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- Cultivo da cianobactéria Nostoc sp. em laboratórioPublication . Pereira, Jéssica Raquel Pinto; Mouga, Teresa Margarida Lopes da SilvaAs cianobactérias, tal como Nostoc spp., são um grupo de bactérias muito promissoras em diversas áreas, tal como a produção de biodiesel, a biorremediação, a produção de biofertilizantes e como fonte de metabolitos, sendo por isso importante perceber as condições de otimização da produção de biomassa. Este trabalho teve, assim, como objetivos a produção de biomassa a partir de inóculo de Nostoc sp. 136, avaliando a sua concentração inicial mais favorável, identificar o melhor de entre diferentes meios, estudar diversificadas concentrações de nutrientes e ainda conhecer o impacto de distintos comprimentos de onda sobre o cultivo. Através de cultivo em batch foram realizados quatro ensaios em diversas condições, mantendo sempre a irradiância, temperatura e arejamento similares, e foram analisadas as taxas de crescimento específico e relativo, a produtividade, a humidade e o peso seco. De entre as diferentes concentrações (1,002, 3,702 e 5,174 g.L-1), a concentração mais baixa foi a que obteve os melhores resultados a nível do crescimento, porém também registou o valor mais baixo a nível do peso seco, mostrando diferentes fases do estado de crescimento. Quando comparados os meios utilizados (BG11 modificado, FloraNova e Nutribloom) observou-se que o meio mais eficiente seria o meio BG11 modificado, porém o Nutribloom mostrou-se bastante eficaz, sem mostrar diferenças estatisticamente significativas, podendo ser um futuro substituto, dependendo do objetivo de cultivo. De entre as concentrações de nutrientes estudadas (suplementação do meio BG11 modificado com 1,5x e 2x de azoto, ferro e magnésio), o ensaio controlo suplementado com 1,5x de azoto mostrou-se o mais eficaz. A suplementação 2x obteve sempre menor crescimento, mostrando que o excesso de nutrientes é prejudicial para o organismo. Ao serem utilizados os diferentes comprimento de onda (Branco [450 e 550-620nm], Azul [460-470], Vermelho [610-640], Branco/Azul [440-470], Branco/Vermelho [610-640]) foi observado que o Branco obteve os melhores resultados juntamente com a combinação Branco/Vermelho, tendo o Vermelho obtido valores de crescimento negativos mostrando-se a menos favorável. Seria interessante futuramente investigar de que forma estas condições de cultivo influenciam os metabolitos presentes na cianobactéria Nostoc sp. 136.
- Gestão Inteligente de Despesas de CasaPublication . Silva, Mickael Vieira da; Bernardino, Eugénia Moreira; Bernardino, Anabela MoreiraO presente relatório é parte integrante do projeto realizado no âmbito da Unidade Curricular (UC) Dissertação/Projeto/Estágio do Mestrado em Ciência de Dados, lecionado na Escola Superior de Tecnologia e Gestão do Instituto Politécnico de Leiria. O objetivo deste relatório é descrever todo o trabalho desenvolvido ao longo do projeto. O projeto visa oferecer uma solução a um problema real através de técnicas utilizadas em Business Intelligence – uma das grandes áreas da Ciência de Dados que tem muito ênfase neste Mestrado. O objetivo deste projeto é responder a várias perguntas que geralmente ficam sem resposta aquando a elaboração de orçamentos familiares, como por exemplo: “quanto dinheiro gastamos nas compras dos supermercados?”, “em que categorias de produto se despendeu mais dinheiro?”, ou “qual é a loja mais cara para os produtos comprados com mais frequência?”. O projeto iniciou-se com a construção de uma Base de Dados (BD) SQL de raiz, o que incluiu a elaboração do dicionário de dados, do modelo conceptual (diagrama de entidade e relacionamento) e do modelo lógico. Esta BD foi de seguida preenchida com dados que foram extraídos a partir de faturas eletrónicas emitidas por várias lojas da cadeia de supermercados Continente, faturas essas datadas de 2019 a 2024. Foi necessário criar vários algoritmos com a linguagem de programação Python para conseguir recolher as faturas que se encontravam num servidor de e-mail, extrair dessas faturas os dados relevantes e introduzir os mesmos na BD, isto tudo de forma automática. Outras faturas referentes a outras lojas foram introduzidas manualmente através de queries SQL. A partir da BD já preenchida, foi feito um estudo para a elaboração de um Data Warehouse (DW) igualmente de raiz, incluindo a conceção do modelo dimensional, criação das tabelas e automatização do processo ETL (Extract, Transform and Load). Por fim, foram elaborados vários dashboards. Os gráficos e as tabelas desses dashboards são gerados diretamente a partir dos dados que foram carregados no DW, o que permite analisar sob diversas formas as despesas obtidas com base nas faturas disponíveis.