BackgroundMicroRNAs (miRNAs) are key gene expression regulators in plants and animals. Therefore, miRNAs are involved in several biological processes, making the study of these molecules one of the most relevant topics of molecular biology nowadays. However, characterizing miRNAs in vivo is still a complex task. As a consequence, in silico methods have been developed to predict miRNA loci. A common ab initio strategy to find miRNAs in genomic data is to search for sequences that can fold into the typical hairpin structure of miRNA precursors (pre-miRNAs). The current ab initio approaches, however, have selectivity issues, i.e., a high number of false positives is reported, which can lead to laborious and costly attempts to provide biological validation. This study presents an extension of the ab initio method miRNAFold, with the aim of improving selectivity through machine learning techniques, namely, random forest combined with the SMOTE procedure that copes with imbalance datasets.ResultsBy comparing our method, termed Mirnacle, with other important approaches in the literature, we demonstrate that Mirnacle substantially improves selectivity without compromising sensitivity. For the three datasets used in our experiments, our method achieved at least 97% of sensitivity and could deliver a two-fold, 20-fold, and 6-fold increase in selectivity, respectively, compared with the best results of current computational tools.ConclusionsThe extension of miRNAFold by the introduction of machine learning techniques, significantly increases selectivity in pre-miRNA ab initio prediction, which optimally contributes to advanced studies on miRNAs, as the need of biological validations is diminished. Hopefully, new research, such as studies of severe diseases caused by miRNA malfunction, will benefit from the proposed computational tool.

Este estudo teve por objetivo identificar as condições, expectativas e capacidades de professores de cursos presenciais para a realização de atividades de ensino (letivas) remotas mediadas por tecnologias digitais, em virtude do distanciamento social associado à pandemia da COVID-19. Desenvolveu-se uma pesquisa exploratória, de abordagem quantitativa, com uma amostra não-probabilística de conveniência de 588 professores brasileiros de instituições públicas e privadas de ensino presencial de diversas áreas do conhecimento. Os participantes foram convidados pelas redes sociais a responder voluntariamente a um questionário on-line, entre os dias 19 e 30 de junho de 2020. Foram realizadas análises estatísticas descritivas de parametrização simples (p.ex., frequência, média, desvio-padrão), bem como análises inferenciais, por exemplo, a análise fatorial exploratória e a regressão linear múltipla. Os resultados destacam que a maioria dos professores investigados apresentou predisposição e interesse em realizar atividades remotas, além de condições técnicas de acesso e uso de internet e de equipamentos digitais e computacionais. Apesar disso, a instituições escolares precisam se atentar os intervenientes associados ao ambiente domiciliar, como as demandas domésticas e familiares e as necessidades individuais dos professores que podem se tornar barreiras para o efetivo desenvolvimento da Educação Remota Emergencial.

Em virtude da pandemia relacionada ao novo coronavírus (COVID-19) e as ações de quarentena e distanciamento social, as aulas presenciais de cerca de 1,5 bilhão de estudantes em 165 países foram suspensas. Este estudo, portanto, tem por objetivo investigar as reações prospectivas de estudantes de cursos técnicos e superiores presenciais quanto às possibilidades de estudos remotos ou na modalidade EaD no período de distanciamento social no Brasil. Desenvolveu-se uma pesquisa com 264 estudantes por meio de um questionário on-line. Realizaram-se análises estatísticas multivariadas (p.ex., análise fatorial e regressão linear múltipla). Os resultados destacam o interesse dos estudantes em manter os estudos remotamente ou à distância. Entretanto, condições de acesso e uso de tecnologias, conjunturas socioeconômicas e a (des)motivação e influência do ambiente domiciliar mostram-se determinantes para continuidade e efetividade dos estudos.

No abstract