Imputação de dados em experimentos multiambientais: novos algoritmos utilizando a decomposição por valores singulares

As análises biplot que utilizam os modelos de efeitos principais aditivos com inter- ação multiplicativa (AMMI) requerem matrizes de dados completas, mas, frequentemente os ensaios multiambientais apresentam dados faltantes. Nesta tese são propostas novas metodologias de imputação simples e múltipla que podem ser usadas para analisar da- dos desbalanceados em experimentos com interação genótipo por ambiente (G×E). A primeira, é uma nova extensão do método de validação cruzada por autovetor (Bro et al, 2008). A segunda, corresponde a um novo algoritmo não-paramétrico obtido por meio de modificações no método de imputação simples desenvolvido por Yan (2013). Também é incluído um estudo que considera sistemas de imputação recentemente relatados na literatura e os compara com o procedimento clássico recomendado para imputação em ensaios (G×E), ou seja, a combinação do algoritmo de Esperança-Maximização com os modelos AMMI ou EM-AMMI. Por último, são fornecidas generalizações da imputação simples descrita por Arciniegas-Alarcón et al. (2010) que mistura regressão com aproximação de posto inferior de uma matriz. Todas as metodologias têm como base a decomposição por valores singulares (DVS), portanto, são livres de pressuposições distribucionais ou estruturais. Para determinar o desempenho dos novos esquemas de imputação foram realizadas simulações baseadas em conjuntos de dados reais de diferentes espécies, com valores re- tirados aleatoriamente em diferentes porcentagens e a qualidade das imputações avaliada com distintas estatísticas. Concluiu-se que a DVS constitui uma ferramenta útil e flexível na construção de técnicas eficientes que contornem o problema de perda de informação em matrizes experimentais.

Incorporação de informações genômicas no desenvolvimento de índices econômicos para a seleção de bovinos leiteiros

A eficiência econômica da bovinocultura leiteira está relacionada à utilização de animais que apresentem, concomitantemente, bom desempenho quanto à produção, reprodução, saúde e longevidade. Nisto, o índice de seleção configura-se como ferramenta importante ao aumento da lucratividade nesse sistema, visto que permite a seleção de reprodutores para várias características simultaneamente, considerando a relação entre elas bem como a relevância econômica das mesmas. Com a recente disponibilidade de dados genômicos tornou-se ainda possível expandir a abrangência e acurácia dos índices de seleção por meio do aumento do número e qualidade das informações consideradas. Nesse contexto, dois estudos foram desenvolvidos. No primeiro, o objetivo foi estimar parâmetros genéticos e valores genéticos (VG) para características relacionadas à produção e qualidade do leite incluindo-se a informação genômica na avaliação genética. Foram utilizadas medidas de idade ao primeiro parto (IPP), produção de leite (PROD), teor de gordura (GOR), proteína (PROT), lactose, caseína, escore de células somáticas (ECS) e perfil de ácidos graxos de 4.218 vacas bem como os genótipos de 755 vacas para 57.368 polimorfismos de nucleotídeo único (SNP). Os componentes de variância e VG foram obtidos por meio de um modelo misto animal, incluindo-se os efeitos de grupos de contemporâneas, ordem de lactação, dias em lactação e os efeitos aditivo genético, ambiente permanente e residual. Duas abordagens foram desenvolvidas: uma tradicional, na qual a matriz de relacionamentos é baseada no pedigree; e uma genômica, na qual esta matriz é construída combinando-se a informação de pedigree e dos SNP. As herdabilidades variaram de 0,07 a 0,39. As correlações genéticas entre PROD e os componentes do leite variaram entre -0,45 e -0,13 enquanto correlações altas e positivas foram estimadas entre GOR e os ácidos graxos. O uso da abordagem genômica não alterou as estimativas de parâmetros genéticos; contudo, houve aumento entre 1,5% e 6,8% na acurácia dos VG, à exceção de IPP, para a qual houve uma redução de 1,9%. No segundo estudo, o objetivo foi incorporar a informação genômica no desenvolvimento de índices econômicos de seleção. Neste, os VG para PROD, GOR, PROT, teor de ácidos graxos insaturados (INSAT), ECS e vida produtiva foram combinados em índices de seleção ponderados por valores econômicos estimados sob três cenários de pagamento: exclusivamente por volume de leite (PAG1); por volume e por componentes do leite (PAG2); por volume e componentes do leite incluindo INSAT (PAG3). Esses VG foram preditos a partir de fenótipos de 4.293 vacas e genótipos de 755 animais em um modelo multi-característica sob as abordagens tradicional e genômica. O uso da informação genômica influenciou os componentes de variância, VG e a resposta à seleção. Entretanto, as correlações de ranking entre as abordagens foram altas nos três cenários, com valores entre 0,91 e 0,99. Diferenças foram principalmente observadas entre PAG1 e os demais cenários, com correlações entre 0,67 e 0,88. A importância relativa das características e o perfil dos melhores animais foram sensíveis ao cenário de remuneração considerado. Assim, verificou-se como essencial a consideração dos valores econômicos das características na avaliação genética e decisões de seleção.

