Neste trabalho foi avaliado o desempenho de filtros para dióxido de nitrogênio, buscando evitar perdas durante a amostragem de sulfetos orgânicos, provocadas por oxidantes atmosféricos. Diferentes compostos e misturas foram usadas para recobrir superfícies sólidas empregadas na preparação destes filtros. Um sistema automatizado de análise em fluxo foi utilizado para comparar a eficiência de retenção de dióxido de nitrogênio pelos filtros. Entre os materiais testados na preparação dos filtros, as melhores escolhas foram papel ou lã de vidro impregnados com a mistura de sulfato de ferro (II), ácido sulfúrico e ácido pirogalico e ainda os filtros feitos de papel impregnados com trietanolamina. Os resultados obtidos em laboratório com mistura de gás padrão de dimetilsulfeto e experimentos em campo confirmaram a qualidade dos filtros e indicaram que eles podem ser utilizados para evitar a oxidação de sulfetos orgânicos durante a sua amostragem.In this work, oxidant scrubbers were evaluated for their ability to prevent sampling losses of dimethylsulfide caused by reactions with nitrogen dioxide. Various compounds and mixtures were used in the preparation of the oxidant scrubbers. An automatic flow analysis device was used to compare scrubbing efficiency for nitrogen dioxide. Among the scrubbers tested, the best were shown to be the one made with filter paper or glass wool coated with iron (II) sulfate, sulfuric acid and pyrogallic acid, and the one made from with paper coated with triethanolamine. The results obtained under laboratory conditions, using dimethylsulfide standard gas, and in field experiments confirmed that these scrubbers are suitable for the prevention of oxidation during sampling.

Os dados de expressão gênica geralmente sofrem de problemas de valor perdido devido a uma variedade de razões experimentais. Em bases de dados de câncer de mama, a análise subsequente e a classificação de subtipos podem sofrer fortemente com dados omissos, sendo assim é primordial tratar esse problema. Várias abordagens para estimação desses valores em dados de expressão gênica foram desenvolvidas, mas a tarefa é difícil devido a fatores como a existência ou não de uma estrutura de correlação nos dados e à alta dimensionalidade (número de genes x número de amostras) dos dados. Nesta pesquisa, desenvolvemos um método, para tratar valores ausentes em expressões gênicas de cancêr de mama, que lida com a alta dimensinalidade dos dados realizando a seleção de genes que melhor caracterizam o cancêr de mama, a partir do uso de informações de correlação entre genes. O método foi avaliado utilizando as métricas RMSE e MAE.