5 resultados para Smoothed bootstrap
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Resumo:
This study analyzes the linear relationship between climate variables and milk components in Iran by applying bootstrapping to include and assess the uncertainty. The climate parameters, Temperature Humidity Index (THI) and Equivalent Temperature Index (ETI) are computed from the NASA-Modern Era Retrospective-Analysis for Research and Applications (NASA-MERRA) reanalysis (2002–2010). Milk data for fat, protein (measured on fresh matter bases), and milk yield are taken from 936,227 milk records for the same period, using cows fed by natural pasture from April to September. Confidence intervals for the regression model are calculated using the bootstrap technique. This method is applied to the original times series, generating statistically equivalent surrogate samples. As a result, despite the short time data and the related uncertainties, an interesting behavior of the relationships between milk compound and the climate parameters is visible. During spring only, a weak dependency of milk yield and climate variations is obvious, while fat and protein concentrations show reasonable correlations. In summer, milk yield shows a similar level of relationship with ETI, but not with temperature and THI. We suggest this methodology for studies in the field of the impacts of climate change and agriculture, also environment and food with short-term data.
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Im Rahmen der vorliegenden Arbeit sollten mit Hilfe molekularer Techniken die Verwandtschaftsbeziehungen innerhalb der Gattung Fosterella (Bromeliaceae) geklaert und eine umfassende Phylogenie erstellt werden. Im Vordergrund standen dabei die folgenden Fragen: Sind die aufgrund von morphologischen Merkmalen bzw. ihrer geographischen Verbreitung bisher beschriebenen 30 Fosterella-Arten auch molekular voneinander abgrenzbar und wie sind die einzelnen Arten miteinander verwandt? Lassen sich innerhalb der Gattung evolutionaere Linien identifizieren? Sind Akzessionen, die bisher noch keiner Art zugeordnet werden konnten, genetisch distinkt? Laesst sich eine Schwestergattung von Fosterella herausstellen? Zwei verschiedene molekulare Techniken, die AFLP-Methode (amplified fragment length polymorphism, Vos et al. 1995) und die vergleichende Sequenzierung verschiedener Mitochondrien- und Chloroplasten-DNA-Regionen wurden zur phylogenetischen Untersuchung der Gattung Fosterella etabliert und optimiert. Diese beiden Methoden wurden anschliessend vergleichend fuer die molekularsystematischen Studien eingesetzt. Folgende Ergebnisse konnten erzielt werden: Fuer die erstmals innerhalb der Gattung Fosterella eingesetzte AFLP-Methode wurden acht Primerkombinationen fuer die Hauptanalysen ausgewaehlt. Die AFLP-Bandenmuster erwiesen sich als komplex, distinkt und reproduzierbar und sowohl intra- als auch interspezifisch informativ. Insgesamt wurden mit 77 Proben aus mindestens 18 der bisher beschriebenen 30 Arten 310 informative AFLP-Merkmale erzeugt und mittels verschiedener Analyseverfahren ausgewertet. Die Darstellung der Ergebnisse erfolgte in Form von Phaenogrammen, Kladogrammen und in einem dreidimensionalen Koordinatensystem (Hauptkoordinatenanalyse). Zur statistischen Absicherung wurden Bootstrap-Analysen durchgefuehrt. Die Topologien der einzelnen Baeume untereinander stimmten weitgehend ueberein, wobei sich insgesamt 12 Artengruppen definieren liessen, die statistisch unterschiedlich gut abgesichert waren. In einigen Gruppen liessen sich enge Verwandtschaftsbeziehungen feststellen, die bis auf wenige Ausnahmen, nicht befriedigend aufgeloest sind. Einige der in diese Untersuchung einbezogenen, bisher noch keiner Art zugeordneten Taxa liessen sich z. T. in die entstandenen Artengruppen einordnen oder aufgrund ihrer distinkten Position in den Stammbaeumen vermuten, dass es sich um neue Arten handelt. Fuer die vergleichende DNA-Sequenzierung wurde zunaechst die Eignung verschiedener Chloroplasten- und Mitochondrien-DNA-Regionen getestet. Die Bereiche atpB-rbcL, psbB-psbH und rps16-Intron