Ciências Biológicas

Neste trabalho é proposta uma distribuição de probabilidade com três parâmetros
que pode ser usada na modelagem da distribuição do tempo até a ocorrência de uma falha no contexto de riscos competitivos. É considerada a duração de um sistema em série de um número N aleatório de componentes,de forma que, dado o valor de N=n, a duração latente dos N componentes, (T1, • • • , Tn) é uma amostra aleatória de tamanho n de uma determinada distribuição de tempo de duração. Por ter estrutura em série, a duração do sistema, dado que o valor de N é n , é a variável aleatória Yn = min(T1, • • • , Tn). É considerado o caso em que tanto o número de componentes como a identificação do componente que provocou a falha do sistema não são observáveis mas apenas YN = min(T1, • • • , TN) é observável. A distribuição de probabilidade de N que foi considerada neste trabalho é a distribuição de Poisson truncada em zero com parâmetro _. Considerou-se que o tempolatente Tj de duração de qualquer componente do sistema tem distribuição de Weibull . Foram deduzidas as expressões em forma fechada das funções determinantes da função de sobrevivência . Foram deduzidas as expressões da função de verossimilhança e dos componentes da matriz de informação de Fisher
observada. A estimação dos parâmetros através de Intervalos de Confiança foi efetuada através de técnicas de bootstrap.

Um dos maiores problemas no mapeamento de genes associados com doenças complexas é o entendimento de como o espaço de marcadores genômicos está estruturado. Em espaços genômicos esparsos e de alta dimensão, como é o caso das plataformas de SNPs (Single Nucleotide Polimorphsms), este conhecimento pode ajudar na construção de análises multilocos que são mais informativas para a detecção de genes. Neste trabalho propomos modelar longas sequências de marcadores do tipo SNP por meio de processos estocásticos com interação de alcance variável. O objetivo é identificar blocos de SNPs com forte influência uns sobre os outros. Como aplicação da metodologia, consideramos dados do Genetic Analysis Workshop 16 que correspondem a uma sequência de 545.080 SNPs avaliados em 1.194 indivíduos portadores de artrite reumatóide e em 868 livres da doença.

Em análise de dados de sensibilidade, particularmente em ensaios de dose-resposta, o método mais utilizado é o probit, para os casos em que a susceptibilidade de cada indivíduo é considerada como uma variável aleatória com distribuição normal ou logit nos casos do uso da função logística. O probit foi Proposto por Bliss (1935) e Fisher (1935) e o logit por Berkson (1944). Um método de análise alternativa foi proposto por Dixon & Mood (1948) denominado Método Up and Down e se utiliza da teoria de passeios aleatórios. Este método alternativo tem a vantagem de ser mais adequado para o caso de amostras pequenas, o que é essencial em ensaios de dose-resposta por razões práticas e éticas. Todos estes procedimentos estimam com eficiência a dose letal de um indivíduo a 50% (DL50). Entretanto, há indícios que para proporções próximas das caldas das distribuições, tais como (DL90, DL95 e DL99) estes métodos se tornam menos eficientes. Neste trabalho é proposto o método probit isotonizado, que consiste em calcular a regressão isotônica das proporções observadas antes da aplicação do probit. Um estudo comparativo dos três métodos é desenvolvido para dados simulados.

Neste trabalho estudamos os modelos de Markov ocultos em espaço de estados discretos. Apresentamos os algoritmos forward e backward para determinar a probabilidade da sequência observada e, em seguida, estimamos os parâmetros do modelo via algoritmo EM. O objetivo do uso de cadeias de Markov ocultas neste estudo é estimar os parâmetros do modelo via simulação, para isso utilizamos os dados de comportamento do boto-cinza, Sotalia guianensis, uma espécie comum no litoral do Brasil. As observações foram realizadas a partir de um mirante localizado a 25m acima do nível do mar, na enseada do Madeiro, RN, entre dezembro de 2007 e fevereiro de 2009 e entre 6h e 16h. O estado comportamental predominante da agregação focal foi registrado a cada 2 minutos e definido como mutuamente exclusivo. Foram observadas 658 agregações de golfinhos em 176 dias de amostragem, totalizando 1.223h de esforço.

A proposta deste trabalho é explorar e comparar diversos métodos de intervalos de confiança
usados na estimação da dose efetiva ou DLp - dose letal p. A a dose letal p é uma informação indispensável aos pesquisadores que realizam experimentos de Dose Resposta, experimentos esses em que o interesse é modelar a relação entre uma variável resposta, medida em número de mortes (ou ocorrências de um evento), em função de diferentes doses (ou tempos) associadas a um medicamento, processo químico, processo mecânico, etc. No entanto, a dose letal p diz respeito a dose utilizada para a obtenção de uma taxa de mortalidade de 100p% dos indivíduos submetidos a mesma. Dados dessa natureza são usualmente modelados através da distribuição binomial associada a modelos de regressão, que são casos particulares dos Modelos Lineares Generalizados. Na literatura, tais modelos são conhecidos, em particular, como modelos de Dose Resposta. De forma geral, a estimação da DL50 não
é muito complexa, diferentemente das inferências associadas, onde existe a necessidade da informação da variância da estimativa da DL50 que, por ser uma função de razão de Normais dependentes, requer o uso de métodos aproximados para a sua estimação. Utilizando-se conjuntos de dados reais e dados de experimentos simulados, serão explorados os aspectos na estimação da Var(DL50), considerando-se os métodos de Fieller e Bootstrap, bem como os métodos convêncionais assintóticos, Delta de 1a e 2a ordem. Através de um estudo comparativo, com respeito a taxa de cobertura real, a amplitude média e entre outros aspectos,
conclui-se em que situações os resultados obtidos entre os intervalos de confiança são mais concisos.

