Estimação de parâmetros genéticos para peso do nascimento aos 550 dias de idade para animais da raça Tabapuã utilizando-se modelos de regressão aleatória

Foram utilizados 21.762 registros de peso do nascimento aos 550 dias de idade de 4.221 animais para estimativa das funções de covariância empregando modelos de regressão aleatória. Os modelos incluíram, como aleatórios, os efeitos genéticos aditivo direto e materno, de ambiente permanente de animal e de ambiente permanente materno e, como fixos, os efeitos de grupo contemporâneo, a idade da vaca ao parto (linear e quadrático) e o polinômio ortogonal de Legendre da idade do animal (regressão cúbica), como covariáveis. As variâncias residuais foram modeladas por uma função de variâncias com ordens de 2 a 6. Análises com polinômios ortogonais de diversas ordens foram realizadas para os efeitos genético aditivo direto, genético aditivo materno, de ambiente permanente de animal e de ambiente permanente materno. Os modelos foram comparados pelos critérios de informação Bayesiano de Schwarz (BIC) e Akaike (AIC). O melhor modelo indicado por todos os critérios foi o que considerou o efeito genético aditivo direto ajustado por um polinômio cúbico, o efeito genético materno ajustado por um polinômio quadrático, o efeito de ambiente permanente de animal ajustado por polinômio quártico e o efeito de ambiente permanente materno ajustado por polinômio linear. As estimativas de herdabilidade para o efeito direto foram maiores no início e no final do período estudado, com valores de 0,28 ao nascimento, 0,21 aos 240 dias e 0,24 aos 550 dias de idade. As estimativas de herdabilidade materna foram maiores aos 160 dias de idade (0,10) que nas demais fases do crescimento. As correlações genéticas variaram de moderadas a altas, diminuindo conforme o aumento da distância entre as idades. Maior eficiência na seleção para peso pode ser obtida considerando os pesos pós-desmama, período em que as estimativas de variância genética e herdabilidade foram superiores.

Estimação de funções de covariância para características de crescimento da raça Tabapuã utilizando modelos de regressão aleatória

Foram utilizados 35.732 registros de peso do nascimento aos 660 dias de idade de 8.458 animais da raça Tabapuã para estimar funções de covariância utilizando modelos de regressão aleatória sobre polinômios de Legendre. Os modelos incluíram: como aleatórios, os efeitos genético aditivo direto, materno, de ambiente permanente de animal e materno; como fixos, os efeitos de grupo de contemporâneo; como covariáveis, a idade do animal à pesagem e a idade da vaca ao parto (linear e quadrática); e sobre a idade à pesagem, polinômio ortogonal de Legendre (regressão cúbica) foi considerado para modelar a curva média da população. O resíduo foi modelado considerando sete classes de variância e os modelos foram comparados pelos critérios de informação Bayesiano de Schwarz e Akaike. O melhor modelo apresentou ordens 4, 3, 6, 3 para os efeitos genético aditivo direto e materno, de ambiente permanente de animal e materno, respectivamente. As estimativas de covariância e herdabilidades, obtidas utilizando modelo bicaracter, e de regressão aleatória foram semelhantes. As estimativas de herdabilidade para o efeito genético aditivo direto, obtidas com o modelo de regressão aleatória, aumentaram do nascimento (0,15) aos 660 dias de idade (0,45). Maiores estimativas de herdabilidade materna foram obtidas para pesos medidos logo após o nascimento. As correlações genéticas variaram de moderadas a altas e diminuíram com o aumento da distância entre as pesagens. A seleção para maiores pesos em qualquer idade promove maior ganho de peso do nascimento aos 660 dias de idade.

