Estudo da Proliferação Celular em Tumores Melanocíticos Caninos

Em cães, os tumores melanocíticos apresentam uma biologia extremamente diversificada e o comportamento altamente agressivos. Com o objectivo de estudar o índice proliferativo nos tumores melanocíticos caninos e comparar esses índices com a localização e os critérios histopatológicos classicamente associados à agressividade, foram analisados 48 tumores melanocíticos sendo 9 melanocitomas e 39 melanomas. De cada animal foram registados os dados referentes ao animal (idade, sexo e raça) e os dados referentes ao tumor (localização e tamanho) tendo sido feita, posteriormente, uma avaliação das lesões na coloração de rotina com hematoxilina-eosina (HE), relativamente aos parâmetros histopatológicos definidos, nomeadamente o tipo de células, actividade juncional, atipia nuclear, Infiltrado linfoplasmocitário necrose, células gigantes, proliferação intraepitelial, ulceração, estroma e as células tumorais intravasculares. O índice de proliferação marcada pelo Ki-67 foi avaliado por meio da imunohistoquímica enquanto o índice mitótico foi avaliada pela coloração de HE com branqueamento da melanina. Com esse estudo pudemos verificar que o índice proliferativo, determinado pela contagem de mitoses e pela marcação imunohistoquímica pelo Ki-67 variou significativamente entre tumores melanocíticos localizados na cavidade oral e cutânea, sendo que nos melanocitomas o índice proliferativo foi menor quando comparado com os melanomas. Também o índice proliferativo mostrou uma correlação significativa com a atipia nuclear e a Infiltrado linfoplasmocitário. O Ki-67 e o índice mitótico mostraram ser estatisticamente significativos tanto nos melanomas assim como nos tumores melanocíticos no geral, com o nível de significância de P=0,026 e P=0,001 respectivamente. Sendo assim, o estudo dos índices proliferativos pode ser bastante útil para o diagnóstico dos melanomas caninos, auxiliando o médico na escolha do melhor tratamento.

Modelos autorregressivos com valores inteiros não negativos : aplicação em séries económicas de Cabo Verde

No estudo de séries temporais, os processos estocásticos usuais assumem que as distribuições marginais são contínuas e, em geral, não são adequados para modelar séries de contagem, pois as suas características não lineares colocam alguns problemas estatísticos, principalmente na estimação dos parâmetros. Assim, investigou-se metodologias apropriadas de análise e modelação de séries com distribuições marginais discretas. Neste contexto, Al-Osh and Alzaid (1987) e McKenzie (1988) introduziram na literatura a classe dos modelos autorregressivos com valores inteiros não negativos, os processos INAR. Estes modelos têm sido frequentemente tratados em artigos científicos ao longo das últimas décadas, pois a sua importância nas aplicações em diversas áreas do conhecimento tem despertado um grande interesse no seu estudo. Neste trabalho, após uma breve revisão sobre séries temporais e os métodos clássicos para a sua análise, apresentamos os modelos autorregressivos de valores inteiros não negativos de primeira ordem INAR (1) e a sua extensão para uma ordem p, as suas propriedades e alguns métodos de estimação dos parâmetros nomeadamente, o método de Yule-Walker, o método de Mínimos Quadrados Condicionais (MQC), o método de Máxima Verosimilhança Condicional (MVC) e o método de Quase Máxima Verosimilhança (QMV). Apresentamos também um critério automático de seleção de ordem para modelos INAR, baseado no Critério de Informação de Akaike Corrigido, AICC, um dos critérios usados para determinar a ordem em modelos autorregressivos, AR. Finalmente, apresenta-se uma aplicação da metodologia dos modelos INAR em dados reais de contagem relativos aos setores dos transportes marítimos e atividades de seguros de Cabo Verde.