New insights into boar sperm function and survival from integrated field and laboratory studies

En aquesta tesi s'han dut a terme dos tipus d'estudis diferents. L'objectiu del primer era la preservació del semen de porcí a 15ºC i el del segon eren els co-cultius homòlegs de cèl·lules epitelials de l'oviducte i espermatozoides de porcí. Pel que fa al primer estudi, s'ha observat que l'addició de la prostaglandina F2α i àcid hialurònic a les dosis seminals no malmena la qualitat espermàtica i que la tolerància dels espermatozoides als canvis d'osmolalitat del medi es pot correlacionar proves de fertilitat i prolificitat.. Respecte el segon, s'ha determinat que les cèl·lules oviductals afecten els paràmetres espermàtics i que la presència d'espermatozoides sobreexpressa els gens que codifiquen per les proteïnes de xoc tèrmic. Així, se suggereix que aquestes proteïnes tenen algun paper en els processos reproductius que tenen lloc a l'oviducte, malgrat que s'hagi observat, mitjançant la tècnica de la interferència de l'RNA, que la HSP90AA1 no està implicada en el perllongament de la viabilitat espermàtica.

Aitchison Geometry for Probability and Likelihood as a new approach to mathematical statistics

The Aitchison vector space structure for the simplex is generalized to a Hilbert space structure A2(P) for distributions and likelihoods on arbitrary spaces. Central notations of statistics, such as Information or Likelihood, can be identified in the algebraical structure of A2(P) and their corresponding notions in compositional data analysis, such as Aitchison distance or centered log ratio transform. In this way very elaborated aspects of mathematical statistics can be understood easily in the light of a simple vector space structure and of compositional data analysis. E.g. combination of statistical information such as Bayesian updating, combination of likelihood and robust M-estimation functions are simple additions/ perturbations in A2(Pprior). Weighting observations corresponds to a weighted addition of the corresponding evidence. Likelihood based statistics for general exponential families turns out to have a particularly easy interpretation in terms of A2(P). Regular exponential families form finite dimensional linear subspaces of A2(P) and they correspond to finite dimensional subspaces formed by their posterior in the dual information space A2(Pprior). The Aitchison norm can identified with mean Fisher information. The closing constant itself is identified with a generalization of the cummulant function and shown to be Kullback Leiblers directed information. Fisher information is the local geometry of the manifold induced by the A2(P) derivative of the Kullback Leibler information and the space A2(P) can therefore be seen as the tangential geometry of statistical inference at the distribution P. The discussion of A2(P) valued random variables, such as estimation functions or likelihoods, give a further interpretation of Fisher information as the expected squared norm of evidence and a scale free understanding of unbiased reasoning