Comparação de modelos de regressão aleatória para estimação de parâmetros genéticos em caprinos leiteiros

Objetivou-se avaliar a melhor modelagem para as variâncias genética aditiva, de ambiente permanente e residual da produção de leite no dia do controle (PLDC) de caprinos. Utilizaram-se modelos de regressão aleatória sobre polinômios ortogonais de Legendre com diferentes ordens de ajuste e variância residual heterogênea. Consideraram-se como efeitos fixos os efeitos de grupo de contemporâneos, a idade da cabra ao parto (co-variável) e a regressão fixa da PLDC sobre polinômios de Legendre, para modelar a trajetória média da população; e, como efeitos aleatórios, os efeitos genético aditivo e de ambiente permanente. O modelo com quatro classes de variâncias residuais foi o que proporcionou melhor ajuste. Os valores do logaritmo da função de verossimilhança, de AIC e BIC apontaram para seleção de modelos com ordens mais altas (cinco para o efeito genético e sete para o efeito de ambiente permanente). Entretanto, os autovalores associados às matrizes de co-variâncias entre os coeficientes de regressão indicaram a possibilidade de redução da dimensionalidade. As altas ordens de ajuste proporcionaram estimativas de variâncias genéticas e correlações genéticas e de ambiente permanente que não condizem com o fenômeno biológico estudado. O modelo de quinta ordem para a variância genética aditiva e de sétima ordem para o ambiente permanente foi indicado. Entretanto, um modelo mais parcimonioso, de quarta ordem para o efeito genético aditivo e de sexta ordem para o efeito de ambiente permanente, foi suficiente para ajustar as variâncias nos dados.

Modelos de regressão aleatória na avaliação genética do crescimento de ovinos da raça Santa Inês

Utilizaram-se 17.767 registros de peso de 4.210 cordeiros da raça Santa Inês com o objetivo de comparar modelos de regressão aleatória com diferentes estruturas para modelar a variância residual em estudos genéticos da curva de crescimento. Os efeitos fixos incluídos na análise foram: grupo contemporâneo e idade da ovelha no parto. As regressões fixas e aleatórias foram ajustadas por meio de polinômios de Legendre de ordens 4 e 3, respectivamente. A variância residual foi ajustada por meio de classes heterogêneas e por funções de variância empregando polinômios ordinários e de Legendre de ordens 2 a 8. O modelo considerando homogeneidade de variâncias residuais mostrou-se inadequado. de acordo com os critérios utilizados, a variância residual contendo sete classes heterogêneas proporcionou melhor ajuste, embora um mais parcimonioso, com cinco classes, pudesse ser utilizado sem perdas na qualidade de ajuste da variância nos dados. O ajuste de funções de variância com qualquer ordem foi melhor que o obtido por meio de classes. O polinômio ordinário de ordem 6 proporcionou melhor ajuste entre as estruturas testadas. A modelagem do resíduo interferiu nas estimativas de variâncias e parâmetros genéticos. Além da alteração da classificação dos reprodutores, a magnitude dos valores genéticos preditos apresenta variações significativas, de acordo com o ajuste da variância residual empregado.

Estimação de parâmetros genéticos em caprinos leiteiros por meio de análise de regressão aleatória utilizando-se a Amostragem de Gibbs

Modelos de regressão aleatória foram utilizados neste estudo para estimar parâmetros genéticos da produção de leite no dia do controle (PLDC) em caprinos leiteiros da raça Alpina, por meio da metodologia Bayesiana. As estimativas geradas foram comparadas às obtidas com análise de regressão aleatória, utilizando-se o REML. As herdabilidades encontradas pela análise Bayesiana variaram de 0,18 a 0,37, enquanto, pelo REML, variaram de 0,09 a 0,32. As correlações genéticas entre dias de controle próximos se aproximaram da unidade, decrescendo gradualmente conforme a distância entre os dias de controle aumentou. Os resultados obtidos indicam que: a estrutura de covariâncias da PLDC em caprinos ao longo da lactação pode ser modelada adequadamente por meio da regressão aleatória; a predição de ganhos genéticos e a seleção de animais geneticamente superiores é viável ao longo de toda a trajetória da lactação; os resultados gerados pelas análises de regressão aleatória utilizando-se a Amostragem de Gibbs e o REML foram semelhantes, embora as estimativas das variâncias genéticas e das herdabilidades tenham sido levemente superiores na análise Bayesiana, utilizando-se a Amostragem de Gibbs.

