Caracterização de recursos genéticos de milho.

2010

Parâmetros genéticos e indíces de seleção para suínos.

1985

Marcadores moleculares: princípios básicos e uso em programas de melhoramento genético vegetal.

2000

Uso de algoritmos genéticos em problemas de localização capacitada para alocação de recursos no campo e na cidade.

Problemas de localização. Descrição do algoritmo genético construtivo.

Caracterização de germoplasma e melhoramento genético do maracujazeiro assistidos por marcadores moleculares: resultados de pesquisa 2005-2008.

2008

Parâmetros genéticos da densidade básica da madeira de Pinus oocarpa.

2008

Parâmetros genéticos da densidade básica da madeira de Pinus caribaea var. hondurensis.

2008

Histórias e memórias da Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia: coletânea de depoimentos de quem construiu essa história.

Resgate da memória da Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia.

Caracterização morfoagronômica e avaliação de parâmetros genéticos de girassol em três núcleos rurais do Distrito Federal.

RESUMO: O objetivo deste trabalho foi estimar caracteres genéticos, fenotípicos e ambientais relacionados aos componentes de produção e caracteres agromorfológicos de girassol em três núcleos rurais do Distrito Federal. Os experimentos foram conduzidos nas áreas experimentais da Embrapa Cerrados, Planaltina, DF, Embrapa Produtos e Mercado, Recanto das Emas, DF e na Fazenda Agua Limpa, da Universidade de Brasília. Através dos resultados obtidos, foram verificadas diferenças significativas entre os genótipos de girassol nos três núcleos rurais do Cerrado para todas as características agronômicas avaliadas. Ainda, baixos coeficientes de variação ambiental para quase todas as características, exceto para o tamanho de capitulo, indicaram boa precisão experimental e altos valores de herdabilidade, coeficientes de variação genéticos e acurácia evidenciaram condições favoráveis à seleção dos materiais para as características agronômicas avaliadas. ABSTRACT: The purpose of this study was to assess genetic, phenotypic and environmental characteristics related to agro-morphological traits of sunflower in three rural centers of Distrito Federal. The experiments were conducted at the experimental areas of Embrapa Cerrados, Planaltina, DF, Embrapa Produtos e Mercado, Recanto das Emas, DF e na Fazenda Agua Limpa, da Universidade de Brasília. Through the obtained results, were verified significate genotypic differences of sunflower at the three rural centers of Brazilian Savannah for all traits evaluated. In addition, low coefficients of environmental variation for almost all trait, except the head size, indicate good experimental precision and high values of heritability, genetic variation and accuracy showed favorable conditions to selecting materials for the agronomic traits evaluated.

Via de sinalização mTOR no carcinoma urotelial da bexiga

Trabalho de Projeto apresentado à Universidade Fernando Pessoa como parte dos requisitos para obtenção do grau de Mestre em Análises Laboratoriais Especializadas, área de especialização em Análise Biomédica

Inferencia bayesiana sobre los parámetros de dispersión genéticos y ambientales en modelos animales con efectos maternos

Los modelos 'modelos animales con efectos maternos' (MAM) son modelos lineales mixtos que se utilizan para ajustar registros de caracteres bajo la influencia de efectos maternos. Uno de los desafíos más importantes en el marco de los MAM es la estimación de los parámetros de dispersión o 'componentes de (co) varianza' (CVC). En esta tesis se introducen desde una perspectiva bayesiana contribuciones teóricas y metodológicas con relación a la estimación de CVC para MAM sujetos a estructuras de covarianza novedosas. En primer lugar, se describe una implementación del análisis bayesiano jerárquico vía el algoritmo del muestreo de Gibbs. Luego, se considera una especificación conjugada diferente para la distribución a priori de la matriz de covarianza genética, basada en la distribución Wishart invertida generalizada, y se presenta una estrategia para determinar los correspondientes hiperparámetros. Esta estrategia fue comparada contra otras especificaciones a priori mediante un estudio de simulación estocástica, y produjo estimaciones precisas de los parámetros genéticos, con menores errores estándares y mejor tasa de convergencia. En segundo lugar, se presenta una formulación alternativa del MAM que incluye un parámetro de correlación ambiental entre pares de observaciones madre-progenie, y se desarrolla un procedimiento de estimación basado en un algoritmo de muestreo por grilla. El procedimiento fue programado y ejecutado exitosamente, y se obtuvo la primera estimación del parámetro de correlación con datos de campo para peso al destete en bovinos de carne. Por último, se considera el problema de la estimación de CVC en una población multirracial, donde en general es necesario especificar una estructura de covarianza heterogénea para los valores de cría. En particular, se demuestra que el modelo basado en la descomposición de la matriz de covarianza genética es equivalente al que deriva de la teoría genética cuantitativa. Además, se extiende el modelo para incluir efectos maternos y se describe la implementación de un análisis bayesiano jerárquico con el objetivo de estimar los CVC. El procedimiento fue implementado con éxito en datos experimentales de peso al destete y se obtuvieron por primera vez estimaciones para el conjunto completo de CVC.

