3 resultados para predictive power
em Repositório Institucional da Universidade de Aveiro - Portugal
Resumo:
O trabalho apresentado nesta tese teve como principais objectivos contribuir para o conhecimento da composição do líquido amniótico humano (LA), colhido no 2º trimestre de gravidez, assim como investigar possíveis alterações na sua composição devido à ocorrência de patologias pré-natais, recorrendo à metabonómica e procurando, assim, definir novos biomarcadores de doenças da grávida e do feto. Após uma introdução descrevendo o estado da arte relacionado com este trabalho (Capítulo 1) e os princípios das metodologias analíticas usadas (Capítulo 2), seguida de uma descrição dos aspectos experimentais associados a esta tese (Capítulo 3), apresentam-se os resultados da caracterização da composição química do LA (gravidez saudável) por espectroscopia de ressonância magnética nuclear (RMN), assim como da monitorização da sua estabilidade durante o armazenamento e após ciclos de congelamento-descongelamento (Capítulo 4). Amostras de LA armazenadas a -20°C registaram alterações significativas, tornando-se estas menos pronunciadas (mas ainda mensuráveis) a -70°C, temperatura recomendada para o armazenamento de LA. Foram também observadas alterações de composição após 1-2 ciclos de congelamento-descongelamento (a ter em conta aquando da reutilização de amostras), assim como à temperatura ambiente (indicando um período máximo de 4h para a manipulação e análise de LA). A aquisição de espectros de RMN de 1H de alta resolução e RMN acoplado (LC-NMR/MS) permitiu a detecção de 75 compostos no LA do 2º trimestre, 6 dos quais detectados pela primeira vez no LA. Experiências de difusão (DOSY) permitiram ainda a caracterização das velocidades de difusão e massas moleculares médias das proteínas mais abundantes. O Capítulo 5 descreve o estudo dos efeitos de malformações fetais (FM) e de cromossomopatias (CD) na composição do LA do 2º trimestre de gravidez. A extensão deste trabalho ao estudo dos efeitos de patologias no LA que ocorrem no 3º trimestre de gravidez é descrita no Capítulo 6, nomeadamente no que se refere ao parto pré-termo (PTD), pré-eclampsia (PE), restrição do crescimento intra-uterino (IUGR), ruptura prematura de membranas (PROM) e diabetes mellitus gestacional (GDM). Como complemento a estes estudos, realizou-se uma análise preliminar da urina materna do 2º trimestre para o estudo de FM e GDM, descrita no Capítulo 7. Para interpretação dos dados analíticos, obtidos por espectroscopia RMN de 1H, cromatografia líquida de ultra eficiência acoplada a espectrometria de massa (UPLC-MS) e espectroscopia do infravermelho médio (MIR), recorreu-se à análise discriminante pelos métodos dos mínimos quadrados parciais e o método dos mínimos quadrados parciais ortogonal (PLS-DA e OPLS-DA) e à correlação espectral. Após análise por validação cruzada de Monte-Carlo (MCCV), os modelos PLS-DA de LA permitiram distinguir as FM dos controlos (sensibilidades 69-85%, especificidades 80-95%, taxas de classificação 80-90%), revelando variações metabólicas ao nível do metabolismo energético, dos metabolismos dos aminoácidos e glícidos assim como possíveis alterações ao nível do funcionamento renal. Observou-se também um grande impacto das FM no perfil metabólico da urina materna (medido por UPLC-MS), tendo no entanto sido registados modelos PLS-DA com menor sensibilidade (40-60%), provavelmente devido ao baixo número de amostras e maior variabilidade da composição da urina (relativamente ao LA). Foram sugeridos possíveis marcadores relacionados com a ocorrência de FM, incluindo lactato, glucose, leucina, valina, glutamina, glutamato, glicoproteínas e conjugados de ácido glucurónico e/ou sulfato e compostos endógenos e/ou exógenos (<1 M) (os últimos visíveis apenas na urina). No LA foram também observadas variações metabólicas devido à ocorrência de vários tipos de cromossomopatias (CD), mas de menor magnitude. Os perfis metabólicos de LA associado a pré- PTD produziram modelos que, apesar do baixo poder de previsão, sugeriram alterações precoces no funcionamento da unidade fetoplacentária, hiperglicémia e stress oxidativo. Os modelos obtidos para os grupos pré- IUGR pré- PE, pré- PROM e pré-diagnóstico GDM (LA e urina materna) registaram baixo poder de previsão, indicando o pouco impacto destas condições na composição do LA e/ou urina do 2º trimestre. Os resultados obtidos demonstram as potencialidades da análise dos perfis metabólicos do LA (e, embora com base em menos estudos, da urina materna) do 2º trimestre para o desenvolvimento de novos e complementares métodos de diagnóstico, nomeadamente para FM e PTD.
