Efeitos do desalinhamento circadiano na atividade do tecido adiposo marrom em humanos
DINCON - XI conferência brasileira de dinâmica, controle e aplicações
| Processo: | 18/22140-2 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado |
| Vigência (Início): | 01 de fevereiro de 2019 |
| Vigência (Término): | 31 de janeiro de 2021 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Física - Física Geral |
| Pesquisador responsável: | Iberê Luiz Caldas |
| Beneficiário: | Flávia Mayumi Ruziska Hirata |
| Instituição Sede: | Instituto de Física (IF). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 18/03211-6 - Dinâmica não linear, AP.TEM |
| Assunto(s): | Sistemas dinâmicos Sincronização Redes neurais (computação) Dinâmica não linear Jet lag Ritmo circadiano |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Dinâmica não-linear | Jet-lag | Jet-lag social | Redes neurais | sincronização | sistemas dinâmicos | Sistemas Dinâmicos |
Resumo Ciclos circadianos estão presentes em todo espectro filogenético. Em particular em mamíferos estes são controlados principalmente pelo núcleo supraquiasmático (SNC). Alterações no ambiente podem gerar desalinhamentos entre os ritmos circadianos e os estímulos externos. Por exemplo, isso ocorre em viagens ao longo de muito fusos (jet-lag) e em turnos noturnos de trabalho (jet-lag social). Neste trabalho visamos ampliar o entendimento de como alterações no acoplamento entre os neurônios podem interferir na recuperação do jet-lag usando o ferramental provido pela Física, em particular pelas áreas de dinâmica não-linear, sistemas complexos e física estatística. Nós trabalharemos com modelos de baixa dimensionalidade, que podem tanto ser definidos diretamente quanto deduzidos de modelos de alta dimensionalidade usando técnicas como a do Ansatz de Ott-Antosen. Nesses modelos a interpretação da importância cada parte do modelo nos resultados será mais clara por serem mais simples. Nós também trabalharemos com modelos de alta dimensionalidade, considerando equações para os 10.000 neurônios que foram o SNC. Nesse caso será mais fácil associar os componentes do modelo aos processos fisiológicos, com o aumento de complexidade os resultados serão numéricos e de alta demanda de poder computacional. Em um segundo estágio do trabalho consideraremos a influência de flutuações estocásticas nos acoplamentos. Desenvolveremos a pesquisa em colaboração com a Profª Drª Gisele Akemi Oda do Instituto de Biociências da USP. | |
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