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LDAShiny: An R Package for Exploratory Review of Scientific Literature Based on a Bayesian Probabilistic Model and Machine Learning Tools
Publication . De la Hoz-M, Javier; Fernández-Gómez, Mª José; Mendes, Susana
In this paper we propose an open source application called LDAShiny, which provides a graphical user interface to perform a review of scientific literature using the latent Dirichlet allocation algorithm and machine learning tools in an interactive and easy-to-use way. The procedures implemented are based on familiar approaches to modeling topics such as preprocessing, modeling, and postprocessing. The tool can be used by researchers or analysts who are not familiar with the R environment. We demonstrated the application by reviewing the literature published in the last three decades on the species Oreochromis niloticus. In total we reviewed 6196 abstracts of articles recorded in Scopus. LDAShiny allowed us to create the matrix of terms and documents. In the preprocessing phase it went from 530,143 unique terms to 3268. Thus, with the implemented options the number of unique terms was reduced, as well as the computational needs. The results showed that 14 topics were sufficient to describe the corpus of the example used in the demonstration. We also found that the general research topics on this species were related to growth performance, body weight, heavy metals, genetics and water quality, among others.
O uso de smart speakers na incapacidade: Uma scoping review
Publication . Tavares, Rafael; Sousa, Helena; Ribeiro, Jaime
Introdução: Os smart speakers (SS), como o Amazon Echo e o Google Nest, estão estabelecidos no mercado mundial e disponíveis para a população geral. A inteligência artificial programada nestes dispositivos de conversação e a sua compatibilidade com diferentes redes cria oportunidades para a criação de intervenções em diferentes populações com incapacidade aplicáveis num contexto de casa inteligente. Objetivos: Compreender como os SS estão a ser utilizados por indivíduos com incapacidade, revelar o seu potencial e possibilidades de intervenção. Métodos: Em fevereiro de 2021 foi realizada uma scoping review baseada em artigos das bases de dados PubMed/Medline, B-On, Scopus e Web of Science. Foram considerados artigos publicados desde 2016 até 2021, escritos em português e inglês e revistos por pares. Foram incluídos estudos focados na utilização de SS disponíveis no mercado geral (Google Nest / Home, Amazon Echo, Invoke, HomePod) como agente de intervenção no ambiente residencial ou ECU, em populações com condições diversas, abrangendo indivíduos com deficiências sensoriais, cognitivas, emocionais e motoras. Resultados: Foram identificadas diferentes abordagens e exigências dos utilizadores. Os dispositivos foram aplicados como uma solução singular ou como um elemento de sistemas de maior complexidade, interagindo com outros dispositivos ou softwares. Conclusões: A identificação de diferentes intervenções para diferentes incapacidades sublinha o potencial de intervenção destes dispositivos com melhorias funcionais observadas em incapacidades físicas, cognitivas, sensoriais e emocionais. Estes dispositivos podem substituir dispositivos dispendiosos criados para nichos de população e sistemas fechados, dirigidos para formas concretas de incapacidade. Sendo a personalização uma característica relevante, a aplicação de SS não dispensa o acompanhamento técnico no processo.
Caracterização da atividade neuroprotetora de exopolissacarídeos extraídos de dinoflagelados marinhos: Protoceratium reticulatum; Gymnodinium catenatum; Prorocentrum lima
Publication . Teixeira, Madalena Froés Ferreira Couto; Alves , Celso Miguel da Maia; Silva , Joana Rita Martins da; Ferreira , Ana de Jesus Branco de Melo de Amorim
A doença de Parkinson (DP) é uma patologia neurodegenerativa progressiva caracterizada pela perda de neurónios dopaminérgicos e pela acumulação de corpos de Lewy, conduzindo a défices motores e cognitivos. As terapias atualmente disponíveis, como a Levodopa, são essencialmente sintomáticas e não alteram a progressão da doença. Compostos naturais marinhos, em particular os exopolissacarídeos (EPS), apresentam propriedades antioxidantes e anti-inflamatórias, tornando-se candidatos promissores para estratégias neuroprotetoras.
O principal objetivo da presente dissertação consistiu na caracterização química e na avaliação das atividades antioxidante, neuroprotetora e anti-inflamatória de EPS extraídos de três dinoflagelados marinhos: Protoceratium reticulatum, Gymnodinium catenatum e Prorocentrum lima.
A caracterização incluiu análise da composição química, identificação de grupos funcionais por espetroscopia de infravermelho com transformada de Fourier (FTIR) e determinação estrutural por ressonância magnética nuclear de protão (1H RMN). As atividades biológicas foram avaliadas por ensaios antioxidantes (2,2-difenil-1-picril-hidrazilo (DPPH) (0–100 μg/mL), capacidade redutora férrica (FRAP) (100 μg/mL) e redução do anião superóxido (0–100 μg/mL), efeito neuroprotetor em células SH-SY5Y não diferenciadas e diferenciadas (3–300 μg/mL; 24 h) com ácido retinóico (10 μM) e forbol (TPA; 80 μM) expostas à neurotoxina 6-hidroxidopamina (6-OHDA; 100 μM), e atividade anti-inflamatória (1–100 μg/mL; 24 h) em células de microglia BV-2, com base na produção de óxido nítrico (NO).
