2 resultados para SNP chip

em Universidade Federal do Pará


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O Meduloblastoma é a neoplasia encefálica mais comum na infância, correspondendo a taxas de 16 a 25% de todos os tumores encefálicos em menores de 19 anos e 30-40% de todos os tumores da fossa posterior. Para investigar o papel do polimorfismo de base única (SNP) TP53 Arg72Pro sobre o risco de desenvolvimento, prognóstico e resposta a terapêutica adjuvante em Meduloblastoma, foi realizado um estudo caso-controle com 122 pacientes e 122 controles saudáveis do Brasil. Em comparação com Arg/Arg, que é o genótipo mais comum na população em estudo, tanto o genótipo Arg/Pro e Pro/Pro não influenciaram o risco de desenvolvimento de Meduloblastoma (OR = 1,36 e P = 0,339 para o genótipo Arg/Pro; OR = 1,50 e P = 0,389 para o genótipo Pro/Pro). Com relação ao prognóstico, a sobrevida livre de doença não foi significativamente diferente entre os genótipos SNP TP53 Arg72Pro (P> 0,05), porém o genótipo menos freqüente, Pro/Pro, foi associado a uma menor sobrevida global dos pacientes com Meduloblastoma (P = 0,021 ). Estes dados sugerem que embora não haja nenhuma associação entre o SNP TP53 Arg72Pro e o risco de desenvolvimento de Meduloblastoma, o genótipo Pro/Pro está associado a uma menor sobrevida global dos pacientes submetidos a terapia adjuvante. No entanto, devido à composição interétnica da população brasileira, futuros estudos envolvendo populações maiores e de outras partes do mundo serão essenciais para uma conclusão definitiva da função do SNP TP53 Arg72Pro.

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Este trabalho apresenta um método rápido de inversão de matrizes densas, e uma possível aplicação com métodos de Vectoring, em pré-codificação e cancelamento de crosstalk de sistemas xDSL. A família de tecnologias xDSL utiliza os pares trançados de fios de cobre telefônicos como meio físico para transmitir dados digitais. O crosstalk é a principal causa de degradação de sinais na mais nova geração de sistemas xDSL, o G.fast, e para combatê-lo são utilizadas técnicas de pré-codificação e cancelamento, chamadas de Vectoring. O método proposto, chamado de GSGR, consiste em uma abordagem diferente para o método clássico de Squared Givens Rotations (SGR), adequado a implementações em plataformas embarcadas de processamento digital de sinais. Foram realizados testes comparativos do método GSGR com métodos diretos clássicos de inversão, utilizando uma plataforma digital multicore baseada no chip TI DSP TMS320C6670 e a plataforma de software Matlab. Os resultados dos testes de inversão de matrizes usando dados reais e dados simulados mostraram que o GSGR foi superior em velocidade de execução sem apresentar perdas significativas de acurácia para a aplicação em sistemas xDSL.