wurden fuer die vergleichende Sequenzierung der Chloroplasten-DNA als geeignet befunden, waehrend alle untersuchten Mitochondrien-Loci eine so geringe Sequenzvariabilitaet aufwiesen, dass sie nicht weiter in Betracht gezogen wurden. Die drei Chloroplastenloci wurden mit 61 Akzessionen aus 24 der bisher 30 beschriebenen Fosterella-Arten sowie 44 Akzessionen aus sechs der acht Unterfamilien (nach Givnish et al. im Druck) sowohl einzeln, als auch kombiniert ausgewertet. Die Merkmalsmatrix wurde sowohl mit einem Distanzverfahren, als auch mit Maximum Parsimonie-, Maximum Likelihood- und Bayes´schen-Methoden analysiert. Die mit den verschiedenen Methoden erhaltenen Baumtopologien waren weitgehend kongruent. Es konnte gezeigt werden, dass die Gattung Fosterella monophyletisch ist. Zudem besteht eine sehr gut gestuetzte Schwestergruppenbeziehung der Gattung zu einer Gruppe aus den Gattungen Dyckia, Encholirium und Deuterocohnia. Die in Givnish et al. (im Druck) gezeigte Einordnung von Fosterella in die Pitcairnioideae s. str. wurde ebenfalls bestaetigt. Basal laesst sich die Gattung Fosterella in zwei Linien einteilen, von denen eine auf die F. penduliflora-Gruppe entfaellt und die andere alle anderen sechs Gruppen vereint. Insgesamt laesst sich festhalten, dass der Grossteil der bisher beschriebenen 30 Fosterella-Arten auch molekular voneinander abgrenzbar ist, sie also genetisch distinkte Taxa (Monophyla) darstellen. Die meisten Spezies lassen sich Artengruppen zuordnen, innerhalb derer die Verwandtschaft allerdings z. T. ungeklaert bleibt. Diese Speziesgruppen bilden monophyletische Linien mit unterschiedlicher statistischer Unterstuetzung. Einige bisher nur morphologisch definierte Taxa zeigen eine enorme genetische Variabilitaet Die Beziehungen zwischen den einzelnen Gruppen der Gattung Fosterella sind zum Teil nur wenig aufgelaest. Die Ergebnisse der beiden in der vorliegenden Arbeit eingesetzten Techniken sind weitgehend kongruent und fuer die Verwandtschaftsanalyse der Gattung Fosterella als geeignet einzustufen. Die Aufloesung der AFLP-Baeume deutet allerdings auf eine noch bessere Nuetzlichkeit fuer die Untersuchung innerhalb der einzelnen Artengruppen hin, waehrend die vergleichende Sequenzierung durch Ergaenzung weiterer Regionen relativ klare Strukturen innerhalb der Gattung Fosterella erkennen laesst (vgl. Rex et al. 2006).
Resumo:
Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde eine detaillierte phylogenetische Analyse der Ameisenpflanzen aus der Gattung Macaranga (Euphorbiaceae) und ihres verwandtschaftlichen Umfelds mit Hilfe von AFLP-Fingerprinting („amplified fragment length polymorphisms“) sowie vergleichender Analyse von mehreren nichtkodierenden Chloroplasten-DNA-Loci vorgenommen. Anhand dieser Untersuchungen sollten im Wesentlichen die folgenden Fragen geklärt werden: (1) Wie stellen sich die Verwandtschaftsverhältnisse zwischen den myrmekophytischen Macaranga-Sektionen Pachystemon, Winklerianae und Pruinosae dar? (2) Wie sind die einzelnen Arten dieser Sektionen miteinander verwandt? (3) Wie oft ist die Lebensweise ”Myrmekophytie” unabhängig voneinander entstanden? Gibt es Hinweise auf Reversionen? (4) Wo liegt genealogisch und auch geographisch der Ursprung der Symbiose zwischen den myrmekophytischen Macaranga-Arten und ihren Partnerameisen? (5) Welche Bedeutung spielen koevolutive Entwicklungen für das Macaranga-Crematogaster-Symbiosesystem? Ist Myrmekophytie im Sinne einer Schlüsselinnovation (Givnish, 1997) als Stimulus für eine adaptive Radiation zu betrachten? (1) Für die AFLP-Analyse wurden 108 Proben aus 43 Macaranga-Arten und 5 unbeschriebenen Morphospezies in die phylogenetische Untersuchung einbezogen. Auf der Basis von 426 Merkmalen wurden Phänogramme sowie Kladogramme rekonstruiert. Zur statistischen Absicherung wurden Bootstrap-Analysen durchgeführt und im Falle der Kladogramme darüber hinaus der „consistency“-Index bestimmt. Die AFLP-Datensätze wurden zusätzlich einer Hauptkomponentenanalyse unterzogen. Mit Hilfe der verschiedenen Untersuchungsmethoden konnten weitgehend übereinstimmende Gruppierungen bzw. evolutive