Search for a fermiophobic Higgs boson in pp collisions at root s=7 TeV

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Search for dark matter and large extra dimensions in monojet events in pp collisions at root s=7 TeV

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Search for anomalous t(t)over-bar production in the highly-boosted all-hadronic final state

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Study of the inclusive production of charged pions, kaons, and protons in pp collisions at root s=0.9, 2.76, and 7 TeV

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Measurement of jet fragmentation into charged particles in pp and PbPb collisions at root s(NN)=2.76 TeV

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Search for supersymmetry in hadronic final states using M-T2 in pp collisions at root s=7 TeV

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Ratios of dijet production cross sections as a function of the absolute difference in rapidity between jets in proton-proton collisions at root s=7 TeV

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Search for electroweak production of charginos and neutralinos using leptonic final states in pp collisions at root s=7 TeV

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Search for new physics with long-lived particles decaying to photons and missing energy in pp collisions at root s=7 TeV

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Observation of Z decays to four leptons with the CMS detector at the LHC

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Measurement of the relative prompt production rate of chi(c2) and chi(c1) in pp collisions at root s=7 TeV

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Rational approximations of the Arrhenius integral using Jacobi fractions and gaussian quadrature

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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)

Modelos matemáticos utilizados para descrever curvas de crescimento em aves aplicados ao melhoramento genético animal

A utilização de funções matemáticas para descrever o crescimento animal é antiga. Elas permitem resumir informações em alguns pontos estratégicos do desenvolvimento ponderal e descrever a evolução do peso em função da idade do animal. Também é possível comparar taxas de crescimento de diferentes indivíduos em estados fisiológicos equivalentes. Os modelos de curvas de crescimento mais utilizados na avicultura são os derivados da função Richards, pois apresentam parâmetros que possibilitam interpretação biológica e portanto podem fornecer subsídios para seleção de uma determinada forma da curva de crescimento em aves. Também pode-se utilizar polinômios segmentados para descrever as mudanças de tendência da curva de crescimento animal. Entretanto, existem importantes fatores de variação para os parâmetros das curvas, como a espécie, o sistema de criação, o sexo e suas interações. A adequação dos modelos pode ser verificada pelos valores do coeficiente de determinação (R2), do quadrado médio do resíduo (QM res), do erro de predição médio (EPm), da facilidade de convergência dos dados e pela possibilidade de interpretação biológica dos parâmetros. Estudos envolvendo modelagem e descrição da curva de crescimento e seus componentes são amplamente discutidos na literatura. Porém, programas de seleção que visem a progressos genéticos para a forma da curva não são mencionados. A importância da avaliação dos parâmetros dos modelos de curvas de crescimento é ainda mais relevante já que os maiores ganhos genéticos para peso estão relacionados com seleção para pesos em idades próximas ao ponto de inflexão. A seleção para precocidade pode ser auxiliada com base nos parâmetros do modelo associados à variáveis que descrevem esta característica genética dos animais. Esses parâmetros estão relacionados a importantes características produtivas e reprodutivas e apresentam magnitudes diferentes, de acordo com a espécie, o sexo e o modelo utilizados na avaliação. Outra metodologia utilizada são os modelos de regressão aleatória, permitindo mudanças graduais nas covariâncias entre idades ao longo do tempo e predizendo variâncias e covariâncias em pontos contidos ao longo da trajetória estudada. A utilização de modelos de regressões aleatórias traz como vantagem a separação da variação da curva de crescimento fenotípica em seus diferentes efeitos genético aditivo e de ambiente permanente individual, mediante a determinação dos coeficientes de regressão aleatórios para esses diferentes efeitos. Além disto, não há necessidade de utilizar fatores de ajuste para a idade. Esta revisão teve por objetivos levantar os principais modelos matemáticos frequentistas utilizados no estudo de curvas de crescimento de aves, com maior ênfase nos empregados com a finalidade de estimar parâmetros genéticos e fenotípicos.