Involvement of MicroRNA in Microglia-Mediated Immune Response

MicroRNAs (miRNAs) are an abundant class of small noncoding RNA molecules that play an important role in the regulation of gene expression at the posttranscriptional level. Due to their ability to simultaneously modulate the fate of different genes, these molecules are particularly well suited to act as key regulators during immune cell differentiation and activation, and their dysfunction can contribute to pathological conditions associated with neuroinflammation. Recent studies have addressed the role of miRNAs in the differentiation of progenitor cells into microglia and in the activation process, aiming at clarifying the origin of adult microglia cells and the contribution of the central nervous system (CNS) environment to microglia phenotype, in health and disease. Altered expression of several miRNAs has been associated with Alzheimer’s disease, multiple sclerosis, and ischemic injury, hence strongly advocating the use of these small molecules as disease markers and new therapeutic targets. This review summarizes the recent advances in the field of miRNA-mediated regulation of microglia development and activation. We discuss the role of specific miRNAs in the maintenance and switching of microglia activation states and illustrate the potential of this class of nucleic acids both as biomarkers of inflammation and new therapeutic tools for the modulation of microglia behavior in the CNS

Integração contínua no projeto SIGI.

Integração contínua. Localização única do código fonte. Scripts de construção automatizados. Suporte a testes unitários. Uso da integração contínua no projeto SIGI. Código fonte sob controle de versão. Processo de integração contínua. Integração do SigiCliente. Integração do SigiServidor. Execução dos testes de interface Web. Avanços e melhorias.bitstream/CNPTIA/9890/1/comuntec31.pdfAcesso em: 30 maio 2008

Reconhecimento Automático de Expressões Faciais Baseado em Modelagem Estatística

As expressões faciais são alvos constante de estudos desde Charles Darwin, em 1872. Pesquisas na área de psicologia e, em destaque, os trabalhos de Paul Ekman afirmam que existem expressões faciais universais básicas e elas são manifestadas em todos os seres humanos independente de fatores como gênero, idade, cultura e ambiente social. Ainda pode-se criar novas expressões mais complexas combinando as expressões fundamentais de alegria, tristeza, medo, nojo, raiva, surpresa e desprezo, além da face neutra. O assunto ainda é atual, uma vez que há uma grande necessidade de implementar interfaces homem-máquinas (IHM) capazes de identificar a expressão de um indivíduo e atribuir uma saída condizente com a situação observada. Pode-se citar como exemplos iterações homem-robô, sistemas de vigilância e animações gráficas. Nesse trabalho é proposto um sistema automático para identificar expressões faciais. O sistema é dividido em três etapas: localização de face, extração de características e identificação da expressão facial. O banco de dados Japanese Facial Expression Database - JAFFE foi utilizado para treinamentos e testes . A localização da face é realizada de maneira automática através do framework proposto por Viola-Jones e é estimado o centro da face. Na sequência, utiliza-se o algoritmo Active Appearance Model - AAM para descrever estatisticamente um modelo de forma e textura para o banco de dados. Com esse descritor é possível gerar um vetor de aparência capaz de representar, com redução de dimensão, uma face e, consequentemente, a expressão facial contida nela através de um algoritmo iterativo de busca a partir de um modelo médio. Esse vetor é utilizado na etapa de reconhecimento das expressões faciais, onde são testados os classificadores baseados no vizinho mais próximo k-NN e a máquina de vetores de suporte - SVM com kernel RBF para tratar o problema de forma não linear. É proposto um mecanismo de busca na saída do bloco de detecção de faces para diminuir o erro do modelo, pois o sucesso do algoritmo é altamente dependente do ponto inicial de busca. Também é proposto uma mudança no algoritmo AAM para redução do erro de convergência entre a imagem real e o modelo sintético que a representa, abordando o problema de forma não linear. Testes foram realizados utilizando a validação cruzada leave one out para todas as expressões faciais e o classificador SVM-RBF. O sistema apresentou um taxa de acerto de 55,4%, com sensibilidade 60,25% e especificidade 93,95%

Traduzinho XML para o modelo relacional: experiência no SIGI.

Conversão de dados de banco de dados relacional para/de o formato XML. Arquitetura do SIGI. Bancos de dados relacional e XML. A experiência no SIGI: XML e Oracle 8i. Exemplos.bitstream/CNPTIA/9194/1/COMNICADOTEC16_0.pdfAcesso em: 29 maio 2008

Boas práticas hídricas na produção leiteira.

bitstream/item/79662/1/Comunicado101.pd

Cobertura de testes unitários no SIGI.

Técnicas de teste. Ferramenta para cobertura de testes unitários. Diretrizes para utilização da Discover. Cobertura dos testes unitários do SIGI.bitstream/CNPTIA/9884/1/comuntec25.pdfAcesso em: 30 maio 2008

Gerador de relatórios Purus.

Arquitetura do Purus. Arquivo de definição de dados (DataSource). Arquivo de definição de relatório. Recursos. Agrupamento. Funções do grupo. Parametrização de definição de relatório. Inclusão de caracteres ASCII. Formatação de dados. Relatórios no formato CSV. Execução do Purus. Reportmanager.bitstream/CNPTIA/9889/1/comuntec30.pdfAcesso em: 30 maio 2008

Utilizando a Vermont para automação de testes funcionais no SIGI.

Técnicas de testes. Ferramenta para automação de testes. Diretrizes para utilização da Vermont. Configuração da Vermont. Procedimento para criação de um script. Procedimento para execução da Vermont via linha de comando.bitstream/CNPTIA/9885/1/comuntec26.pdfAcesso em: 30 maio 2008