Estimação de componentes de co-variância para pesos corporais do nascimento aos 365 dias de idade de bovinos Guzerá empregando-se modelos de regressão aleatória

Um total de 19.770 pesos corporais de bovinos Guzerá, do nascimento aos 365 dias de idade, pertencentes ao banco de dados da Associação Brasileira dos Criadores de Zebu (ABCZ) foi analisado com os objetivos de comparar diferentes estruturas de variâncias residuais, considerando 1, 18, 28 e 53 classes residuais e funções de variância de ordens quadrática a quíntica; e estimar funções de co-variância de diferentes ordens para os efeitos genético aditivo direto, genético materno, de ambiente permanente de animal e de mãe e parâmetros genéticos para os pesos corporais usando modelos de regressão aleatória. Os efeitos aleatórios foram modelados por regressões polinomiais em escala de Legendre com ordens variando de linear a quártica. Os modelos foram comparados pelo teste de razão de verossimilhança e pelos critérios de Informação de Akaike e de Informação Bayesiano de Schwarz. O modelo com 18 classes heterogêneas foi o que melhor se ajustou às variâncias residuais, de acordo com os testes estatísticos, porém, o modelo com função de variância de quinta ordem também mostrou-se apropriado. Os valores de herdabilidade direta estimados foram maiores que os encontrados na literatura, variando de 0,04 a 0,53, mas seguiram a mesma tendência dos estimados pelas análises unicaracterísticas. A seleção para peso em qualquer idade melhoraria o peso em todas as idades no intervalo estudado.

Uma ferramenta de análise automatizada de técnicas de seleção de testes de regressão baseada em mineração de repositórios de software

The main goal of Regression Test (RT) is to reuse the test suite of the latest version of a software in its current version, in order to maximize the value of the tests already developed and ensure that old features continue working after the new changes. Even with reuse, it is common that not all tests need to be executed again. Because of that, it is encouraged to use Regression Tests Selection (RTS) techniques, which aims to select from all tests, only those that reveal faults, this reduces costs and makes this an interesting practice for the testing teams. Several recent research works evaluate the quality of the selections performed by RTS techniques, identifying which one presents the best results, measured by metrics such as inclusion and precision. The RTS techniques should seek in the System Under Test (SUT) for tests that reveal faults. However, because this is a problem without a viable solution, they alternatively seek for tests that reveal changes, where faults may occur. Nevertheless, these changes may modify the execution flow of the algorithm itself, leading some tests no longer exercise the same stretch. In this context, this dissertation investigates whether changes performed in a SUT would affect the quality of the selection of tests performed by an RTS, if so, which features the changes present which cause errors, leading the RTS to include or exclude tests wrongly. For this purpose, a tool was developed using the Java language to automate the measurement of inclusion and precision averages achieved by a regression test selection technique for a particular feature of change. In order to validate this tool, an empirical study was conducted to evaluate the RTS technique Pythia, based on textual differencing, on a large web information system, analyzing the feature of types of tasks performed to evolve the SUT

A curva de regressão da gonadotrofina coriônica humana é útil no diagnóstico precoce da neoplasia trofoblástica gestacional pós-molar?

OBJETIVO: avaliar a utilidade da curva de regressão normal da gonadotrofina coriônica humana (hCG) no diagnóstico precoce de neoplasia trofoblástica gestacional pós-molar (NTG). MÉTODOS: estudo longitudinal, incluindo 105 pacientes com mola hidatiforme completa (MHC) acompanhadas no Centro de Doenças Trofoblásticas de Botucatu, entre 1998 e 2005. Os títulos da hCG sérica foram mensurados quinzenalmente em todas as pacientes. Curvas individuais de regressão da hCG das 105 pacientes foram estabelecidas. A comparação entre a curva de regressão normal estabelecida em nosso serviço com as curvas individuais da hCG foi usada no rastreamento e diagnóstico (platô/ascensão) de NTG. O número de semanas pós-esvaziamento quando a hCG excedeu o limite normal foi comparado com o número semanas em que a hCG apresentou platô/ascensão. RESULTADOS: das 105 pacientes com MHC, 80 apresentaram remissão espontânea (RE) e 25 desenvolveram NTG. Das 80 pacientes com RE, 7 (8,7%) apresentaram, inicialmente, dosagem da hCG acima do normal, mas, no devido tempo, alcançaram a remissão. Todas as 25 pacientes com NTG apresentaram desvio da curva normal da hCG em 3,8±2,5 semanas e mostraram platô ou ascensão em 8,4±2,9 semanas (p<0,001). CONCLUSÕES: a curva de regressão normal da hCG pós-molar pode ser útil para diagnóstico de NTG.

