Características das Curvas de Regressão da Gonadotrofina Coriônica Pós-mola Hidatiforme Completa

Objetivos: construir a curva de regressão do b-hCG pós-mola hidatiforme completa (MHC) com remissão espontânea e comparar com a curva de regressão pós-MHC com tumor trofoblástico gestacional (TTG). Análise comparativa da curva de regressão do b-hCG das portadoras de MHC, acompanhadas no Serviço, com a curva de regressão observada por outros autores1-3. Métodos: foi realizada avaliação clínica e laboratorial (dosagem sérica de b-hCG), na admissão e no segmento pós-molar, de todas as pacientes com MHC, atendidas entre 1990 e 1998 no Hospital das Clínicas de Botucatu - Unesp. O resultado da determinação seriada do b-hCG foi analisado em curvas log de regressão. A evolução da curva de regressão do b-hCG foi analisada e comparada em MHC com remissão espontânea e MHC com TTG numa curva log de regressão, com intervalo de confiança de 95%. A curva log de regressão do grupo de remissão espontânea foi comparada com curvas consideradas padrão1,2. Foram construídas curvas log individuais de todas as pacientes e classificadas de acordo com os quatro tipos de curva (I, II, III e IV), propostos para o seguimento pós-molar³. Resultados: 61 pacientes com MHC tiveram seguimento pós-molar completo, 50 (82%) apresentaram remissão espontânea e 11 (18%) desenvolveram TTG. No grupo de pacientes com MHC e remissão espontânea, o tempo para alcançar a normalização dos níveis do b-hCG, após o esvaziamento molar, foi até 20 semanas. As pacientes que desenvolveram TTG apresentaram desvio precoce da curva de regressão normal do b-hCG, 4 a 6 semanas após o esvaziamento molar. Nestas pacientes, a quimioterapia foi introduzida em média na 9ª semana pós-esvaziamento molar. Conclusões: a curva de regressão do b-hCG pós-MHC com remissão espontânea apresentou declínio log exponencial, semelhante ao observado por outros autores1,2, e diferente das MHC com TTG. Foram identificados três tipos de curvas de regressão do b-hCG, semelhantes aos de Goldstein³, I, II e IV, e outros dois tipos diferentes de regressão do b-hCG: V (regressão normal) e VI (regressão anormal).

Validação cruzada com correção de autovalores e regressão isotônica nos modelos de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa

This paper presents an application of AMMI models - Additive Main effects and Multiplicative Interaction model - for a thorough study about the effect of the interaction between genotype and environment in multi-environments experiments with balanced data. Two methods of crossed validation are presented and the improvement of these methods through the correction of eigenvalues, being these rearranged by the isotonic regression. A comparative study between these methods is made, with real data. The results show that the EASTMENT & KRZANOWSKI (1982) method selects a more parsimonious model and when this method is improved with the correction of the eigenvalues, the number of components are not modified. GABRIEL (2002) method selects a huge number of terms to hold back in the model, and when this method is improved by the correction of eigenvalue, the number of terms diminishes. Therefore, the improvement of these methods through the correction of eigenvalues brings a great benefit from the practical point of view for the analyst of data proceeding from multi-ambient, since the selection of numbers of multiplicative terms represents a profit of the number of blocks (or repetitions), when the model AMMI is used, instead of the complete model.

Modelos de regressão aleatória com diferentes estruturas de variância residual para descrever o tamanho da leitegada

Objetivou-se comparar modelos de regressão aleatória com diferentes estruturas de variância residual, a fim de se buscar a melhor modelagem para a característica tamanho da leitegada ao nascer (TLN). Utilizaram-se 1.701 registros de TLN, que foram analisados por meio de modelo animal, unicaracterística, de regressão aleatória. As regressões fixa e aleatórias foram representadas por funções contínuas sobre a ordem de parto, ajustadas por polinômios ortogonais de Legendre de ordem 3. Para averiguar a melhor modelagem para a variância residual, considerou-se a heterogeneidade de variância por meio de 1 a 7 classes de variância residual. O modelo geral de análise incluiu grupo de contemporâneo como efeito fixo; os coeficientes de regressão fixa para modelar a trajetória média da população; os coeficientes de regressão aleatória do efeito genético aditivo-direto, do comum-de-leitegada e do de ambiente permanente de animal; e o efeito aleatório residual. O teste da razão de verossimilhança, o critério de informação de Akaike e o critério de informação bayesiano de Schwarz apontaram o modelo que considerou homogeneidade de variância como o que proporcionou melhor ajuste aos dados utilizados. As herdabilidades obtidas foram próximas a zero (0,002 a 0,006). O efeito de ambiente permanente foi crescente da 1ª (0,06) à 5ª (0,28) ordem, mas decrescente desse ponto até a 7ª ordem (0,18). O comum-de-leitegada apresentou valores baixos (0,01 a 0,02). A utilização de homogeneidade de variância residual foi mais adequada para modelar as variâncias associadas à característica tamanho da leitegada ao nascer nesse conjunto de dado.

