Erinnerungen an Leo Pinsker : (zu seinem 25. Todestag)

Mordekay Ben-Ammi

Erinnerungen an Theodor Herzl

Mordekay Ben-Ammi

St. Petersburg

Mordekay Ben-Ammi

Eine Vorrede

Mordekay Ben-Ammi

Estudio de las propiedades de biodiesel obtenido a partir de aceites de la república tunecina

El sector del transporte es un gran consumidor de energía con un 30 % de la energía utilizada en el mundo. Esa demanda energética está dirigida prioritariamente a los derivados del petróleo, un recurso que se agota, concentrado en países políticamente inestables y causante del calentamiento global por efecto invernadero. Dada esta situación y al aumento de la demanda y precio es necesaria la búsqueda de alternativas para su uso como combustible. Una de las alternativas más viables es el biodiesel, ya que posee características similares al diesel y puede ser usado como sustituto sin tener que realizar grandes modificaciones en el motor. El proyecto tiene como objetivo el estudio de los ésteres etílicos de ácidos grasos (FAEEs) obtenidos a partir de aceites tunecinos para establecer una correlación entre su composición y sus propiedades. Las propiedades estudiadas han sido la viscosidad cinemática, densidad, número de cetano, estabilidad a la oxidación, punto de niebla, punto de fluidez y punto de obstrucción de filtros en frío con los aceites de las siguientes plantas: Ecballium elaterium, Sylibum marianum, Ammi visnaga, Datura stramonium, Citrullus colocynthis Shard, y un aceite de Sardinops sagax tunecino (Aceite de sardina). El motivo por el cual se han seleccionado estos aceites es por su escasa investigación para su uso como combustible, siendo de gran interés estimar su rentabilidad para una posible explotación.

Alternativas de análise para experimentos G × E multiatributo

Geralmente, nos experimentos genótipo por ambiente (G × E) é comum observar o comportamento dos genótipos em relação a distintos atributos nos ambientes considerados. A análise deste tipo de experimentos tem sido abordada amplamente para o caso de um único atributo. Nesta tese são apresentadas algumas alternativas de análise considerando genótipos, ambientes e atributos simultaneamente. A primeira, é baseada no método de mistura de máxima verossimilhança de agrupamento - Mixclus e a análise de componentes principais de 3 modos - 3MPCA, que permitem a análise de tabelas de tripla entrada, estes dois métodos têm sido muito usados na área da psicologia e da química, mas pouco na agricultura. A segunda, é uma metodologia que combina, o modelo de efeitos aditivos com interação multiplicativa - AMMI, modelo eficiente para a análise de experimentos (G × E) com um atributo e a análise de procrustes generalizada, que permite comparar configurações de pontos e proporcionar uma medida numérica de quanto elas diferem. Finalmente, é apresentada uma alternativa para realizar imputação de dados nos experimentos (G × E), pois, uma situação muito frequente nestes experimentos, é a presença de dados faltantes. Conclui-se que as metodologias propostas constituem ferramentas úteis para a análise de experimentos (G × E) multiatributo.

Imputação de dados em experimentos multiambientais: novos algoritmos utilizando a decomposição por valores singulares

As análises biplot que utilizam os modelos de efeitos principais aditivos com inter- ação multiplicativa (AMMI) requerem matrizes de dados completas, mas, frequentemente os ensaios multiambientais apresentam dados faltantes. Nesta tese são propostas novas metodologias de imputação simples e múltipla que podem ser usadas para analisar da- dos desbalanceados em experimentos com interação genótipo por ambiente (G×E). A primeira, é uma nova extensão do método de validação cruzada por autovetor (Bro et al, 2008). A segunda, corresponde a um novo algoritmo não-paramétrico obtido por meio de modificações no método de imputação simples desenvolvido por Yan (2013). Também é incluído um estudo que considera sistemas de imputação recentemente relatados na literatura e os compara com o procedimento clássico recomendado para imputação em ensaios (G×E), ou seja, a combinação do algoritmo de Esperança-Maximização com os modelos AMMI ou EM-AMMI. Por último, são fornecidas generalizações da imputação simples descrita por Arciniegas-Alarcón et al. (2010) que mistura regressão com aproximação de posto inferior de uma matriz. Todas as metodologias têm como base a decomposição por valores singulares (DVS), portanto, são livres de pressuposições distribucionais ou estruturais. Para determinar o desempenho dos novos esquemas de imputação foram realizadas simulações baseadas em conjuntos de dados reais de diferentes espécies, com valores re- tirados aleatoriamente em diferentes porcentagens e a qualidade das imputações avaliada com distintas estatísticas. Concluiu-se que a DVS constitui uma ferramenta útil e flexível na construção de técnicas eficientes que contornem o problema de perda de informação em matrizes experimentais.