952 resultados para Gamma kernel
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The hypothesis that rapid y-aminobutyric acid (GABA) accumulation is a plant defense against phytophagous insects was investigated. Simulation of mechanical damage resulting from phytophagous insect activity increased soybean (Glycine max L.) leaf GABA 10- to 25-fold within 1 to 4 min. Pulverizing leaf tissue resulted in a value of 2. 15 (±O. 11 SE) ~mol GABA per gram fresh weight. Increasing the GABA levels in a synthetic diet from 1.6 to 2.6 Jlffiol GABA per gram fresh weight reduced the growth rates, developmental rates, total biomass (50% reduction), and survival rates (30% reduction) of cultured Oblique banded leaf-roller (OBLR) (Choristonellra rosacealla Harris) larvae. In field experiments OBLR larvae were found predominantly on young terminal leaves which have a reduced capacity to produce GABA in response to mechanical damage. Glutamate decarboxylase (GAD) is a cytosolic enzyme which catalyses the decarboxylation of L-Glu to GABA. GAD is a calmodulin binding enzyme whose activity is stimulated dramatically by increased cytosolic H+ or Ca2 + ion concentrations. Phytophagous insect activity will disrupt the cellular compartmentation of H+ and Ca2 +, activate GAD and subsequent GABA accumulation. In animals GABA is a major inhibitory neurotransmitter. The possible mechanisms resulting in GABA inhibited growth and development of insects are discussed.
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Tesis (Maestría en Ciencias con Especialidad en Patología) UANL
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Tesis (Maestro en Ciencias de la Ingeniería Mecánica, con especialidad en Metalurgia) UANL Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica , 1994
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Tesis (Maestria en Ciencias en Ingenieria Nuclear) U.A.N.L
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Tesis (Doctorado en Ciencias Agrícolas con Especialidad en Mejoramiento de Plantas) UANL
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Approximation de la distribution a posteriori d'un modèle Gamma-Poisson hiérarchique à effets mixtes
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La méthode que nous présentons pour modéliser des données dites de "comptage" ou données de Poisson est basée sur la procédure nommée Modélisation multi-niveau et interactive de la régression de Poisson (PRIMM) développée par Christiansen et Morris (1997). Dans la méthode PRIMM, la régression de Poisson ne comprend que des effets fixes tandis que notre modèle intègre en plus des effets aléatoires. De même que Christiansen et Morris (1997), le modèle étudié consiste à faire de l'inférence basée sur des approximations analytiques des distributions a posteriori des paramètres, évitant ainsi d'utiliser des méthodes computationnelles comme les méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC). Les approximations sont basées sur la méthode de Laplace et la théorie asymptotique liée à l'approximation normale pour les lois a posteriori. L'estimation des paramètres de la régression de Poisson est faite par la maximisation de leur densité a posteriori via l'algorithme de Newton-Raphson. Cette étude détermine également les deux premiers moments a posteriori des paramètres de la loi de Poisson dont la distribution a posteriori de chacun d'eux est approximativement une loi gamma. Des applications sur deux exemples de données ont permis de vérifier que ce modèle peut être considéré dans une certaine mesure comme une généralisation de la méthode PRIMM. En effet, le modèle s'applique aussi bien aux données de Poisson non stratifiées qu'aux données stratifiées; et dans ce dernier cas, il comporte non seulement des effets fixes mais aussi des effets aléatoires liés aux strates. Enfin, le modèle est appliqué aux données relatives à plusieurs types d'effets indésirables observés chez les participants d'un essai clinique impliquant un vaccin quadrivalent contre la rougeole, les oreillons, la rub\'eole et la varicelle. La régression de Poisson comprend l'effet fixe correspondant à la variable traitement/contrôle, ainsi que des effets aléatoires liés aux systèmes biologiques du corps humain auxquels sont attribués les effets indésirables considérés.
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Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal
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Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.
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Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.
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Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal
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Adolescent idiopathic scoliosis (AIS) is a deformity of the spine manifested by asymmetry and deformities of the external surface of the trunk. Classification of scoliosis deformities according to curve type is used to plan management of scoliosis patients. Currently, scoliosis curve type is determined based on X-ray exam. However, cumulative exposure to X-rays radiation significantly increases the risk for certain cancer. In this paper, we propose a robust system that can classify the scoliosis curve type from non invasive acquisition of 3D trunk surface of the patients. The 3D image of the trunk is divided into patches and local geometric descriptors characterizing the surface of the back are computed from each patch and forming the features. We perform the reduction of the dimensionality by using Principal Component Analysis and 53 components were retained. In this work a multi-class classifier is built with Least-squares support vector machine (LS-SVM) which is a kernel classifier. For this study, a new kernel was designed in order to achieve a robust classifier in comparison with polynomial and Gaussian kernel. The proposed system was validated using data of 103 patients with different scoliosis curve types diagnosed and classified by an orthopedic surgeon from the X-ray images. The average rate of successful classification was 93.3% with a better rate of prediction for the major thoracic and lumbar/thoracolumbar types.
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This paper presents gamma stochastic volatility models and investigates its distributional and time series properties. The parameter estimators obtained by the method of moments are shown analytically to be consistent and asymptotically normal. The simulation results indicate that the estimators behave well. The insample analysis shows that return models with gamma autoregressive stochastic volatility processes capture the leptokurtic nature of return distributions and the slowly decaying autocorrelation functions of squared stock index returns for the USA and UK. In comparison with GARCH and EGARCH models, the gamma autoregressive model picks up the persistence in volatility for the US and UK index returns but not the volatility persistence for the Canadian and Japanese index returns. The out-of-sample analysis indicates that the gamma autoregressive model has a superior volatility forecasting performance compared to GARCH and EGARCH models.
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Laser irradiation at wavelength 514 nm was used to study the effect, of lasers in inducing chromosomal aberrations at mitosis. This study offers a new radiation system which could be used for the induction of mutations. Results are compared with those obtained from studies using y-rays as irradiation source.