Estimação de parâmetros genéticos para produção de leite de vacas da raça Holandesa via regressão aleatória

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Testes multiambientais na seleção de genótipos de arroz utilizando o modelo de regressão nos sítios ou locais

A análise da interação genótipo x ambiente utilizda no melhoramento de plantas tem sofrido mudanças na última década, melhorando a sua eficiência quanto à seleção dos genótipos sob diferentes condições ambientais. O objetivo deste trabalho foi analisar a produtividade e estabilidade de 12 genótipos de arroz em oito ambientes, durante os anos 2005 e 2006, na Colômbia. O delineamento utilizado foi o de blocos ao acaso com quatro repetições. Os parâmetros de estabilidade fenotípica e o agrupamento dos ambientes foram estimados pelo estudo da interação genótipo x ambiente, segundo o método SREG (Regressão nos sítios ou locais) e seu gráfico biplot (GGE). As análises estatísticas indicaram diferenças significativas (com 5% de probabilidade de erro) entre genótipos e entre ambientes e significância (com 5% de probabilidade de erro) da interação genótipo x ambiente, sugerindo uma resposta diferente dos genótipos nos vários ambientes. No método SREG, os dois primeiros componentes principais da interação explicaram 75,29% da interação. Os genótipos 400094, 350361 e a variedade Fedearroz 50 foram considerados os de maior produtividade. Segundo o gráfico biplot GGE, os ambientes La Libertad e Escobal foram os mais favoráveis para o cultivo do arroz.

ANÁLISE DE REGRESSÃO em EXPERIMENTOS em PARCELAS SUBDIVIDIDAS COM DADOS NÃO-BALANCEADOS: UMA SOLUÇÃO NA LINGUAGEM GLIM

São estabelecidas as matrizes necessárias para a realização da análise de variância de experimentos em parcelas subdivididas, com dados não-balanceados e balanceados, quando os tratamentos aplicados às parcelas e os tratamentos aplicados às subparcelas são ambos fatores quantitativos, usando a teoria de modelos lineares e de modelos lineares generalizados. Foi desenvolvido um programa computacional, na linguagem GLIM, para a realização da análise.

Análise das curvas do fitotensiômetro de Alvim por regressão linear

O fitotensiômetro de Alvim é amplamente utilizado para demonstrar a variação da turgescência do tronco, que é reduzida durante o dia, como efeito líquido da transpiração que ocorre na copa, e aumentada durante o período noturno, devido à recuperação que pode ser total ou parcial, dependendo da umidade disponível no solo, e da capacidade da planta em absorvê-la. Os valores indicados no manômetro são relativos, e muitas vezes não coincidem com os previstos pelas taxas de transpiração mensuradas ao longo do dia. Este trabalho considera a necessidade de uma nova interpretação das curvas observadas, através do seu seccionamento em diferentes cinéticas, sendo aplicadas equações de regressão linear a estas diferentes partes, e analisado o coeficiente angular destas regressões como parâmetro comparativo da intensidade das mudanças na turgescência do tronco entre diferentes plantas, sob diferentes condições ambientais.

Análise de dados de gastroenterite hemorrágica canina para identificar fatores de risco por regressão logística

No presente estudo, ajustou-se um modelo de regressão logística para prever a probabilidade de óbito de cães acometidos por gastroenterite hemorrágica. O modelo Logístico é recomendado para variáveis-resposta dicotômicas em estudo de Coorte. Registraram-se 176 animais censitariamente atendidos com gastroenterite hemorrágica em quatro clínicas veterinárias da cidade de Lavras, sul de Minas Gerais, entre os anos de 1992 e 1999. Após terem sido selecionadas por meio do teste de Pearson ou teste exato de Fisher, ajustou-se o modelo considerando-se as variáveis sexo, idade, diárias de internação e número de atendimentos. A estimação dos parâmetros foi feita pelo método da máxima verossimilhança. Conclui-se que quando os cães acometidos por gastroenterite hemorrágica são atendidos apenas uma vez, aqueles com idade superior a 6 meses possuem 15,45 vezes mais chances de morrerem (P<0,05) do que aqueles com menos de 6 meses de idade. Quando os animais que apresentam a enfermidade possuem mais de 6 meses de idade, a chance de morrerem, se forem atendidos apenas uma vez, é 20,251 vezes maior (P<0,05) do que se recebessem de 2 a 7 atendimentos.

Uso de regressão linear para estimar parâmetros físico-químicos relacionados à qualidade do jerked beef

Jerked beef is officially defined as salted, cured and dried beef. Water activity (Aw), moisture, ash and residual nitrite are the physicochemical parameters that define this product identity and quality standards. In this work, the behavior of these parameters during jerked beef processing was evaluated and a significant correlation among them was revealed. These results allowed the establishment of statistical equations that enable the estimation of all the physicochemical parameters from the results obtained in the measurement of just one of them.

Efeito materno sobre a curva de crescimento de ovinos Santa Inês por meio de modelos de regressão aleatória

Data set of 17.767 weight records of 4.210 Santa Inês lambs were used aiming to evaluate the importance of the inclusion of the maternal effect in the model to estimate components of (Co) variance and resulting genetic parameters for the growth curve through random regression models. The fixed and random regressions were fitted using Legendre Polynomials of order three, being fit four models that differed in relation to the inclusion of the additive genetic and permanent environmental maternal effects. Considerable increase was observed in Log L and decrease in the criteria AIC and BIC when the maternal effect was included (genetic or permanent environmental), evidencing its importance. The maternal genetic effect explained larger proportion of the phenotypic variance than the maternal permanent environmental along the growth curve. The direct additive genetic variance was inflated by maternal effect, when this last one was not considered in the analysis model, reflecting the same behavior in the heritabilities. The maternal permanent environmental effect contributed to maternal variance, as well as, it inflated maternal genetic variance, when it was not considered in the model. Similar behavior was verified with maternal heritability. The correlation estimated for the four models hardly differed in function of maternal effect. The maternal effect should be considered in the genetic studies of the growth curve of Santa Inês sheep.

Acessibilidade semântica nas construções relativas em línguas indígenas brasileiras: um estudo tipológico-funcional

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

Previsão de carga multinodal utilizando redes neurais de regressão generalizada

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Previsão de cargas elétricas através de um modelo híbrido de regressão com redes neurais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Polinômios fracionários em modelos de regressão

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)