Redes complexas, modelagem matemática e computacional na compreensão de respostas ao exercício físico e ao rendimento esportivo [recurso eletrônico]
Vanessa Helena Pereira
TESE
Português
T/UNICAMP P414r
[Complex networks, mathematical and computational modeling in the comprehension of physical exercise and sports performance]
Limeira, SP : [s.n.], 2017.
1 recurso online (148 p.) : il., digital, arquivo PDF.
Orientador: Fúlvia de Barros Manchado Gobatto
Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciências Aplicadas
Resumo: A matemática, a computação e as redes complexas têm auxiliado várias áreas do conhecimento na interpretação de dados. Neste trabalho realizou-se um levantamento bibliográfico de análises complexas aplicadas a problemas biológicos (estudos do cérebro, sinalização celular, interações...
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Resumo: A matemática, a computação e as redes complexas têm auxiliado várias áreas do conhecimento na interpretação de dados. Neste trabalho realizou-se um levantamento bibliográfico de análises complexas aplicadas a problemas biológicos (estudos do cérebro, sinalização celular, interações proteicas, fisiologia a patologias) e identificou-se a necessidade crescente de abordagens complexas para estudo da fisiologia do exercício, exaustão física e rendimento esportivo. Desse modo, foram feitos dois estudos. No Estudo 1 o foco foi o processo exaustivo. Tal ocorrência foi simulada em 4 diferentes esforços durante o exercício de corrida atada, até o seu tempo limite, realizados em uma esteira não motorizada, de acordo com o modelo de potência crítica. Parâmetros mecânicos (força, potência pico, potência média, velocidade e trabalho), parâmetros relacionados à fisiologia (freqüência cardíaca, lactato sanguíneo, tempo até o pico de concentração de lactato sanguíneo, massa magra, capacidades anaeróbias e aeróbias) e o escore IPAQ (Questionário Internacional de Atividade Física) foram obtidos. A partir dos dados, foram construídos quatro modelos complexos compostos por nós e conexões ponderadas. Tais modelos têm valor tanto teórico como prático, e permitiram perceber novos entendimentos que vão além da análise convencional. Considerando a aplicabilidade na prescrição de treinamento, quando o objetivo é aumentar o desempenho em corridas longas, o foco deve ser a velocidade. Dessa forma, os corredores poderiam tolerar de 7 a 10 minutos de corrida - durações de tempo semelhantes aos modelos 1 e 2. Com o aumento do esforço e redução do tempo, a força e a potência são os principais protagonistas. Assim, em corridas de 2 a 4 minutos (800 m a 1500 m), os atletas devem concentrar seu treinamento em melhorar a força e a potência. No estudo 2, o foco foi no rendimento esportivo. Analisando atletas em pista de atletismo, foram construídos 2 modelos complexos. Testes exaustivos e incrementais incluíram análises fisiológicas e o MAOD (Máximo Déficit de Oxigênio Acumulado), que foram estudados em conjunto na corrida atada e livre. Através da análise complexa, variáveis predominantemente fisiológicas (Capacidades aeróbias e anaeróbias) e antropométricas (Índice de Massa Corporal e Massa Magra) tiveram destaque para adoção de estratégias para o desempenho. Os resultados mostram que os nós, os links e as métricas das redes complexas são sensíveis ao aumento das intensidades e esforços, destacando a importância de variáveis mecânicas na ocorrência de exaustão e do rendimento. Os achados também inspiram a aplicação de análises de redes complexas para entendimento do rendimento em outros esportes e novas formas de traçar estratégias de treinamento
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Abstract: Mathematics, computing, and complex networks have aided several areas of knowledge in data interpretation. A bibliographic survey of such complex analysis procedures applied to biological problems (brain studies, cell signaling, protein interactions, and physiology to pathologies) was...
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Abstract: Mathematics, computing, and complex networks have aided several areas of knowledge in data interpretation. A bibliographic survey of such complex analysis procedures applied to biological problems (brain studies, cell signaling, protein interactions, and physiology to pathologies) was carried out and we observed the growing need for complex approaches to exercise physiology, physical exhaustion and sporting performance. Thus, in Study 1 the focus was the exhaustion or fatigue process. Such occurrence was simulated in 4 different efforts during the tethered running exercise, until its time limit, realized in a non-motorized treadmill, according to the critical power model. Mechanical parameters (force, peak power, power, velocity and work), parameters related to physiology (heart rate, blood lactate, time to peak blood lactate concentration, lean mass, anaerobic and aerobic capacities) and the IPAQ (International Physical Activity Questionaire) score were obtained and analysed. From the data, four complex models composed of nodes and weighted connections were constructed. Such models have both theoretical and practical value and have allowed us to perceive new insights that go beyond conventional analysis. Considering the applicability in training prescription, when the goal is to increase performance in long runs, the focus should be on velocity. In this way, runners could tolerate 7 to 10 minutes of running - durations of time similar to models 1 and 2. With increased effort and reduced time, force and power are the main protagonists. Thus, in 2-4 minute runs (800 m to 1500 m), athletes should focus their training on improving force and power. In study 2, focusing on performance and analyzing athletes in athletics field track, two complex models were constructed. Time limit tests, incremental tests, MAOD (Maximum Accumulated Oxygen Deficit), and physiological analyzes were studied together in the tethered and free running. Through the complex analysis, predominantly physiological (aerobic and anaerobics capacities) and anthropometric variables (Body Mass Index and Lean Mass) were highlighted for the adoption of greater performance strategies. The results show that the nodes, the links and the metrics of the complex networks are sensitive to the increase of intensities and efforts, emphasizing the importance of mechanical variables in the occurrence of exhaustion and performance improvement. The findings also inspire the application of complex network analyzes for understanding performance in other sports and new ways of designing training strategies
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Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDF
Gobatto, Fúlvia de Barros Manchado, 1980-
Orientador
Duarte, Leonardo Tomazeli, 1982-
Avaliador
Prada, Patrícia de Oliveira, 1971-
Avaliador
Moreno, Marlene Aparecida, 1968-
Avaliador
Catai, Aparecida Maria, 1960-
Avaliador
Redes complexas, modelagem matemática e computacional na compreensão de respostas ao exercício físico e ao rendimento esportivo [recurso eletrônico]
Vanessa Helena Pereira
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