Linien identifiziert werden. Die Sektionen Pachystemon und Pruinosae bilden eine jeweils gut gestützte monophyletische Gruppe. Beide sind vermutlich Schwestergruppen und damit gleich alt. Für die Monophylie der nur aus zwei Arten bestehenden Sektion Winklerianae ergab sich keine Unterstützung. Die Arten der Sektion Pruinosae sind im AFLP-Baum gut aufgelöst. Die nicht myrmekophytische M. gigantea sitzt dabei an der Basis und ist Schwestergruppe zu den myrmekophytischen Arten. Innerhalb der Sektion Pachystemon wurden mit Hilfe der AFLP-Analyse vier gut gestützte Gruppen identifiziert. Für die puncticulata-Gruppe konnte hier erstmals auf molekularer Ebene eine Zugehörigkeit zur Sekt. Pachystemon nachgewiesen werden. Der von Davies (2001) vorgenommene Ausschluss von M. recurvata aus der Sekt. Pachystemon konnte bestätigt werden. Die Verwandtschaftsbeziehungen einzelner Arten zueinander sind in den AFLP-Bäumen nicht aufgelöst. (2) Für die vergleichende Chloroplasten-Sequenzierung wurden nach Maßgabe der Sequenzvariabilität in Testsequenzierungen die Bereiche atpB-rbcL und psbI-trnS für die phylogenetische Untersuchung ausgewählt. Für die Chloroplasten-Phylogenie wurden für jeden Locus mehr als 100 Sequenzen analysiert. Neben 29 Pachystemon-Arten inkl. vier unbekannter Morphospezies, acht Pruinosae-Arten inkl. eines möglichen Hybriden und den beiden Arten der Sekt. Winklerianae wurden 22 weitere Macaranga- und 10 Mallotus-Arten in die Untersuchung einbezogen. Zwischen den südostasiatischen Arten bestanden nur geringe Sequenzunterschiede. Maximum-Parsimonie-Kladogramme wurden rekonstruiert und die Sequenzen der beiden Loci wurden sowohl einzeln, als auch kombiniert ausgewertet. Indels wurden kodiert und als separate Merkmalsmatrix an die Sequenzdaten angehangen. Innerhalb von Macaranga konnten nur wenige abgesicherte Gruppen identifiziert werden. Deutlich war die Zusammengehörigkeit der afrikanischen Arten und ihr Entstehung aus den südostasiatischen Arten. Die von Davies (2001) der Sektion Pruinosae zugeordnete M. siamensis steht deutlich außerhalb dieser Sektion. Die Arten der Sektionen Pruinosae, Pachystemon und Winklerianae bilden keine statistisch gesicherten monophyletischen Gruppen. Während der Pilotstudien stellte sich heraus, dass die Chloroplastensequenzen nahe verwandter Arten der Sektion Pachystemon weniger nach den Artgrenzen, sondern vielmehr nach geographischen Kriterien gruppierten. (3) Es wurde daher zusätzlich eine phylogeographische Analyse der Chloroplasten-Sequenzen auf der Basis eines Parsimonie-Netzwerks durchgeführt. Neben dem atpB-rbcL-Spacer und einer Teilsequenze des psbI-trnS-Locus (ccmp2) wurde dafür zusätzlich der ccmp6-Locus (ein Abschnitt des ycf3-Introns) sequenziert. Die phylogeographische Untersuchung wurde mit 144 Proben aus 41 Macaranga-Arten durchgeführt. Darin enthalten waren 29 Arten (inkl. vier Morphospezies) mit 112 Proben der Sektion Pachystemon, sieben 7 Arten (inkl. eines potentiellen Hybriden) mit 22 Proben der Sekt. Pruinosae und zwei Arten mit 5 Proben der Sekt. Winklerianae. Das voll aufgelöste statistische Parsimonie-Netzwerk umfasste 88 Haplotypen. Die Sektionen Pachystemon und Pruinosae bilden jeweils eine monophyletische Gruppe. Das geographische Arrangement der Haplotypen unabhängig von der Artzugehörigkeit könnte durch Introgression und/oder „lineage sorting“ bedingt sein. Mit Hilfe der im Rahmen dieser Arbeit gewonnenen Ergebnisse kann man davon ausgehen, dass eine enge Ameisen-Pflanzen-Symbiose innerhalb der Gattung Macaranga mindestens drei-, möglicherweise viermal unabhängig voneinander entstanden ist Eine Reversion hat mindestens einmal, möglicherweise häufiger in der bancana-Gruppe stattgefunden. Ob sich die Symbiose dabei in Westmalaysia oder in Borneo entwickelt hat, kann man nicht sicher sagen; Ob und inwieweit die große Artenzahl in der bancana-Gruppe als eine Folge der Myrmekophytie anzusehen ist, bleibt zunächst offen. Wesentliche Teile der vorliegenden Arbeit liegen bereits in publizierter Form vor (AFLP-Analyse: Bänfer et al. 2004; Chloroplasten-Analyse: Vogel et al. 2003; Bänfer et al. 2006).
