Abordagem de sistemas complexos aplicada a problemas biologicamente motivados

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dc.contributor.advisorFaria, Allbens Atman Picardi
dc.contributor.advisor-coGuimarães, Andréia Rodrigues Marques
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4216801992845696
dc.contributor.authorLima, Larissa Lopes
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/9943818682025940
dc.contributor.refereeFaria, Allbens Atman Picardi
dc.contributor.refereeGuimarães, Andréia Rodrigues Marques
dc.contributor.refereeMorais, Maria Helena Franco
dc.contributor.refereeAndrade, Roberto Fernandes Silva
dc.contributor.refereeMattos, Thiago Gomes
dc.contributor.refereeWanner, Elizabeth Fialho
dc.date.accessioned2025-04-02T15:24:39Z
dc.date.available2025-04-02T15:24:39Z
dc.date.issued2022-05-13
dc.description.abstractO campo de estudo dos sistemas complexos está entrelaçado a muitas áreas da ciência e constitui uma abordagem promissora para a investigação de problemas biológicos. Neste trabalho, algumas ferramentas de sistemas complexos são usadas para estudar três problemas biológicos de grande preocupação atual: a pandemia de COVID-19, a ciclicidade dos surtos de dengue e o impacto das mudanças climáticas no banco de sementes de uma espécie invasora. No estudo de COVID-19, desenvolveu-se um modelo baseado em agentes para simular o espalhamento da doença e o efeito de indivíduos superespalhandores com diferentes cenários de mobilidade. Uma análise de redes foi aplicada para investigar o papel dos superespalhadores, mostrando que há indivíduos chave que interferem no processo de infecção. Ainda, foram feitas simulações para algumas capitais brasileiras usando redes, dados de mobilidade extraídos por telefones celulares e diferentes cenários de infecção. No caso do estudo de dengue, inicialmente foram aplicadas ferramentas de grafo de visibilidade e entropia para interpretar os dados de séries temporais da doença. Além disso, introduziu-se uma ferramenta denominada Histograma de Impacto-Frequência, gerada a partir dos grafos de visibilidade, a qual mostrou resultados melhores para o estudo da ciclicidade da dengue que a abordagem utilizando entropia. Em seguida, foi adaptado um modelo baseado em agentes para investigar a dinâmica de diferentes cenários de infecção por dengue. O resultado permitiu identificar humanos e mosquitos que possuem papel essencial nas redes. Por último, foi adaptado um modelo baseado em agentes para simular a dinâmica de um banco de sementes de uma espécie invasora sob diferentes cenários de mudanças climáticas. Os resultados dos três modelos podem auxiliar na tomada de decisão em diferentes âmbitos. No caso de COVID-19 e dengue, os modelos podem ser adaptados para diferentes cenários e doenças. O modelo de espécie invasora também pode ser adaptado para outras espécies e para auxiliar no manejo dessas espécies. Assim, a abordagem de sistemas complexos permitiu alcançar resultados inéditos no tratamento e análise de problemas biologicamente motivados, como a identificação de superespalhadores no espalhamento da COVID-19, ciclicidade em surtos epidêmicos da dengue e influência das mudanças climáticas no banco de sementes de espécies invasoras. Todos os estudos abordados neste trabalho são passíveis de continuidade, seja para os mesmos problemas ou para aplicações semelhantes.
dc.description.abstractotherThe field of study of complex systems is intertwined with many areas of science, being a promising approach to the investigation of biological problems. In this work, we applied some complex systems tools to study three biological problems of great current concern: the COVID-19 pandemic, the cyclicality of dengue outbreaks, and the impact of climate change on an invasive species. In the COVID-19 study, we developed an agent-based model to simulate the spread of the disease and the effect of superspreaders under different mobility scenarios. A network analysis was applied to investigate the role of superspreaders. The results showed that some individuals are crucial to the infection process. Furthermore, we performed simulations for some Brazilian cities using networks, mobility data extracted by cell phones, and different infection scenarios. In the case of the dengue study, we initially applied the visibility graph technique and entropy analysis to interpret two dengue time series data. Also, a tool called impact-frequency histogram was applied. This tool is generated from the visibility graph and showed better results for dengue cycling than the approach using entropy. Then, an agent-based model was adapted to investigate the dynamics of different scenarios of dengue. The result made it possible to identify humans and mosquitoes that play an essential role in the networks. Finally, we adapted an agentbased model to simulate the seed bank dynamics of an invasive species under different climate change scenarios. The results of the three models can help in decision-making in different areas. The COVID-19 and dengue models can be adapted for other scenarios and diseases. The invasive species model can also be adapted to assist in managing these species. Thus, the complex systems approach allowed us to achieve unprecedented results in treating and analyzing biologically motivated problems, such as identifying superspreaders in the spread of COVID-19, cyclicality in dengue epidemic outbreaks, and the influence of climate change on the seed bank of invasive species. All studies discussed in this work are likely to be continued, whether for the same problems or similar applications.
dc.identifier.urihttps://repositorio.cefetmg.br//handle/123456789/1084
dc.language.isopt
dc.publisherCentro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.initialsCEFET-MG
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacional
dc.subjectLógica simbólica
dc.subjectComputabilidade e complexidade
dc.subjectTeoria dos autmômatos
dc.titleAbordagem de sistemas complexos aplicada a problemas biologicamente motivados
dc.typeTese

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