Resumo:
Tomando como ponto de partida a relação entre música e matemática, nesta investigação temos como principal objetivo estudar a influência da aprendizagem musical no desempenho matemático. Pretendeu-se ainda observar o efeito de um conjunto de preditores no referido desempenho, mais concretamente do nível socioeconómico, da inteligência e de variáveis cognitivo-motivacionais (motivação, expectativas de autoeficácia e atribuições causais). Numa primeira parte, delineámos as linhas teóricas desta investigação. Começámos por relatar a relação entre música e matemática no âmbito da musicologia histórica, da teoria e análise musicais, da acústica e das tendências na composição musical, evidenciando os mecanismos de ligação entre elementos e conceitos musicais e tópicos e temas matemáticos. Relatámos os benefícios da exposição musical ao nível do desenvolvimento cognitivo e intelectual, destacando o aumento do raciocínio espacial, do desempenho matemático e da inteligência com a aprendizagem musical. De seguida, descrevemos o impacto das aulas de música no aumento do desempenho académico a várias disciplinas, nomeadamente a Matemática, enfatizando a associação da duração da aprendizagem musical com o aumento das capacidades matemáticas; para além do efeito da aprendizagem musical, procurámos ainda explicação de um desempenho académico melhorado com base em variáveis potenciadoras da performance, tais como o nível socioeconómico e a inteligência. Nesta linha de abordagem, explorámos os efeitos de variáveis influentes do desempenho académico fora do contexto musical, reportando-nos ao nível socioeconómico, à inteligência e às dimensões cognitivo-motivacionais (motivação, expectativas de autoeficácia e atribuições causais), destacando o poder preditivo da inteligência, seguido do nível socioeconómico e da motivação. Por fim, referimo-nos à interação entre música e encéfalo por meio das temáticas da plasticidade neural estrutural e funcional, do efeito da aprendizagem e performance musicais, da cognição musical e domínios não musicais, bem como dos fatores genéticos; sublinhamos a possibilidade de ligações entre a cognição musical e os domínios espacial e matemático. Numa segunda parte, apresentamos a investigação que desenvolvemos em contexto escolar com 112 alunos do 7º ano de escolaridade provenientes de 12 escolas do Ensino Básico. Nove são do Ensino Especializado de Música e três são do Ensino Regular. No total, as escolas enquadram-se nas zonas urbanas de Braga, Coimbra e Lisboa. O estudo possui carácter longitudinal e abrange três anos letivos, do 7º ao 9º anos de escolaridade. Após explanação dos objetivos, das hipóteses de investigação, da caracterização da amostra, da descrição dos instrumentos de avaliação e respetiva validação empírica, relatamos os resultados que encontrámos. Estes permitiram, por um lado, validar a hipótese de que os alunos submetidos ao ensino formal de música apresentam um desempenho matemático superior comparativamente aos alunos que não frequentaram este tipo de ensino (H1) e, por outro, sustentar que o número de anos de aprendizagem musical contribui para o aumento do desempenho matemático (H3). Sublinha-se, ainda, que os alunos de instrumento de teclado revelaram desempenho matemático mais elevado em relação aos seus pares que estudaram outros instrumentos. Já no que se refere ao poder preditivo do tipo de ensino (Ensino Especializado de Música vs. Ensino Regular), apurámos que a formação em música prevê melhores desempenhos a matemática; destaca-se que as variáveis em estudo, tais como o nível socioeconómico, a motivação, as expectativas de autoeficácia e a inteligência adicionam capacidade explicativa do desempenho matemático, sendo que a presença da aprendizagem musical perdeu aptidão preditiva apenas na presença da inteligência. Contudo, após controlo estatístico da inteligência, foi possível concluir que a aprendizagem musical mantém o poder preditivo no desempenho matemático (H2). Os resultados permitiram identificar em que tópicos e temas matemáticos relacionados com os elementos e conceitos musicais os alunos com aprendizagem musical apresentam melhores desempenhos, evidenciando-se os tópicos no âmbito da Geometria (H4). Observámos, também, que é possível prever o desempenho matemático a partir do raciocínio espacial dos alunos (H5). Finalmente, referimos as limitações, refletimos sobre as implicações que estes resultados poderão trazer no âmbito do ensino da música em Portugal e apontamos pistas conducentes ao desenvolvimento de investigações futuras.
