Abordagem de sistemas complexos aplicada a problemas biologicamente motivados

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Lima, Larissa Lopes
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais; Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacional; Brasil; CEFET-MG
• Palavras-chave em Português: Lógica simbólica; Computabilidade e complexidade; Teoria dos autmômatos
• Link de acesso: https://repositorio.cefetmg.br//handle/123456789/1084

O 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.