Aluno de mestrado pelo Programa de Pós Graduação em Biologia Animal da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Meu projeto engloba seis espécies de importância médico forense da família Calliphoridae (Insecta: Diptera) envolvendo seus comportamentos alimentares e expressão gênica.

Segue o endereço da página para os meus exercícios já resolvidos.

Atualmente, os insetos constituem o grupo dominante de animais na Terra. De longe, seu número supera o de todos os outros animais terrestres e estão em praticamente todos os locais (TRIPLEHORN & JOHNSON, 2015). Os insetos são animais pecilotérmicos, ou seja, quando a temperatura do ambiente cai, sua temperatura corporal também cai e seus processos fisiológicos tornam-se mais lentos. Dentro do grupo, existem inúmeros hábitos alimentares permitindo o consumo de variadas fontes (TRIPLEHORN & JOHNSON, 2015). Uma das maiores ordens de insetos são as moscas (Insecta: Diptera). É um grupo abundante em termos de indivíduos e número de espécies. Os hábitos alimentares aqui também variam, mas focando apenas no interesse forense, existem famílias muito estudadas, e estas, se alimentam de carne em decomposição (necrófagas) ou até mesmo carne fresca (parasitas).

No contexto forense, é valioso as estimativas de intervalo pós morte com o uso da fauna de dípteros presentes no cadáver. Para este cálculo, os animais são recolhidos e criados sob temperatura, umidade e substrato alimentar controlados a fim de se obter o menor intervalo do seu desenvolvimento ainda presente no corpo em decomposição, servindo como inferência no tempo de morte. Os dados são demonstrados por meio de gráficos das curvas de desenvolvimento e ANOVA. Os testes estatísticos podem sofrer variações, isso estará totalmente dependente do tipo de objetivo do autor. O fato é que a variável principal nos testes comuns, é a temperatura - o quanto do peso e comprimento da larva irá aumentar referente àquela temperatura. A variável substrato não é observada, e talvez exista diferença entre larvas que se alimentaram, por exemplo, na região do abdômen do cadáver e outras larvas presentes na cabeça.

Meu objetivo com esta proposta, é fazer uma função que coloque a distribuição de crescimento juntos para uma melhor comparação do desenvolvimento das espécies em substratos diferentes, podendo ser observada possíveis diferenças e semelhanças a cada pesagem (12/12h das larvas) em determinada temperatura fixa. A função então, retornaria, um valor de p (oriundo de ANOVA), mais a tabela de tukey caso o valor de p fosse significativo e um gráfico com os valores de desenvolvimento.

Entrada: develop (x, temp, data)

• x = a espécie de mosca de entrada, podendo ser: 1, 2, 3, 4 e 5.
• temp = valor da temperatura. Podendo ser para as espécies já depositadas na função; 25, 30 ou 35.
• data = data frame com os dados de desenvolvimento contendo idade (em horas), os substratos (músculo, fígado e intestino), as temperaturas e o peso médio aferido a cada 12h.

Verificando os parâmetros:

• x é igual aos valores de 1 a 4? Se sim, calcule os valores referente ao número correlato. Se não; se a entrada foi 5, pegue o valor do data.frame de entrada (data) mais o valor para temp de 0 e calcule o restante da função.
• data é um data frame com 4 colunas? Se não, escreva: “O conjunto de dados não é compatível com a função. Saiba mais no help”.

Pseudo-código:

1. Chame a função
2. Cria o objeto dados.cmac25 com os dados referentes ao desenvolvimento de Cochliomyia macellaria na temperatura de 25°C.
3. Cria o objeto dados.cmac30 com os dados referentes ao desenvolvimento de Cochliomyia macellaria na temperatura de 30°C.
4. Cria o objeto dados.cmac35 com os dados referentes ao desenvolvimento de Cochliomyia macellaria na temperatura de 35°C.
5. Cria o objeto dados.cmeg25 com os dados referentes ao desenvolvimento de Chrysomya megacephala na temperatura de 25°C.
6. Cria o objeto dados.cmeg30 com os dados referentes ao desenvolvimento de Chrysomya megacephala na temperatura de 30°C.
7. Cria o objeto dados.cmeg35 com os dados referentes ao desenvolvimento de Chrysomya megacephala na temperatura de 35°C.
8. Cria o objeto dados.calb25 com os dados referentes ao desenvolvimento de Chrysomya albiceps na temperatura de 25°C.
9. Cria o objeto dados.calb30 com os dados referentes ao desenvolvimento de Chrysomya albiceps na temperatura de 30°C.
10. Cria o objeto dados.calb35 com os dados referentes ao desenvolvimento de Chrysomya albiceps na temperatura de 35°C.
11. Cria o objeto dados.lexi25 com os dados referentes ao desenvolvimento de Lucilia eximia na temperatura de 25°C.
12. Cria o objeto dados.lexi30 com os dados referentes ao desenvolvimento de Lucilia eximia na temperatura de 30°C.
13. Cria o objeto dados.lexi35 com os dados referentes ao desenvolvimento de Lucilia eximia na temperatura de 35°C.
14. Crie os objetos com os resultados pelo teste ANOVA de cada espécie por substrato (como no passo anterior).
15. Crie os objetos com a tabela de resultados pelo reste TUKEY de cada espécie por substrato (como nos passos anteriores).
16. Faça as hipóteses usando IF e ELSE IF, quando for necessário.
    1. Faça os ciclos começando pela espécie e indo pela temperatura, caso não satisfaça os argumentos, pule para o próximo ciclo até que os argumentos se enquadrem.
17. Receba os valores dos argumentos, e pegue-os dados referentes aquela espécie;
    1. Para o argumento x:
       1. 1, pegue os dados.cmac e use-os para os cálculos da função.
       2. 2, pegue os dados.cmeg e use-os para os cálculos da função.
       3. 3, pegue os dados.calb e use-os para os cálculos da função.
       4. 4, pegue os dados.lexi e use-os para os cálculos da função.
       5. 5, receba juntamente com o argumento data. Calcule a partir dos valores de entrada pelo argumento data, desde que, obedeçam os parâmetros.
    2. Para o argumento temp:
       1. 25, se a temperatura de interesse for 25°C.
       2. 30, se a temperatura de interesse for 30°C.
       3. 35, se a temperatura de interesse for 35°C.
       4. 0, se o valor de x for 5.
    3. Para o argumento data:
       1. A entrada de data, deve ser um data.frame com 4 variáveis (Idade, Temperatura, Substrato e Peso) e deve ter o nome de dados.user.
18. Plote um gráfico com o desenvolvimento, contendo o desenvolvimento das larvas nos tipos de substrato.
    1. Na legenda, coloque os nomes dos substratos e título o nome da espécie (se for das espécies já cadastradas no banco de dados da função).
19. Printe para o usuário o valor de p, junto com a tabela de Tukey (caso positivo para um teste com diferença significativa).
20. Fim da função.

