==== PROPOSTAS PARA O TRABALHO FINAL ==== === PROPOSTA A: Cardápio aleatório condicionado às necessidades do usuário === **Contextualização** A biodisponibilidade de um nutriente é a proporção em que ele é absorvido pela alimentação e usado para o funcionamento do organismo (Agget, 2010). No entanto, os nutrientes interagem uns com os outros, o que forma uma rede complexa de relações que pode mudar a biodisponibilidade de um nutriente e resultar em uma absorção reduzida ou até mesmo na inibição da absorção, ou pode ocorrer a maximização da absorção do nutriente (HKH van Het, 2010). Nos tempos atuais, as pessoas se mostram interessadas e preocupadas com sua dieta alimentar, com intuito de evitar problemas de saúde associados a uma dieta desequilibrada, perda, ganho ou manutenção do peso e também para auxilio na definição da forma física atrelado à atividade física. Como cada organismo possui suas particularidades, a quantidade de caloria que uma pessoa precisa diariamente varia de acordo com a idade, sexo, altura, peso e nível de sedentarismo, dessa forma varia também a quantidade de caloria necessária para manter, ganhar ou perder peso (USDA, 2016). Sabendo disso, e tendo como premissa que em geral as pessoas preferem variar os itens alimentares de uma refeição para a outra, a criação de uma ferramenta que permite o usuário criar um cardápio adequado para a maximização de um determinado nutriente, considerando uma quantidade x de quilocaloria que não deve ser ultrapassada por refeição e tendo maior diversidade de itens alimentares, é algo que pode ser muito prático e atrativo. Por tanto, a função proposta toma como parâmetros um nutriente desejado; um outro nutriente que aumenta a biodisponibilidade do nutriente desejado; os tipos de alimentos a serem incluídos no cardápio; um valor referência de kcal por refeição que não deve ser ultrapassado; número de refeições e os dados de onde todas as informações são tiradas. **Planejamento da função** **Entrada:** Nutricard (''Nutri'', ''Nutripar'',''alimento1'',''alimento2'',''alimento3'',''alimento4'', ''alimento5'',''Size1'',''Size2'',''Size3'',''Size4'',''Size5'',''Kcal'',''N'',''Dados'') ''Nutri''= vetor com nutriente desejado (classe: numeric, ''Nutri'' > 0). ''Nutripar''= vetor com nutriente que forma par com o nutriente desejado e aumenta sua biodisponibilidade (class:numeric, ''Nutripar''> 0). ''alimento1''= dataframe de alimentos que pertencem a um grupo específico (obtidos através dos ''dados'') contendo ''Nutri'', ''Nutripar'' e as quilocalorias de cada alimento. ''alimento2''= dataframe de alimentos que pertencem a um grupo específico (obtidos através dos ''dados") contendo ''Nutri'', ''Nutripar'' e as quilocalorias de cada alimento. ''alimento3''= dataframe de alimentos que pertencem a um grupo específico (obtidos através dos ''dados'') contendo ''Nutri'', ''Nutripar'' e as quilocalorias de cada alimento. ''alimento4''= dataframe de alimentos que pertencem a um grupo específico (obtidos através dos ''dados'') contendo ''Nutri'', ''Nutripar'' e as quilocalorias de cada alimento. ''alimento5''= dataframe de alimentos que pertencem a um grupo específico (obtidos através dos ''dados'') contendo ''Nutri'', ''Nutripar'' e as quilocalorias de cada alimento. ''Size1''= Numero de itens para os alimentos em ''alimento1''. ''Size2''= Numero de itens para os alimentos em ''alimento2''. ''Size3''= Numero de itens para os alimentos em ''alimento3''. ''Size4''= Numero de itens para os alimentos em ''alimento4''. ''Size5''= Numero de itens para os alimentos em ''alimento5''. ''Kcal''= Valor referência de caloria que não deve ser ultrapassado por refeição. ''N''= numero de refeições. ''Dados''= dataframe com os dados a serem utilizados. **Verificando os parâmetros:** ''Nutri'' é um vetor numérico e > 0, se não escreve: "Nutri precisa ser da classe numeric e > 0 ". ''Nutripar'' é um vetor numérico e > 0 , se não escreve: "Nutripar precisa ser da classe numeric e > 0 ". ''alimento1'' é um dataframe, se não escreve: "alimento1 precisa ser um