Os EPS apresentaram elevada pureza, evidenciada pela presença residual de compostos fenólicos, proteínas ou ácidos nucleicos, na sua composição. P. reticulatum exibiu o maior teor de sulfatos (106,10 ± 7,63 mg eq Na₂SO₄/g EPS). Embora não tenha sido possível determinar o conteúdo total de carboidratos, todas as espécies apresentaram bandas de absorção típicas de exopolissacarídeos (3500–3394 cm⁻¹; 1663–1619 cm⁻¹; 1442–1423 cm⁻¹; 1150–990 cm⁻¹; 873 cm⁻¹; 667–597 cm⁻¹) através dos dados obtidos pela técnica de FTIR. A análise de 1H RMN revelou desvios químicos característicos de estruturas polissacarídicas e a predominância de ligações β-glicosídicas (δ 4,74 ppm), além da deteção de grupos metilo (δ 1,25–1,16 ppm) e acetilo (δ 1,84 ppm). Relativamente à atividade antioxidante, os EPS não demonstraram qualquer efeito significativo.
De igual modo, nos ensaios realizados com células SH-SY5Y expostas à 6-OHDA, não foi possível observar qualquer atividade neuroprotetora, tanto em células não diferenciadas como em células diferenciadas. Em microglia BV-2 não estimulada com lipopolissacarídeos (LPS), os EPS não alteraram significativamente os níveis de NO, indicando ausência de ativação microglial em condições fisiológicas. Contudo, em células BV-2 estimuladas com LPS, os EPS de P. reticulatum, G. catenatum e P. lima reduziram a produção de NO entre 20 e 30%
Concluindo, embora os EPS não tenham apresentado atividade antioxidante ou neuroprotetora, a sua capacidade de reduzir a produção de NO em microglia ativada demonstra o seu potencial anti-inflamatório. Este estudo representa a primeira caracterização e avaliação biológica de EPS de P. reticulatum, G. catenatum e P. lima, fornecendo dados pioneiros que ampliam o conhecimento sobre EPS com origem em dinoflagelados e sustentam a continuação do seu estudo em futuras estratégias neuroprotetoras.
A Survey on Data-driven Performance Tuning for Big Data Analytics Platforms
Publication . Costa, Rogério Luís de C.; Moreira, José; Pintor, Paulo; Santos, Veronica dos; Lifschitz, Sérgio
Many research works deal with big data platforms looking forward to data science and analytics. These are complex and usually distributed environments, composed of several systems and tools. As expected, there is a need for a closer look at performance issues. In this work, we review performance tuning strategies in the big data environment. We focus on data-driven tuning techniques, discussing the use of database inspired approaches. Concerning big data and NoSQL stores, performance tuning issues are quite different from the so-called conventional systems. Many existing solutions are mostly ad-hoc activities that do not fit for multiple situations. But there are some categories of data-driven solutions that can be taken as guidelines and incorporated into general-purpose auto-tuning modules for big data systems. We examine typical performance tuning actions, discussing available solutions to support some of the tuning process's primary activities. We also discuss recent implementations of data-driven performance tuning solutions for big data platforms. We propose an initial classification based on the domain state-of-the-art and present selected tuning actions for large-scale data processing systems. Finally, we organized existing works towards self-tuning big data systems based on this classification and presented general and system-specific tuning recommendations. We found that most of the literature pieces evaluate the use of tuning actions at the physical design perspective, and there is a lack of self-tuning machine-learning-based solutions for big data systems.
Survival of prescribed burning treatments to wildfire in Portugal
Publication . Davim, David A.; Rossa, Carlos G.; Fernandes, Paulo M.
Adoption of prescribed burning is increasing as the treatment chosen to decrease fuel hazard in southern Europe but little is known about how it affects wildfire activity. We assessed the effectiveness of prescribed burning treatments by analysing the survival of treatment units to wildfire in mainland Portugal (2005–2017). We examined the time-dependency of treatment-wildfire encounters through survival analysis, and evaluated treatment effectiveness as the intersection outcome in terms of the unburned fraction of the treatment. Generalized linear modelling supplemented by regression tree analysis was used to attain the second objective. Prescribed fire treatments were frequently (42% of the total number of units) intersected by wildfire, which occurs soon after treatment: the probability of an encounter peaked 2 years after treatment and its cumulative value grew at a diminishing rate with fuel age. Of all treated units, 58% burned entirely upon encounter and the median unburned fraction was 0.01 owing to the prevalence of intersections with large and presumably fast spreading and high intensity wildfires. Larger treatments burned less in area but the effect of wildfire characteristics was largely prevalent over the effect of treatment size. The unburned fraction of treated units seldom responded to fuel age, which we discuss based on biophysical influences, treatment effort, and fire suppression strategy. The high encounter rate but low effectiveness in decreasing burned area within treatments and, seemingly, nil effect for practical purposes on wildfire size indicates that prescribed burning is not impacting wildfire extent in Portugal. Our findings indicate the need to scale-up prescribed burning activity to effectively contribute to decrease wildfire size, but also improvements in fire management planning and operations in general.