Questões de Concurso
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No Microsoft Excel 365, versão em português, a função SE é utilizada para criar condições lógicas e retornar diferentes valores com base em um critério. Considerando este contexto, analise a seguinte situação: Nas eleições do Brasil, o voto é obrigatório para as pessoas entre 18 e 70 anos. Porém, para jovens com 16 e 17 anos e pessoas com 71 anos ou mais, o voto é opcional e menores de 16 não podem votar.
Uma planilha contém 2 colunas: uma com a idade da pessoa e a outra, o tipo de voto, que deverá conter uma dessas opções: “VOTO OBRIGATÓRIO”, “VOTO OPCIONAL”, “NÃO PODE VOTAR”, conforme imagem a seguir:
Em relação à situação apresentada, assinale a alternativa que representa a fórmula correta para testar a idade da pessoa e preencher a coluna “tipo de voto”, automaticamente, de acordo com a idade do leitor.
Observe a charge a seguir:
Assinale a alternativa que melhor descreve as situações às quais a charge se refere.
Com relação aos conhecimentos em criomicroscopia eletrônica de transmissão e varredura, é correto afirmar:
Pesquisadores da instituição ‘A’ têm interesse na biologia estrutural de vírus e buscam caracterizar vírus da família Mimiviridae de ambientes como fossas vulcânicas, corais e derivados de petróleo. A meta dos pesquisadores é coletar informações em resolução atômica dos vírus no contexto de infecções, ou seja, no interior de células hospedeiras. Vírus dessa família despertam interesse devido à sua complexidade. Apresentam uma superfície icosaédrica, genomas de 1,2 Mb e tamanhos na faixa de 800 nm, sendo visíveis até mesmo por microscopia ótica. Além disso, sua superfície é coberta por uma densa camada de fibrilas. Outro grupo de pesquisadores, da Instituição ‘B’, têm interesse na resolução estrutural, em escala atômica, de proteínas com tamanho molecular entre 5-15 kD, quando complexadas a alvos farmacológicos de igual tamanho. Com base nessas informações, assinale a alternativa correta.
A criomicroscopia eletrônica alcançou uma fase de amadurecimento na análise e processamento de dados para a determinação estrutural de macromoléculas. Diversos algoritmos e programas foram desenvolvidos e estão disponíveis para a comunidade científica. Assinale a alternativa que indica quais os programas que podem ser usados nas respectivas etapas de processamento e análise de partículas únicas: correção de movimentos das micrografias, estimativa de valores de desfoco, classificação 2D de partículas, refinamento 3D, estimativa de resolução local de mapas de potencial de Coulomb e sua visualização.
AlphaFold2 e suas aplicações nos campos da biologia e medicina
Em dezembro de 2020, o AlphaFold2 (AF2), um modelo baseado em aprendizado de máquina (machine learning) para prever estruturas de proteínas desenvolvido pela DeepMind, conquistou o campeonato na 14ª edição do Critical Assessment of Structure Prediction (CASP14). Um ano e meio depois, a DeepMind e o EMBL’s European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI) divulgaram as estruturas de mais de 200 milhões de proteínas previstas pelo AF2, que cobrem quase todas as proteínas conhecidas no planeta (o universo das proteínas). Esses dois eventos atraíram grande atenção para o AF2 na comunidade científica. O AF2 representa um avanço marco na previsão de estruturas de proteínas. Ele é considerado a maior contribuição da Inteligência Artificial (IA) para o campo científico e um dos maiores avanços científicos feitos pela humanidade no século XXI. Este é um feito histórico notável no entendimento humano da natureza. A alta avaliação do AF2 não é excessiva, pois entender as estruturas tridimensionais (3D) das proteínas é um dos problemas mais desafiadores no campo da biologia, que tem desconcertado os cientistas por 50 anos. Embora múltiplas tecnologias, incluindo Ressonância Magnética Nuclear (RMN), Cristalografia por Raios-X e Microscopia Crioeletrônica (cryoEM), tenham sido adotadas para resolver as estruturas das proteínas, apenas cerca de 200.000 estruturas de proteínas foram determinadas, cobrindo menos de 0,1% do universo das proteínas.
Adaptado de Yang, Z. et al. (2023). AlphaFold2 and its applications in the fields of biology and medicine. Sig Transduct Target. Tradução livre.
AlphaFold2 e suas aplicações nos campos da biologia e medicina
Em dezembro de 2020, o AlphaFold2 (AF2), um modelo baseado em aprendizado de máquina (machine learning) para prever estruturas de proteínas desenvolvido pela DeepMind, conquistou o campeonato na 14ª edição do Critical Assessment of Structure Prediction (CASP14). Um ano e meio depois, a DeepMind e o EMBL’s European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI) divulgaram as estruturas de mais de 200 milhões de proteínas previstas pelo AF2, que cobrem quase todas as proteínas conhecidas no planeta (o universo das proteínas). Esses dois eventos atraíram grande atenção para o AF2 na comunidade científica. O AF2 representa um avanço marco na previsão de estruturas de proteínas. Ele é considerado a maior contribuição da Inteligência Artificial (IA) para o campo científico e um dos maiores avanços científicos feitos pela humanidade no século XXI. Este é um feito histórico notável no entendimento humano da natureza. A alta avaliação do AF2 não é excessiva, pois entender as estruturas tridimensionais (3D) das proteínas é um dos problemas mais desafiadores no campo da biologia, que tem desconcertado os cientistas por 50 anos. Embora múltiplas tecnologias, incluindo Ressonância Magnética Nuclear (RMN), Cristalografia por Raios-X e Microscopia Crioeletrônica (cryoEM), tenham sido adotadas para resolver as estruturas das proteínas, apenas cerca de 200.000 estruturas de proteínas foram determinadas, cobrindo menos de 0,1% do universo das proteínas.
Adaptado de Yang, Z. et al. (2023). AlphaFold2 and its applications in the fields of biology and medicine. Sig Transduct Target. Tradução livre.
A estrutura terciária de uma proteína descreve a conformação tridimensional de toda a cadeia polipeptídica, resultante das interações entre os seus átomos e resíduos. Essas interações são fundamentais para a função biológica da proteína.
Considerando as características da estrutura terciária das proteínas, assinale a alternativa correta.
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