dataframe". ''alimento2'' é um dataframe, se não escreve: "alimento2 precisa ser um dataframe". ''alimento3'' é um dataframe, se não escreve: "alimento3 precisa ser um dataframe". ''alimento4'' é um dataframe, se não escreve: "alimento4 precisa ser um dataframe". ''alimento5'' é um dataframe, se não escreve: "alimento5 precisa ser um dataframe". ''Size1'' é um valor inteiro e > 0, se não escreve: "Size1 precisa ser valor inteiro e > 0". ''Size2'' é um valor inteiro e > 0, se não escreve: "Size2 precisa ser valor inteiro e > 0". ''Size3'' é um valor inteiro e > 0, se não escreve: "Size3 precisa ser valor inteiro e > 0". ''Size4'' é um valor inteiro e > 0, se não escreve: "Size4 precisa ser valor inteiro e > 0". ''Size5'' é um valor inteiro e > 0, se não escreve: "Size5 precisa ser valor inteiro e > 0". ''Kcal'' é um vetor numérico e > 0, se não escreve: "Kcal precisa ser da classe numeric e > 0". ''N'' é um numero inteiro e > 0, se não escreve: "N precisa ser numero inteiro e > 0". ''Dados'' é um objeto dataframe, se não escreve: "Dados precisa ser um dataframe". **Pseudo-código:** 1. Cria objeto ''medianutri'' com a média geral de ''Nutri'' 2. Cria objeto ''medianutripar'' com a média geral de ''Nutripar'' 3. Cria objeto ''richnutri'' com itens em ''Alimento1'',''Alimento2'',''Alimento3'',''Aliment4'',''Alimento5'' que contenham valores de ''Nutri'' e ''Nutripar'' acima de ''medianutri'' e ''medianutripar'', respectivamente. 4. Entra em ciclo, com numero de ciclos= ''N''. 4.1. A cada ciclo é amostrado aleatoriamente itens de ''Alimento1'',''Alimento2'',''Alimento3'',''Alimento4'' e ''Alimento5'' (cada um separadamente). 4.2. A quantidade de amostras escolhidas de cada tipo de alimento é determinada por ''Size1'', ''Size2'',''Size3'',''Size4'' e ''Size5''. 4.3. A kcal por ciclo deve ser <= ''Kcal'', e ''Nutri e ''Nutripar'' devem ser maiores que ''medianutri'' e ''medianutripar'' a cada ciclo. 5. Criar lista ''cardprep''contendo: cada refeição junto com seus respectivos alimentos + o ''Nutritotal'' (soma de ''Nutri'' de cada alimento da refeição) + o ''Nutripartotal''(soma de ''Nutripar'' de cada alimento da refeição) + a ''Kcaltotal'' (soma da ''kcal'' dos alimentos da refeição). **Saída:** Cardápio de refeições contendo o nome dos itens alimentares e o tipo de alimento a qual pertencem mais as calorias, valor do nutriente desejado e valor do nutriente par do nutriente desejado obtidos em cada refeição. === PROPOSTA B: Fornecendo indícios de espécies com maior e menor risco de extinção === **Contextualização** Para a conservação da biodiversidade, se deve priorizar algumas espécies em relação a outras, para maximizar o esforço empregado, tendo maiores benefícios com menor custo. Para isso, uma das formas de decidir quais espécies possuem maior risco de extinção é através do conhecimento da distribuição geográfica das espécies, que pode ser descrito pela extensão de ocorrência e pela área de ocupação (Gaston & Fuller, 2009). A extensão de ocorrência é descrita como a área contida dentro do menor limite imaginário (representado por uma linha) que engloba todos os pontos em que a espécie está presente, por outro lado, a área de ocupação considera a presença e ausência das espécies dentro do limite da extensão de ocorrência da espécie (IUCN, 2001). Assim, para ter uma base fundamentada para poder avaliar quais espécies merecem maior atenção e esforço para conservação, além de saber a distribuição geográfica das espécies, é também imprescindível saber quais espécies são dominantes e quais são raras no sistema de estudo, e se a abundancia das espécies muda de acordo com o tipo de ambiente analisado ou até mesmo com o tempo. Dessa forma, a função aqui proposta determinaria em quantos locais do sistema de estudo cada espécie esta presente, com isso pode-se descobrir quais espécies possuem grande e pequena área de ocupação, resultado este que posse ser complementado com a comparação entre a abundancia de cada espécie com a abundancia média (soma da abundancia de todas as espécies dividido pelo