Critical points on growth curves in autoregressive and mixed models

Adjusting autoregressive and mixed models to growth data fits discontinuous functions, which makes it difficult to determine critical points. In this study we propose a new approach to determine the critical stability point of cattle growth using a first-order autoregressive model and a mixed model with random asymptote, using the deterministic portion of the models. Three functions were compared: logistic, Gompertz, and Richards. The Richards autoregressive model yielded the best fit, but the critical growth values were adjusted very early, and for this purpose the Gompertz model was more appropriate.

Method validation using weighted linear regression models for quantification of UV filters in water samples

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Community-wide spatial and temporal discordances of seed-seedling shadows in a tropical rainforest

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Atividade cambial em ramos de Kielmeyera grandiflora (WAWRA) saddi (Callophylaceae) ocorrentes no cerrado paulista

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estudo de simulação de modelos lineares mistos com distribuição normal contaminada no melhoramento genético animal

Objetivou-se com esse trabalho comparar estimativas de componentes de variâncias obtidas por meio de modelos lineares mistos Gaussianos e Robustos, via Amostrador de Gibbs, em dados simulados. Foram simulados 50 arquivos de dados com 1.000 animais cada um, distribuídos em cinco gerações, em dois níveis de efeito fixo e três valores fenotípicos distintos para uma característica hipotética, com diferentes níveis de contaminação. Exceto para os dados sem contaminação, quando os modelos foram iguais, o modelo Robusto apresentou melhores estimativas da variância residual. As estimativas de herdabilidade foram semelhantes em todos os modelos, mas as análises de regressão mostraram que os valores genéticos preditos com uso do modelo Robusto foram mais próximos dos valores genéticos verdadeiros. Esses resultados sugerem que o modelo linear normal contaminado oferece uma alternativa flexível para estimação robusta em melhoramento genético animal.

Recursive hierarchic segmentation analysis of bone mineral density changes on digital panoramic images

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estimativas de parâmetros genéticos para escores visuais e características de crescimento na raça Nelore

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Sofrimento mental do estudante da Faculdade de Medicina de Botucatu-UNESP: uma análise de dois estudos transversais seriados

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Avaliação das propriedades nanomecânicas e do comportamento micromecânico da interface dentina/adesivo antes e após a degradação hidrolítica: análises através de nanoindentação e método dos elementos finitos tridimensional

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Multiple Determinants of Anuran Richness and Occurrence in an Agricultural Region in South-Eastern Brazil

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Uso de modelos lineares mistos na avaliação genética de escores visuais: estudo de simulação

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Liquid nitrogen for the treatment of actinic keratosis: A longitudinal assessment

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Própolis na dieta de abelhas Apis mellifera L. e seu efeito no sistema imune, expressão de genes após o desafio bacteriano e detoxificação frente ao agroquímico fipronil

Pós-graduação em Zootecnia - FMVZ

Análise espacial do potencial fotovoltaico em telhados de residências usando modelagem hierárquica bayesiana

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Linear and Poisson models for genetic evaluation of tick resistance in cross-bred Hereford x Nellore cattle

Cattle resistance to ticks is measured by the number of ticks infesting the animal. The model used for the genetic analysis of cattle resistance to ticks frequently requires logarithmic transformation of the observations. The objective of this study was to evaluate the predictive ability and goodness of fit of different models for the analysis of this trait in cross-bred Hereford x Nellore cattle. Three models were tested: a linear model using logarithmic transformation of the observations (MLOG); a linear model without transformation of the observations (MLIN); and a generalized linear Poisson model with residual term (MPOI). All models included the classificatory effects of contemporary group and genetic group and the covariates age of animal at the time of recording and individual heterozygosis, as well as additive genetic effects as random effects. Heritability estimates were 0.08 ± 0.02, 0.10 ± 0.02 and 0.14 ± 0.04 for MLIN, MLOG and MPOI models, respectively. The model fit quality, verified by deviance information criterion (DIC) and residual mean square, indicated fit superiority of MPOI model. The predictive ability of the models was compared by validation test in independent sample. The MPOI model was slightly superior in terms of goodness of fit and predictive ability, whereas the correlations between observed and predicted tick counts were practically the same for all models. A higher rank correlation between breeding values was observed between models MLOG and MPOI. Poisson model can be used for the selection of tick-resistant animals. © 2013 Blackwell Verlag GmbH.