Citocinas e proteínas de fase aguda do soro como marcadores de regressão da resposta inflamatória ao tratamento da tuberculose pulmonar

OBJETIVO: Analisar o padrão de citocinas pró- e antiinflamatórias e da resposta de fase aguda (RFA) como marcadores de resposta ao tratamento da tuberculose pulmonar. MÉTODOS: Determinação dos níveis de interferon-gama (IFN-γ), tumor necrosis factor-alpha (TNF-α, fator de necrose tumoral-alfa), interleucina-10 (IL-10) e transforming growth factor-beta (TGF-β, fator transformador de crescimento-beta), pelo método ELISA, em sobrenadante de cultura de células mononucleares do sangue periférico e monócitos, assim como dos níveis de proteínas totais, albumina, globulinas, alfa-1-glicoproteína ácida (AGA), proteína C reativa (PCR) e velocidade de hemossedimentação (VHS) em 28 doentes com tuberculose pulmonar, em três tempos: antes (T0), aos três meses (T3) e aos seis meses (T6) de tratamento, em relação aos controles saudáveis, em um único tempo. RESULTADOS: Os pacientes apresentaram valores maiores de citocinas e RFA que os controles em T0, com diminuição em T3 e diminuição (TNF-α, IL-10, TGF-β, AGA e VHS) ou normalização (IFN-γ e PCR) em T6. CONCLUSÕES: PCR, AGA e VHS são possíveis marcadores para auxiliar no diagnóstico de tuberculose pulmonar e na indicação de tratamento de indivíduos com baciloscopia negativa; PCR (T0 > T3 > T6 = referência) pode também ser marcador de resposta ao tratamento. Antes do tratamento, o perfil Th0 (IFN-γ, IL-10, TNF-α e TGF-β), indutor de e protetor contra inflamação, prevaleceu nos pacientes; em T6, prevaleceu o perfil Th2 (IL-10, TNF-α e TGF-β), protetor contra efeito nocivo pró-inflamatório do TNF-α ainda presente. O comportamento do IFN-γ (T0 > T3 > T6 = controle) sugere sua utilização como marcador de resposta ao tratamento.

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)

Prevalência de deficiência auditiva referida e causas atribuídas: um estudo de base populacional

Objetivou-se verificar a prevalência de deficiência auditiva referida pela população urbana de quatro localidades do Estado de São Paulo, Brasil, e estudar as causas atribuídas e variáveis sócio-demográficas. Foi realizado um estudo transversal de base populacional com dados referentes à população com 12 anos ou mais residente nas quatro localidades, em 2001 e 2002. Participaram 5.250 sujeitos selecionados por amostragem probabilística, estratificada e selecionada por conglomerados, em dois estágios. A análise dos dados foi exploratória, incluindo análise bivariada e regressão logística múltipla. A prevalência de deficiência auditiva foi 5,21%, mais acentuada nas faixas etárias acima de 59 anos (18,7%), que referiram doenças nos 15 dias anteriores à entrevista (8,4%), com transtorno mental comum (8,85%) e que fizeram uso de medicamentos nos últimos 3 dias (8,45%). O estudo dos fatores que se associam à deficiência auditiva direcionam intervenções de saúde para que atendam as reais necessidades da população, principalmente na atenção primária. Há necessidade de mais estudos populacionais com enfoque na audição, visto que esta é uma área escassa de publicações no Brasil.