Alternativas de análise para experimentos G × E multiatributo

Geralmente, nos experimentos genótipo por ambiente (G × E) é comum observar o comportamento dos genótipos em relação a distintos atributos nos ambientes considerados. A análise deste tipo de experimentos tem sido abordada amplamente para o caso de um único atributo. Nesta tese são apresentadas algumas alternativas de análise considerando genótipos, ambientes e atributos simultaneamente. A primeira, é baseada no método de mistura de máxima verossimilhança de agrupamento - Mixclus e a análise de componentes principais de 3 modos - 3MPCA, que permitem a análise de tabelas de tripla entrada, estes dois métodos têm sido muito usados na área da psicologia e da química, mas pouco na agricultura. A segunda, é uma metodologia que combina, o modelo de efeitos aditivos com interação multiplicativa - AMMI, modelo eficiente para a análise de experimentos (G × E) com um atributo e a análise de procrustes generalizada, que permite comparar configurações de pontos e proporcionar uma medida numérica de quanto elas diferem. Finalmente, é apresentada uma alternativa para realizar imputação de dados nos experimentos (G × E), pois, uma situação muito frequente nestes experimentos, é a presença de dados faltantes. Conclui-se que as metodologias propostas constituem ferramentas úteis para a análise de experimentos (G × E) multiatributo.

Avaliação dos efeitos do tratamento periodontal não cirúrgico sobre os sinais e sintomas da síndrome de Sjögren primária

A síndrome de Sjögren primária (SSp) é uma doença crônica autoimune sistêmica que pode levar à hipossalivação e afetar negativamente o ambiente oral. Os objetivos deste estudo foram detectar a influência da SSp nos níveis de biomarcadores inflamatórios na saliva e no fluido gengival nas amostras de pacientes com periodontite crônica, avaliar o efeito do tratamento periodontal não cirúrgico sobre os valores do índice clínico de avaliação da atividade sistêmica de pacientes com SSp e do índice reportado pelo paciente com SSp. Amostras de fluido gengival, saliva e os parâmetros clínicos periodontais que consistiram de medida da profundidade de sondagem (PS), nível clínico de inserção (NCI), sangramento à sondagem (SS) e índice de placa (IP) foram coletadas no início do estudo e 45 dias após a terapia periodontal não-cirúrgica de pacientes sistemicamente saudáveis com periodontite crônica (PC, n = 7) e pacientes com SSp e periodontite crônica (SP, n = 7). Pacientes periodontalmente saudáveis com SSp (SC, n = 7) e sistemicamente saudáveis (C, n = 7) também foram avaliados no início do estudo. Os grupos C, PC e SC foram pareados em gênero, idade e critério socioeconômico com o grupo SP. Os níveis de interleucina-8 (IL-8), IL-10 e IL-1ß foram avaliados por ensaio multiplex. Os níveis de atividade da doença foram medidos usando o Gold Standard da literatura chamado Índice Eular de atividade da síndrome de Sjögren (ESSDAI). Já para avaliação dos sintomas reportados pelo paciente com SSp foi utilizado o Índice Eular reportado pelo paciente com Sjögren (ESSPRI). Os parâmetros clínicos melhoraram após a terapia periodontal (p <0,05). No entanto, o NCI em pacientes com SSp não melhorou significativamente após a terapia (p> 0,05). Houve um aumento nos níveis de IL-1ß, IL-8 e diminuição dos níveis de IL-10 nas amostras de saliva de pacientes do grupo SC em comparação ao grupo C (p <0,05). Já em relação ao fluido gengival, pacientes do grupo SC tiveram maiores níveis de IL-1ß em comparação com o grupo C (p<0,05). Além disso, o tratamento periodontal não cirúrgico resultou num aumento dos níveis de IL-10 no fluido gengival no grupo SP e grupo PC em relação ao valor basal (p <0,05). O fluxo salivar foi significativamente aumentado após o tratamento periodontal apenas em pacientes do grupo SP (p = 0,039). Além disso, o tratamento periodontal não influenciou o índice ESSDAI (p = 0,35) e levou a uma diminuição significativa no índice ESSPRI (p = 0,03). Os presentes dados demonstraram que a SSp influencia os níveis salivares e de fluido gengival de biomarcadores inflamatórios em favor de um perfil próinflamatório, no entanto, este perfil parece não aumentar susceptibilidade dos indivíduos SSp à destruição periodontal. Além disso, os presentes dados demonstraram que o tratamento periodontal não-cirúrgico tem um impacto positivo sobre o fluxo salivar e sobre o índice ESSPRI de pacientes com SSp. Sugere-se assim que o tratamento periodontal pode melhorar a qualidade de vida de indivíduos com SSp.