Resumo:
This thesis reports the application of metabolomics to human tissues and biofluids (blood plasma and urine) to unveil the metabolic signature of primary lung cancer. In Chapter 1, a brief introduction on lung cancer epidemiology and pathogenesis, together with a review of the main metabolic dysregulations known to be associated with cancer, is presented. The metabolomics approach is also described, addressing the analytical and statistical methods employed, as well as the current state of the art on its application to clinical lung cancer studies. Chapter 2 provides the experimental details of this work, in regard to the subjects enrolled, sample collection and analysis, and data processing. In Chapter 3, the metabolic characterization of intact lung tissues (from 56 patients) by proton High Resolution Magic Angle Spinning (HRMAS) Nuclear Magnetic Resonance (NMR) spectroscopy is described. After careful assessment of acquisition conditions and thorough spectral assignment (over 50 metabolites identified), the metabolic profiles of tumour and adjacent control tissues were compared through multivariate analysis. The two tissue classes could be discriminated with 97% accuracy, with 13 metabolites significantly accounting for this discrimination: glucose and acetate (depleted in tumours), together with lactate, alanine, glutamate, GSH, taurine, creatine, phosphocholine, glycerophosphocholine, phosphoethanolamine, uracil nucleotides and peptides (increased in tumours). Some of these variations corroborated typical features of cancer metabolism (e.g., upregulated glycolysis and glutaminolysis), while others suggested less known pathways (e.g., antioxidant protection, protein degradation) to play important roles. Another major and novel finding described in this chapter was the dependence of this metabolic signature on tumour histological subtype. While main alterations in adenocarcinomas (AdC) related to phospholipid and protein metabolisms, squamous cell carcinomas (SqCC) were found to have stronger glycolytic and glutaminolytic profiles, making it possible to build a valid classification model to discriminate these two subtypes. Chapter 4 reports the NMR metabolomic study of blood plasma from over 100 patients and near 100 healthy controls, the multivariate model built having afforded a classification rate of 87%. The two groups were found to differ significantly in the levels of lactate, pyruvate, acetoacetate, LDL+VLDL lipoproteins and glycoproteins (increased in patients), together with glutamine, histidine, valine, methanol, HDL lipoproteins and two unassigned compounds (decreased in patients). Interestingly, these variations were detected from initial disease stages and the magnitude of some of them depended on the histological type, although not allowing AdC vs. SqCC discrimination. Moreover, it is shown in this chapter that age mismatch between control and cancer groups could not be ruled out as a possible confounding factor, and exploratory external validation afforded a classification rate of 85%. The NMR profiling of urine from lung cancer patients and healthy controls is presented in Chapter 5. Compared to plasma, the classification model built with urinary profiles resulted in a superior classification rate (97%). After careful assessment of possible bias from gender, age and smoking habits, a set of 19 metabolites was proposed to be cancer-related (out of which 3 were unknowns and 6 were partially identified as N-acetylated metabolites). As for plasma, these variations were detected regardless of disease stage and showed some dependency on histological subtype, the AdC vs. SqCC model built showing modest predictive power. In addition, preliminary external validation of the urine-based classification model afforded 100% sensitivity and 90% specificity, which are exciting results in terms of potential for future clinical application. Chapter 6 describes the analysis of urine from a subset of patients by a different profiling technique, namely, Ultra-Performance Liquid Chromatography coupled to Mass Spectrometry (UPLC-MS). Although the identification of discriminant metabolites was very limited, multivariate models showed high classification rate and predictive power, thus reinforcing the value of urine in the context of lung cancer diagnosis. Finally, the main conclusions of this thesis are presented in Chapter 7, highlighting the potential of integrated metabolomics of tissues and biofluids to improve current understanding of lung cancer altered metabolism and to reveal new marker profiles with diagnostic value.