Resumo:
The main purpose of this study is to assess the relationship between four bioclimatic indices for cattle (environmental stress, heat load, modified heat load, and respiratory rate predictor indices) and three main milk components (fat, protein, and milk yield) considering uncertainty. The climate parameters used to calculate the climate indices were taken from the NASA-Modern Era Retrospective-Analysis for Research and Applications (NASA-MERRA) reanalysis from 2002 to 2010. Cow milk data were considered for the same period from April to September when the cows use the natural pasture. The study is based on a linear regression analysis using correlations as a summarizing diagnostic. Bootstrapping is used to represent uncertainty information in the confidence intervals. The main results identify an interesting relationship between the milk compounds and climate indices under all climate conditions. During spring, there are reasonably high correlations between the fat and protein concentrations vs. the climate indices, whereas there are insignificant dependencies between the milk yield and climate indices. During summer, the correlation between the fat and protein concentrations with the climate indices decreased in comparison with the spring results, whereas the correlation for the milk yield increased. This methodology is suggested for studies investigating the impacts of climate variability/change on food and agriculture using short term data considering uncertainty.
Resumo:
The main purpose of this study is to assess the relationship between six bioclimatic indices for cattle (temperature humidity (THI), environmental stress (ESI), equivalent temperature (ESI), heat load (HLI), modified heat load (HLInew) and respiratory rate predictor(RRP)) and fundamental milk components (fat, protein, and milk yield) considering uncertainty. The climate parameters used to calculate the climate indices were taken from the NASA-Modern Era Retrospective-Analysis for Research and Applications (NASA-MERRA) reanalysis from 2002 to 2010. Cow milk data were considered for the same period from April to September when cows use natural pasture, with possibility for cows to choose to stay in the barn or to graze on the pasture in the pasturing system. The study is based on a linear regression analysis using correlations as a summarizing diagnostic. Bootstrapping is used to represent uncertainty estimation through resampling in the confidence intervals. To find the relationships between climate indices (THI, ETI, HLI, HLInew, ESI and RRP) and main components of cow milk (fat, protein and yield), multiple liner regression is applied. The least absolute shrinkage selection operator (LASSO) and the Akaike information criterion (AIC) techniques are applied to select the best model for milk predictands with the smallest number of climate predictors. Cross validation is used to avoid over-fitting. Based on results of investigation the effect of heat stress indices on milk compounds separately, we suggest the use of ESI and RRP in the summer and ESI in the spring. THI and HLInew are suggested for fat content and HLInew also is suggested for protein content in the spring season. The best linear models are found in spring between milk yield as predictands and THI, ESI,HLI, ETI and RRP as predictors with p-value < 0.001 and R2 0.50, 0.49. In summer, milk yield with independent variables of THI, ETI and ESI show the highest relation (p-value < 0.001) with R2 (0.69). For fat and protein the results are only marginal. It is strongly suggested that new and significant indices are needed to control critical heat stress conditions that consider more predictors of the effect of climate variability on animal products, such as sunshine duration, quality of pasture, the number of days of stress (NDS), the color of skin with attention to large black spots, and categorical predictors such as breed, welfare facility, and management system. This methodology is suggested for studies investigating the impacts of climate variability/change on food quality/security, animal science and agriculture using short term data considering uncertainty or data collection is expensive, difficult, or data with gaps.