A estatística circular (ou direcional) é aplicada a dados dispostos em torno de uma circunferência. Medidas circulares, caracterizadas pelo horário do dia, são observadas em fenômenos periódicos como o ritmo circadiano do metabolismo de insetos, e este pode influenciar no horário de mortalidade desses em laboratório. O objetivo do trabalho foi verificar, através da estatística circular, a existência do ritmo circadiano na mortalidade em operárias de Apis mellifera. Para tanto utilizou-se os dados de dois experimentos laboratoriais nos quais a estatística circular foi aplicada. Conclui-se que há presença de ritmo circadiano no horário de mortalidade de A. mellifera que tendem a morrer durante o dia.

The species diversity is related to several factors, such as the mutation, interaction, competition and the amount of available resources for survival, amongst others. Besides, species diversity is related to the size of the habitat area (species-area relationship). A major problem in ecology is to identify the best function that models this relationship. The main idea of the paper is to propose a generalized species-area relationship that has as particular cases relations proposed earlier, including ones that consider the effects of minimum area and upper asymptote. The proposed model is suitable for areas of different scales (small, intermediate and large) and considers a Poisson (discrete) probability distribution for the species diversity. The advantage of our formulation is to lead to a unique function for species-area relationship, which takes into account both effects of minimum area and asymptotic behavior of the growth curve for large areas, providing a unique algorithm for fitting different dataset, and choosing the best model in the light of the data. The applicability of our approach was tested via a simulation study conducted in order to determine if the AIC and BIC selection criteria are suitable to decide for the best model to be considered for describing the species-area relationship. We also consider applications to a set of artificial data and a set of real data from of the diversity of fish in 70 lakes of different sites. In both cases our proposed extension overcome its particular cases.

A análise de dados em sequência ou em Cadeia que incluam levantamentos comportamentais ao longo do tempo definido por propriedades ou estados, são muito comuns em ciências biológicas. O objetivo do uso de Cadeias de Markov neste estudo foi avaliar os efeitos do turismo de observação no comportamento do boto-cinza, Sotalia guianensis, uma espécie comum no litoral do Brasil. As observações foram realizadas a partir de um mirante localizado a 25m acima do nível do mar, na enseada do Madeiro-RN, entre dezembro de 2007 e fevereiro de 2009 e entre 6h e 16h. O estado comportamental predominante da agregação focal foi registrado a cada 2min e definido como mutuamente exclusivo. Foram observadas 658 agregações de golfinhos em 176 dias de amostragem, totalizando 1.223h de esforço. Na ausência de embarcação (controle), foram registradas 5.637 transições, enquanto na presença (impacto) foram registradas 21.658 transições entre estados comportamentais. A estatística de teste, uma aproximação do qui-quadrado de Pearson, foi utilizada para averiguar a propriedade markoviana. Neste estudo, rejeitou-se a hipótese nula de que os eventos ocorrem de forma independente e, portanto, assumiu-se uma Cadeia de Markov de primeira ordem, caracterizado por um processo estacionário. A partir da análise de associação cruzada, não foram detectadas diferenças significativas entre as cadeias controle e impacto. Contudo, de acordo com a distribuição das probabilidades estacionárias de ambas as cadeias, foram registrados aumentos de probabilidade para o deslocamento e diminuições para o repouso, o forrageio e a socialização, sinalizando uma previsão de alteração no orçamento das atividades dos botos-cinza a longo prazo.

Nos últimos anos, uma série de impactos ambientais têm sido relatados como resultantes das sucessivas intervenções humanas, principalmente as decorrentes da construção e operação das barragens da companhia hidroelétrica para geração de energia e da conseqüente regularização do rio. Tendo por base o relevante papel do regime hidrológico no funcionamento das planícies de inundação e da importância desses ambientes para sobrevivência de descendentes de espécies migradoras, tal como o Pseudoplatystoma corruscans, no presente trabalho simulou os efeitos do regime de cheias e secas sobre a reprodução, sobrevivência e pesca seletiva do surubim durante 20 anos antes (1937-1957) e após (1983-2003) a implantação da hidroelétrica de Três Marias. Os resultados obtidos no modelo evidencia o sincronismo entre aumento do nível hidrológico, inundação das planícies e e aumento do estoque e captura da espécie migradora que vive em rios com planície de inundação, enfatizando assim a importância da manutenção destas áreas inundáveis para o aumento dos estoque pesqueiros. Os resultados das simulações reproduzem com eficiência aspectos da regularização do rio imposta pela operação da UHE Três Marias, tais como modificações do pico de cheias, com retardamento ou interrupção dos pulsos de inundação e as alteração do regime hidrológico natural, sobre a dinâmica populacional do surubim sem e com pesca seletiva.

This paper develops a method for estimating parameters of a vector autoregression (VAR) observed in white noise. The estimation method assumes the noise variance matrix is known and does not require any iterative process. This study provides consistent estimators and the asymptotic distribution of the parameters required for conducting tests of Granger causality. The applicability and usefulness of the proposed approach are illustrated using a functional magnetic resonance imaging dataset. The application is not presented in this extended abstract.