos agrícolas oriundos da agricultura familiar enfrenta diversos problemas na comercialização, desde a acirrada concorrência com os grandes produtores até os problemas gerados pela pandemia da COVID-19. Tendo por base tais problemas, foi proposto neste projeto, desenvolvimento de uma aplicação web/mobile para o auxílio ao produtor na divulgação e comercialização de seus produtos, de forma ágil e assistida. O trabalho faz parte das atividades do projeto Laboratório de Talentos da UNIFENAS. Objetivo - Foi proposto a criação de um aplicativo móvel híbrido, que conseguisse anunciar e vender os produtos oriundos da agricultura familiar.  Metodologia - Para a execução do projeto foi definido que será utilizado como ferramenta de programação o Flutter, criado e mantido pelo Google, que facilita a execução e criação de aplicações híbridas. Juntamente com o Flutter é utilizado a linguagem de programação Dart, extremamente parecida com a linguagem C/C + + e Javascript, sendo fortemente tipada. Para o desenvolvimento do back-end da aplicação, será utilizado uma API desenvolvida em .NET, que fornecerá os dados armazenados no banco de dados MySQL, para o aplicativo. A administração de toda a estrutura ficará por parte do site que será desenvolvido em React e nele será possível adicionar novos produtos, propriedades e agricultores. Com enfoque na facilidade da aplicação ser distribuída, será adicionado o executável nas principais lojas virtuais de aplicações móveis, Play Store (Android) e App Store (IOS). Resultados (parciais ou finais) - O resultado da utilização do aplicativo é muito benéfico e aumenta as vendas pois o cliente pode comprar com muito mais facilidade de um agricultor que já conhece. Conclusões - Conclui-se que uma aplicação com esse enfoque é de total relevância para os dias atuais, onde as pessoas possuem cada vez menos tempo para frequentar feiras e comércios em sua cidade

BENGALA DIGITAL PARA DEFICIENTES VISUAIS

Introduction. Accessibility means providing people with conditions to reach and use, safely and independently, urban spaces, means of transport, buildings, etc. Looking at the present day, it is notable that accessibility for people with disabilities needs many improvements. Objective. To develop an automated cane, using a set of embedded systems and programming tools. Methodology. The cane simulates a kind of second eye, the same method used in guide dogs. Its main function is to capture obstacles in the user's path. Embedded system components were used that add cost savings and potential functionality, including an Arduino Uno R3 board, ultrasonic sensors, buzzer, vibration sensor. Sound signals are returned along with a vibration in the cane, warning of obstacles in the path. Results. The device has ergonomics suitable for comfortable use, where the entire component is housed inside a case, which can be placed on the user's waist. The device works efficiently with a pair of ultrasonic sensors capable of identifying even small objects in front of it. Conclusion. possible to observe the practicality and greater security provided by the device. The technology applied to help people with visual impairments brings with it an affordable cost and better living conditions for such users. From this perspective, future work will be developed in order to improve the results obtained. This way, the user will have more detailed feedback on their journey, without needing conventional methods, such as: guide dog, folding cane, among others.Introdução. A acessibilidade significa dar a pessoas condições para alcançarem e utilizarem, com segurança e autonomia, os espaços urbanos, os meios de transportes, edificações etc. Observando os dias atuais é notável que a acessibilidade para deficiêntes necessita de muitas melhorias. Objetivo. Elaborar uma bengala automatizada, através de um conjunto de ferramentas de sistemas embarcados e programação. Metodologia. A bengala simula uma espécie de segundo olho, o mesmo método utilizado em cães guia. Sua função principal é captar obstáculos no caminho do usuário. Foram utilizados componentes de sistemas embarcados que agregam economia de custos e potencial em funcionalidade, incluindo, uma placa Arduino Uno R3, sensores ultrassônicos, buzzer, sensor de vibração. São devolvidos sinais sonoros juntamente com uma vibração na bengala, alertando sobre obstáculos no caminho. Resultados. O dispositivo possui uma ergonomia suscetível ao uso cômodo, onde todo o componente fica alojado dentro de um case, que pode ser colocado na cintura do usuário. O dispositivo trabalha de maneira eficiente com um par de sensores ultrassônicos capazes de identificar até mesmo objetos pequenos à sua frente. Conclusão.  possível observar a praticidade e maior segurança proporcionada pelo dispositivo. A tecnologia aplicada para o auxílio a portadores de deficiência visual, traz consigo um custo acessível e melhores condições de vida para tais usuários. A partir desta perspectiva, trabalhos futuros serão desenvolvidos a fim de aperfeiçoar os resultados obtidos. Dessa forma, o usuário terá um feedback mais detalhado de seu trajeto, sem que necessite dos métodos convencionais, tais como: cão guia, bengala dobrável, dentre outros