110 resultados para Exponential random graph models


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The human buccal micronucleus cytome assay (BMCyt) is one of the most widely used techniques to measure genetic damage in human population studies. Reducing protocol variability, assessing the role of confounders, and estimating a range of reference values are research priorities that will be addressed by the HUMNXL, collaborative study. The HUMNXL, project evaluates the impact of host factors, occupation, life-style, disease status, and protocol features on the occurrence of MN in exfoliated buccal cells. In addition, the study will provide a range of reference values for all cytome endpoints. A database of 5424 subjects with buccal MN values obtained from 30 laboratories worldwide was compiled and analyzed to investigate the influence of several conditions affecting MN frequency. Random effects models were mostly used to investigate MN predictors. The estimated spontaneous MN frequency was 0.74 parts per thousand (95% CI 0.52-1.05). Only staining among technical features influenced MN frequency, with an abnormal increase for non-DNA-specific stains. No effect of gender was evident, while the trend for age was highly significant (p < 0.001). Most occupational exposures and a diagnosis of cancer significantly increased MN and other endpoints frequencies. MN frequency increased in heavy smoking (>= 40 cig/day. FR = 1.37:95% CI 1.03-.82) and decreased with daily fruit consumption (FR = 0.68; 95% CI 0.50-0.91). The results of the HUMNXL, project identified priorities for validation studies, increased the basic knowledge of the assay, and contributed to the creation of a laboratory network which in perspective may allow the evaluation of disease risk associated with MN frequency. (C) 2011 Elsevier B.V. All rights reserved.

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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.

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Informações de genealogia e produção, cedidas pela Associação Brasileira de Criadores da Raça Simental (ABCRS), relativas aos pesos desde o nascimento até um ano de idade, foram utilizadas para estimar, sob modelos alternativos, os componentes de variância e os parâmetros genéticos em animais da raça Simental no Brasil. A matriz de parentesco incluiu 25.812 animais dos quais 7587 com dados de produção. O modelo 1 contém, além do erro, o efeito genético direto. Os modelos seguintes contêm os componentes do modelo 1, mais o efeito permanente de ambiente materno (modelo 2), ou o componente genético materno (modelo 3), ambos os componentes (modelo 5), os componentes do modelo 3 mais a covariância entre os efeitos genéticos direto e materno (modelo 4) e todos os componentes citados (modelo 6). Os modelos foram comparados pelo teste de razão de verossimilhança pelo chi² (P<0,01). Os componentes de variância e os valores de herdabilidades, estimados para os efeitos direto e materno, foram decrescentes, desde o modelo 1 até o modelo 6, na razão direta em que o modelo incorpora mais efeitos aleatórios. Para a fase de aleitamento foi encontrada variância genética nula, entretanto, alto valor para a variância de ambiente permanente. Os efeitos maternos, genético e de ambiente permanente são importantes para a raça Simental no Brasil e devem ser considerados em programas de seleção. Entretanto, os valores mais elevados de herdabilidade materna, encontrados com modelos sem efeito de ambiente permanente, sugerem que o método utilizado não discrimina apropriadamente esses efeitos, oriundos de mesma fonte de variação.

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A utilização de funções matemáticas para descrever o crescimento animal é antiga. Elas permitem resumir informações em alguns pontos estratégicos do desenvolvimento ponderal e descrever a evolução do peso em função da idade do animal. Também é possível comparar taxas de crescimento de diferentes indivíduos em estados fisiológicos equivalentes. Os modelos de curvas de crescimento mais utilizados na avicultura são os derivados da função Richards, pois apresentam parâmetros que possibilitam interpretação biológica e portanto podem fornecer subsídios para seleção de uma determinada forma da curva de crescimento em aves. Também pode-se utilizar polinômios segmentados para descrever as mudanças de tendência da curva de crescimento animal. Entretanto, existem importantes fatores de variação para os parâmetros das curvas, como a espécie, o sistema de criação, o sexo e suas interações. A adequação dos modelos pode ser verificada pelos valores do coeficiente de determinação (R2), do quadrado médio do resíduo (QM res), do erro de predição médio (EPm), da facilidade de convergência dos dados e pela possibilidade de interpretação biológica dos parâmetros. Estudos envolvendo modelagem e descrição da curva de crescimento e seus componentes são amplamente discutidos na literatura. Porém, programas de seleção que visem a progressos genéticos para a forma da curva não são mencionados. A importância da avaliação dos parâmetros dos modelos de curvas de crescimento é ainda mais relevante já que os maiores ganhos genéticos para peso estão relacionados com seleção para pesos em idades próximas ao ponto de inflexão. A seleção para precocidade pode ser auxiliada com base nos parâmetros do modelo associados à variáveis que descrevem esta característica genética dos animais. Esses parâmetros estão relacionados a importantes características produtivas e reprodutivas e apresentam magnitudes diferentes, de acordo com a espécie, o sexo e o modelo utilizados na avaliação. Outra metodologia utilizada são os modelos de regressão aleatória, permitindo mudanças graduais nas covariâncias entre idades ao longo do tempo e predizendo variâncias e covariâncias em pontos contidos ao longo da trajetória estudada. A utilização de modelos de regressões aleatórias traz como vantagem a separação da variação da curva de crescimento fenotípica em seus diferentes efeitos genético aditivo e de ambiente permanente individual, mediante a determinação dos coeficientes de regressão aleatórios para esses diferentes efeitos. Além disto, não há necessidade de utilizar fatores de ajuste para a idade. Esta revisão teve por objetivos levantar os principais modelos matemáticos frequentistas utilizados no estudo de curvas de crescimento de aves, com maior ênfase nos empregados com a finalidade de estimar parâmetros genéticos e fenotípicos.

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Weight records of Brazilian Nelore cattle, from birth to 630 d of age, recorded every 3 mo, were analyzed using random regression models. Independent variables were Legendre polynomials of age at recording. The model of analysis included contemporary groups as fixed effects and age of dam as a linear and quadratic covariable. Mean trends were modeled through a cubic regression on orthogonal polynomials of age. Up to four sets of random regression coefficients were fitted for animals' direct and maternal, additive genetic, and permanent environmental effects. Changes in measurement error variances with age were modeled through a variance function. Orders of polyno-mial fit from three to six were considered, resulting in up to 77 parameters to be estimated. Models fitting random regressions modeled the pattern of variances in the data adequately, with estimates similar to those from corresponding univariate analysis. Direct heritability estimates decreased after birth and tended to be lowest at ages at which maternal effect estimates tended to be highest. Maternal heritability estimates increased after birth to a peak around 110 to 120 d of age and decreased thereafter. Additive genetic direct correlation estimates between weights at standard ages (birth, weaning, yearling, and final weight) were moderate to high and maternal genetic and environmental correlations were consistently high. © 2001 American Society of Animal Science. All rights reserved.

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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.

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

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)