número de espécies presentes) do ponto ou região analisada, fornecendo um bom indicativo de dominância e raridade das espécies. Ao final, a função geraria uma lista contendo as espécies que tem abundancia acima e abaixo da abundancia média de cada ponto de acordo com o habitat (caso haja mais de um tipo de habitat) e replica (caso o usuário queira identificar mudança temporais na abundancia das espécies), e um dataframe contendo o total de pontos do sistema de estudo e o total de pontos em que cada espécie ocorre (para obter indícios da área de ocupação). **Planejamento da função** **Entrada:** riscoextSP (''area'',''pon'',''distr'',''abun'',''hab'',''rep'',''dados'') ''area''= Vetor com as areas que englobam os pontos. ''pon'' = Vetor com os pontos. ''distr'' = TRUE or FALSE (verificar ou não indícios sobre a área de ocupação das espécies). ''abun'' = TRUE or FALSE (verificar ou não a abundância de cada espécie em relação a abundancia média do ponto ou área (soma das abundancias das espécies dividido pela riqueza de espécies). ''hab'' = Vetor com os tipos de habitat. ''rep'' = TRUE or FALSE (analisar os dados temporalmente devido às réplicas por ponto ou desconsiderar a escala temporal, respectivamente). ''dados'' = objeto dataframe (linha são observações e colunas são espécies). **Verificando os parâmetros:** ''distr'' é um argumento lógico TRUE or FALSE, se não escreve: "distr precisa ser TRUE or FALSE". ''abun'' é um argumento lógico TRUE or FALSE, se não escreve: "abun precisa ser TRUE or FALSE". ''hab'' é um vetor da classe character, se não escreve: "hab precisa ser da classe character". ''rep'' é um argumento lógico TRUE or FALSE, se não escreve: "rep precisa ser TRUE or FALSE". ''dados'' é um dataframe com linhas como observações e colunas como espécies, se não escreve: "dados precisa ser dataframe com observações nas linhas e espécies nas colunas". **Pseudo-código:** 1. If ''rep''=FALSE soma-se a abundancia total (todas as réplicas) de cada espécie e guarda no objeto ''dadossemrep'' de classe dataframe ELSE utiliza-se ''dados'' diretamente. 2. Criar objeto ''abuntotal''contendo a abundancia total por ponto. 2.1. Criar objeto ''zeroum''que é uma função que transforma dados de abundancia em presença/ausência. 2.2. Aplicar o objeto ''zeroum'' em ''dados'' se ''rep''= TRUE ou no objeto ''dadossemrep'' se ''rep''= FALSE. 2.3. Criar objeto ''riq'' contendo a riqueza de espécies para cada ponto. 2.4. Criar objeto ''abunmedia'' contendo a abundancia média de cada ponto. 3. Criar objeto ''spdomi'' com nomes das espécies que possuem abundancia > ''abunmedia'' em cada ponto. 3.1. Criar objeto ''sprara'' com nomes das espécies que possuem abundancia < ''abunmedia'' em cada ponto. 4. Criar data frame ''areaocup''com a relação entre o total de ocorrências de cada espécie e o total de pontos presentes no sistema de estudo. 5. Criar lista ''spINFO'' contendo: ''spdomi'', ''sprara'' e ''areaocup''. **Saída:** Lista contendo 3 objetos: as espécies por ponto que possuem abundancia acima da abundancia média do ponto, as espécies por ponto que possuem abundancia abaixo da abundancia média do ponto e um dataframe com o numero total de pontos no sistema de estudo e o número total de ocorrências de cada espécie. **Referências** Aggett PJ. (2010). Population reference intakes and micronutrient bioavailability: a European perspective. American Journal of Clinical Nutrition 91(suppl):1433S-1437S. Gaston, K. J., FULLER, R. A. (2009). The sizes of species’ geographic ranges. Journal of Applied Ecology, v.46, doi: 10.1111/j.1365-2664.2008.01596.x. IUCN. (2001). IUCN Red List categories and criteria: Version 3.1. Prepared by IUCN Species Survival Commission. World Conservation Union, Gland, Switzerland and Cambridge, United Kingdom. Ii + 30 pp. USDA. (2016). Dietary Guidelines For Americans 2015-2020: 8th Edition. van Het Hof KH, K. H., West, C. E., Weststrate, J. A., Josepth Hautvast, G.A.J. (2000). Dietary factors that affect the bioavailability of carotenoids. Journal of Nutrition 130(3):503-506.