Prevalência de talassemias e hemoglobinas variantes no estado de Goiás, Brasil

As anemias hereditárias, em especial as talassemias e hemoglobinas (Hb) variantes, são as mais comuns das alterações genéticas humanas; sua freqüência na população brasileira é muito variável, dependendo dos grupos raciais formadores de cada região. O povoamento de Goiás, que teve início logo após o seu descobrimento, em 1726, motivado pela procura de ouro, foi composto principalmente por portugueses e escravos africanos, contexto que favoreceu a mestiçagem entre eles. Considerando que esses povos apresentam genes para as hemoglobinas anormais com freqüências variadas, é esperado que se encontrem essas alterações genéticas na nossa população. O objetivo deste trabalho foi avaliar a prevalência de talassemias e hemoglobinas variantes na população de Goiás. Para isso a casuística foi composta por 404 alunos participantes dos diversos cursos da Universidade Católica de Goiás (UCG), oriundos de 55 cidades do estado de Goiás. A prevalência de anemia hereditária por talassemias e hemoglobinas variantes em Goiás foi de 10,1%, cuja ordem decrescente foi a seguinte: talassemia alfa heterozigótica (5,2%), heterozigose para hemoglobina S (Hb AS) (2,2%), heterozigose para hemoglobina C (Hb AC) (1%), talassemia beta menor (0,7%), associação entre talassemia alfa e heterozigose para Hb S (0,5%), associação entre talassemia alfa e heterozigose para Hb C (0,3%) e heterozigose para hemoglobina D (Hb AD) (0,3%). Nenhum caso de homozigose foi encontrado no presente estudo. Este trabalho demonstrou a dispersão dos genes para Hb S, Hb C e Hb D, bem como de talassemias alfa e beta em uma população do estado de Goiás. Por essa razão, concluímos que é importante realizar programas com maior abrangência da população para estudo da epidemiologia das talassemias e hemoglobinas variantes no estado de Goiás.

Stabilization of the electroweak scale in 3-3-1 models

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Multi-scale lacunarity as an alternative to quantify and diagnose the behavior of prostate cancer

Prostate cancer is a serious public health problem accounting for up to 30% of clinical tumors in men. The diagnosis of this disease is made with clinical, laboratorial and radiological exams, which may indicate the need for transrectal biopsy. Prostate biopsies are discerningly evaluated by pathologists in an attempt to determine the most appropriate conduct. This paper presents a set of techniques for identifying and quantifying regions of interest in prostatic images. Analyses were performed using multi-scale lacunarity and distinct classification methods: decision tree, support vector machine and polynomial classifier. The performance evaluation measures were based on area under the receiver operating characteristic curve (AUC). The most appropriate region for distinguishing the different tissues (normal, hyperplastic and neoplasic) was defined: the corresponding lacunarity values and a rule's model were obtained considering combinations commonly explored by specialists in clinical practice. The best discriminative values (AUC) were 0.906, 0.891 and 0.859 between neoplasic versus normal, neoplasic versus hyperplastic and hyperplastic versus normal groups, respectively. The proposed protocol offers the advantage of making the findings comprehensible to pathologists. (C) 2014 Elsevier Ltd. All rights reserved.