Inferencia bayesiana sobre los parámetros de dispersión genéticos y ambientales en modelos animales con efectos maternos

Los modelos 'modelos animales con efectos maternos' (MAM)son modelos lineales mixtos que se utilizan para ajustar registros de caracteres bajo la influencia de efectos maternos. Uno de los desafíos más importantes en el marco de los MAM es la estimación de los parámetros de dispersión o 'componentes de (co)varianza' (CVC). En esta tesis se introducen desde una perspectiva bayesiana contribuciones teóricas y metodológicas con relación a la estimación de CVC para MAM sujetos a estructuras de covarianza novedosas. En primer lugar, se describe una implementación del análisis bayesiano jerárquico vía el algoritmo del muestreo de Gibbs. Luego, se considera una especificación conjugada diferente para la distribución a priori de la matriz de covarianza genética, basada en la distribución Wishart invertida generalizada, y se presenta una estrategia para determinar los correspondientes hiperparámetros. Esta estrategia fue comparada contra otras especificaciones a priori mediante un estudio de simulación estocástica, y produjo estimaciones precisas de los parámetros genéticos, con menores errores estándares y mejor tasa de convergencia. En segundo lugar, se presenta una formulación alternativa del MAM que incluye un parámetro de correlación ambiental entre pares de observaciones madre-progenie, y se desarrolla un procedimiento de estimación basado en un algoritmo de muestreo por grilla. El procedimiento fue programado y ejecutado exitosamente, y se obtuvo la primera estimación del parámetro de correlación con datos de campo para peso al destete en bovinos de carne. Por último, se considera el problema de la estimación de CVC en una población multirracial, donde en general es necesario especificar una estructura de covarianza heterogénea para los valores de cría. En particular, se demuestra que el modelo basado en la descomposición de la matriz de covarianza genética es equivalente al que deriva de la teoría genética cuantitativa. Además, se extiende el modelo para incluir efectos maternos y se describe la implementación de un análisis bayesiano jerárquico con el objetivo de estimar los CVC. El procedimiento fue implementado con éxito en datos experimentales de peso al destete y se obtuvieron por primera vez estimaciones para el conjunto completo de CVC.

Algoritmos genéticos: la evolución como modelo matemático

Durante millones de años los seres vivos se han encontrado con numerosas situaciones adversas, es decir, con una enorme cantidad de problemas que han tenido que ir solucionando poco a poco mediante sucesivas adaptaciones. El éxito de la vida en innumerables entornos no es sino el reflejo de que los seres vivos han encontrado soluciones para los distintos problemas con los que se han enfrentado. Son varias las cuestiones que podemos plantearnos en relación a esta cuestión: ¿cuál es el mecanismo que ha permitido la supervivencia de los seres vivos en ambientes tan distintos?, ¿existe algún algoritmo matemático que subyazca en el mismo?, en este caso, ¿podría ser aplicable a otras situaciones y problemas? Los algoritmos genéticos son una de las herramientas que han nacido para responder a estas cuestiones.

Effect assessment of nanoparticles toxicity in the terrestrial compartment

Over 11 million tons of nanomaterials (NMs) have been produced in 2012 and predictions point the increase in production. Despite predictions and extended usage via consumer products and industry, the understanding of the potential impact of these materials on the environment is virtually absent. The main aim of this thesis is to understand how a selected group of nanomaterials (metal based particles) may impact soil invertebrates, with special focus on the mechanisms of response. Since a case-by-case Environmental Risk Assessment (ERA) of all the emerging contaminants (particularly NMs) is impossible, among others due to time and cost reasons, to gain understanding on the mechanism of action and response is very important to reach a common paradigm. Understanding the modes of action provides predictive characters in cross particle extrapolation. Besides, it also provides insight for the production of new and sustainable materials. Overall, the effects of the selected NMs (Copper and Silver, Titanium and Zirconium oxides) and the respective salt forms, were investigated at the gene expression (using high-throughput tools, microarray and qPCR technology), biochemical (using enzymatic assays for analysis of oxidative stress markers) and organism (survival and reproduction as in OECD test guidelines) levels, this using standard soil species (Enchytraeus albidus, Enchytraeus crypticus, Eisenia fetida). Gene expression analysis provided valuable information on the mechanisms affected by each of the NMs. The gene expression profile highlighted a (nano)material signature and the effect of the duration of exposure. The functional analyses integrated with the biochemical and organism data, revealed a good understanding power. The biochemical parameters (oxidative stress related) were distinct across the materials and also influenced by duration of exposure and concentration. The standardized organismal responses differed the least between the various materials. The overall outcome is that, in this context of NMs effect assessment, gene expression and enzymatic assays introduced a very important knowledge gap, which could not had been achieved by the standard organismal effects alone. A reoccurring issue with some metal based NMs is the possible dissolution and subsequent release of ions that then causes toxicity e.g. Cu-NPs or Ag-NPs release Cu2+ or Ag+. The oxidation state of the particles was investigated, although this was not the focus of the thesis. The study of fate, e.g. dissolution of NPs, is also only in its beginning and the appropriate techniques are currently being developed. The results showed a specific nanoparticle effect. The UV exposure with titanium dioxide nanoparticles increased its effect.