Saída:

1. Um gráfico com o desenvolvimento das três dietas.
2. O p-valor oriundo do teste ANOVA.
3. A tabela de Tukey caso o p-valor f=tiver uma diferença significativa.

A criação de procedimentos operacionais padrões (POP) permite a uma empresa a garantia de que suas tarefas sejam realizadas corretamente, frente a uma padronização e que seus resultados estejam sempre dentro daquela margem de segurança.

No segundo semestre de 2012, a Secretaria Nacional de Segurança Pública assumiu a coordenação da tarefa de produzir procedimentos operacionais padronizados, os POPs, e convidou o Conselho de Dirigentes de Órgãos Periciais, as associações representativas dos profissionais de perícia, a equipe da Força Nacional de Segurança Pública e outros especialistas nas áreas para desenvolvê-la. Com uma norma de procedimentos operacionais relacionados a polícia científica já criada, isso garante ou pelo menos ajuda peritos iniciais na hora da produção da prova técnica, qualificando a investigação criminal (BRASIL, 2013).

Caso um perito ou qualquer outra pessoa tenha o interesse de olhar esses protocolos ou sempre usá-los, ela deve carregá-los fisicamente ou mesmo que em um computador portátil ou qualquer outro dispositivo digital, estarão presentes muitas informações (mais de 240 páginas) que pode gerar uma perca de tempo em um momento de pressa na hora da busca.

O objetivo desta proposta, é pegar estes dados já feitos por profissionais competentes da área e colocá-los dentro de uma função, que facilmente poderia ser “chamada” pelo usuário. A ideia é que o profissional digite a natureza do caso criminal, e a função convoque os procedimentos operacionais padrões necessários para o atendimento no local.

Entrada: perpop (x)

• x – natureza da ocorrência (podendo ter sete opções de entrada: balistica, genetica, informatica, local, papi e quimica.

Verificando os parâmetros:

• x é uma das entradas informadas pelo help? Se não, escreva: “A entrada utilizada na função perpop é inválida. Saiba mais no help da função”.

Pseudo-código:

1. Cria o objeto balistica com 22 strings (cada string será um equipamento).
2. Cria o objeto genetica com 21 strings (cada string será um equipamento).
3. Cria o objeto informatica com 13 strings (cada string será um equipamento).
4. Cria o objeto local com 31 strings (cada string será um equipamento).
5. Cria o objeto papi com 22 strings (cada string será um equipamento).
6. Cria o objeto quimica com 9 strings (cada string será um equipamento).
7. Entra com a condição x no comando if.
   1. Se x == balistica, então será retornado na tela o objeto “balistica” contendo o pop equivalente.
   2. Se x == genetica, então será retornado na tela o objeto “genetica” contendo o pop equivalente.
   3. Se x == informatica, então será retornado na tela o objeto “informatica” contendo o pop equivalente.
   4. Se x == local, então será retornado na tela o objeto “local” contendo o pop equivalente.
   5. Se x == papi, então será retornado na tela o objeto “papi” contendo o pop equivalente.
   6. Se x == quimica, então será retornado na tela o objeto “quimica” contendo o pop equivalente.
8. Se nenhuma das opções forem iguais as propostas pela função, o else será acionado;
   1. x != (das opções), então será retornado na tela a mensagem “O objeto utilizado na função perpop é inválido. Saiba mais no help da função”.
9. O POP equivalente ao objeto escolhido pelo usuário será exportado para a pasta padrão.
10. Fim da função.

Saída:

1. Um arquivo de texto contendo os itens necessários para a realização da atividade selecionada pelo usuário.

1. Brasil. Secretaria Nacional de Segurança Pública. Procedimento operacional padrão: perícia criminal / Secretaria Nacional de Segurança Pública. Brasília: Ministério da Justiça, 2013. 242 p.: il.
2. TRIPLEHORN, Charles A.; JOHNSON, Norman F. Estudo dos insetos. São Paulo: Cengage Learning, 2011.

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