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Melanins are structurally complex pigments produced by organisms in all domains of life from bacteria to animals, including humans. In insects, melanins are essential for survival and have key roles in cuticle sclerotization, wound healing and innate immunity. In this study, we used a diverse set of molecular, biochemical, and imaging approaches to characterize mosquito melanin involved in innate immune defense (melanotic capsules ). We observed that melanotic capsules enclosing Plasmodium berghei ookinetes were composed of an acid-resistant and highly hydrophobic material with granular appearance, which are characteristic properties of melanins. Spectroscopical analyses reveal chemical signatures of eumelanins and pheomelanin. Furthermore, using an enrichment approach for the proteomic analysis, we identified a set of 14 of acid-resistant mosquito proteins embedded within the melanin matrix possibly related to an anti- Plasmodium response. Among these, Ag Mesh, a highly conserved protein among insect species that contains domains suggesting a role in immune recognition and function. We targeted Ag Mesh for further study using a RNAi-based gene silencing approach in mosquitos and challenged them with two Plasmodium spp. Surprisingly, Ag Mesh gene silencing in mosquitos was associated with reduced parasite infection, implying an important role in facilitating vector infection by Plasmodium spp. Our results provide a new approach to study aspects of insect melanogenesis that revealed proteins associated with melanotic capsule, one of which was strongly implicated in the pathogenesis of Plasmodium spp. mosquito infection. Given the conservation of Ag Mesh among disease-transmitting insect vector species, future analysis of this protein could provide fertile ground for the identification of strategies that block transmission of disease to humans.

Resumo: A análise de texturas é uma importante etapa empregada nos sistemas CAD de imagens mamográficas. Este trabalho apresenta um estudo comparativo entre diferentes tipos de wavelets-mãe para a extração de características de texturas por meio do método SVD. O método ANOVA foi aplicado para redução no número de atributos gerados pela técnica SVD. Em seguida, o classificador SVM foi aplicado para avaliar o desempenho das diferentes funções waveletsmãe. Os experimentos realizados mostraram que a waveletsmãe Daubechies 4 proporcionou os melhores resultados com uma área ROC de 0,83. O método de redução baseado em SVD e ANOVA proporcionou uma redução de 71,6% do número de atributos utilizados na etapa de classificação do sistema. A base de imagens DDSM foi utilizada para avaliar os métodos propostos.Palavras-chave: Wavelet, Mamografia, SVM, SVD, ANOVA INTRODUÇÃOA necessidade de diminuir erros provocados na emissão de laudo por especialista fez surgir o sistema conhecido por CAD (Computer Aided Detection-Diagnosis) e foi implementado na prática em mamografias no ano de 1998 [1] , esse sistema tem por objetivo auxiliar o especialista na detecção de lesões mamográficas como uma segunda leitura [2] [3]. O processamento de imagens mamográficas no sistema CAD pode realizar as seguintes tarefas: Aumentar o contraste da imagem, fazer segmentações para localização de achados na imagem (doença) parametrizar, ou seja, calcular atributos (área, perímetro, forma, textura), reconhecimento de achados (classificação) e analisar (associar os parâmetros calculados ao problema dado).O sistema CAD é uma aplicação de técnicas computacionais para o problema de interpretação de imagens mamográficas, sendo que esse sistema possui duas divisões, são elas: CADe (Computer-Aided Detection), que realiza a de-tecção de lesões mamográficas e o CADx (Computer-Aided Diagnosis) , que realiza o diagnóstico de câncer em lesões identificadas [4].Na detecção, o objetivo é ajudar o radiologista na identificação, e muitas vezes na localização de regiões contendo lesão, tais como, agrupamentos de microcalcificações ou nódulos. Já na tarefa de diagnóstico, o objetivo é prestar assistência ao radiologista para determinar através da quantificação de características da imagem e sua classificação como correspondendo a padrões normais ou anormais (associação da quantidade e forma das microcalcificações presentes em um agrupamento com a malignidade ou não) [4] [5]. Esses sistemas vêm sendo desenvolvidos com objetivo de aumentar a quantidade dos detalhes reconhecidos em uma imagem mamográfica.Das diferentes etapas que compõem um sistema CAD, a extração de características de imagem tem expressiva importância, podendo afetar diretamente a etapa seguinte de classificação de dados para a determinação de anomalias. Dentre os métodos empregados para esse fim, as características não morfológicas, que representam as propriedades dos níveis de cinza da imagem, são consideradas problemáticas devido à dificuldade de interpretação das variações dos níveis de cinza pelo olho h...